高级人工智能(课堂PPT)
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人工智能培训课件ppt
人工智能的核心
让机器具备自主学习和决策的能 力，以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
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。
发展阶段
20世纪80年代，随着计算 机技术和算法的进步，人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调，共同制定人工智 能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中，应强化 伦理意识，尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制，对人工智能 的开发和应用进行监管，确保其符合伦理 和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力，实现人机交 互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视，导致不公平的结 果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时，如何确定责任并进行问责是一个 重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规，以确保个人数据的 安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策，对人工智能的开发和应 用进行监管，以确保其安全、公正和合法。
让机器具备自主学习和决策的能 力，以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
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。
发展阶段
20世纪80年代，随着计算 机技术和算法的进步，人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调，共同制定人工智 能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中，应强化 伦理意识，尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制，对人工智能 的开发和应用进行监管，确保其符合伦理 和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力，实现人机交 互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视，导致不公平的结 果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时，如何确定责任并进行问责是一个 重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规，以确保个人数据的 安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策，对人工智能的开发和应 用进行监管，以确保其安全、公正和合法。
第六章 人工智能及其应用 课件(共16张PPT).ppt
什么是人工智能？
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
4、智能交通 智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物， 它借助现代科技手段和设备，将各核 心交通元素联通，实现信息互通与共 享，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
4、智能交通 智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物， 它借助现代科技手段和设备，将各核 心交通元素联通，实现信息互通与共 享，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。
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
《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。
人工智能简介PPT学习课件
机器学习传统的算法包括关联规则、决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。机器学习已广泛应用于 数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场 分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
人工智能AI知识儿童科普 课件(共31张PPT)
AI诞生，人工智能的第一次浪潮：聚焦人工智能的理论研究
1956年
工智能的第二次浪潮：人工智能变化趋势浮现
1980
人工智能的第三次浪潮：将人工智能的初步应用、强人工智能的探索
2019
预计~2040年，出现强人工智能、超人工智能的出现
~2040
5.人工智能的发展历程
发展阶段
第三部分
儿童人工智能知识科普小课堂
约瑟夫·维森鲍姆(JosephWeizenbaum)教授建立了世界上第一个自然语言对话程序ELIZA，可以通过简单的模式匹配和对话规则与人聊天
人工智能还是难以满足社会对这个领域不切实际的期待，因此进入了第一个冬天
1963年
1964-1966年
70年代中期
由于专家系统和人工神经网络的新进展，人工智能浪潮再度兴起。
金融应用:根据一支股票过去的价格和交易信息判断它未来的价格走势
时从视频中检测出人和车辆
自动找到视频中异常的行为，并及时发出带有具体地点方位信息的警报
自动判断人群的密度和人流的方向，提前发现过密人群带来的潜在危险帮助工作人员引导和管理人流。
000000
对医学影像进行自动分析技术的研究和应用，可以为医生诊断提供参考信息，有效的减少误诊和漏诊。有些新技术还能通过多张医疗
21世纪，人类迈入了“大数据”时代，此时电脑芯片的计算能力高速增长，人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学工具，为人工智能打造更坚实的数学基础
2012年全球的图像识别算法竞赛ILSVRC(或称ImageNet挑战赛)中，多伦多大学开发的多层神经网络Alex Net取得了冠军，且大幅超越传统算法的亚军引起了人工智能学界的震动。
帮你算数学? 帮你洗衣服?帮你...
1956年
工智能的第二次浪潮：人工智能变化趋势浮现
1980
人工智能的第三次浪潮：将人工智能的初步应用、强人工智能的探索
2019
预计~2040年，出现强人工智能、超人工智能的出现
~2040
5.人工智能的发展历程
发展阶段
第三部分
儿童人工智能知识科普小课堂
约瑟夫·维森鲍姆(JosephWeizenbaum)教授建立了世界上第一个自然语言对话程序ELIZA，可以通过简单的模式匹配和对话规则与人聊天
人工智能还是难以满足社会对这个领域不切实际的期待，因此进入了第一个冬天
1963年
1964-1966年
70年代中期
由于专家系统和人工神经网络的新进展，人工智能浪潮再度兴起。
金融应用:根据一支股票过去的价格和交易信息判断它未来的价格走势
时从视频中检测出人和车辆
自动找到视频中异常的行为，并及时发出带有具体地点方位信息的警报
自动判断人群的密度和人流的方向，提前发现过密人群带来的潜在危险帮助工作人员引导和管理人流。
000000
对医学影像进行自动分析技术的研究和应用，可以为医生诊断提供参考信息，有效的减少误诊和漏诊。有些新技术还能通过多张医疗
21世纪，人类迈入了“大数据”时代，此时电脑芯片的计算能力高速增长，人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学工具，为人工智能打造更坚实的数学基础
2012年全球的图像识别算法竞赛ILSVRC(或称ImageNet挑战赛)中，多伦多大学开发的多层神经网络Alex Net取得了冠军，且大幅超越传统算法的亚军引起了人工智能学界的震动。
帮你算数学? 帮你洗衣服?帮你...
走进人工智能中小学人工智能讲座PPT课件
可选取的动作 （ action ）
可以和决策主体 进行交互 的环 境 （ environment ）
令在行动中 学习
小结
人工智能这一新兴科技正 在改变我们的世界并影响 着我们的生活,但这仅仅 只是个开始,人工智能过 去的发展为我们展现了一 个令人激动的前景,这个 更美好的时代需要我们共 同努力去创造。
人工智能的出现及发展
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。
何为人工智能？
通俗的说法
人工的方法在机器（计算机） 上实现的智能
人工智能（Artificial intelligence，AI）
它是研究、开发用于模拟、延 伸和扩展人的智能的理论。
“智能+”未来 | 人工智能的出现及发展 | 人工智能的应用 | 机器学习的方法
人工智能的出现及发展
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。它 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。
2
2、自 动 找 到 视 频 中 异常的行为，并及 时发出带有具体地 点方位信息的警
3
3、自 动 判 断 人 群 的 密度和人流的方向， 提前发现过密人群 带来的潜在危险， 帮助工作人员引导 和管理人流。
人工智能的应用
医 疗为 解 决 “ 看 病 难 " 的 何 题 提 供 了 新 的 思 路 。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人 的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、 延伸和扩展人的智能的理论。它是研究、 开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理 论。
人工智能ppt课件模板
伦理与法规
道德与价值观：人工智能需要遵循道德和价值观，避免产生负面影响
04
安全与责任：人工智能需要确保安全，并明确责任归属，防止事故发生
03
公平与公正：人工智能需要确保公平和公正，避免歧视和不平等对待
02
隐私保护：人工智能需要遵守严格的隐私保护法规，防止数据滥用
01
人工智能的挑战与机遇
4
数据安全与隐私保护
01
数据安全：保护数据免受未经授权的访问、篡改、泄露和破坏
02
隐私保护：确保个人隐私不受侵犯，防止数据滥用
03
法律法规：制定和完善相关法律法规，保障数据安全和隐私保护
04
技术措施：采用加密、去标识化等技术手段，确保数据安全和隐私保护
05
企业责任：企业应承担数据安全和隐私保护的责任，加强内部管理，提高员工意识
人工智能与人类工作关系
01
挑战：人工智能可能取代部分人类工作，导致失业问题
02
机遇：人工智能可以提高工作效率，创造新的就业机会
03
合作：人工智能可以帮助人类完成复杂、重复性工作，提高工作质量
04
学习：人工智能可以促进人类学习新知识、新技能，提高自身竞争力
社会伦理与法规挑战
数据隐私与安全：保护用户隐私和数据安全，防止数据泄露和滥用
01
公平与歧视：确保AI系统公平对待不同群体，避免歧视和不平等对待
02
责任与监管：明确AI系统的责任归属，制定相应的法律法规进行监管
03
道德与价值观：确保AI系统符合社会道德和价值观，避免产生负面影响
04
谢谢观看！
汇报人
人工智能
பைடு நூலகம்
01.
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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
08.08.2020
1.1 定义和发展
2
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）
08.08.2020
3
1.1 定义和发展
1.1.2 人工智能的起源与发展
“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)
08.08.2020
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
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
08.08.2020
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…
是信息时代来临的需要 智能检索系统所面临的三大问题
08.08.2020
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
社会系统的精确概念模型
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
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
08.08.2020
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”
08.08.2020
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
语言翻译
新型智能计算机
神经计算机
量子计算机
08.08.2020
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
08.08.2020
9
1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）主流派别
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
08.08.2020
16
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
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”
08.08.2020
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
08.08.2020
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
08.08.2020
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
08.08.2020
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
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
08.08.2020
6
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
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…
08.08.2020
11
1.4 研究及应用
08.08.2020
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
08.08.2020
19
1.4 研究及应用
1.4.17 人工生命
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
08.08.2020
1.1 定义和发展
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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
“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
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…
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
社会系统的精确概念模型
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
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
语言翻译
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
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
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
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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
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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
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
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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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