资源简介

算法
一、背景
设计者 教案名称 学生 教材 课时
人工智能 高二年级 人教版《数据与计算》 1
二、学习者分析
在课程学习之前，学生对人工智能的了解可能只是机器人或一些科幻电影中的智能机器。
高二学生他们思维活跃，愿意接受新事物，教师可以从实例入手，阐述人工智能含义、人工智能应用和人工智能技术，激发学生对人工智能的兴趣。
三、教学目标
了解人工智能概念，掌握简单人工智能应用的原理（计算思维）
知道常见的人工智能应用，熟练利用网络查找人工智能相关信息（信息意识、数字化学习与创新）
四、教学重难点
教学重点
体验人工智能的独特魅力。
了解人工智能应用领域和实用价值。
了解人工智能新兴技术。
教学难点
加深对人工智能的认识。
客观看待人工智能对社会的影响，培养正确科学技术应用观。
五、教学准备
教师：课件、教具、教材
学生：学生学件、教学资料
技术：（1）硬件准备——多媒体机房、电子白板；（2）软件准备——演示文稿
六、教学策略设计
引导学生在鲜活的实例中了解人工智能。让每个学生在学习的过程中感受人工智能技术的应用。在此过程中，教师充分诱导、启发。
七、教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
知识讲解 (30min) 教师：同学们好。今天这节课比较有趣，我们来学习人工智能。其实大家生活中处处都是人工智能的身影。大家能举一些生活中的例子吗？（请几位同学依次按智能家居、智能教育、智能交通、智能安防、智能医疗、智能物流起来举例） 教师：大家都说得很好，事实上，生活中我们所解除到的人工智能应用都是弱人工智能，它只是实现特定功能的专用智能设备，不能真正实现推理和解决问题。而真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的强人工智能离我们还很遥远。我们可以看一个视频了解一下强人工智能和弱人工智能。（播放一段两分钟的视频，里面含强弱人工智能的趣味介绍和用于区分它们的图灵测试） 教师：人工智能是在怎样的情况下被提出的呢？（展示PPT：）1956年，约翰·麦卡锡等几位科学家在达特茅斯会议上脑洞大开了一个对人类意识和思维过程进行模拟的领域，并赋予了这个领域的名字：人工智能，缩写为AI，以此人类点亮了新的科技树。从手机系统到3D打印，从谷歌眼镜到全息投影，就连美图APP一键美颜靠的也是人工智能，人工智能也以远超我们想象的速度在发展。我们就以人机博弈“三盘棋”为例来了解一下人工智能发展历程的一个缩影。 教师：我们知道在国际跳棋、国际象棋和围棋中，围棋难度最大，国际跳棋难度最小，这也符合了人机对弈由易到难的过程。 （展示PPT：人机对弈，国际跳棋） 1956年，计算机技术的先驱萨缪尔，在计算机上编写出了世界上第一款国际跳棋程序。 1962年，这个程序击败了人类的一个跳棋冠军。 这是“机器学习”算法的提出与首次应用。 （展示PPT：人机对弈，国际象棋） 1997年，超级计算机“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。“深蓝” 是美国IBM公司生产的一台超级计算机，有32个大脑(微处理器)，每秒可以计算2亿步。“深蓝”中存储了一百多年来优秀棋手的两百多万局对局。今天看来，“深蓝”还算不上足够智能，它当时主要依靠强大的计算能力，穷举所有路数，来选择最佳策略。“深蓝”靠计算可以预判12步，而卡斯帕罗夫可以预判10步，双方能力不相上下。 （展示PPT：人机对弈，围棋） 2016年，阿尔法围棋(AlphaGo) 在与围棋世界冠军李世石的对弈中，以4:1的总比分获胜。 2017年，它又进化为阿尔法元(AlphaGoZero)，通过“自学成才”，仅用3天就成了围棋界的顶尖高手。“深度学习”算法取得巨大的成功。 教师：我相信同学们也看见了媒体对它的报道和渲染。 （展示PPT）因为围棋每回合的可能性有几百种，一盘棋可以长达150个回合。同时，围棋的局面多变，几乎无法被算法穷举。所以AlphaGo采取的并非是穷举方式，而是深度学习，通过自己跟自己对弈进行学习。深度学习需要大量的数据进行学习，同时需要非常好的显卡用以运算支持。人工智能包含机器学习，深度学习正是机器学习的一个分支领域，它们是包含与被包含的关系。 教师：我们来看一下“三盘棋”的三个阶段：（展示PPT）国际跳棋---机器学习；国际象棋---将知识库搜索与机器学习结合；围棋---深度学习。 教师：深度学习，是源自人工神经网络的一种具体实现技术，要了解深度学习，就要了解什么叫神经网络。神经网络是目前人工智能领域中正在快速发展的一个分支领域，我们都知道生物中的神经元，有树突、轴突等等，那与之类似的神经网络包含什么呢？我们来看一个视频，浅显地了解一下什么是神经网络，期待对此感兴趣的同学日后加入我国的人工智能研究。（播放一段6分钟的趣味视频，里面含对神经网络的介绍和目前遭遇的瓶颈问题） 认真听讲，积极动脑回答问题。 认真听讲 以学生列举的实例导入，顺势引出人工智能的分类和测试方法。 以人机博弈实例为例，了解人工智能的发展历程。 趣味介绍人工智能的相关技术，激发起学生对人工智能学习的兴趣
总结 巩固 (10 min) 教师：同学们还记得本节课开始之前大家列举的生活中人工智能的例子吗？经过本节课对人工智能有了一个初步了解后，我们可以看另一个视频了解大家所列举的例子分别隶属于人工智能的哪些分支（一段四分钟的趣味视频） 教师：好了，今天这节课到此结束。大家可以把书翻至81页做相关习题。 学生观看视频，做练习 介绍人工智能研究的广阔领域，吸引有兴趣的学生投身人工智能研究。练习相关习题，有效巩固新学知识点(共20张PPT)
人工智能
人机博弈
国际象棋
国际跳棋
围棋
人机博弈：国际跳棋
1956年，计算机技术的先驱萨缪尔，在计算机上编写出了世界上第一款国际跳棋程序。
1962年，这个程序击败了人类的一个跳棋冠军。
这是“机器学习”算法的提出与首次应用。
人机对弈：国际象棋
1997年，超级计算机“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。“深蓝” 是美国IBM公司生产的一台超级计算机，有32个大脑(微处理器)，每秒可以计算2亿步。“深蓝”中存储了一百多年来优秀棋手的两百多万局对局。
今天看来，“深蓝”还算不上足够智能，它当时主要依靠强大的计算能力，穷举所有路数，来选择最佳策略。“深蓝”靠计算可以预判12步，而卡斯帕罗夫可以预判10步，双方能力不相上下。
人机对弈：围棋
2016年，阿尔法围棋(AlphaGo) 在与围棋世界冠军李世石的对弈中，以4:1的总比分获胜。
2017年，它又进化为阿尔法元(AlphaGoZero)，通过“自学成才”，仅用3天就成了围棋界的顶尖高手。“深度学习”算法取得巨大的成功。
人工智能、机器学习、深度学习的关系
时间 事件 技术
1962年 世界上第一款国际跳棋程击败了人类的一个跳棋冠军
机器学习
1997年 超级计算机“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫 知识库搜索与机器学习结合
2016年 阿尔法围棋(AlphaGo) 战胜围棋世界冠军李世石，以4:1的总比分获胜
深度学习
三盘棋
计算机之父--图灵
阿兰·麦席森·图灵 （Alan Mathison Turing ，1912年6月23日-1954年6月7日），英国著名的数学家和逻辑学家，被称为计算机科学之父、人工智能之父，是计算机逻辑的奠基者，提出了“图灵机”和“图灵测试”等重要概念。为了纪念他，计算机界的最高奖项被命名为“图灵奖”。
人工智能的产生
当时希特勒为了加强情报的保密性，都用了大量的人力物力，研发出了恩尼格玛密码机，在当时绝对是最先进的机械密码设备，让德国的情报工作的效率和作战的保密性都大大增强，而盟军则陷入了非常被动的境地。
人工智能的产生
这时图灵提出了一个大胆的构想，用人力去和机械抗争是无效的，必须要用机械去对抗机械。不过我们刚才提到过，恩尼格玛密码机在它刚刚问世之初属于最先进的密码设备，所以当图灵提出这一想法时，很多专家都觉得行不通，就是在这种在大家都不看好的情况下，图灵和助手耗费了两年的时间，改良了由波兰人发明的密码炸弹机，从而帮助盟军的情报部门彻底摆脱了手工作业的低效模式，从每月破亿39,000条情报一跃提升为84,000条，而且情报的准确率也大大提升了。
人工智能的产生
电影《模仿游戏》
人工智能的产生
1950年图灵发表了一篇论文《计算机器与智能》提出测试机器智能的方法，图灵测试。
它是这样进行的，测试者与被测试者隔开，通常被测试者是一个人和一台机器，然后他们通过一些装置，比如说键盘，向被测试者提问。然后进行多次的测试之后，如果有超过30%的测试者，不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并认为具有人类的智能。
人工智能的产生
人工智能（Artificial Intelligent），简称AI。这一术语是在1956年在美国的达特茅斯学院的一次学术会议上被提出的，它现在包括一系列的技术。
比如：
机器学习：实现人工智能的方法
深度学习：实现机器学习的利器
大数据： 人工智能的基石
人工智能的产生
利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和拓展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术以及应用系统。
——中国电子技术标准化研究院《人工智能标准化白皮书（2018版）》
1956年
1960年
1970年
1980年
1990年
2000年
2010年
人工智能发展时间轴
人工智能发展历程
人工智能发展历程
人工智能发展历程
第一次繁荣期（1956-1974）：伟大的首航
第二次繁荣期（1980-1987）：专家系统的兴衰
第三次增长爆发（2011年至今）：厚积薄发，再造辉煌
我国人工智能的发展
吴文俊院士从初等几何着手，在计算机上证明了一类高难度的定理，同时也发现了一些新定理，进一步探讨了微分几何的定理证明，提出了利用计算机发现与证明几何定理的新方法：吴氏方法，对人工智能的理论研究作出了巨大的贡献。
我国人工智能的发展
中文信息处理
智能控制
生物特征识别
工业机器人
服务机器人
无人驾驶

展开更多......

收起↑