高级人工智能完整ppt课件
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人工智能PPT完整版
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映了计算机“思维”的创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类 更加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基 本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化， 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
THREE
第三部分 发展成果
3
三 发展成果
发
➢ 人机对弈：
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程：
猎鹰系统等
➢ 模式识别：
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程：
专家系统，智能搜索引 擎等
FOUR
第四部分 发 展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点：人工智能是否会引发技术爆炸？
发展争议 人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类，但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力，或者将不同的信息联系起来而做超越
人工智能ppt课件免费
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。
高级人工智能课件
人工智能的历史与发展
起步阶段
20世纪50年代，人工智能概念初 步形成，机器开始模拟人类的某 些简单思维过程。
高速发展阶段
21世纪初，随着大数据、云计算 和深度学习等技术的突破，人工 智能进入高速发展期。
反思阶段
20世纪70年代，人工智能遭遇技 术瓶颈，发展一度停滞。
应用阶段
20世纪80年代，人工智能开始应 用于实际场景，如专家系统、智 能控制等。
立体视觉
通过多幅不同角度的图 像，获取物体的三维信 息，实现三维场景的重
建。
光流分析
研究图像中像素的运动 模式和趋势，用于运动
目标的检测和跟踪。
Part
05
强化学习
强化学习基本概念
强化学习定义
强化学习是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互，智能体不断学习如何选择或 优化行为，以最大化累积奖励。
特征提取
从图像中提取出具有代表性的 特征，如边缘、角点、纹理等 ，以便进行更高级的处理。
三维重建
通过多幅图像的信息，利用计 算机视觉技术构建出物体的三
维模型。
计算机视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的物体检测、定位和识别 ，提高生产效率和产品质量。
智能交通
用于车辆检测、交通拥堵分析、道路 状况评估等，提高交通管理和安全水 平。
常见的强化学习算法
1 2
Q-learning
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法， 通过不断更新Q值表来逼近最优策略。
Policy Gradient Methods
策略梯度方法是基于策略的强化学习方法，通过 直接优化策略来获得最优解。
3
Actor-Critic Methods
人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
AI技术改变了信息传播方式，使得信息获取更加便捷和个性化，但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
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06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
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机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
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04
计算机视觉技术
2024/1/26
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图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
人工智能上课课件(PPT 27页)
任务三：让电脑给我们当翻译助手
利用翻译软件翻译一段英文，然后再把翻译后的汉语再 翻译成英文，把两段英文进行对比，看有什么区别。
思考：
1. 感悟机器翻译的过程 2. 比较机译与人译的不同之处
机器翻译的的工作流程
输入待翻译的 源语言文本
确定对应单词 单词
确定语法结构 语法库
翻译
输出翻译后的 目标语言文本
人们还不知道电脑后面的她是位
残疾人。
我们身边的智能工具
• 手写板 • 语音识别系统 • 扫描仪+OCR（光学字符识别） • 双向翻译系统 • 机器人+自然语言理解
人工智能
人工智能：顾名思义就是人造的智能，是利用计算机
来模拟或实现人类智能。它有两个主要的研究领域：
模式识别:：是表征事物或现象的各种形式的信息（图片、文字、 符号、声音）等进行自动识别的技术。模式识别的研究范畴有：
任务二：使用扫描仪与OCR软件进行文字识别
思考：
影响识别率的因素有哪些
光学字符识别（OCR技术）
OCR字符识别的操作步骤： • 1.将需要识别的内容扫描成图片 • 2.将扫描好的图片进行版面分析 • 3.分析完后进行文字识别 • 4.识别完成后导出
影响OCR识别准确率的因素
• 印刷质量 • 纸张质量 • 扫描或拍摄分辨率 • 对比度 • 污渍 • ……
3、翻译系统
输入待翻译的 源语言文本
确定对应单词
确定语法结构
翻译
单词库
语法库
机器翻译的工作流程
输出翻译后的目 标语言文本
智能处理工具与一般处理工具的异同点
相同点： 智能处理工具与一般处理工具一样都是计算机程序。
不同点：
2024版人工智能教学PPT课件
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
《高级人工智能》课件
总结词
深度学习的应用场景广泛，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等领域。
语音识别
利用循环神经网络对语音信号进行转录和识别，实现语音到文本的转换，广泛应用于语音助手、智能客服、语音搜索等领域。
自然语言处理
利用深度学习对自然语言文本进行分析和处理，如情感分析、机器翻译、问答系统等，提高人机交互的智能化水平。
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理已成为人机交互的核心技术，对于实现智能客服、智能助手、机器翻译等应用具有重要意义。
重要性
将句子拆分成一个个单独的词或短语，是自然语言处理的基础步骤。
分词
对每个词进行语义角色标注，例如名词、动词、形容词等。
词性标注
分析句子中的语法结构，确定词语之间的关系。
句法分析
推荐系统
利用深度学习对用户行为和喜好进行建模和预测，实现个性化推荐，广泛应用于电商、视频、音乐等领域。
自动驾驶
利用深度学习对车辆周围环境进行感知和决策控制，实现自动驾驶功能，提高
自然语言处理
03
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成、转换等，以实现人机交互。
自然语言处理（NLP）
医疗诊断
计算机视觉技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病，如医学影像分析、病灶检测等。
安全监控
计算机视觉在安全监控领域的应用包括人脸识别、行为分析等，能够实现智能预警和快速响应。
智能交通
在智能交通领域，计算机视觉技术用于车辆检测、交通拥堵分析等方面，能够提高交通效率和安全性。
智能机器人
05
VS
智能机器人的关键技术
数据隐私
算法偏见
就业影响
算法可能存在偏见，导致不公平的结果，需要关注算法的公正性和透明度。
高级人工智能ppt课件
2018/10/24 5
一些人工智能的站点
学位论文检索系统 :8080/chinese/l ocal/dris/index.html 英国文摘 http://202.119.8.82/cgi-bin/cgrs.cgi 国外站点： 行为/脑科学 /bbs/ Computer Science Paper / NEC researchindex / /
2018/10/24
13
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
14
2018/10/24
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
15
2018/10/24
ＡI的发展历史（1）
孕育期(1956年前) 古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384322），给出了形式逻辑的基本规律。 英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根） （1561-1626），系统地给出了归纳法。“知 识就是力量” 德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨） （1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想， 把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机
教材及主要参考书
主要教材：
蔡自兴,徐光右.《人工智能及其应用（第三版）》(研究生用书), 北京:清华大学出版社，2004 史忠植,王文杰.《人工智能》,国防工业出版社,2007
主要参考书:
史忠植.《高级人工智能》. 科学出版社 2006年9月 Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (影印本). 北京：机械工业出版社，1999 王万森.《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社 ,2000 蔡自兴,徐广祐.《人工智能及其应用(第三版)》 (本科生书) .北 京：清华大学出版社,2003
一些人工智能的站点
学位论文检索系统 :8080/chinese/l ocal/dris/index.html 英国文摘 http://202.119.8.82/cgi-bin/cgrs.cgi 国外站点： 行为/脑科学 /bbs/ Computer Science Paper / NEC researchindex / /
2018/10/24
13
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
14
2018/10/24
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
15
2018/10/24
ＡI的发展历史（1）
孕育期(1956年前) 古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384322），给出了形式逻辑的基本规律。 英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根） （1561-1626），系统地给出了归纳法。“知 识就是力量” 德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨） （1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想， 把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机
教材及主要参考书
主要教材：
蔡自兴,徐光右.《人工智能及其应用（第三版）》(研究生用书), 北京:清华大学出版社，2004 史忠植,王文杰.《人工智能》,国防工业出版社,2007
主要参考书:
史忠植.《高级人工智能》. 科学出版社 2006年9月 Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (影印本). 北京：机械工业出版社，1999 王万森.《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社 ,2000 蔡自兴,徐广祐.《人工智能及其应用(第三版)》 (本科生书) .北 京：清华大学出版社,2003
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孕育期（1956年前） 数理逻辑学科（弗雷治、维纳等 ） 计算的新思想（丘奇、图灵 等）
形成期（1956--1970年） 1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议IJCAI 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
03.05.2020
.
4
1.1 定义和发展
推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理…
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言…
03.05.2020
.
11
1.4 研究及应用
03.05.2020
.
23
辩论会 主题：人工智能能否超过人类智能？ 正方观点：人工智能不会超过人类智能。 反方观点：人工智能能够超过人类智能。
03.05.2020
.
24
是信息时代来临的需要 智能检索系统所面临的三大问题
03.05.2020
.
17
1.4 研究及应用
1.4.13 智能调度与指挥
寻找最佳调度和组合 NP完全类问题的求解 军事指挥系统等领域
1.4.14 分布式人工智能与Agent
是传统人工智能的延伸和扩展 研究目标是创建一种能描述自然系统和
2、Samuel研制了具有自学习、自组织、自适应能力的 跳棋程序。1959击败了自己，1962战胜了州的冠军。
3、McCarthy研制成功了面向人工智能的语言LISP。符 号处理语言，独领风骚几十年。1972年PROLOG语言诞 生。
03.05.2020
.
22
什么是人工智能？
参考文献类型： 1. 人工智能 2. 人工智能语言 3. 计算智能 4. 知识表示 5. 推理及搜索算法 6. 机器学习
社会系统的精确概念模型
03.05.2020
.
18
1.4 研究及应用
1.4.15 计算智能与进化计算
计算智能
包括神经计算、模糊计算、进化计算等
进化计算的理论基础是生物进化论
1.4.16 数据挖掘与知识发现
知识获取 数据库知识挖掘 数据库中知识发现的四个特征P22
03.05.2020
.
19
1.4 研究及应用
1.4.17 人工生命
人工生命概念的提出 理论基础与研究方法 研究内容
1.4.18 系统与语言工具
LISP语言、Prolog语言 计算机系统的一些概念得到发展 新的编程语言与专用开发工具
03.05.2020
.
20
1.5 课程概要
简述人工智能的起源与发展 概括地论述知识表示的各种主要方法 研究常用的搜索原理和推理求解技术 介绍近期人工智能技术和方法的热点 比较详细地分析人工智能的主要应用领域 讨论人工智能的争议与展望
人工智能
Artificial Intelligence
教材： 蔡自兴，徐光祐. 《人工智能及其应用—研究生用书》 第三版，清华大学出版社
第一章 绪论
1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能的各种认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 1.5 课程概要
03.05.2020
1.4.1 问题求解
问题的表示、分解、搜索、归约等 进行复杂的数学公式符号运算求解
1.4.2 逻辑推理与定理证明
通过对事实数据库的操作来证明定理 多种证明方法 几何定理证明的“吴氏方法”
03.05.2020
.
12
1.4 研究及应用
1.4.3 自然语言理解
语言
自然语言、人造语言、机器语言
03.05.2020
.
14
1.4.7 神经网络
神经计算机 在其它领域中的广泛应用
1.4.8 机器人学
操作机器人 智能机器人 机器人的广泛应用 促进人工智能的发展
03.05.2020
.
1.4 研究及应用
15
1.4 研究及应用
1.4.9 模式识别
是计算机对环境识别的需要 是对人类环境的感知模拟
基于物理符号系统假设和有限合理性原理
连接主义（Connectionism）
基于神经网络及其间的连接机制与学习算法
行为主义（Actionism）
基于控制论及感知—动作型控制系统
.05.2020
.
10
1.4 人工智能的研究及应用领域
人工智能的基本技术
知识表示（Knowledge Representation） 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法…
1.1.2 人工智能的起源与发展
发展期（1970年~） 进一步研究AI基本原理方法和技术 进行实用化研究 专家系统与知识工程 智能机器人 智能控制等 从“一枝独秀”到“百花齐放”
03.05.2020
.
5
1.2 人类智能和人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设 (P6-7)
人是一种智能信息处理系统 物理符号系统的六种基本功能 物理符号系统的假设
新型智能计算机
神经计算机 量子计算机
03.05.2020
.
8
1.2 人类智能和人工智能
1.2.3 人工智能的研究目标
近期目标 建造智能计算机代替人类的部分智 力劳动
远期目标
用自动机模仿人类的思维过程和智 能行为
03.05.2020
.
9
1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）主流派别
“理解”的难度 Context
1.4.4 自动程序设计
根据不同目的描述来编写的计算机程序 促进人工智能系统的发展(语言的发展)
03.05.2020
.
13
1.4 研究及应用
1.4.5 专家系统
是一个智能化的计算机程序系统 和传统的计算机程序之间有本质区别
1.4.6 机器学习
是机器获取智能的途径 学习是一个有特定目的的知识获取过程 学习的本质是对信息的理解与应用 有多种学习方法
03.05.2020
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7
1.2 人类智能和人工智能
1.2.2 人类智能的计算机模拟
机器智能可以模拟人类智能
智能计算机
下棋(1997年5月，IBM公司的Deep Blue智能计算机以 2胜1负3平的结果，战胜国际大师Kasparov。32CPU， 200万棋局，估价函数有8000个参数)
定理证明 语言翻译
03.05.2020
.
21
人工智能的诞生
三个重要标志：
1、Newell、Simon等合作研制了Logic Theory Machine 程序系统，证明了名著《数学原理》第二章的38条定理， 1958年美籍华人王浩证明了《数学原理》有关命题演算 的全部定理(220条)，谓词演算的85%的定理(150条)
1.4.10 机器视觉
人类80％以上的外部信息来自视觉 低层视觉(图象处理)与高层视觉(理解) 前沿研究领域 广泛应用
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1.4 研究及应用
1.4.11 智能控制
驱动智能机器自主地实现其目标的过程 是一个定性和定量的混合控制过程 是当今自动控制的最高水平
1.4.12 智能检索
推论一：人具有智能→人是物理符号系统 推论二：计算机是物理符号系统→具有智能 推论三：计算机与人都是物理符号系统→
计算机能够模拟人的智能活动
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设
人类的认知行为具有不同层次 认知生理学：人的神经系统 认知心理学：人的思维策略 认知信息学：生理活动←→心理活动 认知工程学：认知行为的加工处理
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1.1 定义和发展
1.1.1 人工智能的定义
几种定义 智能机器（intelligent machine） 人工智能（学科2） 人工智能（能力3） 人工智能（拟人思维、行为 4,5,8,9） 人工智能（理性思维、行为6,7,10,11）
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1.1 定义和发展
1.1.2 人工智能的起源与发展
形成期（1956--1970年） 1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议IJCAI 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
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1.1 定义和发展
推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理…
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言…
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1.4 研究及应用
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辩论会 主题：人工智能能否超过人类智能？ 正方观点：人工智能不会超过人类智能。 反方观点：人工智能能够超过人类智能。
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是信息时代来临的需要 智能检索系统所面临的三大问题
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1.4 研究及应用
1.4.13 智能调度与指挥
寻找最佳调度和组合 NP完全类问题的求解 军事指挥系统等领域
1.4.14 分布式人工智能与Agent
是传统人工智能的延伸和扩展 研究目标是创建一种能描述自然系统和
2、Samuel研制了具有自学习、自组织、自适应能力的 跳棋程序。1959击败了自己，1962战胜了州的冠军。
3、McCarthy研制成功了面向人工智能的语言LISP。符 号处理语言，独领风骚几十年。1972年PROLOG语言诞 生。
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什么是人工智能？
参考文献类型： 1. 人工智能 2. 人工智能语言 3. 计算智能 4. 知识表示 5. 推理及搜索算法 6. 机器学习
社会系统的精确概念模型
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1.4 研究及应用
1.4.15 计算智能与进化计算
计算智能
包括神经计算、模糊计算、进化计算等
进化计算的理论基础是生物进化论
1.4.16 数据挖掘与知识发现
知识获取 数据库知识挖掘 数据库中知识发现的四个特征P22
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1.4 研究及应用
1.4.17 人工生命
人工生命概念的提出 理论基础与研究方法 研究内容
1.4.18 系统与语言工具
LISP语言、Prolog语言 计算机系统的一些概念得到发展 新的编程语言与专用开发工具
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1.5 课程概要
简述人工智能的起源与发展 概括地论述知识表示的各种主要方法 研究常用的搜索原理和推理求解技术 介绍近期人工智能技术和方法的热点 比较详细地分析人工智能的主要应用领域 讨论人工智能的争议与展望
人工智能
Artificial Intelligence
教材： 蔡自兴，徐光祐. 《人工智能及其应用—研究生用书》 第三版，清华大学出版社
第一章 绪论
1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能的各种认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 1.5 课程概要
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1.4.1 问题求解
问题的表示、分解、搜索、归约等 进行复杂的数学公式符号运算求解
1.4.2 逻辑推理与定理证明
通过对事实数据库的操作来证明定理 多种证明方法 几何定理证明的“吴氏方法”
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1.4 研究及应用
1.4.3 自然语言理解
语言
自然语言、人造语言、机器语言
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1.4.7 神经网络
神经计算机 在其它领域中的广泛应用
1.4.8 机器人学
操作机器人 智能机器人 机器人的广泛应用 促进人工智能的发展
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1.4 研究及应用
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1.4 研究及应用
1.4.9 模式识别
是计算机对环境识别的需要 是对人类环境的感知模拟
基于物理符号系统假设和有限合理性原理
连接主义（Connectionism）
基于神经网络及其间的连接机制与学习算法
行为主义（Actionism）
基于控制论及感知—动作型控制系统
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1.4 人工智能的研究及应用领域
人工智能的基本技术
知识表示（Knowledge Representation） 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法…
1.1.2 人工智能的起源与发展
发展期（1970年~） 进一步研究AI基本原理方法和技术 进行实用化研究 专家系统与知识工程 智能机器人 智能控制等 从“一枝独秀”到“百花齐放”
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设 (P6-7)
人是一种智能信息处理系统 物理符号系统的六种基本功能 物理符号系统的假设
新型智能计算机
神经计算机 量子计算机
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.3 人工智能的研究目标
近期目标 建造智能计算机代替人类的部分智 力劳动
远期目标
用自动机模仿人类的思维过程和智 能行为
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1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）主流派别
“理解”的难度 Context
1.4.4 自动程序设计
根据不同目的描述来编写的计算机程序 促进人工智能系统的发展(语言的发展)
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1.4 研究及应用
1.4.5 专家系统
是一个智能化的计算机程序系统 和传统的计算机程序之间有本质区别
1.4.6 机器学习
是机器获取智能的途径 学习是一个有特定目的的知识获取过程 学习的本质是对信息的理解与应用 有多种学习方法
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.2 人类智能的计算机模拟
机器智能可以模拟人类智能
智能计算机
下棋(1997年5月，IBM公司的Deep Blue智能计算机以 2胜1负3平的结果，战胜国际大师Kasparov。32CPU， 200万棋局，估价函数有8000个参数)
定理证明 语言翻译
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人工智能的诞生
三个重要标志：
1、Newell、Simon等合作研制了Logic Theory Machine 程序系统，证明了名著《数学原理》第二章的38条定理， 1958年美籍华人王浩证明了《数学原理》有关命题演算 的全部定理(220条)，谓词演算的85%的定理(150条)
1.4.10 机器视觉
人类80％以上的外部信息来自视觉 低层视觉(图象处理)与高层视觉(理解) 前沿研究领域 广泛应用
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1.4 研究及应用
1.4.11 智能控制
驱动智能机器自主地实现其目标的过程 是一个定性和定量的混合控制过程 是当今自动控制的最高水平
1.4.12 智能检索
推论一：人具有智能→人是物理符号系统 推论二：计算机是物理符号系统→具有智能 推论三：计算机与人都是物理符号系统→
计算机能够模拟人的智能活动
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设
人类的认知行为具有不同层次 认知生理学：人的神经系统 认知心理学：人的思维策略 认知信息学：生理活动←→心理活动 认知工程学：认知行为的加工处理
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1.1 定义和发展
1.1.1 人工智能的定义
几种定义 智能机器（intelligent machine） 人工智能（学科2） 人工智能（能力3） 人工智能（拟人思维、行为 4,5,8,9） 人工智能（理性思维、行为6,7,10,11）
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1.1 定义和发展
1.1.2 人工智能的起源与发展