第1章智能信息处理导论
智能科学与技术导论课件第1章

1)功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义(逻辑主义)。符号主义认为人类认知的基元是符号,认知 过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识,其核心是知识表示和知识推理,知识可用符号表示,也 可用符号进行推理,由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6)蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展,推动了 以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破,迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2)反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标,多次的失败和预期目 标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3)应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题, 实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如,专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说,只要其具有自适应地调整 自身或调控各种资源达到目标的能力,这种生物就具有 智能,或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下,表现出自适应地调 整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力,就说 该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时,那就是 一种机器智能。
不同的生物体或系统,依据其智能水平高低在智能 谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程
《人工智能导论》第1章-绪论

20世纪80年代 中期至今
稳步增长期
形成及第一个兴旺期
20世纪50年代中 期至60年代中期
第二个兴旺期
20世纪70年代中 期至80年代中期
1.2.1 孕育期 (20世纪50年代中期以前)
人工智能的孕育期大致可以认为是1956年以前的时期。这个 时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神 经计算、电子计算机等学科的建立和发展,为人工智能的诞生准 备了理论和物质的基础。
1.1.2 人工智能的定义
人工智能(AI)是一门正在发展中的综合性前沿学科,它由 计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学 等多种学科相互渗透而发展起来。
人工智能研究的近期目标是:使现有的计算机不仅能做一般 的数值计算及非数值信息的数据处理,而且能运用知识处理问 题,能模拟人类的部分智能行为。
过高预言的失败,给AI造成重大伤害
“20 年内,机器将能做人所能做的一切。”
——西蒙,1965
“在3~8年时间里,我们将研制出具有普通人智力的计算机。这 样的机器能读懂莎士比亚的著作,会给汽车上润滑油,会玩弄政治 权术,能讲笑话,会争吵。……它的智力将无以伦比。”
——明斯基,1977
1.2.3 萧条波折期 (20世纪60年代中期至70年代中期)
➢ 1955 年年末,纽厄尔和西蒙编写了一个 名为“逻辑专家”的程序,被许多人认为 是第一个人工智能程序。它将问题表示成 一个树形模型,然后选择最可能得到正确 结论的那一支来求解问题。
1.2.2 形成及第一个兴旺期 (20世纪50年代中期至60年代中期)
AI诞生于一次历史性的聚会——达特茅斯会议
1956年夏季,由美国学者麦卡锡、 明斯基、朗彻斯特和香农共同发起,在 美国达特茅斯大学举办了一次长达2个 多月的研讨会,讨论用机器模拟人类智 能的问题。会上,首次使用了“人工智 能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会,标志着人工智能学科 的诞生,具有十分重要的历史意义。
新一代信息技术导论 第1章 绪

导论
第
第
第
第
第
第
六
五
四
三
二
一
章
章
章
章
章
章
信
引
日
走
触
绪
用
领
新
进
摸
基
未
月
云
世
论
石
来
异
计
界
区
人
大
算
物
块
工
数
时
联
链
智
据
代
网
能
新一代信息技术导论
新一代信 绪论
新一代信息技术
随着我国新旧动能加快转换,为发展创造了良好的外部环境。物联 网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术将加速渗透经济和社会 生活各个领域,融合化趋势更加明显。
第一章 绪论
2.大数据拥抱云计算 云计算PaaS平台中的一个复杂的应用是大数据平台。大数据是如何 一步一步融入云计算的呢?大数据中的数据分为3种类型:结构化的数 据、非结构化的数据和半结构化的数据。 其实数据本身并不是有用的,必须要经过一定的处理。例如,人们 每天跑步时运动手环所收集的就是数据,网络上的网页也是数据。虽然 数据本身没有什么用处,但数据中包含一种很重要的东西,即信息 (Information)。 数据十分杂乱,必须经过梳理和筛选才能够称为信息。
信息就是信息,它不是物质也不是能量,美国哈佛大学的研究小 组提出了著名的资源三角形: 没有物质,什么也不存在;没有能量,什么也不会发生;没
有信息,任何事物都没有意义。 信息与物质、能量是客观世界的三大构成要素。
1.1信息与信息技术
第一章 绪论
Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件

第三节 人工智能的研究目标
AI的研究目标分近期目标和远期目标:
近期目标:研究如何使计算机去做那些过去只有靠
人的智力才能完成的工作。
远期目标:研究如何利用自动机去模拟人的某些思
可用模型 进行评价
2.智能的要素:
最重要的要素包括:适应环境、适应偶然性事件、能分 辩模糊的或矛盾的信息,在孤立的情况中找出相似性,产生新 概念和新思想。
3.智能的分类:
自然智能 有规律的智能行为:计算机能解决
人工智能 无规律的智能行为:如洞察力、创造力。 关于这些问题:计算机还不能解决。
三、如何判定智能?
第五节 AI的发展简史
第一阶段:孕育期(1956年以前) 第 二 阶 段 : AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 : AI 发 展 和 实 用 阶 段 ( 专 家 系 统 ) 1971— 1980 第四阶段:知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段:智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今,
英国自然杂志主编坎贝尔博士说:目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势,比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理,需要利用信息技术模拟实现这种机理。 (参考文献:李凡长、佘玉梅:Agent的遗传算法研究,《计 算机科学》)
3.行为主义(Actionism):
又 称 进 化 主 义 ( Evolutionism ) 或 控 制 论 学 派 (Cyberneticisism)。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟,代表人物:布鲁克斯等。
人工智能导论 第1章 绪论(导论) [兼容模式]1-24
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Introduction of Artificial Intelligence人工智能导论教材:王万良《人工智能导论》(第4版)高等教育出版社,2017.7第1 章绪论教材:王万良《人工智能导论》(第4版)高等教育出版社,2017. 7人工智能导论第1章绪论☐1956年正式提出人工智能(artificial intelligence,AI)这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。
☐20世纪三大科学技术成就:空间技术原子能技术人工智能☐1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域✓1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域▪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。
▪对智能还没有确切的定义,主要流派有:(1)思维理论:智能的核心是思维(2)知识阈值理论:智能取决于知识的数量及一般化程度(3)进化理论:用控制取代知识的表示▪智能是知识与智力的总和知识是一切智能行为的基础获取知识并应用知识求解问题的能力1.感知能力:通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。
80%以上信息通过视觉得到,10%信息通过听觉得到。
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识对记忆的信息进行处理2.记忆与思维能力(1)逻辑思维(抽象思维)依靠逻辑进行思维。
思维过程是串行的。
容易形式化。
思维过程具有严密性、可靠性。
(2)形象思维(直感思维)o依据直觉。
o思维过程是并行协同式的。
o形式化困难。
o在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。
4. 行为能力(表达能力)(3)顿悟思维(灵感思维)不定期的突发性。
非线性的独创性及模糊性。
穿插于形象思维与逻辑思维之中。
3. 学习能力学习既可能是自觉的、有意识的,也可能是不自觉的、无意识的;既可以是有教师指导的,也可以是通过自己实践的。
人工智能导论--第一章_绪论

1.1 智能
从工程上讲,人工智能就是人造智能,不清楚什 么是智能,就难以真正理解和实现人工智能。 智能是人们认识和改造客观世界的综合能力,是 人类区别于其他事物的本质特征。 智能是多种能力的综合:
感知能力:人类获取外界信息的基本途径 行为能力:对感知到的外界信息的反应,包含:
人工智能导论
骆炎民 lym@
为什么要研究人工智能
普通计算机智能低下,不能满足社会需求。
研究人工智能也是当前信息化社会的迫切 需求。 智能化是自动化发展的必然趋势。 研究人工智能,对人类自身智能的奥秘也 提供有益帮助。
第一章绪论
人工智能—Artificial Intelligence是一门关 于理解人类智能内在机制,并在机器上予 以实现的科学。 人工智能技术的发展对社会的进步具有重 要意义,与能源技术、空间技术并称为三 大尖端技术。 人类对人工智能的研究刚刚起步,有很多 关于人工智能根本性问题还有待于探索。
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应
推理能力:根据当前掌握的信息,得出适当结论的能 力 问题求解能力: 学习与自适应能力—是人类的一种本能 社交能力:与他人交往的能力 创造力:智能中最难以理解和实现的部分
1.2 人工智能
一般性概念:人工智能是关于理解人类智 能内在机制,并在机器上予以实现的科学。 具有能力和科学两方面的含义:
人工智能的学科范畴
当前的人工智能既属于计算机科学技术的一 个前沿领域,也属于信息处理和自动化技术的一 个前沿领域。还涉及到智能科学、认知科学、心 理科学、脑及神经科学、生命科学、语言学、逻 辑学、行为科学、教育科学、系统科学、数理科 学以及控制论、科学方法论、哲学甚至经济学等 众多学科领域。 人工智能实际上是一门综合性的交叉学科 和边缘学科。
人工智能导论-各章习题答案

习题
答案:神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和传递信息的网络模型。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成,每一层都包含多个神经元,通过不同层之间的连接和权重,实现信息的传递和处理。
习题
答案:深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过多层次的网络结构和大量的数据进行训练,从而实现高效的模式识别和特征提取。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的成果。
第二章习题答案
习题
答案:符号推理是一种基于逻辑和推理规则的方法,通过对符号和符号之间的关系进行操作和推理,从而实现问题的求解。符号推理通常涉及到语义、句法和语法的处理,需要对问题进行符号化表示。
习题
答案:决策树是一种常用的机器学习算法,用于解决分类问题。它基于树形结构,通过一系列的判断节点将数据进行分类。决策树的构建过程是一个递归的过程,每次选择一个最优的判断节点,并将数据分割为不同的子集,直到达到终止条件。
习题
答案:人工智能的应用非常广泛,涉及到各个领域。例如,在医疗领域,人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策;在金融领域,人工智能可以用于风险评估和投资建议;在交通领域,人工智能可以用于智能交通管理和无人驾驶等。
习题
答案:人工智能的发展面临着一些挑战和问题。首先,人工智能的算法和模型需要不断优化和改进,以提高其性能和准确度。其次,人工智能系统需要大量的数据进行训练,但数据的获取和处理也面临一些困难。另外,还需要解决人工智能系统的安全和隐私问题,以保护用户的信息和权益。
以上是《人工智Байду номын сангаас导论》各章习题的答案。希望对学习人工智能的同学们有所帮助!
参考资料
1.Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
新一代信息技术导论第1章.新一代信息技术的概述

什么是新一代信息技术
新一代信息技术
物联网
人工智能
云计算
区块链
大数据
虚拟现实
1.2.1 物联网
物联网的含义
物联网是指将各种信息传感设备及系统,如传感器网络、射频标签阅读装置、条 形码与二维码设备、全球定位系统和其他基于物与物通信模式的短距离无线自组 织网络,通过各种接入网与互联网结合起来而形成的一个巨大智能网络,即“物 物相连的互联网”。其目的是让所有物品都与网络连接在一起,系统可以自动、 实时地对物体进行识别、定位、追踪、监控并触发相应事件。如果说互联网实现 了人与人之间的交流,那么物联网就实现了人与物之间的沟通和对话,也可以说 实现了物与物之间的连接和交互
度的执行
助力高校安全稳定及师 生人身财产安全
AI监测
• 应用大数据+AI学习算法和物联网技术 • 在实际监测中,根据人的肢体运动轨迹,
计算出各种异常动作行为,向监控中心发 出预警
智慧食堂
• 基于物联网+云端存储技术 • 预定点餐、后厨管控、食品安全管理、采
购库存、成本核算、食堂经营数据
全过程、全流程管理
特征
数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高
大数据的特征
1.数据量大: 大数据的起始计量单位至少是 PB(约 1 000 个 TB)、EB(约 100 万个 TB)或 ZB(约 10 亿个 TB)。 2.类型繁多: 大数据的类型包括交易数据、移动通信数据、用户行为数据、机器数据和传感器数据等,多种类型的数据对 大数据技术的数据处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低: 随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,收集的数据海量,但价值密度较低,如何通过强大的计算机算 法更快捷地完成数据的价值提纯,是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快且时效高: 大数据中的数据处理遵循“1 秒定律”,即大数据对数据处理速度有要求,一般要在 1 秒内处理所有数 据并得出数据的分析结果。时间太长数据就失去了本身的价值,成为过期的或无效的数据。这个速度要求 是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。
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理联合实验室、成都信息工程大学智能信息处理实验室。
主要研究方向 复旦大学:知识科学、文本处理、算法分析、语义网、认知科学、网格计算、
量子计算、图像识别、机器学习; 南开大学:图像/视频处理、音频/语音信息处理、信息检索、计算语言学
智能信息处理可蕴含多种理论和方法, 如何运用计算机来实现信息处理的智能化,如:研究和模
拟人的认知和推理能力; 如何将信息处理以便于人的分析和理解, 如何从大量信息中挖掘和发现有价值的知识; 如何利用不同信息的互补性和冗余性来提高信息处理和决
策的可靠性和精确性等。
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实际生活中的应用
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不完全:“生物学中的基因”; 不可靠:“中奖短信息”; 不一致:“医疗诊断,不同医生对同一病症有不同结 论”; 不精确(模糊性):其含义不够确切,“小王是高个 子” 2、智能的涵义非常广泛,包括: 知识如何获取、表达和存储; 智能行为如何产生和学习; 传感器信号如何转换成各种符号; 怎样利用各种符号执行逻辑运算,进行推理及规划; 110 甚至包括动机、情感如何发展和运用;
(自然语言处理); 中科院:知识网格、智能科学、大规模知识处理、自然语言理解和翻译、基
于图像的人机交互、多媒体信息的编码与理解、大规模高维数据可视化等。 大连理工:互联网科学、智能计算、搜索引擎、数据挖掘、优化算法、机器
学习。
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四、研究内容 智能信息处理方法 不确定性信息处理(模糊集与粗糙集理论)、 人工神经网络、进化计算(遗传算法)、 群体智能(蚁群算法、粒子群算法)、 人工免疫、量子算法、 数据挖掘(分类、聚类分析)、 混沌信息处理、分形信息处理、 信息融合技术; 智能信息处理技术的应用 智能通信、机器人、模式识别、图像处理、工业控制、聚类 分析、计算机视觉、目标识别、智能交通、智能医疗等
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五、课程设置 理论课16学时,考核方式:闭卷考试; 实验课16学时,实验报告; 成绩:平时、考试、实验。
书籍 《智能信息处理与应用》 2010年电子工业出版社 李明 《智能信息处理技术基础》2008年天津大学出版社 张炳达 《智能信息处理技术》2003年高等教育出版社,王耀南 《智能信息处理》2012年国防工业出版社,熊和金等编著 《智能信息处理导论》 2013年清华大学出版社 孙红主编 《智能信息处理方法导论》 2004年机械工业出版社 高隽编著
智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与 应用研究等多个层次。
二、开设智能信息处理课程的必要性:
(1) 国家信息化发展的需要:国家《2006—2020年国家信息化发展战 略》规划中指出,信息化是充分利用信息技术,开发利用信息资源, 促进信息交流和共享,提高经济增长质量,推动经济社会发展转型的 历史进程。
智能信息理导论
1
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• 随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经累积到了一个开始引 发变革的程度。
• 移动互联(微博)、社交网络(facebook)、电子商务(淘宝)、物联网、车 联网、GPS等极大的拓展了互联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速 膨胀变大。————大数据
特点: 海量的; 类型繁多(异构的,不同形式,如文本、图像、视频等); 用途多样(渗透到多领域,金融、食品、医疗、交通、军事等); 快速获得(实时信息多).
价值: 数据处理; 统计和分析; 数据挖掘:关联规则分析、分类、聚类; 对未来趋势与模式的可预测分析:模型预测、机器学习等。
应用: 淘宝用户行为分析——推荐商品;移动互联网分析上网记录——热门
话题;
3
课程说明
一、智能信息处理
智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科,是应用导向的综合性 学科,其目标是处理海量和复杂信息,研究新的、先进的理论和技 术。
(2) 信息学科理论发展的需要:计算机处理的知识显现出不确定、不完 全、不精确的特性,传统信息处理技术无法满足信息处理的需要。
(3) 培养高素质信息处理人才的需要
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三、国内主要科研机构 吉林大学智能信息处理、知识工程、计算智能; 中国科学院智能信息处理重点实验室、复旦大学上海市智能信息处理重点实验
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实例
高速公路限速控制器 (神经网络——RBF神经网络) 雷达天线对复杂背景下的雷达目标进行扫描搜索时,可能
出现只有一个真实目标却检测到多个目标点迹的情形,即 目标冗余。目标冗余处理可以准确提取目标数目和目标位 置,是目标识别的关键技术之一。(模糊聚类分析) 手写文字识别 (粗糙集理论) 仿真试验:两个移动机器人,一个扮演猎手的角色,另一 个扮演猎物的角色,猎手对猎物进行跟踪和捕捉。(机器 人的控制系统采用基于神经网络的控制结构,机器人之间 的竞争进化采用基于复数的遗传算法实现)
智能信息处理技术 就是将不完全、不可靠、不精确、不一致和不确
定的知识和信息逐步改变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识
和信息的过程和方法,就是利用对不精确性、不确定性的容忍来达
到问题的可处理和鲁棒性。
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不确定性:真实性不能完全肯定,而只能对其为真的可 能性给出某种估计,“如果头疼发烧,则大概患了感冒”
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第1章 概述
智能信息处理概念 智能信息处理的产生与发展 研究内容 本课程讲述的主要技术 展望
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1.1 智能信息处理概念
1、信息处理:
数 信息 据 源 抽取
信息 传输
信息 处理
知识 应用
随着人类认识世界过程的深入,人类的知识也在不断丰富和更新, 出现不完全、不可靠和不确定的特性,传统技术无法满足信息处理 的需求。
文字识别
指纹识别
智能机器人NAO 世博会法国馆吉祥物
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3. 智能信息处理的特点 ① 智能信息处理涉及到信息科学的多个领域,是现代信
号处理、人工智能和计算智能等理论和方法的综合应 用。 ② 智能信息处理的基础理论:信息融合、神经网络、模 糊计算、进化计算、协同计算等 ③ 智能信息处理的对象:广泛地模拟人的智能来处理各 种复杂信息,包括非结构化信息、海量信息、不完全 信息、不确定信息、不精确信息、不一致信息、多媒 体信息、时间空间信息、认知信息等。