模糊数学与人工智能技术
北京师范大学模糊系统与人工智能方向简介(讨论稿)
北京师范大学模糊系统与人工智能方向简介（讨论稿） 北京师范大学模糊数学与人工智能方向是国内最早从事模糊数学及其应用研究的单位之一，可以说是国内模糊数学研究的重要基地。早在1979年北师大数学科学学院开始就开始招收模糊数学研究方向的硕士研究生，是我国最早从事模糊数学研究的硕士学科点。1986年，汪培庄先生牵头，以模糊数学为主申请下来应用数学博士点，这也是我国最早从事模糊数学研究的博士学科点。迄今为止，北师大数学科学学院已培养几十名硕士和博士研究生，并且在各种工作岗位已成为骨干力量。 北京师范大学模糊系统与模糊信息研究中心暨复杂系统实时智能控制实验室创建于2000年。现任中心主任为国家级有突出贡献中青年专家李洪兴教授。目前，实验室拥有博导教授2人，副教授3人，博士后2人，在读博士生15人（其中具有教授职称者2人，副教授4人），硕士研究生19人。该研究中心现有一个应用数学的博士学位授权点，应用数学和控制理论与控制工程两个硕士学位授权点。 1982年至今，北京师范大学模糊数学与人工智能研究群体先后提出并研究了因素空间、真值流推理、随机集落影、模糊计算机、模糊摄动理论、幂结构提升理论、基于变权综合的智能信息处理、模糊系统的插值表示、变论域智能计算、复杂系统建模以及知识表示的数学理论模糊计算机等一些先进的理论方法。近期的主要研究成果包括： 1）给出因素空间理论，建立知识表示的数学框架，并系统研究概念的内涵与外延表示问题，为专家经验、领域知识在软件系统中的表示与计算提供了理论基础； 2）揭示了模糊逻辑系统的数学本质，给出常用模糊逻辑系统地插值表示，并系统研究了模糊逻辑系统的构造、分析以及泛逼近性等理论问题； 3）提出变论域自适应智能信息处理理论，设计了基于变论域思想的一类高精度模糊控制器，在世界上第一个实现了四级倒立摆控制实物系统，经教育部组织专家鉴定，确认这是一项原创性的具有国际领先水平的重大科研成果； 4）引入变权的概念，并给出基于自适应变权理论的智能信息处理方法； 5）提出模糊计算机的概念，并研究了模糊计算机设计的若干理论问题； 6）给出数学神经网络理论，从数学上揭示了模糊逻辑系统与人工神经网络之间的关系，首次定义了“输出返回”的模糊逻辑系统并证明了它与反馈式神经
人工智能,机器学习和深度学习之间的差异是什么
人工智能，机器学习和深度学习之间的差异是什么？ 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能+区块链的发展趋势及应用调研报告 如果你在科技领域，你经常会听到人工智能，机器学习，甚至是深度学习。怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词？他们都是一样的意思吗？然而更多时候，人们总是混淆的使用它们。 人工智能，机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。但是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集 这个领域的兴起应该归功于深度学习。人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题，比如从自动化的杂货店购买到自动驾驶汽车。
人工智能： 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心
人工智能金融的六大应用场景
中国金融服务业数字化转型的速度，在全球范围内名列前茅，金融科技发展的规模和前景都不容小觑。伴随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的崛起，金融行业正跨入金融与科技结合的新阶段——智能金融。 埃森哲（Accenture）此前曾发布“与AI共进，智胜未来——智能金融研究报告”重磅研究报告指出，智能金融不仅仅是一个前瞻的概念，而是可以应用到各个金融细分领域的大趋势，是金融与科技融合发展的必然结果。在各领域中，支付、个人信贷、企业信贷、财富管理、资产管理，以及保险六大板块，将是智能金融未来发展的重中之重。
埃森哲对智能金融六大应用场景做出了进一步的深度剖析表示，随着算法和数据的突破，智 能金融应用率先在通用领域发力，解决效率提升的问题；随着数据在细分领域的积累和整合，智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步，展现出多样化的金融应 用布局。 场景一：支付：智能创新最前沿 作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。 首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支 付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。
其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大 大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。 场景二：个人信贷：全链条智能化 针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。 继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技 术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展 的重要环节。
模糊数学基础
第六章模糊数学基础6.1概述 6.1.1传统数学与模糊数学 6.1.2不相容原理 6.2 模糊集合与隶属度函数 6.2.1 模糊集合及其运算 6.2.2 隶属度函数 6.3 模糊逻辑与模糊推理 6.3.1模糊逻辑 6.3.2模糊语言 6.3.3 模糊推理
第六章 模糊数学基础 6.1 概述 6.1.1 传统数学与模糊数学 6.1.2 不相容原理 1965年，美国自动化控制专家扎德（L. A. Zadeh ）教授首先提出用隶属度函数 (membership function)来描述模糊概念，创立了模糊集合论，为模糊数学奠定了基础。 不相容原理:“随着系统复杂性的增加，我们对其特性作出精确而有意义的描述的能力会随之降低，直到达到一个阈值，一旦超过它，精确和有意义二者将会相互排斥”。这就是说，事物越复杂，人们对它的认识也就越模糊，也就越需要模糊数学。不相容原理深刻的阐明了模糊数学产生和发展的必然性，也为三十多年来模糊数学的发展历史所证实。 6.2 模糊集合与隶属度函数 6.2.1 模糊集合及其运算 一、模糊集合（Fuzzy Sets ）的定义 传统集合中的元素是有精确特性的对象，称之为普通集合。例如，“8到12之间的实数”是一个精确集合C ，C ={实数r |8≤r ≤12}，用特征函数μC (r )表示其成员，如图6.1(a)所示。 ??? ? ?≤≤=其它 ， ， 012 81)(r r C μ 在模糊论域上的元素符合程度不是绝对的0或1，而是介于0和1之间的一个实数。例如，“接近10的实数”是一个模糊集合F ＝{r |接近10的实数}，用“隶属度(Membership)” μF (r )作为特征函数来描述元素属于集合的程度。 1 812 1 107.2911 0.750.275 12.8 r r μC （r ） μF （r ） (a) (b) 图6.1 普通集合与模糊集合的对比
人工智能与机器人
江西蓝天学院 人工智能与机器人 系别：机械系 班级：09热动本（1）班 姓名：艾立强 学号:109202020001 人工智能 最近看了电影《终结者》，对其中的科幻生活有了憧憬，然而现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，它的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种是由知识工程师将 有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善。 人工智能并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，《终结者》的实现就要到来了。 研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域； 一、专家系统 专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。 二、机器学习 机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。
Fuzzy模糊数学-共5节-电子书---讲义
模糊数学 第1节模糊聚类分析 第2节模糊模式识别 第3节模糊相似优先比方法 第4节模糊综合评判 第5节模糊关系方程求解 在自然科学或社会科学研究中,存在着许多定义不很严格或者说具有模糊性的概念。这里所谓的模糊性，主要是指客观事物的差异在中间过渡中的不分明性，如某一生态条件对某种害虫、某种作物的存活或适应性可以评价为“有利、比较有利、不那么有利、不利”；灾害性霜冻气候对农业产量的影响程度为“较重、严重、很严重”，等等。这些通常是本来就属于模糊的概念，为处理分析这些“模糊”概念的数据，便产生了模糊集合论。 根据集合论的要求，一个对象对应于一个集合，要么属于，要么不属于，二者必居其一，且仅居其一。这样的集合论本身并无法处理具体的模糊概念。为处理这些模糊概念而进行的种种努力，催生了模糊数学。模糊数学的理论基础是模糊集。模糊集的理论是1965年美国自动控制专家查德(L. A. Zadeh)教授首先提出来的，近10多年来发展很快。 模糊集合论的提出虽然较晚，但目前在各个领域的应用十分广泛。实践证明，模糊数学在农业中主要用于病虫测报、种植区划、品种选育等方面，在图像识别、天气预报、地质地震、交通运输、医疗诊断、信息控制、人工智能等诸多领域的应用也已初见成效。从该学科的发展趋势来看，它具有极其强大的生命力和渗透力。 在侧重于应用的模糊数学分析中，经常应用到聚类分析、模式识别和综合评判等方法。在DPS系统中，我们将模糊数学的分析方法与一般常规统计方法区别开来，列专章介绍其分析原理及系统设计的有关功能模块程序的操作要领，供用户参考和使用。 第1节模糊聚类分析 1. 模糊集的概念 对于一个普通的集合A，空间中任一元素x，要么x∈A，要么x?A，二者必居其一。这一特征可用一个函数表示为： A x x A x A ()= ∈ ?? ? ? 1 A(x)即为集合A的特征函数。将特征函数推广到模糊集，在普通集合中只取0、1两值推广到模糊集中为[0, 1]区间。 定义1 设X为全域，若A为X上取值[0, 1]的一个函数，则称A为模糊集。 如给5个同学的性格稳重程度打分，按百分制给分，再除以100，这样给定了一个从域X=｛x1 , x2 , x3 , x4, x5｝到[0, 1]闭区间的映射。 x1：85分，即A(x1)=0.85 x2：75分，A(x2)=0.75 x3：98分，A(x3)=0.98 x4：30分，A(x4)=0.30 x5：60分，A(x5)=0.60
2017年人工智能全场景应用市场分析和调研报告
2017年人工智能全场景应用市场分析和调研报告 人工智能全场景应用市场分析和调研报告本调研分析报告数据来源主要包含欧立信研究中心，行业协会，上市公司年报，国家相关统计部门以及第三方研究机构等。
目录 第一节人工智能核心技术应用加速落地 (4) 一、“基础层-技术层-应用层”的产业架构日渐明晰 (5) 二、核心技术应用屡有突破 (8) 第二节全场景应用行路致远 (20) 一、AI 重塑金融：改善用户体验 (21) 二、AI 重塑医疗：力助缓解看病“两难” (22) 三、AI 重塑社交：交互纵深延伸 (25) 四、AI 重塑教育：提供“课前-课中-课后”一站式服务 (26) 五、AI 重塑工业：中国制造 2025 的助推器 (28) 六、AI 重塑农业：颠覆传统模式 (30) 第三节企业分析 (31) 图目录
图1：国内企业已经实现全产业链覆盖 (5) 图2：计算机视觉技术与其他领域的关系 (8) 图3：机器学习与人类学习的对比 (10) 图4：自然语言处理技术体系 (12) 图5：软银机器人Pepper (14) 图6：Google机器人Atlas (14) 图7：柯马SMART系列工业机器人 (15) 图8：2015-2020年全球生物识别技术行业市场规模(单位:亿美元) (18) 图9：2002-2020年中国生物识别技术行业市场规模 (18) 图10：2015-2020年全球生物识别技术行业市场结构 (19) 图11：人工智能产业结构 (20) 图12：认知智能突破时间尚不明确 (20) 图13：算法处理效果和包含算法的人工处理效果对比图 (22) 图14：可穿戴智能设备 (23) 图15：远程问诊 (23) 图16：问答机器人 (25) 图17：“未来教师”机器人 (27) 图18：现代工业机器人 (28) 图19：2000年-2018年全球工业机器人销量（万台） (29) 图20：智能灌溉 (30) 图21：农业机器人插秧 (31) 表目录 表1：国内人工智能基础层业务公司 (6)
人工智能历史、核心技术和应用
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
人工智能的认识-(1)讲课教案
1谈谈你对人工智能的看法？人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一，它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用，它研究、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。作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，它是多种学科互相渗透的一门综合性新学科，是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，用以延伸人们智能的科学。 2）在我看来，人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。智能，应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路，就必须做到两点：一、通过向开发者开放免费的API 接口，方便导入后台数据库；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。3）人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。4）但受限于技术瓶颈，目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。5）基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈，即模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能演化必经的基础性变革。以上就是我对人工智能的看法。 2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现，模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高，所以至今无法普及。不过，总有一天，智能机器人将会伴着我们的生活，为我们的生活带来方便。 3、谈谈你对专家系统的看法？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括军事、法律、商业、计算机设计和制造等众多领域，开发的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领
中小学人工智能课程分析
中小学人工智能课程定位分析 ( 原文刊于《中国现代教育装备》2017 年10 月基教版) 艾伦 摘要从人工智能的定义出发，指出人工智能科学与人工智能技术的区别，分析人工智能 技术与信息技术的关系，并以此为依据讨论中小学人工智能课程的定位、课程标准的制订以及 课程内容的设置。 关键词人工智能科学；人工智能技术；信息技术；课程设置；课程标准 2017 年7 月20 日，国务院颁布了《新一代人工智能发展规划（国发〔2017〕35 号）》，该规划指出人工智能已成为国际竞争的新焦点，明确规定要实施全民智能教育项目，并在中小学设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。就像我国的信息技术迅速走在世界前列而 依赖社会需求与应用的同步发展一样，人工智能事业的发展也需要具有一个牢固的社会基础。 所以，中小学开设人工智能课程就是为了这一目的以使得全民族的应用水平普遍提高、社会基础逐步牢固的英明举措。该规划将中小学开设人工智能相关课程的指示放在了“五、保障措施”的“（六）广泛开展人工智能科普活动”部分，说明了它作为社会基础而起到我国人 工智能事业发展保障措施的重要作用。于是，在中小学开设人工智能课程的必要性、可行性以及操作性等问题摆在了人们的面前，而针对中小学课时资源的紧缺状况，如何科学且有效 地设置人工智能课程教学是首先需要解决的难题。 一、人工智能 要讨论中小学人工智能课程如何定位的问题，首先应该了解人工智能是什么，以及人工智能在课程中意味着什么。为此，我们对人工智能的定义以及研究与应用领域做一些介绍和 分析。 1 人工智能的定义 作为一个研究领域，人工智能（Artificial Intelligence ，简称AI ）出现于上个世纪的1956 年。此后人工智能科学与技术不断发展，人们对它的研究逐渐深入，并赋予了它一些定义。 这些定义大致可以分为两类，一类是从学科角度出发对人工智能进行概念界定，而另一类， 更多的则是从功能角度出发对其概念进行界定。 （1）从学科角度出发对人工智能的部分定义开列如下： ①人工智能是智能科学（Artificial Science ）中涉及研究、设计和应用智能机器和智能系 统的一个分支，而智能科学是一门与计算机科学并行的学科。 ②人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger & Stubblefield, 1997）。 （2）从功能角度出发对人工智能做出的定义较多，部分开列如下[2]： ①人工智能是指智能机器所执行的与人类智能有关的功能，这些智能功能包括学习、感知、思考、理解、识别、规划、推理、决策、抽象、学习、创造和问题求解等，又称机器智 能（Machine Intelligence ）。（笔者注：原文中出现了两次“学习”，应该去掉重复的一个） ②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新尝试
人工智能简介及发展趋势
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作
广州市重点领域研发计划2020年度人工智能应用场景示范
附件： 广州市重点领域研发计划2020年度“人工智能应用场景示范”、“新材料 ”、“重点专项”论证专家名单 一、2020年度“人工智能应用场景示范”重大科技专项 支持方向一：新一代智慧无人机电力巡检应用示范 1组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1陈雪梅国机智能科技有限公司教授级高级工程师/副总经理、总工 程师 2苑明哲广州中国科学院沈阳自动化研究所分 所 研究员/副所长 3杨晓明工业和信息化部电子第五研究所高级工程师/科技处处长4印鉴中山大学教授/主任 5郭治兴广东省生态环境技术研究所研究员/主任 6刘惠君广州大学教授 7吴建武中审华会计师事务所（特殊普通合 伙）广州分所 高级经济师/部门经理（二）评审项目 序号项目名称 1新一代智慧无人机电力巡检应用示范 2智慧无人机电力巡检应用示范 支持方向二：智慧轨道交通应用示范 2组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1陈雪梅国机智能科技有限公司教授级高级工程师/副总经理、总工 程师
2刘妍广州图普网络科技有限公司总监 3印鉴中山大学教授/主任 4杨鹏强广东南华工商职业学院副教授/常务副院长 5杨俊杰广州电力机车有限公司教授级高级工程师/技术副总监6李小夏广州医科大学附属第一医院高级会计师 7邓颂华广东恒永信会计师事务所（普通合 伙） 注册会计师 （二）评审项目 序号项目名称 1城市轨道交通智能运维技术研究与应用示范 2面向城市轨道交通行业的新一代数字化智能运营平台研发及应用示范 支持方向三：智慧疾病诊断应用示范 3组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1徐向民华南理工大学教授/电子与信息学院党委书记2刘甜甜创新奇智(广州)科技有限公司高级工程师/华南区科研负责人5谢国喜广州医科大学教授/副主任 3王存川暨南大学主任医师/副院长4林国桢广州市疾病预防控制中心主任医师/科长 6祝高翔广东创信会计师事务所有限公司注册会计师/所长7何琳仲恺农业工程学院教授 （二）评审项目 序号项目名称
人工智能教学与计算思维培养
人工智能教学与计算思维培养 摘要:计算机专业教育要选择适当的知识为载体,来进行能力培养和素质教育。首先分析人工智能的基本教学内容和计算思维能力间的联系,然后给出了人工智能教学中计算思维能力的培养方法,并进行了总结。 关键词:人工智能;计算思维;创新思维 教育理应摆脱单一的知识和技能传授功能,着重唤醒学生自身的潜能,培养其自我性,主动、抽象能力和理解能力。从计算机专业教育的角度看,就是要处理好专业知识、能力和素质间的关系。知识是基础和载体,是表现形式。能力是技能化的知识,是知识的综合体现,它把知识运用的综合性、灵活性和探索性作为自己的重要内容。素质是知识和能力的升华,素质教育就是在知识和能力的基础上全面提高学生的基本素质,尊重其主体作用和主动精神,开发其潜能,进而培养其健全的人格[1]1。 在人工智能的教学过程中,将一般的课本知识和内容传授给学生的同时,还要挖掘深层次的内容,传授典型的问题求解思路和方法,重视科学的世界观和方法论。这样的教育过程将知识、能力和素质贯通,以人工智能的具体知识为载体,进行专业能力培养和专业素质教育,并强调创新意识的建立和
培养。 笔者首先概述计算思维的内涵,然后分析人工智能课程内容与计算思维间的联系,最后论述如何通过人工智能的知识传授培养学生的计算思维能力,进而培养学生的专业素质和创新能力。 1计算思维 计算思维(Computational Thinking)于2006年由美国卡内基•梅隆大学的周以真(J.M. Wing)教授提出[2],其定义为:运用计算机科学的基础概念(即思想和方法)去求解问题,设计系统和理解人类行为。它的特征可描述为:是概念化而不是程序化;是根本的而不是刻板的技能;是人的而不是计算机的思维方式;是数学和工程思维的互补与融合;是思想而不是人造物;是面向所有的人、所有的地方。计算思维的本质是抽象和自动化。抽象体现在完全使用符号系统甚至形式化语言;自动化体现在算法实现最终是机械地按步骤自动执行。计算思维是一种形式规整的、问题求解的和人机共存的思维。典型的计算思维包括一系列广泛的计算机科学的思维方法:递归、抽象和分解、保护、冗余、容错、纠错和恢复,利用启发式推理来寻求解答,在不确定情况下的规划、学习和调度等。 计算思维的概念一经提出,就引起了国内外很多研究者
人工智能解读
人工智能解读 人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。 AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 人工智能定义： 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。[1] 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制
模糊数学在数据挖掘领域综述
模糊数学在数据挖掘研究综述 一、模糊数学 关于数学的分类，根据所研究对象的确定性可以分为经典数学、随机数学以及模糊数学。三者的关系如图1所示。经典数学建立在集合论的基础上，一个对象对于一个集合要么属于，要么不属于，两者必居其一，且仅居其一，绝不可模棱两可，由于这个要求，大大限制了数学的应用范围，使它无法处理日常生活中大量的不明确的模糊现象与概念。随着发展,过去那些与数学毫无关系或关系不大的学科如生物学，心理学，等都迫切要求定量化和数学化。 图1依照研究对象是否确定的数学分类 在日常生活中，我们经常会遇到一些模糊不清的概念。例如，“高个子”、“矮个子”等。如果把1.80米的人算高个子，那么，身高1.76米的人算不算高个子呢？这就很难说，因为“高个子”，“矮个子”并没有二者明确的标准，因而这些概念就显得模糊不清。为了适应这些学科自身的特点，只有通过改造数学，使它应用的面更为广泛。模糊数学就是研究事物这种模糊性质的一门数学学科。 模糊数学诞生于1965年，创始人是美国自动控制专家查德，他最早提出了模糊集合的概念，引入了隶属函数。自诞生之日起，就与电子计算机息息相关。今天精确的数学计算当然是不可少的，然而，当我们要求脑功能的时候，精确这个长处反而成了短处。例如，我们在判别走过的人是谁时，总是将来人的高矮，胖瘦、走路姿势与大脑存储的样子进行比较，从而作出判断。一般说来，这不是件难事，即使是分别多年的老友，也会很快地认出他来，但是若让计算机做这件事，使用精确数学就太复杂了。得测量来人的身高、体重、手臂摆的角度以及鞋底对地面的正压力、磨擦力、速度、加速度等数据，而且非要精确到后几十位才肯罢休。如果有位熟人最近稍为瘦了或胖了一些，计算机就“翻脸不认了”。显然，这样的“精确”容易使人糊涂。由此可见，要使计算机能模拟人功能，一定程度的模糊是必要的。模糊数学就是在这样的背景下诞生的。 随机数学与模糊数学都是对不确定性量的研究，但与模糊数学不同的是，随机数学是研究随机现象统计规律性的一个数学分支，涉及四个主要部分：概率论、随机过程、数理统计、随机运筹。随机数学更强调对数据的统计规律；而模糊数学强调的是变量的定义的模糊性。 模糊数学是一门新兴学科，过去那些与数学毫不相关或关系不大的学科（如生物学、心理学、语言学、社会科学等）都有可能用定量化和数学化加以描述和处理，从而使数学的应用范围大大扩展。它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面，并且在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。模糊数学最重要的应用领域是计算机职能，它与新一代计算机的研制有密切的联系。 二、模糊计算
数学在人工智能领域的应用
数学在人工智能领域的应用 -国际象棋Fritz程序 摘要：数学如今已经越来越被人们认为是在科学发展中具有高度重要性的学科。实际上，数学研究极大地开阔了人类思想的领域。随着科学技术的发展，人们越来越深刻的认识到：没有数学，就难于创造出当代的科学成就。 关键词：逻辑分析，树状分析法，概率的应用，浮点运算 人工智能是计算机科学中的一个分支，用模糊数学的命题逻辑使计算机能构造出语句来表达知识和意思。人工智能的发展，使人们认识到人类的活动，无非是进行能量变换和信息交换，大大地推动了社会的前进，深化了人们对认识论问题的研究。人与计算机相比，一般来说，人脑具有处理模糊信息的能力，善于判断和处理模糊现象。但计算机对模糊现象识别能力较差，为了提高计算机识别模糊现象的能力，就需要把人们常用的模糊语言设计成机器能接受的指令和程序，以便机器能像人脑那样简洁灵活的做出相应的判断，从而提高自动识别和控制模糊现象的效率。 我曾做为一名国家级国际象棋运动员，对数学在人工智能领域的应用有一些心得和体会，下面我把国际象棋Fritz程序如何在计算机中的应用以及他们之间的关系做个详细的介绍： 1.什么是国际象棋以及它的起源 国际象棋是世界上最古老的搏斗游戏之一一般认为,在公元500年之前,在印度北部就存在。当时的棋子比起今日的国际象棋在着法上简单得多。据多数历学家认为,国际象棋从印度逐渐传到亚洲、中国、波斯和欧洲。国际象棋几乎就是融艺术、科学的结晶。分析对局时是一种逻辑的实验使用,而在攻王的战斗中和战略问题的运筹的时候,就需要有一种创造性的灵感。不过,国际象棋不是像纵横字谜那样单纯是一种文字智力的测试。国际象棋的竞争使双方投入一场不流血的战斗,是双方思想和意志的一场激烈尖锐的战斗以及体力上的坚韧不拔的较量。我们众所周知古代印度盛传者一个传说，根据历史传说记载，国际象棋起源于古印度，至今见诸于文献最早的记录是在萨珊王朝时期用波斯文写的．据说，有位印度教宗师见国王自负虚浮，决定给他一个教训．他向国王推荐了一种在当时尚无人知晓的游戏．国王当时整天被一群溜须拍马的大臣们包围，百无聊赖，很需要通过游戏方式来排遣郁闷的心情国王对这种新奇的游戏很快就产生了浓厚的兴趣，高兴之余，他便问那位宗师，作为对他忠心的奖赏，他需要得到什么赏赐．宗师开口说道：请您在棋盘上的第一个格子上放1粒麦子，第二个格子上放2粒，第三个格子上放4粒，第四个格子上放16粒,第五格上放16×2粒,第六格放2(16×2)粒即每一个次序在后的格子中放的麦粒都必须是前一个格子麦粒数 目的倍数，直到最后一个格子第64格放满为止，这样我就十分满足了．“好吧！”国
人工智能需求场景分析
一、场景需求分析 随着人工智能的不断发展，越来越多人将人工智能与智慧社区相融合，探索智慧社区的新形态。社区是城市的一个重要组成部分，无论是从社区安防还是便民生活来看，运用AI人工智能技术有利于解决城市级，社区物业级管理问题，解决社区“人、车、地、事、物、组织”社区综合治理问题，辅助城市、社区管理者更好的维护社区环境，让多级联动系统管理更快速有效便捷。 2.1 AI智能语音助手 以AI智能语音技术为切入点，通过AI语音技术结合LBS定位及物联感知设备，当感知到用户身份及位置时，自动给装有AI智能语音系统的APP推送精准服务。例如在社区场景下，当用户进入小区时，自动推送用户是否开启智能家居的推送。在停车场景下，当用户车辆驶入商圈时，自动推送对应的商户营销信息。当电动车场景下，自动推送用户附近云充位置信息。将AI语音助手作为用户的私人秘书，通过学习算法，分析用户的需求，推送精准信息，帮助用户更好的享受生活的便利。 2.2 AI事件预警 以AI智能预警技术为切入点，结合物联感知设备。通过强大的AI事件库及匹配的预案库，当产生事件时，AI通过事件等级自动寻找对应的预案库，并采用AI语音助理推送给对应的协同部门，可为对社区的整体环境进行实时监控管理和安全防范，为社区管理提供有效的辅助手段。例如社区孤寡老人3天未出门，通过人脸识 — 1 —
别技术感知，AI自动将事件推送给社区管理部门请求对老人进行上门关爱及查看。又例如高空抛物现象，当产生事件时自动产生预警信息，AI自动报送保安人员请求前往查看处理。 2.3 AI协同 传统的社区管理协同性不足，当产生事件时，无法快速有效的传达到社区上下级管理部门。通过AI人工智能技术手段，当发生事件时，可将预警信息快速同步到对应的协同管理部门，有效联动社区、街道、综治、公安、应急等，实现高效化管理，同时形成事件的全过程跟踪，便于后续的追溯及管理。解决社区内人、地、事、物、组织信息的动态采集与社区联动机制“放管服”的延伸，减轻社区工作量。 2.4 AI识别 公安机关人员管控除了标准的城市化物联建设，还需要依靠社区管理者为其采集及补充人员基础数据。通过人工智能技术，可以改变传统依托人力采集信息的不足，完善实有人口的信息采集与精细化管控，同时也有利于对重点人员的管控，达到城市安防治理的有效性。同时可结合大数据分析的方式，为人员信息建立更完善的关联网络，通过AI人工智能的手段，分析某类人群的特征。 二、必要性分析 传统的社区管理，智能化不足，只采用传统的人力治理，人工管控出入口，人工停车收费，人工辨别来往行人及车辆等， — 12 —