兒童人工智能科普小課堂

科普小課堂科普小課堂兒童人工智能兒童人工智能人工智能（Artificialintelligence，AI），它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能

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思考:在這些未來的生活場景中，人工智能的應用有哪些?“智能+”未來“智能+”未來家庭城市汽車幫你算數(shù)學?幫你洗衣服?幫你...人工智能學家or數(shù)學家、物理學家、科學家跟我們想的是一樣的嗎?知識的表達與推理>智慧>是一種計算過程?什么是智能?腦科學認知科學心理學語言學邏輯學哲學計算機科學人工智能“智能+”未來人工智能（Artificialintelligence，AI），它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。通俗的說法：人工的方法在機器（計算機）上實現(xiàn)的智能何為人工智能？人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能（Artificialintelligence，AI），它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。PART02

人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展1950年，艾倫·圖靈(AlanTuring)在他的論文中提出了著名的“圖靈測試(TuringTest)被廣泛認為是測試機器智能的重要標準圖靈測試:一位人類測試員會通過文字與密室里的一臺機器和一個人對話。如果測試員無法分辨與之對話的兩個實體誰是人誰是機器，參與對話的機器就被認為通過圖靈測試。人工智能的橫空出世人工智能的橫空出世人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展1951年，研究生馬文·閔斯基(MarvinMinsky)建立了世界上第一個神經(jīng)網(wǎng)路機器SNARC，人們第一次模擬了神經(jīng)信號的傳遞，為人工智能奠定了深遠的基礎1955年，艾倫·紐厄爾、赫伯特·西蒙和克里夫·肖(CliffShaw)建立了“邏輯理論家”計算機程序來模擬人類解決問題的技能此項工作開創(chuàng)了一種日后被廣泛應用的方法:搜索推理1956年，閔斯基、約翰·麥卡錫、克勞的·香農(nóng)和納撒尼爾·羅切斯特(NathanRochester)在美國達特茅斯學院組織了一次會議，此會議宣告了“人工智能”作為一門新學科的誕生人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的第一次浪潮(1956-1974)1963年，美國高等研究計劃局投入兩百萬美元給麻省理工學院，培養(yǎng)了早期的計算機科學和人工智能人才。1964-1966年，約瑟夫·維森鮑姆(JosephWeizenbaum)教授建立了世界上第一個自然語言對話程序ELIZA，可以通過簡單的模式匹配和對話規(guī)則與人聊天70年代中期，人工智能還是難以滿足社會對這個領域不切實際的期待，因此進入了第一個冬天人工智能的第二浪潮(1980-1987)80年代，由于專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的新進展，人工智能浪潮再度興起。1980年，卡耐基梅隆大學為迪吉多公司開發(fā)了一套名為XCON的專家系統(tǒng)，這套系統(tǒng)當時每年可為迪吉多公司節(jié)省4000萬美元。XCON的巨大價值激發(fā)了工業(yè)界對人工智能尤其專家系統(tǒng)的熱情。1982年，約翰·霍普菲爾德提出了一種新型的網(wǎng)絡形式，即霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡，其中引入了相關(guān)存儲(associativememory)的機制。1986年，《通過誤差反向傳播學習表示》論文的發(fā)表，使反向傳播算法被廣泛用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練80年代后期，由于專家系統(tǒng)開發(fā)與維護的成本高昂，而商業(yè)價值有限，人工智能的發(fā)展再度步入冬天。人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的第二浪潮(2011-現(xiàn)在)21世紀，人類邁入了“大數(shù)據(jù)”時代，此時電腦芯片的計算能力高速增長，人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的學者開始引入不同學科的數(shù)學工具，為人工智能打造更堅實的數(shù)學基礎。在數(shù)學的驅(qū)動下，一大批新的數(shù)學模型和算法被發(fā)展起來，逐步被應用于解決實際問題，讓科學家看到了人工智能再度興起的曙光。2012年全球的圖像識別算法競賽ILSVRC(或稱ImageNet挑戰(zhàn)賽)中，多倫多大學開發(fā)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡AlexNet取得了冠軍，且大幅超越傳統(tǒng)算法的亞軍引起了人工智能學界的震動。從此，多層神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的深度學習被推廣到多個應用領域。2016年谷歌通過深度學習訓練的阿爾法狗(AlphaGo)程序戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石。西洋棋機器人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的發(fā)展歷程發(fā)展階段：ANI弱人工智能：擅長于單個方面的人工智能。AGI強人工智能：人類級別的人工智能，在各方面都能和人類比肩的人工智能。ASI超人工智能：在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多的人工智能。人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展1956年AI誕生人工智能的第一次浪潮：聚焦人工智能的理論研究1980年人工智能的第二次浪潮：人工智能變化趨勢浮現(xiàn)2019年人工智能的第三次浪潮：將人工智能的初步應用、強人工智能的探索~2040年預計~2040年，出現(xiàn)強人工智能、超人工智能的出現(xiàn)人工智能的應用人工智能的應用人工智能（Artificialintelligence，AI），它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。PART03

人工智能的定義人工智能是通過機器來模擬人類認知能力的技術(shù)人工智能的核心能力:根據(jù)給定的輸入作出判斷或預測人工智能的應用人臉識別:根據(jù)輸入的照片，判斷照片的人是誰語音識別:根據(jù)人說話的音頻信號，判斷說話內(nèi)容醫(yī)療診斷:根據(jù)輸入的醫(yī)療影像，判斷疾病的成因和性質(zhì)電子商務:根據(jù)用戶的購買記錄，預測他對什么商品感興趣，而作出相應推薦。金融應用:根據(jù)一支股票過去的價格和交易信息判斷它未來的價格走勢人工智能應用人工智能的應用智能視頻分析技術(shù)可以代替民警做很多事情安防1.實時從視頻中檢測出人和車輛2.自動找到視頻中異常的行為，并及時發(fā)出帶有具體地點方位信息的警報3.自動判斷人群的密度和人流的方向，提前發(fā)現(xiàn)過密人群帶來的潛在危險幫助工作人員引導和管理人流。人工智能的應用為解決“看病難”的問題提供了新的思路。醫(yī)療1.對醫(yī)學影像進行自動分析技術(shù)的研究和應用，可以為醫(yī)生診斷提供參考信息，有效的減少誤診和漏診。有些新技術(shù)還能通過多張醫(yī)療2.影像建出人體器官的三維模型確保醫(yī)生手術(shù)更加精準。人工智能的應用智能客服隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務的發(fā)展，我們和商家的交流變得越來越多元，為了因應這種挑戰(zhàn)，很多企業(yè)開始引入人工智能技術(shù)打造智能客服系統(tǒng)對企業(yè)來說，這樣的系統(tǒng)不僅能夠提高回應客戶的效率，還能自動的對客戶的需求和問題進行統(tǒng)計和分析，為之后的決策提供數(shù)據(jù)智能客服可以像人一樣和客戶交流溝通，進行準確得體且個性化的回應提升客戶的體驗智能客服智能客服自動駕駛汽車通過多種傳感器，包括視頻攝像頭、激光雷達、衛(wèi)星定位系統(tǒng)等，對駕駛環(huán)境進行實時感知。智能駕駛系統(tǒng)可以對多種感知信號進行綜合分析，實時規(guī)劃駕駛路線，控制車子的運行。人工智能的應用自動駕駛工業(yè)制造系統(tǒng)必須變得更加“聰明”，而人工智能則是提升工業(yè)制造系統(tǒng)的最強動力。例如:品質(zhì)監(jiān)控是生產(chǎn)過程中最重要的環(huán)節(jié)傳統(tǒng)生產(chǎn)線上都安排大量的檢測工人用肉眼進行質(zhì)量檢測。這種方式不僅容易漏檢和誤判,更會給工人造成疲勞傷害。因此很多任務業(yè)產(chǎn)品公司開發(fā)使用人工智能的視覺工具，幫助工廠自動檢測出形態(tài)各異的缺陷。人工智能的應用工業(yè)制造新產(chǎn)業(yè)、新動能、新希望自動駕駛/智能駕駛智能機器人智能醫(yī)療智能家居智慧城市智慧金融智能安防智能硬件無人零售智慧教育跨媒體分析推理技術(shù)應用平臺人機交換語義分析知識圖譜語音識別計算機視覺混合增強智能自主無人系統(tǒng)虛擬現(xiàn)實智能建模人工智能的應用人工智能+機器學習的方法機器學習的方法人工智能（Artificialintelligence，AI），它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。PART04

人工智能如何自動做出判斷或預測?專家系統(tǒng):基于人工定義的規(guī)則來回答特定問題(局限性機器學習(machinelearning)通過學習(learning)來獲得進行預測或判斷的能力這樣的方法已經(jīng)成為人工智能的主流方法機器學習的方法人工智能從何而來？從數(shù)據(jù)中學習從已知數(shù)據(jù)去學習數(shù)據(jù)中蘊含的規(guī)律或判斷規(guī)則，再把學到的規(guī)則應用到新數(shù)據(jù)并作出判斷或預測方式：機器學習的方法要求為每個樣本提供預測量的真實值不要求為每個樣本提供預測量的真實值介于監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習之間1.監(jiān)督學習2.無監(jiān)督學習3.半監(jiān)督學習在機器學習的實際應用中，還會遇到另一種類型的問題:利用學習得到的模型來指導行動。比如下棋，此時關(guān)注的不是某個判斷是否準確，而是行動過程中能否帶來最大效益，又稱為強化學習機器學習的方法從行動中學習強化學習模型結(jié)構(gòu):可動態(tài)變化的狀態(tài)(state)可選取的動作(action)可以和決策主體進行交互的環(huán)境(environment)回報(reward)規(guī)則熱弄智能就是要模塊化人腦，將人腦的功能在機器上實現(xiàn)機器學習的方法設計建造智能體機器聽覺：讓機器人和人一樣聽見機器視覺：讓機器人和人一樣看懂運動控制：讓機器人和人一樣運動語言識別：讓機器人和人一樣聽懂人工智能是研究如何通過機器來模擬人類認知能力的學科,通過幾十年的努力,人工智能已經(jīng)獲得了長足的發(fā)展,且在多個行業(yè)得到了成功的應用