《人工智能》教学讲座②：机器智能
人工智能与机器人课件2
第二代（自适应）机器人： 这种机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人具有一些初级的智能，但还是需要技术人员的协调工作。目前这种机器人已经有了一些商品化的产品，我们在后面所讲述的内容中，也将主要以这一类产品作为课堂学习的器材。
智能机器人
智能机器人是人工智能中的最重要的应用，机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代的发展过程： 第一代（程序控制）机器人； 第二代（自适应）机器人； 第三代（智能）机器人；
第一代（程序控制）机器人： 这种机器人一般是按以下二种方式“学会”工作的。一种是由设计师预先按工作流程编写好程序，存贮在机器人的内部存储器，在程序控制下工作。另一种是被称为“示教—再现”方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地记录下来，每一步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，就要重新进行程序设计。这种机器人能尽心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。
算法有哪些特征
1、有限性 2、确定性 3、输出（结果）性 4、有效性
算法的表示方法
1、用自然语言表示算法。 2、用伪代码表示算法 3、用流程图表示算法。
《人工智能》教案
《人工智能》教案
一、教学内容
本课程主要讲授“人工智能”方面的知识，包括：人工智能的基本概念、继承学和方法；人工智能的常用算法和工具；人工智能的发展史、人工智能系统的基本架构；以及机器学习、模式识别、自然语言处理等发展趋势等。
二、教学目标
1.掌握人工智能的基本概念、继承学和方法；
2.掌握人工智能的常用算法和工具，包括神经网络、决策树、模糊逻辑、遗传算法、遗传编程等；
3.理解人工智能的发展史以及人工智能系统的基本架构；
4.了解机器学习、模式识别、自然语言处理等发展趋势等；
5.能够应用人工智能的基本算法解决实际问题。
三、教学方法
1.讲授：采用面授的方式，学生要充分准备课前预习，以便更好地理解课堂内容；
2.讨论：通过课堂上以小组的形式，进行讨论交流，并可以进行针对一些实际应用话题的讨论；
3.实践：学生们可以根据所学知识，在课程期间，做一些实践项目，结合讨论和实验，使得学生能够更好地掌握所学知识。
四、教学过程
1.介绍人工智能：从人工智能的概念和定义出发，详细介绍人工智能的概念，以及与相关的领域。
人工智能培训课件ppt
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。
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。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念，掌握监督学习与无监督学习的区别。
2. 学会分类与回归任务的基本原理，了解常用机器学习算法。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新思维和团队合作能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与应用。
教学重点：监督学习与无监督学习的区别、分类与回归任务。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：介绍机器学习的基本概念，阐述监督学习与无监督学习的区别。
3. 知识讲解：a. 监督学习：讲解监督学习的基本原理，以分类与回归任务为例，介绍常用算法。
b. 无监督学习：介绍无监督学习的概念，讲解常用算法。
4. 例题讲解：结合实际案例，讲解机器学习算法的应用。
5. 随堂练习：布置与例题类似的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
6. 小组讨论：分组讨论实际应用场景，探讨如何运用机器学习技术解决问题。
六、板书设计2. 板书内容：a. 机器学习基本概念b. 监督学习与无监督学习c. 分类与回归任务d. 常用机器学习算法七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习与无监督学习的区别。
b. 列举三种常用机器学习算法，并简要说明其原理。
c. 结合实际案例，设计一个分类或回归任务，并说明所使用的算法。
2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输出。
无监督学习：仅根据输入数据，学习数据的内在规律和结构。
b. 线性回归、逻辑回归、支持向量机。
c. 略。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和算法有了初步了解，但对算法的深入理解和应用仍有待提高。
2. 拓展延伸：鼓励学生课后查阅资料，了解其他常用机器学习算法，如决策树、随机森林等，并尝试应用于实际问题。
组织课后讨论活动，分享学习心得。
重点和难点解析一、教学内容的选择与安排1. 机器学习基本概念的深化机器学习基本概念的讲解需要更加深入，除了定义，还应包括机器学习的类型（如强化学习、迁移学习等）以及它们在实际中的应用场景。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标2. 学会运用机器学习算法解决实际问题，了解神经网络的优缺点。
3. 培养学生的动手实践能力，提高编程技能。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络的结构与工作原理，反向传播算法。
2. 教学重点：机器学习算法的应用，神经网络的训练与优化。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：计算机、Python编程环境、相关库（如numpy、matplotlib等）。
五、教学过程2. 知识讲解：（2）介绍机器学习的基本概念、分类及常用算法。
（3）讲解神经网络的基本结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题讲解：（1）运用机器学习算法解决分类问题。
（2）神经网络在手写数字识别中的应用。
4. 随堂练习：让学生动手编写代码，实现机器学习算法和神经网络模型。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类及算法。
2. 神经网络结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题及代码框架。
七、作业设计1. 作业题目：（1）运用机器学习算法，实现一个简单的分类器。
（2）搭建一个简单的神经网络，进行手写数字识别。
2. 答案：见附件。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的表现，及时发现问题，调整教学方法。
2. 拓展延伸：（1）深入学习其他机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
（2）研究神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
重点和难点解析1. 神经网络的结构与工作原理2. 反向传播算法3. 机器学习算法的应用4. 神经网络的训练与优化5. 作业设计与实践操作详细补充和说明：一、神经网络的结构与工作原理1. 神经元模型：每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，经过加权求和后，通过激活函数产生输出。
2. 层次结构：神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层输出预测结果。
3. 激活函数：常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等，它们决定了神经元的输出特性。
《人工智能》课程教案
《人工智能》课程教案第一章绪论教学内容:本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究和应用领域,最后简介本书的主要内容和编排。
教学重点：1．从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义；2．介绍人工智能的起源与发展过程;3．讨论人工智能与人类智能的关系；4．简介目前人工智能的主要学派；5．简介人工智能所研究的范围与应用领域。
教学难点：1．怎么样理解人工智能；2．人工智能作为一门学科有什么意义；3．人工智能的主要学派与其争论焦点;教学方法:课堂教学为主,充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求：重点掌握人工智能的几种定义,掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域.1。
1 人工智能的定义与发展教学内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义,并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。
教学重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。
教学难点：理解人工智能的定义与本质。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求:从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。
1.1.1 人工智能的定义定义1智能机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
定义2人工智能（学科）人工智能（学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
定义3人工智能（能力)人工智能(能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
为了让读者对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。
定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）.定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman，1978）.定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985).定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston，1992)。
2024年《人工智能》详细教学大纲
结合语音识别和自然语言处理技术，对语音中的情感进行 分析和识别，是实现智能语音交互的重要研究方向。
18
05 计算机视觉技术与应用
2024/2/29
19
图像处理和计算机视觉基础概念
1 2
图像处理基础
像素、分辨率、色彩空间、图像变换等基本概念 。
计算机视觉概述
视觉感知、视觉计算模型、视觉任务分类等。
能力目标
能够运用所学知识分析和 解决人工智能领域的实际 问题，具备一定的实践能 力和创新能力。
素质目标
培养学生的创新思维、团 队协作和终身学习能力， 提高学生的综合素质和职 业素养。
5
课程安排与时间表
课程安排
本课程共分为理论授课、实验操作和课程设计三个环节，其中理论授课主要讲解 人工智能的基本原理和方法，实验操作帮助学生掌握相关技术和工具的使用，课 程设计则要求学生综合运用所学知识完成一个实际项目。
分割（如FCN、U-Net）等。
2024/2/29
03
实例分割与语义分割
Mask R-CNN、PANet等实例分割方法；DeepLab、PSPNet等语义分
割方法。
21
三维重建、视频理解等前沿技术介绍
三维重建技术
基于多视图的三维重建、基于深度学习的三维重建（如体素网格 、点云处理）等。
视频理解技术
马尔科夫决策过程在强化学习中的应用
03
将强化学习问题建模为马尔科夫决策过程，利用求解方法求解
最优策略。
25
智能推荐系统、游戏AI等应用场景分析
智能推荐系统
利用强化学习技术，根据用户历史行为和环境反馈，学习推荐策略，实现个性化推荐。例 如，电商平台的商品推荐、音乐平台的歌曲推荐等。
《人工智能》课程教案
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的概念，掌握其主要类型和基本过程。
2. 能够运用机器学习的基本原理分析实际问题，并选择合适的算法进行解决。
3. 培养学生的创新意识和团队协作能力，提高解决实际问题的能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与运用。
教学重点：机器学习的定义、类型、基本过程。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：笔记本电脑、教材、笔记本。
五、教学过程2. 知识讲解：1) 介绍机器学习的定义，解释其与传统编程的区别。
2) 分类介绍监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型。
3) 详细讲解机器学习的基本过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练、评估与优化等。
3. 实践环节：1) 以分类问题为例，讲解决策树算法的原理和实现过程。
2) 分组讨论：针对具体问题，设计合适的机器学习解决方案，并进行实现。
3) 随堂练习：完成教材第四章课后习题，巩固所学知识。
六、板书设计2. 内容：1) 机器学习的定义、类型、基本过程。
2) 决策树算法原理及实现。
3) 课后习题。
七、作业设计1. 作业题目：1) 解释机器学习的定义，并说明其与传统编程的区别。
2) 简述监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的特点及应用场景。
3) 编程实现决策树算法，解决一个分类问题。
2. 答案：八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课通过讲解和实践，使学生掌握了机器学习的基本概念和过程，培养了学生的动手能力。
但在时间安排上，可以适当增加实践环节，让学生更深入地理解机器学习算法。
2. 拓展延伸：1) 邀请专家进行专题讲座，介绍机器学习的前沿动态和应用领域。
2) 组织学生参加机器学习竞赛，提高学生解决实际问题的能力。
3) 推荐学习资源，鼓励学生深入学习相关算法和框架。
重点和难点解析1. 教学目标的设定2. 教学难点与重点的识别3. 实践环节的设计与实施4. 作业设计与答案的详尽性5. 课后反思与拓展延伸的实际操作详细补充和说明：一、教学目标的设定教学目标应具有可衡量性、具体性和可实现性。
《人工智能》PPT课件
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13
发
➢ 人机对弈：
展
成
果
➢ 自动工程：
➢ 模式识别：
2
➢ 知识工程：
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14
人机对弈
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16
知识工程
2015
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18
统治？被统治?
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”
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19
0和1两个 数字能构成世间万物的一切逻辑，却无法创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
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5
“能存会算” ——快速计算与 存储
一、语音识别：
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程 把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩 掉键盘，通过语音命令进行操作。
基本原理：首先在计算机 中存放所有字词的读音建立一 个样本数据库，然后通过话筒 将用户说话的声音输入计算机， 计算机将输入的声音和数据库 中的所有声音样本逐一进行对 照找出最接近的声音样本最终 确定输入的声音是哪个词或字。
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9
日本研发成功驾车人形智能机器人
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10
中国的CR—01水下机器人
1995年我国研制的“CR-01”6000米水下机器人，能在深水中 录像、进行海底地势勘察和水文测量、自动记录各种数据等，曾两 次在太平洋圆满完成了各项海底调查任务。
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11
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
人工智能
艺术系： 魏富强 王生晶 马韵雅 班级：艺术系 2016级室内一班
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LOGO HERE
1
人工智能是研究使机器具备人所具有的智能功能的一门高 新技术 学科。其目的是模拟、延伸和扩展人的智能，以实现某些 脑力劳动的 自动化。实质上，它是开拓计算机应用、研制新一代 计算机和扩展计 算机应用领域的技术基础，也是探索人脑奥秘 的重要科学途径。人工 智能、原子能技术、空间技术，被称为20 世纪的三大尖端科技。进入 21世纪后，人工智能仍是适应信息 时代需求的关键技术之一。
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《人工智能》教学讲座②
机器智能
研究、开发人工智能的目的，就是让机器能够模拟、延伸、扩展人的智能，以实现人类脑力劳动的机械化。
所谓人工智能就是机器智能。
一、人工智能的产生
希望计算机能够代替人类，或是充当人类的代理，来做一些更为繁重、复杂的工作。
人们只需要告诉计算机“做什么”，计算机就能实现想要的功能，并可以为人类的美好生活，提供各种各样的服务。
人们对日益增长的美好生活需求，促进了人工智能的产生与发展。
二、人工智能的研究
⒈特点
人工智能具有3个基本特点：交叉性。
长期性。
广泛性。
①交叉性
人工智能是一门交叉学科、边缘学科，是由计算机科学、数学、哲学、脑科学、认知学、行为学、语言学、生物学、心理学等，多种学科相互渗透发展起来的新学科。
②长期性
人工智能研究的长远目标是制造出能像人那样思维、行动的智能化机器，代替人脑进行工作。
③广泛性
人工智能技术的研究、应用领域非常广泛，如：教学仿真实验、商业的市场决策、农业的专家系统、企业的自动化控制等，很多应用领域。
⒉内容
人工智能的研究内容广泛，如有4个研究方向：机器感知。
机器思维。
机器学习。
机器行为。
①机器感知
机器感知使计算机像人一样具有视觉、听觉、嗅觉、触觉、味觉的感觉。
如：让计算机能够识别语言、文字、图形、图像、声音、影视、振动、冷暖、气味和质感等。
②机器思维
机器思维使机器对已获取的信息能像人那样有目的的处理。
如：让计算机像人类专家一样通过推理、演绎解决各个领域的问题。
③机器学习
机器学习让计算机模仿人类的学习行为，主动获取新知识和新技能。
使计算机能够识别现有的知识，不断仿效人类的学习行为，改善自身性能，实现自我完善。
如：让计算机像人类棋手那样，通过博弈实践，吸取经验教训，不断提高棋
艺。
④机器行为
机器行为使机器运用本身拥有的知识，对获取的信息过程处理，并做出反应。
如：让参与海底打捞的智能机器人，根据海水的深度、被打捞物的形状、海底的地质状况等工作的环境状况，自主地完成打捞任务。
⒊方法
研究人工智能通常有3种方法：结构模拟。
功能模拟。
行为模拟。
①结构模拟
结构模拟是以人脑的生理结构和工作机理为基础，对人脑的神经细胞及其构成的神经网络进行研究，采用神经计算的方法来实现学习、联想、识别、推理。
②功能模拟
功能模拟是以人脑的心理模型为基础，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法来实现搜索、推理和学习，模拟人脑的思维。
③行为模拟
行为模拟是通过模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如：自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现人工智能。
三、人工智能的发展
人工智能的发展大致可分为3个阶段：起步阶段。
发展时期。
发展新阶段
⒈起步阶段（1956～1970年）
早期的人工智能研究是从智力难题、弈棋、难度不大的定理证明等简单问题开始的。
研究的目的不在于实际应用，而在于探索人的解题策略。
自然语言理解、机器视觉、智能机器人等，也是在这一阶段开始研究的。
⒉发展时期（1970～1980年）
知识工程技术的出现，使得人工智能由单纯的理论探索，开始面向实际应用。
是人工智能发展史的重要转折点。
专家系统、自然语言理解系统、物景分析系统、自动程序设计系统等的相继出现，使得知识的表示和运用，成为人工智能所有领域的关键技术。
⒊发展新阶段（1980年以后）
人工智能研究成果开始商品化，出现了用于精密检测的机器视觉系统、用于装配作业的初级智能机器人系统和用于计算机的自然语言接口、各种专家系统。
人工智能向更高水平发展，进而开始研制知识型的智能机器人、知识信息处理系统或第五代智能型计算机。
四、人工智能研究领域
计算机是信息处理的主要工具。
由于计算机能够代替和延伸人类大脑的一部分功能，以至于称之为“电脑”。
但是，目前的计算机只能按照人们为其编排好的程序步骤工作，难以满足人们日益增长的、越来越广泛的美好生活需求。
人工智能应用的领域
人工智能应用的领域非常广泛，如：问题求解、模式识别、符号运算、自然语言理解、智能检索、机器证明、专家系统、机器人学等方面。
⒈问题求解
人工智能的许多概念，如：归纳、推断、决策、规划等都与问题求解有关。
在对弈的过程中，计算机棋手会像人类一样思考，从规则、技巧等各个方面进行判断。
田忌赛马就是典型的问题求解中的博弈问题。
思考问题1：
①田忌与齐威王，共有几种赛马策略？
②孙膑向田忌献的是什么样的赛马策略？
⒉模式识别
模式识别就是研究如何使机器具有感知能力。
机器感知是机器获取外部信息的根本保障。
计算机识别系统就是使计算机具有模拟人类通过感官接触外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
模式识别技术已经逐渐在图形识别、图像识别、语音识别、机器人视觉、染色体识别等，在许多领域，获得成功的应用。
⒊符号运算
符号运算，又称代数运算，是一种智能化的计算。
符号运算处理的是符号。
符号可以代表整数、有理数、实数和复数，也可以代表多项式、函数、集合等。
⒋自然语言理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类自然语言的领域。
是指机器能够理解并执行人类所期望的某些语言功能。
如：回答有关提问、生成摘要和文本释义、机器翻译等。
思考问题2：
①能否通过把语句分解为各个孤立的部分，然后在字典中查到这些孤立部分
的释译，来实现两种不同语言之间的翻译？
②如果不能，在翻译的过程中，还应考虑哪些因素？
⒌智能检索
在如今的大数据时代，各类繁多、数量巨大的科技文献，用传统的网络数据库的检索技术，远不能胜任。
智能检索的研究，已成为当代科技持续发展的重要保证。
⒍机器证明
机器证明是用计算机来完成数学命题的证明，是现代数学中一种新兴的边缘性学科，也是人工智能发展的一个重要方向。
⒎专家系统
专家系统是人工智能研究领域里，最活跃、最有成效的。
研究让“计算机专家”起到人类专家的作用。
根据某个领域里，1个或多个人类专家提供的知识、经验，进行推理和判断，模拟人类专家求解问题的思维过程，以解决各种问题。
⒏机器人学
具有人工智能的机器，需要具备感知、记忆、思维、学习、行为的能力。
机器人不一定做成人的外形，但是，一定要能够模拟人的思维、动作，在程序控制下，能够自动完成人类部分工作的机器。
随着科学技术的发展，人工智能各个领域之间会互相渗透，使得相互联系更加紧密，这种融合与渗透，必将促进人工智能研究的进一步发展。
附录1：
人工情感
情感在人的思维活动中占据极为重要的地位，决定和制约着人的行为活动和其它思维活动的基本框架与总体方向。
人工情感指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的情感。
使机器具有识别、理解和表达情感的能力。
由于情感是一种特殊的、更深刻的认知，具有更高的复杂性和多变性。
因此，人工情感必须建立在一定程度的人工智能的基础上。
人工情感的发展，可分为7个基本阶段：
①算术运算。
②数学运算。
③逻辑推理。
④专家系统。
⑤模式识别。
⑥情感计算。
⑦情感理解
（其中：前5个阶段，是人工智能的发展历程。
）
情感是一种特殊的认知。
意志又是一种特殊的情感。
人工情感可以使计算机具有友好的、人性化的人机界面，更重要的是能够使计算机具有更高的信息处理速度与效率，具有独立的决策能力和行
为控制能力，具有创造性和开拓性的思维能力。
如果人工情感全面实现了。
那么，人与机器人之间，就可以实现全面的融合，没有明显的界限、本质的区别。
彼此可以相互转换、相互渗透、相互促进，也无所谓人与机器之间存在什么矛盾与冲突，这就是
人工情感的最终归宿。
附录2：
达特莫斯会议
1956年夏天，在美国达特莫斯大学，召开了一次影响深远的历史性会议。
与会者仅仅只有10青年学者。
研究的专业包括有：数学、心理学、神经生理学、信息论和计算机科学。
在会上，分别从不同的角度探讨了人工智能的可能性。
达特莫斯会议历时长达2个多月。
学者们在充分讨论的基础上，首次提出了“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”作为一门新兴学科正式诞生。
附录2：
图灵测试
阿兰·图灵提出：在一个房间里，由1位提问者通过计算机与另外2个回答者人和机器对话。
如果提问者，分辨不出与他交流的对象哪个是人？哪个是机器？
那么，就认为这台机器，具有了智能。
（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）。