人工智能
人工智能(全套课件)
21世纪初至今，随着计算机技术的飞速发展和大数据 时代的到来，人工智能再次焕发出勃勃生机。
4
技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语 言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习 、分析和处理，使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本 原理，及其在强化学习中 的应用。
2024/1/26
蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索 算法的原理、流程和实现 细节，包括选择、扩展、 模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索 算法的改进和优化方法， 如UCT算法、RAVE算法等 。
21
遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
2024/1/26
22
06
知识图谱与推理技术
2024/1/26
23
知识表示和存储方式
2024/1/26
知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于 语义网等表示方法，用于描述现 实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式，实现 知识的持久化和高效访问。
2024/1/26
16
目标检测与跟踪技术
2024/1/26
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
17
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。
什么是人工智能人工智能有哪些常见的应用领域
什么是人工智能人工智能有哪些常见的应用领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支领域，旨在开发能够模拟人类智能的机器系统。
人工智能具有广泛的应用领域，涵盖了各个行业和领域。
本文将介绍什么是人工智能及其常见的应用领域。
一、什么是人工智能人工智能是指计算机系统是通过模拟人类思维和行为，具备感知、推理、学习和决策的能力。
它可以通过大数据分析、机器学习、深度学习等技术实现对复杂问题的解决。
人工智能系统可以处理大量的数据，提取有用的信息，并在未来的决策中进行预测和优化。
二、人工智能的常见应用领域1. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是一种使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
NLP可以用于机器翻译、语音识别和智能客服等领域。
通过NLP技术，计算机可以理解和生成人类语言，实现与人类的自然交互。
2. 机器视觉（Computer Vision）机器视觉是使计算机能够“看”的技术。
通过机器视觉，计算机可以识别和理解图像和视频中的内容。
机器视觉广泛应用于人脸识别、图像分类、无人驾驶等领域。
3. 专家系统（Expert Systems）专家系统是一种能模拟人类专家的知识和决策能力，用于解决复杂问题的计算机系统。
专家系统通过将人类专家的知识和经验转化为规则和算法，并以此进行智能决策和推理。
4. 智能机器人（Intelligent Robotics）智能机器人是具备感知、推理、学习和决策能力的机器人。
它可以在人类环境中感知和理解信息，并根据环境进行智能决策和行动。
智能机器人广泛应用于工业生产、医疗卫生和服务行业。
5. 自动驾驶（Autonomous Driving）自动驾驶是通过人工智能技术实现车辆无人驾驶的技术。
通过感知、决策和控制等模块，自动驾驶系统可以实现车辆的自主导航和交通规划。
6. 智能推荐（Recommendation Systems）智能推荐是根据用户的个人喜好和兴趣，提供个性化的推荐服务。
人工智能技术简介
人工智能技术简介关键信息项：1、人工智能的定义与范围2、人工智能的主要技术分支3、人工智能的应用领域4、人工智能的发展历程5、人工智能的优势与挑战6、人工智能的未来发展趋势11 人工智能的定义与范围111 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指让计算机系统模拟人类智能的技术和方法。
它旨在使计算机能够像人类一样学习、思考、推理和解决问题。
112 人工智能的范围人工智能涵盖了多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能机器人等。
这些领域相互关联，共同推动了人工智能的发展。
12 人工智能的主要技术分支121 机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一，它使计算机通过数据和算法进行学习和改进。
常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
122 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，基于人工神经网络，能够处理大规模数据并提取复杂的特征。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别和自然语言处理等方面取得了显著成果。
123 自然语言处理自然语言处理致力于让计算机理解和处理人类语言。
包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等应用。
124 计算机视觉计算机视觉使计算机能够从图像或视频中获取信息和理解场景。
目标检测、图像识别、人脸识别等是其重要的研究方向。
125 语音识别语音识别技术将人类的语音转换为文字，为语音交互提供基础。
13 人工智能的应用领域131 医疗保健在医疗领域，人工智能可用于疾病诊断、医学影像分析、药物研发、医疗机器人等方面，提高医疗效率和准确性。
132 金融服务金融行业利用人工智能进行风险评估、欺诈检测、投资建议、客户服务等，优化金融决策和业务流程。
133 交通运输自动驾驶是人工智能在交通运输领域的重要应用，此外还包括交通流量预测、智能物流等。
134 教育个性化学习、智能辅导系统、教育资源推荐等应用有助于提升教育质量和效率。
人工智能简介
应用
机器学习在许多领域都 有广泛的应用，如语音 识别、图像识别、自然 语言处理、推荐系统等。
深度学习
定义
深度学习是机器学习的一 种，通过建立类似于人脑 的神经网络来进行分析和 学习，以实现人工智能。
原理
通过大量的数据训练，神 经网络能够自动提取出数 据的特征，并基于这些特 征进行分类或预测。
应用
深度学习在语音识别、图 像识别、自然语言处理等 领域有着广泛的应用，是 人工智能发展的重要方向 之一。
就业影响
人工智能的发展可能导致一些传 统职位的消失，对就业市场产生 影响。
伦理道德
人工智能的发展引发了一些伦理 道德问题，如机器决策的公正性 和透明度等。
人工智能的未来发展方向
随着算法和算力的不断突破，人工 智能技术将取得更大的进步，实现 更高级的功能和应用。
人工智能将与各领域进行深度融合， 如医疗、金融、教育等，创造出更 多的商业和社会价值。
随着人工智能的发展，将面临越来 越多的伦理和法律问题，需要加强 相关法规和伦理规范的建设。
技术进步
跨界融合
伦理和法律问题
04
人工智能与人类的关系
人工智能对人类的影响
工作效率
人工智能的发展提高了工作效率，减轻了人类的工 作负担。
生活便利
人工智能技术广泛应用于生活，如语音助手、智能 家居等，使生活更加便利。
人工智能简介
目录
01 人工智能的定义和发展 03 人工智能的未来展望
02 人工智能的技术原理 04 人工智能与人类的关系
01
人工智能的定义和发展
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科 学的一个分支，旨在 研究和开发能够模拟、 延伸和扩展人类智能 的理论、方法、技术 及应用系统。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机科学与技术，模拟和探索人类智能信息处理的理论、方法、技术和应用系统的综合学科。
它致力于研究和开发能够像人类一样感知、理解、学习、推理和决策的智能机器，以实现人工智能应用于各个领域中的自动化和智能化。
人工智能的概念最早于1956年由约翰·麦卡锡等人提出，起初被视为实现人类级别智能的研究领域。
然而，由于计算能力、算法和数据可用性的限制，人工智能的发展进展缓慢，成效有限。
近年来，随着计算机计算速度的指数级提升、大数据技术的兴起以及机器学习和深度学习等领域的突破性进展，人工智能进入了快速发展的阶段。
人工智能的核心思想是让计算机模仿人的思维和智能行为。
人工智能研究涉及多个学科，包括数学、计算机科学、信息论、认知心理学、神经科学等。
其中，机器学习是人工智能的重要分支，其通过构建和训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动掌握规律和知识，以便进行智能决策。
人工智能的应用领域非常广泛。
在医疗领域，人工智能已经在疾病诊断、药物研发和健康管理等方面发挥着重要作用。
在金融领域，人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，提供高效的风险评估和智能投资建议。
在交通领域，人工智能可以用于交通流量优化、无人驾驶技术和智能交通管理。
在社交媒体领域，人工智能可以通过情感识别和个性化推荐，提升用户体验和广告精准度。
然而，人工智能也带来了一些挑战和争议。
一方面，人工智能可能造成部分人力岗位的失业，加剧社会不平等。
另一方面，人工智能的算法和决策可能存在偏见和不可解释性，引发伦理和隐私问题。
因此，在人工智能的发展和应用中，需要重视人工智能的伦理、法律和社会影响，并制定相应的政策和规范。
总之，人工智能是通过计算机科学与技术，模拟和探索人类智能信息处理的学科，其应用已经深入到各个领域。
人工智能的发展和应用将对人类社会产生深远的影响，我们需要在技术进步和社会治理方面做出正确的抉择，以实现人工智能的良好发展和应用。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思
人工智能是一种模拟或复制人类智力的技术。
它是由计算机程序和
算法产生的能够对数据进行学习、解读、分析、判断和预测的机器智能。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种。
弱人工智能也被
称为狭义人工智能，是在特定领域中执行一项特定任务的人工智能，
如语音识别、图像识别、智能家居等。
而强人工智能则是指在多个领
域具有行动能力的机器，能够像人类一样具有推理、决策和自我改进
的能力，目前尚处于探索和研究的阶段。
人工智能技术可以广泛应用于几乎所有的领域，如医疗、金融、制造、交通运输、教育等。
人工智能技术通过对大量数据的学习和分析，可以提高工作效率、解放生产力、改善服务质量、实现智能化管理等，为人类社会的进步和发展提供了巨大的支持。
人工智能是什么
人工智能是什么
1、人工智能的定义
人工智能是一门学科，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。
这种智能的最理想状态是像人一样拥有学习、推理等能力。
简单来说，是指可模仿人类智能来执行任务，并基于收集的信息对自身进行迭代改进的系统和机器。
2、人工智能的五大主要分支
（1）计算机视觉
计算机视觉是指机器感知环境的能力，这一技术类别中的经典任务有图像分类、目标检测、图像分割和目标追踪。
其中目标检测和人脸识别是比较成功的研究领域。
（2）语音识别
语音识别是指识别语音并将其转换成对应文本的技术，文本转语音也是这一领域内一个类似的研究主题。
随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展迅猛，但是仍面临声纹识别和鸡尾酒会效应等一些特殊难题。
同时语音识别严重依赖云，离线效果不好。
（3）文本分类
文本分类可用于理解、组织和分类结构或非结构化文本，其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
当前阶段，文本分类的瓶颈出现在有歧义和偏差的数据上。
（4）机器翻译
机器翻译是利用机器自动将一种语言翻译成另一种语言。
在当前阶段，受限于词表问题，俚语和行话等内容的翻译会比较困难，专业领域的机器翻译通常表现不好。
（5）机器人
机器人研究主要是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
工业机器人是发展最快的应用领域，在进入21世纪之后，机器人领域就已经进入了社会影响阶段，此时各种工业机器人已经主宰了装配生产线。
此外，软体机器人在很多领域也有广泛的应用，比如在医疗行业协助手术。
人工智能是什么意思
人工智能是什么意思人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）一词源自于英文“Artificial Intelligence”，是指计算机科学和信息技术领域的一个分支，旨在研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
在计算机领域，人工智能是一种使机器模拟和表现出人类智能特征的技术或系统。
一、人工智能的定义和分类人工智能的定义并没有一个统一的标准，但通常可以从以下几个角度进行分类：1.强人工智能和弱人工智能：强人工智能是指拥有与人类智能相同甚至超越人类智能的能力，能够进行类似于人类思维的复杂任务和创新性行为。
弱人工智能则是指具备某一特定任务的智能，例如在棋类游戏中击败人类大师的计算机程序。
2.狭义人工智能和广义人工智能：狭义人工智能是指专门处理特定任务的人工智能系统，如人脸识别系统、语音识别系统等。
广义人工智能则是指拥有类似于人类在各个领域具备的智能能力，并能够灵活适应多种任务的系统。
3.分级人工智能：分级人工智能将人工智能按照智能程度进行分级，一般可以分为感知、认知和自主三个层次。
感知层次主要进行数据的获取和处理，认知层次主要实现对数据的理解和推理，自主层次则是实现智能的自主决策和行动。
二、人工智能的应用领域人工智能在各个领域均有广泛的应用，涵盖了医疗、金融、交通、安防、制造业等多个行业。
1.医疗领域：人工智能可应用于医疗诊断、个性化治疗、基因研究等方面。
通过对大量的医学数据进行分析和学习，人工智能系统能够帮助医生提前发现疾病风险，辅助诊断，并为治疗提供决策支持。
2.金融领域：人工智能可以用于风险控制、信用评估以及智能投资等金融业务。
通过数据挖掘、模型训练和自动化决策等技术手段，人工智能在金融领域能够提高业务效率、降低风险，并为投资者提供个性化服务。
3.交通领域：人工智能在交通领域的应用包括交通流量预测、智能导航和无人驾驶等。
通过对交通数据的分析和模式识别，人工智能系统能够优化道路规划，提升交通效率，减少交通事故风险。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
行为主义
又称：进化主义或控制论学派
原理：控制论及感知—动作型控制系统 认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能 可以 象人类智能一样逐步进化(所以称为进化主义)；智能行 为只能在 现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
催化当今人工智能的出现三大催化剂
1）摩尔定律 在价格、体积不变的条件下，计算机的计算能力可以不断增 长。这就是被人们所熟知的摩尔定律，它以Intel共同创办人 Gordon Moore命名。Gordon Moore从各种形式的计算中获 利，包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前，先 进的系统设计只能在理论上成立但无法实现，因为它所需要 的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已 经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例 子，现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的 400万倍。
推荐几部关于人工智能的电影
1、《机械姬》 2、《超能查派》 3、《机械公敌》 4、《黑客帝国》
THANKS
谢 谢 聆 听
在神经生理学方面：研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术条件下用机器从结构上模拟 人脑是根本不可能的。
在英国，剑桥大学的詹姆教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转直 下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
人工智能的发展概况 4. 知识应用期（ 1970---- 1988年）
1970年《International Journal of AI》创刊。
人工智能的发展概况
3. 暗淡期（1966---- 1974年）
“20年内，机器将能做人所能做的一切”---------1965 在博弈方面：塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。
失败的预言给人工智能的声誉造成重大伤害
具有行为能力（系统输出）：对外界的智能化反应
早期判断是否有智能的方法———图灵测试
英国数学家阿兰 · 图灵 (Alan Turing) 提出了现称为“图灵
测试” (Turing Test) 的方法。简单来讲 , 图灵测试的做法 是 : 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈 ( 当
时是用电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个是人,
人工智能研究形成了三大学派
符号主义 连接主义
行为主义
符号主义
又称：逻辑主义、心理学派或计算机学派
符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假 设。该学派认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认 知过程就是在符号表示上的一种运算。它认为人是一个物理 符号系统,计算机也是一个物理符号系统 ,因此,我们就能够用 计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人 的认知过程。这种方法的实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思 维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述 人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机 中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。可以 把符号主义的能的发展概况
1.形成期（1956--1970年）
AI诞生于一次历史性的聚会(Dartmouth人工智能夏季研讨会) 时间：1956年夏季 地点：美国达特茅斯(Dartmouth) 大学 目的：为使计算机变得更“聪明” ，或者说使计算机具有智能 发起人： 麦卡锡 (J.McCarthy） ， Dartmouth 的年轻数学家、计算机专家， 后为MIT教授 明斯基(M.L.Minsky），哈佛大学数学家、神经学家，后为MIT教授 洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员 会议结果： 由麦卡锡提议正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语
同时出现新的问题：
人工智能的发展概况 5. 集成发展期（1986年以来）
1997年5月11日，由IBM研制的超级计算机“深蓝” 首次击 败了国际象棋特级大师卡斯帕洛夫 。
2000年，中国科学院计算所开发出知识发现系统MSMiner。 该系统是一种多策略知识发现平台，能够提供快捷有效的数 据挖掘解决方案，提供多种知识发现方法。 2011年，IBM超级电脑“沃森”亮相美国最受欢迎的智力竞 赛节目《危险边缘》战胜该节目两位最成功的选手。
被测机器
被测人
测试主持人
中文屋子
约翰·西尔勒的中文屋子假设是说: 有一台计算机阅读了一段 故事并且能正确回答相关问题, 这样这台计算就通过了图灵 测试。而西尔勒设想将这段故事和问题改用中文描述 ( 因为 他本人不懂中文 ), 然后将自己封闭在一个屋子里 , 代替计 算机阅读这段故事并且回答相关问题。描述这段故事和问题 的一连串中文符号只能通过一个很小的缝隙被送到屋子里。 西尔勒则完全按照原先计算机程序的处理方式和过程 ( 如符 号匹配、查找、照抄等 ) 对这些符号串进行操作 , 然后把得 到的结果即问题答案通过小缝隙送出去。西尔勒也得到了问 题的正确答案。西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式 也能正确回答问题, 并且也可通过图灵测试, 但仍然不能说 计算机就有了智能。
催化当今人工智能的出现三大催化剂
3）互联网和云计算 和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工 智能基石有两个原因，第一，它们可以让所有联网的计算机 设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发 所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为 人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式—— 来帮助人工智能系统进行训练。比如，有些研究人员使用类 似Mechanical Turk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上 万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些 描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者 的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。
人工智能 是一门交叉学科
脑科学 认知科学 计算机 科学
人工智能
哲学 逻辑学
心理学
语言学
什么是人工智能
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工” 和“智能”。 关于什么是“智能”？
智能需要具备的特征？
具有感知能力（系统输入）: 机器视觉，机器听觉，图像语音 识别……
具有记忆与思维能力：思维是智能的根本原因，思维是一个动 态的过程。思维分为：逻辑思维，形象思维和顿悟思维。 具有学习能力及自适应能力：适应环境的变换、积累经验的能 力
人工的未来
人工的未来
人工的未来
智能爆炸
于数百位科学家的问卷调查显示他们认为强人工智能出现的 中位年份是2040年——距今只有25年。
一个人工智能系统花了几十年时间到达了人类脑残智能的水 平，而当这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和 一个四岁小孩一般；而在这节点后一个小时，电脑立马推导 出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论；而在这之后 一个半小时，这个强人工智能变成了超人工智能，智能达到 了普通人类的17万倍。
连接主义
又称：仿生学派或生理学派
原理：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 起源：源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
学派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、鲁梅尔哈特等。
连结主义基本理论 认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程。
认为人脑不同于电脑，并提出连结主义的大脑工作模 式，用 于取代符号操作的电脑工作模式。
哪一个是计算机。 如果交谈后 测试者分不出哪一个被测者是人, 哪一个是计算机, 则可以认为这 台被测的计算机具有智能。
Turing测试存在的问题
“图灵测试”没有规定问题 的范围和提问的标准 仅反映了结果的比较，无涉 及思维过程 没指出是什么人 争论：通过了图灵检验的电 脑就具备思维能力了么 ？
催化当今人工智能的出现三大催化剂
2）大数据 得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个 世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断 认识，用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据 是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用 统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音， 通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化， 或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。
在定理证明方面：发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明两个连续函数之和还是连续函 数时，推了10万步也没证出结果。
在机器翻译方面：发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把“心有余而力不足”的英语句子 翻译成俄语，再翻译回来时竟变成了“酒是好的，肉变质了” 在问题求解方面：对于不良结构，会产生组合爆炸问题。
整个20世纪 80年代，专家系统和知识工程在全世界得到了迅 速发展。专家系统为企业等用户赢得了巨大的经济效益。
在开发专家系统过程中，许多研究者获得共识，即人工智能系 统是一个知识处理系统，而知识获取、知识表示和知识利用则 成为人工智能系统的三大基本问题。 专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识 获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数 据库等问题被逐渐暴露出来。
人工智能的发展概况
2.形成期（1956----1970年）
其他开创性贡献
• 1958年，美籍华人数理逻辑学家王浩在IBM-740计算机上仅用 了3-5分钟就证明了《数学原理》命题演算全部 220 条定理 。 • 1965年，费根鲍姆(E. A. Feigenbaum) 开始研究化学专家系统 DENDRAL，用于质谱仪分析有机化合物的分子结构。 1969年召开了第一届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on AI，IJCAI），标志着人工智能作为一门独立学科登 上了国际学术舞台。此后IJCAI每两年召开一次。