人工智能的定义(PPT 23张)
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人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
人工智能ppt课件下载
辑推理和证明。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
2024年度这30张PPT告诉你人工智能的应用与趋势
2024/2/3
金融欺诈检测与预防
通过大数据分析和机器学习等技术手段识别 和预防金融欺诈行为。
金融服务机器人
提供客服、咨询、办理等功能的金融服务机 器人，提升用户体验和满意度。
11
智能制造领域
智能化生产流程
通过自动化设备和智能化管理系统实 现生产流程的智能化和高效化。
工业机器人应用
利用工业机器人完成高精度、高效率 的生产任务，提高生产质量和效益。
智能照明与节能
根据环境光线和用户需求自动 调节照明亮度和色温，实现节
能环保。
家居机器人
提供扫地、擦窗、陪伴等功能 的家居机器人，提升生活品质
。
2024/2/3
8
智慧医疗领域
辅助诊断与治疗
利用AI技术分析医学影 像和病历数据，辅助医 生进行疾病诊断和治疗
。
2024/2/3
智能健康监测
通过可穿戴设备实时监 测患者生理参数，及时 发现异常情况并预警。
2024/2/3
智能供应链管理
通过大数据分析和AI技术优化供应链 管理，降低库存和物流成本。
产品创新与研发
利用AI技术辅助产品创新设计和研发 过程，缩短研发周期和降低成本。
12
03
人工智能技术的发展趋势
2024/2/3
13
深度学习技术的不断进步
1 2
神经网络结构的优化与创新
包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网 络等。
数据泄露风险
随着人工智能应用的广泛普及， 个人和企业的数据泄露风险也在
不断增加。
2024/2/3
隐私保护难度加大
人工智能技术的快速发展使得隐私 保护难度越来越大，如何平衡数据 利用和个人隐私保护之间的关系成 为亟待解决的问题。
金融欺诈检测与预防
通过大数据分析和机器学习等技术手段识别 和预防金融欺诈行为。
金融服务机器人
提供客服、咨询、办理等功能的金融服务机 器人，提升用户体验和满意度。
11
智能制造领域
智能化生产流程
通过自动化设备和智能化管理系统实 现生产流程的智能化和高效化。
工业机器人应用
利用工业机器人完成高精度、高效率 的生产任务，提高生产质量和效益。
智能照明与节能
根据环境光线和用户需求自动 调节照明亮度和色温，实现节
能环保。
家居机器人
提供扫地、擦窗、陪伴等功能 的家居机器人，提升生活品质
。
2024/2/3
8
智慧医疗领域
辅助诊断与治疗
利用AI技术分析医学影 像和病历数据，辅助医 生进行疾病诊断和治疗
。
2024/2/3
智能健康监测
通过可穿戴设备实时监 测患者生理参数，及时 发现异常情况并预警。
2024/2/3
智能供应链管理
通过大数据分析和AI技术优化供应链 管理，降低库存和物流成本。
产品创新与研发
利用AI技术辅助产品创新设计和研发 过程，缩短研发周期和降低成本。
12
03
人工智能技术的发展趋势
2024/2/3
13
深度学习技术的不断进步
1 2
神经网络结构的优化与创新
包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网 络等。
数据泄露风险
随着人工智能应用的广泛普及， 个人和企业的数据泄露风险也在
不断增加。
2024/2/3
隐私保护难度加大
人工智能技术的快速发展使得隐私 保护难度越来越大，如何平衡数据 利用和个人隐私保护之间的关系成 为亟待解决的问题。
人工智能ppt模板
人提出。
发展历程
01
1956年，达特 茅斯会议提出 人工智能概念
02
1957年，第一 台人工智能计
算机诞生
03
1960年代， 人工智能进入
黄金时期
04
1970年代， 人工智能进入
低谷期
05
1980年代， 人工智能逐渐
复苏
06
1990年代， 人工智能取得
重要突破
07
2000年代，人 工智能快速发 展，深度学习
伦理问题： 解决人工智 能带来的伦 理问题，如 公平、公正、 透明度等
社会影响： 应对人工智 能对社会就 业、教育、 医疗等领域 的影响
01
02
03
04
社会影响
01
04
隐私与安全：人工智能技术 可能带来隐私泄露和安全问 题，需要加强监管和保护
03
提高生活质量：人工智能技 术将使生活更加便捷，提高 生活质量
02
特点：自动学习、自 适应、可扩展
03
应用领域：语音识别、 图像识别、自然语言 处理等
自然语言处理
01 自然语言处理（NLP）是 02 NLP技术包括：文本预处
人工智能领域的一个重要
理、分词、词性标注、命
分支，主要研究如何使计
名实体识别、句法分析、
算机理解和处理人类语言。
语义分析、情感分析等。
03 NLP技术广泛应用于搜索 引擎、机器翻译、智能客 服、语音识别等领域。
发展趋势：更高精度、更快
安防监控识别可疑人员、无人
速度、更广泛应用
驾驶识别道路和障碍物等
自动驾驶
自动驾驶汽车：通过AI技术实 现无人驾驶，提高道路安全
自动驾驶卡车：应用于物流运 输，提高运输效率
发展历程
01
1956年，达特 茅斯会议提出 人工智能概念
02
1957年，第一 台人工智能计
算机诞生
03
1960年代， 人工智能进入
黄金时期
04
1970年代， 人工智能进入
低谷期
05
1980年代， 人工智能逐渐
复苏
06
1990年代， 人工智能取得
重要突破
07
2000年代，人 工智能快速发 展，深度学习
伦理问题： 解决人工智 能带来的伦 理问题，如 公平、公正、 透明度等
社会影响： 应对人工智 能对社会就 业、教育、 医疗等领域 的影响
01
02
03
04
社会影响
01
04
隐私与安全：人工智能技术 可能带来隐私泄露和安全问 题，需要加强监管和保护
03
提高生活质量：人工智能技 术将使生活更加便捷，提高 生活质量
02
特点：自动学习、自 适应、可扩展
03
应用领域：语音识别、 图像识别、自然语言 处理等
自然语言处理
01 自然语言处理（NLP）是 02 NLP技术包括：文本预处
人工智能领域的一个重要
理、分词、词性标注、命
分支，主要研究如何使计
名实体识别、句法分析、
算机理解和处理人类语言。
语义分析、情感分析等。
03 NLP技术广泛应用于搜索 引擎、机器翻译、智能客 服、语音识别等领域。
发展趋势：更高精度、更快
安防监控识别可疑人员、无人
速度、更广泛应用
驾驶识别道路和障碍物等
自动驾驶
自动驾驶汽车：通过AI技术实 现无人驾驶，提高道路安全
自动驾驶卡车：应用于物流运 输，提高运输效率
人工智能PPT
言处理。
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争，生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中， 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息，如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本，并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力，能够 进行复杂的思维活动，解决各种问题，并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题，分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题，简单问题 可以通过基于规则的方法解决，而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习，以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式， 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ，能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理，如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中，如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争，生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中， 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息，如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本，并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力，能够 进行复杂的思维活动，解决各种问题，并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题，分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题，简单问题 可以通过基于规则的方法解决，而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习，以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式， 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ，能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理，如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中，如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
人工智能PPT课件
21世纪初，随着大数据和 云计算技术的普及，人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
2024版人工智能概述ppt课件
02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度，难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失，引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的 个人标识符，保护用户隐 私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随 机噪声，使得攻击者无法 推断出特定个体的信息。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法、 语义网络、框架表示法等。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练，提升模型在少 样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别 等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业 自动化等。
随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉 技术的应用领域也在不断扩展，未来将有更 多的创新应用涌现。
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1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能 的诞生及发展 1.3 人工智能 的研究方法 1.4 人工智能 的应用领域
人工智能(Artificial Intelligence，简记为 AI)是当前科学技术迅速发展及新思想、 新理论、新技术不断涌现的形势下产生 的一个学科，也是一门涉及数学、计算 机科学、哲学、认知心理学和心理学、 信息论、控制论等学科的交叉和边缘学 科。 本章的主要任务是讨论智能、人工智能 的基本概念，并对人工智能的发展历史、 研究目标、研究内容、研究途径及研究 领域进行简要的讨论。
12
人工智能
智能具有下列特征:
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.具有感知能力(Perceiving ability)
vision(80%)+hearing(10%)+touching+smell ing+…
2.记忆与思维能力(Memorizing and thinking ability)
7
人工智能
Thinking theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 思维理论来自认知科学(Cognitive Science,CS)。CS又称为思维科学，它 是研究人们认识客观世界的规律和方法 的一门科学，其目的在于揭开大脑思维 功能的奥秘。该理论认为智能的核心是 思维，人的一切智慧或智能都来自于大 脑的思维活动，人类的一切知识都是人 们思维的产物，因而通过对思维规律与 方法的研究可望揭示智能的本质。
11
人工智能
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
综合上述各种观点，可以认 为智能是知识与智力的总和。其 中，知识是一切智能行为的基础， 而智力是获取知识并运用知识求 解问题的能力，即在任意给定的 环境和目标的条件下，正确制订 决策和实现目标的能力，它来自 人脑的思维活动。
6
人工智能
1.1.1 智能
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 什么是智能？智能的本质是什么？这是古今 中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索 和研究的问题，但至今仍然没有完全解决， 以致被列为自然界四大奥秘(物质的本质、 宇宙的起源、生命的本质、智能的发生)之 一。 • 目前人们大多是把对人脑的已有认识与智能 的外在表现结合起来，从不同的角度、不同 的侧面、用不同的方法来对智能进行研究的， 提出的观点亦不相同。其中影响较大的主要 有思维理论、知识阈值理论及进化理论等。
人工智能
Dingsf@
人工智能
教材及参考书
教材： 史忠植,王文杰.人工智能，国防工业出版社,2007
主要参考书：
1.王士同.人工智能教程,电子工业出版社, 2006 2.蔡自兴, 徐光祐.人工智能及其应用，清华大学出版 社,2004
人工智能
结业安排
平时成绩----30分 其中包括：作业、考勤、课堂提问等
期末成绩----70分 以本课程期末考试成绩为主要依据。 学期成绩----100分
学期成绩(100)=平时成绩（30）+期末考试 (70)
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的诞生及发展
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
人工智能
1.1 人工智能的定义
第一章 绪 论
9
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
人工智能
Knowledge threshold theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 知识阈值理论着重强调知识对于智能的 重要意义和作用，认为智能行为取决于 知识的数量及其一般化的程度，一个系 统之所以有智能是因为它具有可运用的 知识。在此认识的基础上，它把智能定 义为：智能就是在巨大的搜索空间中迅 速找到一个满意解的能力。这一理论在 人工智能的发展史中有着重要的影响， 知识工程、专家系统等都是在这一理论 的影响下发展起来的。
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人工智能
Thinking theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展 • • 思维科学是一门综合性的交叉学科，故需要多种学科的 配合研究。可以从心理学、人工智能、计算机科学、数 学、生理学及文学艺术等方面着手来研究人的思维过程 的规律。思维科学的应用领域十分广泛，涉及科学语言 学、模式识别、人工智能、教育学、情报学、管理学、 文字学等学科的研究 1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思 维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。 感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、 舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维 中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法 进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。 抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象 的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的。
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人工智能
Evolutionary 定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 进化理论是由美国麻省理工学院(MIT)的布 鲁克(R.A. Brook)教授提出来的。该理论认 为人的本质能力是在动态环境中的行走能力、 对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生 息的能力，正是这些能力对智能的发展提供 了基础，因此智能是某种复杂系统所浮现的 性质。该理论的核心是用控制取代表示，从 而取消概念、模型及显式表示的知识 (Intelligence without representation, Intelligence without reasoning)，否定抽 象对于智能及智能模拟的必要性，强调分层 结构对于智能进化的可能性与必要性。
人工智能(Artificial Intelligence，简记为 AI)是当前科学技术迅速发展及新思想、 新理论、新技术不断涌现的形势下产生 的一个学科，也是一门涉及数学、计算 机科学、哲学、认知心理学和心理学、 信息论、控制论等学科的交叉和边缘学 科。 本章的主要任务是讨论智能、人工智能 的基本概念，并对人工智能的发展历史、 研究目标、研究内容、研究途径及研究 领域进行简要的讨论。
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人工智能
智能具有下列特征:
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.具有感知能力(Perceiving ability)
vision(80%)+hearing(10%)+touching+smell ing+…
2.记忆与思维能力(Memorizing and thinking ability)
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人工智能
Thinking theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 思维理论来自认知科学(Cognitive Science,CS)。CS又称为思维科学，它 是研究人们认识客观世界的规律和方法 的一门科学，其目的在于揭开大脑思维 功能的奥秘。该理论认为智能的核心是 思维，人的一切智慧或智能都来自于大 脑的思维活动，人类的一切知识都是人 们思维的产物，因而通过对思维规律与 方法的研究可望揭示智能的本质。
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人工智能
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
综合上述各种观点，可以认 为智能是知识与智力的总和。其 中，知识是一切智能行为的基础， 而智力是获取知识并运用知识求 解问题的能力，即在任意给定的 环境和目标的条件下，正确制订 决策和实现目标的能力，它来自 人脑的思维活动。
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人工智能
1.1.1 智能
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 什么是智能？智能的本质是什么？这是古今 中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索 和研究的问题，但至今仍然没有完全解决， 以致被列为自然界四大奥秘(物质的本质、 宇宙的起源、生命的本质、智能的发生)之 一。 • 目前人们大多是把对人脑的已有认识与智能 的外在表现结合起来，从不同的角度、不同 的侧面、用不同的方法来对智能进行研究的， 提出的观点亦不相同。其中影响较大的主要 有思维理论、知识阈值理论及进化理论等。
人工智能
Dingsf@
人工智能
教材及参考书
教材： 史忠植,王文杰.人工智能，国防工业出版社,2007
主要参考书：
1.王士同.人工智能教程,电子工业出版社, 2006 2.蔡自兴, 徐光祐.人工智能及其应用，清华大学出版 社,2004
人工智能
结业安排
平时成绩----30分 其中包括：作业、考勤、课堂提问等
期末成绩----70分 以本课程期末考试成绩为主要依据。 学期成绩----100分
学期成绩(100)=平时成绩（30）+期末考试 (70)
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的诞生及发展
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
人工智能
1.1 人工智能的定义
第一章 绪 论
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1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
人工智能
Knowledge threshold theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 知识阈值理论着重强调知识对于智能的 重要意义和作用，认为智能行为取决于 知识的数量及其一般化的程度，一个系 统之所以有智能是因为它具有可运用的 知识。在此认识的基础上，它把智能定 义为：智能就是在巨大的搜索空间中迅 速找到一个满意解的能力。这一理论在 人工智能的发展史中有着重要的影响， 知识工程、专家系统等都是在这一理论 的影响下发展起来的。
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人工智能
Thinking theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展 • • 思维科学是一门综合性的交叉学科，故需要多种学科的 配合研究。可以从心理学、人工智能、计算机科学、数 学、生理学及文学艺术等方面着手来研究人的思维过程 的规律。思维科学的应用领域十分广泛，涉及科学语言 学、模式识别、人工智能、教育学、情报学、管理学、 文字学等学科的研究 1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思 维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。 感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、 舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维 中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法 进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。 抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象 的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的。
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人工智能
Evolutionary 定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 进化理论是由美国麻省理工学院(MIT)的布 鲁克(R.A. Brook)教授提出来的。该理论认 为人的本质能力是在动态环境中的行走能力、 对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生 息的能力，正是这些能力对智能的发展提供 了基础，因此智能是某种复杂系统所浮现的 性质。该理论的核心是用控制取代表示，从 而取消概念、模型及显式表示的知识 (Intelligence without representation, Intelligence without reasoning)，否定抽 象对于智能及智能模拟的必要性，强调分层 结构对于智能进化的可能性与必要性。