人工智能課件1

人工智能軍概第五小組報告主要內(nèi)容1234第一部分總論第二部分發(fā)展階段第四部分發(fā)展?fàn)幾h第三部分發(fā)展成果1ONE第一部分總論人工智能可以用來干什么?人工智能的定義是什么？人工智能的由來是什么？第一部分總論簡史定義應(yīng)用領(lǐng)域簡史人工智能（ArtificialIntelligence）的由來?人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機(jī)的發(fā)展，技術(shù)已最終可以創(chuàng)造出機(jī)器智能，“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的，從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展，在它還不長的歷史中，人工智能的發(fā)展比預(yù)想的要慢，但一直在前進(jìn)，從40年前出現(xiàn)至今，已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序，并且它們也影響到了其它技術(shù)的發(fā)展。人工智能的定義人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。自然語言處理圖像處理數(shù)據(jù)挖掘人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域人工智能主要應(yīng)用在哪？未來五年我國人工智能的發(fā)展大勢所趨2TWO第二部分發(fā)展階段第一階段計算階段什么是計算？計算是將各種運算方法與數(shù)據(jù)結(jié)合并得出結(jié)論的行為。這種行為存在于社會生活的方方面面。智能機(jī)器人的計算借助自然界（生物界）規(guī)律的啟示，根據(jù)其規(guī)律，設(shè)計出求解問題的算法。物理學(xué)、化學(xué)、數(shù)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和計算機(jī)科學(xué)等學(xué)科的現(xiàn)象與規(guī)律都可能成為計算智能算法的基礎(chǔ)和思想來源。計算智能階段智能產(chǎn)品特點“能存會算”——快速計算與存儲第二階段感知智能階段什么是感知？感知就是具有能夠感覺內(nèi)部、外部的狀態(tài)和變化，理解這些變化的某種內(nèi)在含義的能力。智能機(jī)器人的感知一個鮮活的生命可以通過ta的各種感覺器官和中樞神經(jīng)系統(tǒng)來感受、理解外部和自己內(nèi)部的變化。而一個智能機(jī)器人要感知這個世界，就必須具有一定的信息獲取手段和信息處理方法。對于許多機(jī)器人來說，獲取信息的手段就是通過多種不同功能的傳感器來收集各種不同性質(zhì)的信息。而對于信息的理解則是通過對傳感器信息的處理來獲得的。感知智能階段智能產(chǎn)品特點“能聽會說，能看會寫”--------------語音識別、手寫識別、圖像識別第三階段認(rèn)知階段什么是認(rèn)知？認(rèn)知是指對客觀事物的特征及事物間聯(lián)系的反映,其對象是有關(guān)問題、資料等具體的信息,其過程是對這些信息進(jìn)行的編碼、儲存、提取、應(yīng)用等具體操作智能機(jī)器人的認(rèn)知機(jī)器人的認(rèn)知分為三個步驟：1.獲得數(shù)據(jù)2.對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整合得出結(jié)果3.自我學(xué)習(xí)，自我完善認(rèn)知智能階段智能產(chǎn)品特點具有自主學(xué)習(xí)的能力,只需要給出基本的反射式行為,所有的高級認(rèn)知能力都可以通過自主學(xué)習(xí)得到,不需重新編程。各模塊之間互相依賴并且可以同時學(xué)習(xí),具有實時的學(xué)習(xí)能力。3THREE第三部分發(fā)展成果三發(fā)展成果發(fā)展成果知識工程：專家系統(tǒng)，智能搜索引擎等模式識別：

2D/3D/多維識別系統(tǒng)人機(jī)對弈：

DeepblueAlphaGo自動工程：獵鷹系統(tǒng)等人機(jī)對弈1996年2月10～17日，GarryKasparov以4：2戰(zhàn)勝“深藍(lán)”（DeepBlue）。1997年5月3～11日，GarryKasparov以2.5：3.5輸于改進(jìn)后的“深藍(lán)”。2003年2月GarryKasparov3:3戰(zhàn)平“小深”（DeepJunior）。2003年11月GarryKasparov2:2戰(zhàn)平“X3D德國人”(X3D-Fritz）。2016年谷歌圍棋人工智能AlphaGo4:1勝李世石。模式識別主要有2D識別引擎、3D識別引擎，駐波識別引擎以及多維識別引擎。目前，2D識別引擎已推出指紋識別，人像識別，文字識別，圖像識別，車牌識別；駐波識別引擎已推出語音識別。自動工程自動駕駛（OSO系統(tǒng)）印鈔工廠（￥流水線）獵鷹系統(tǒng)（YOD繪圖）知識工程以知識本身為處理對象，研究如何運用人工智能和軟件技術(shù)，設(shè)計、構(gòu)造和維護(hù)知識系統(tǒng)

專家系統(tǒng)智能搜索引擎計算機(jī)視覺和圖像處理機(jī)器翻譯和自然語言理解數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)5FOUR第四部分發(fā)展?fàn)幾h電影中的人工智能2015技術(shù)奇點：人工智能是否會引發(fā)技術(shù)爆炸？"我們的未來不是再經(jīng)歷進(jìn)化，而是要經(jīng)歷爆炸。"--瑞·庫茨維爾2001年，瑞·庫茨維爾提出摩爾定律的擴(kuò)展定理，即（KurzweilsLawofAcceleratedReturn）。該定理指出，人類出現(xiàn)以來所有技術(shù)發(fā)展都是以指數(shù)增長。后來發(fā)展為奇點理論，奇點理論認(rèn)為很多技術(shù)處于指數(shù)增長中，如芯片的計算能力，DNA技術(shù)，數(shù)據(jù)的儲存等等。他預(yù)測技術(shù)在突破一個稱之為奇點的臨界點后爆發(fā)性增長，在2045年左右會出現(xiàn)自己思考的人工智能。發(fā)展?fàn)幾h人工智能會擁有情感，奴役人類嗎？“人類制造機(jī)器就是為了讓機(jī)器在某些方面強(qiáng)于人類，但是機(jī)器在某些方面超越人類不意味著機(jī)器有能力學(xué)習(xí)其他方面的能力，或者將不同的信息聯(lián)系起來而做超越人類的事情，而這一點非常重要”。只要你認(rèn)可AI技術(shù)會不斷發(fā)展，我們會在智力上遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于AI，以至于最終成為AI的寵物。馬克.扎克伯格Facebook創(chuàng)始人埃隆.馬斯克

SpaceX太空探索技術(shù)公司CEOvs我們從計算機(jī)語言原理和人工智能發(fā)展史中可以得到答案：迄今為止AI的所有智能化表現(xiàn)僅僅在模仿人類左半腦的理性思維模式，而完全不具備右半腦的感性思維，且將來亦是如此。眾所周知，計算機(jī)語言在歷史發(fā)展上經(jīng)歷了機(jī)器語言、匯編語言和高級語言，我們把最低級、最原始的計算機(jī)語言稱為機(jī)器語言。機(jī)器語言是用二進(jìn)制代碼表示的計算機(jī)能夠直接識別的指令集合，它反映了計算機(jī)“思維”的原理，也反映了人工智能的原理。0和1兩個數(shù)字能構(gòu)成世間萬物的一切邏輯，卻無法創(chuàng)造靈感、擁有直覺、獲得情感。人類與人工智能之爭統(tǒng)治？被統(tǒng)治?最極端的假設(shè)則預(yù)測了一個人工智能比人類更加聰明的遙遠(yuǎn)未來。人工智能的發(fā)展依然處于非常初級的階段，現(xiàn)狀基本就是——

“沒有人工，就沒有智能”謝謝！THANKYOU人工智能

是一門交叉學(xué)科

腦科學(xué)認(rèn)知科學(xué)心理學(xué)語言學(xué)邏輯學(xué)哲學(xué)計算機(jī)科學(xué)人工智能什么是人工智能人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。關(guān)于什么是“智能”？智能需要具備的特征？具有感知能力（系統(tǒng)輸入）:

機(jī)器視覺，機(jī)器聽覺，圖像語音識別……具有記憶與思維能力：思維是智能的根本原因，思維是一個動態(tài)的過程。思維分為：邏輯思維，形象思維和頓悟思維。具有學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)能力：適應(yīng)環(huán)境的變換、積累經(jīng)驗的能力

具有行為能力（系統(tǒng)輸出）：對外界的智能化反應(yīng)早期判斷是否有智能的方法———圖靈測試英國數(shù)學(xué)家阿蘭·圖靈(AlanTuring)提出了現(xiàn)稱為“圖靈測試”(TuringTest)的方法。簡單來講,圖靈測試的做法是:讓一位測試者分別與一臺計算機(jī)和一個人進(jìn)行交談(當(dāng)時是用電傳打字機(jī)),而測試者事先并不知道哪一個是人,哪一個是計算機(jī)。如果交談后測試者分不出哪一個被測者是人,

哪一個是計算機(jī),則可以認(rèn)為這臺被測的計算機(jī)具有智能。

Turing測試存在的問題“圖靈測試”沒有規(guī)定問題的范圍和提問的標(biāo)準(zhǔn)僅反映了結(jié)果的比較，無涉及思維過程沒指出是什么人爭論：通過了圖靈檢驗的電腦就具備思維能力了么？測試主持人被測機(jī)器被測人中文屋子約翰·西爾勒的中文屋子假設(shè)是說:有一臺計算機(jī)閱讀了一段故事并且能正確回答相關(guān)問題,這樣這臺計算就通過了圖靈測試。而西爾勒設(shè)想將這段故事和問題改用中文描述(因為他本人不懂中文),然后將自己封閉在一個屋子里,代替計算機(jī)閱讀這段故事并且回答相關(guān)問題。描述這段故事和問題的一連串中文符號只能通過一個很小的縫隙被送到屋子里。西爾勒則完全按照原先計算機(jī)程序的處理方式和過程(如符號匹配、查找、照抄等)對這些符號串進(jìn)行操作,然后把得到的結(jié)果即問題答案通過小縫隙送出去。西爾勒也得到了問題的正確答案。西爾勒認(rèn)為盡管計算機(jī)用這種符號處理方式也能正確回答問題,并且也可通過圖靈測試,但仍然不能說計算機(jī)就有了智能。

人工智能的發(fā)展概況

1.形成期（1956--1970年）AI誕生于一次歷史性的聚會(Dartmouth人工智能夏季研討會)時間：1956年夏季地點：美國達(dá)特茅斯(Dartmouth)大學(xué)目的：為使計算機(jī)變得更“聰明”，或者說使計算機(jī)具有智能發(fā)起人：麥卡錫(J.McCarthy），Dartmouth的年輕數(shù)學(xué)家、計算機(jī)專家，后為MIT教授明斯基(M.L.Minsky），哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)家、神經(jīng)學(xué)家，后為MIT教授洛切斯特(N.Lochester)，IBM公司信息中心負(fù)責(zé)人香農(nóng)(C.E.Shannon)，貝爾實驗室信息部數(shù)學(xué)研究員會議結(jié)果：由麥卡錫提議正式采用了“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語人工智能的發(fā)展概況2.形成期（1956----1970年）其他開創(chuàng)性貢獻(xiàn)1958年，美籍華人數(shù)理邏輯學(xué)家王浩在IBM-740計算機(jī)上僅用了3-5分鐘就證明了《數(shù)學(xué)原理》命題演算全部220條定理。1965年，費根鮑姆(E.A.Feigenbaum)開始研究化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAL，用于質(zhì)譜儀分析有機(jī)化合物的分子結(jié)構(gòu)。1969年召開了第一屆國際人工智能聯(lián)合會議（InternationalJointConferenceonAI，IJCAI），標(biāo)志著人工智能作為一門獨立學(xué)科登上了國際學(xué)術(shù)舞臺。此后IJCAI每兩年召開一次。1970年《InternationalJournalofAI》創(chuàng)刊。人工智能的發(fā)展概況3.暗淡期（1966----1974年）失敗的預(yù)言給人工智能的聲譽造成重大傷害“20年內(nèi)，機(jī)器將能做人所能做的一切”---------1965在博弈方面：塞繆爾的下棋程序在與世界冠軍對弈時，5局?jǐn)×?局。在定理證明方面：發(fā)現(xiàn)魯賓遜歸結(jié)法的能力有限。當(dāng)用歸結(jié)原理證明兩個連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)時，推了10萬步也沒證出結(jié)果。在機(jī)器翻譯方面：發(fā)現(xiàn)并不那么簡單，甚至?xí)[出笑話。例如，把“心有余而力不足”的英語句子翻譯成俄語，再翻譯回來時竟變成了“酒是好的，肉變質(zhì)了”在問題求解方面：對于不良結(jié)構(gòu)，會產(chǎn)生組合爆炸問題。在神經(jīng)生理學(xué)方面：研究發(fā)現(xiàn)人腦有1011-12以上的神經(jīng)元，在現(xiàn)有技術(shù)條件下用機(jī)器從結(jié)構(gòu)上模擬人腦是根本不可能的。在英國，劍橋大學(xué)的詹姆教授指責(zé)“人工智能研究不是騙局，也是庸人自擾”。從此，形勢急轉(zhuǎn)直下，在全世界范圍內(nèi)人工智能研究陷入困境、落入低谷。

人工智能的發(fā)展概況

4.知識應(yīng)用期（1970----1988年）整個20世紀(jì)80年代，專家系統(tǒng)和知識工程在全世界得到了迅速發(fā)展。專家系統(tǒng)為企業(yè)等用戶贏得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。在開發(fā)專家系統(tǒng)過程中，許多研究者獲得共識，即人工智能系統(tǒng)是一個知識處理系統(tǒng)，而知識獲取、知識表示和知識利用則成為人工智能系統(tǒng)的三大基本問題。同時出現(xiàn)新的問題：專家系統(tǒng)本身所存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、沒有分布式功能、不能訪問現(xiàn)存數(shù)據(jù)庫等問題被逐漸暴露出來。人工智能的發(fā)展概況

5.集成發(fā)展期（1986年以來）1997年5月11日，由IBM研制的超級計算機(jī)“深藍(lán)”首次擊敗了國際象棋特級大師卡斯帕洛夫。2000年，中國科學(xué)院計算所開發(fā)出知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)MSMiner。該系統(tǒng)是一種多策略知識發(fā)現(xiàn)平臺，能夠提供快捷有效的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，提供多種知識發(fā)現(xiàn)方法。2011年，IBM超級電腦“沃森”亮相美國最受歡迎的智力競賽節(jié)目《危險邊緣》戰(zhàn)勝該節(jié)目兩位最成功的選手。人工智能研究形成了三大學(xué)派符號主義連接主義行為主義符號主義又稱：邏輯主義、心理學(xué)派或計算機(jī)學(xué)派符號主義的實現(xiàn)基礎(chǔ)是紐威爾和西蒙提出的物理符號系統(tǒng)假設(shè)。該學(xué)派認(rèn)為：人類認(rèn)知和思維的基本單元是符號，而認(rèn)知過程就是在符號表示上的一種運算。它認(rèn)為人是一個物理符號系統(tǒng),計算機(jī)也是一個物理符號系統(tǒng),因此,我們就能夠用計算機(jī)來模擬人的智能行為,即用計算機(jī)的符號操作來模擬人的認(rèn)知過程。這種方法的實質(zhì)就是模擬人的左腦抽象邏輯思維，通過研究人類認(rèn)知系統(tǒng)的功能機(jī)理，用某種符號來描述人類的認(rèn)知過程，并把這種符號輸入到能處理符號的計算機(jī)中，就可以模擬人類的認(rèn)知過程，從而實現(xiàn)人工智能?？梢园逊栔髁x的思想簡單的歸結(jié)為“認(rèn)知即計算”。連接主義又稱：仿生學(xué)派或生理學(xué)派原理：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。起源：源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。學(xué)派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、魯梅爾哈特等。連結(jié)主義基本理論認(rèn)為思維基元是神經(jīng)元，而不是符號處理過程。認(rèn)為人腦不同于電腦，并提出連結(jié)主義的大腦工作模式，用于取代符號操作的電腦工作模式。行為主義又稱：進(jìn)化主義或控制論學(xué)派原理：控制論及感知—動作型控制系統(tǒng)認(rèn)為智能不需要知識、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人類智能一樣逐步進(jìn)化(所以稱為進(jìn)化主義)；智能行為只能在現(xiàn)實世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來。催化當(dāng)今人工智能的出現(xiàn)三大催化劑1）摩爾定律在價格、體積不變的條件下，計算機(jī)的計算能力可以不斷增長。這就是被人們所熟知的摩爾定律，它以Intel共同創(chuàng)辦人GordonMoore命名。GordonMoore從各種形式的計算中獲利，包括人工智能研究人員使用的計算類型。數(shù)年以前，先進(jìn)的系統(tǒng)設(shè)計只能在理論上成立但無法實現(xiàn)，因為它所需要的計算機(jī)資源過于昂貴或者計算機(jī)無法勝任。今天，我們已經(jīng)擁有了實現(xiàn)這些設(shè)計所需要的計算資源。舉個夢幻般的例子，現(xiàn)在最新一代微處理器的性能是1971年第一代單片機(jī)的400萬倍。催化當(dāng)今人工智能的出現(xiàn)三大催化劑2）大數(shù)據(jù)得益于互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動設(shè)備和廉價的傳感器，這個世界產(chǎn)生