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初识人工智 能
“智能+”未来 | 人工智能的出现及发展 | 人工智能的应用 |
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目 录
01.“智能+”未来
02. 人工智能的出现及发展
03. 人工智能的应用
04. 机器学习的方法
课堂目标
系统了解人工智能发展简史，掌握人工智能的基本思想和理念
系统了解人工智能在各行各业具体应用的场景和功能，掌握人工智能基本概念和基础知识。
学习过程
“智能+”未来
人工智能的出现及发展
人工智能的应用
机器学习的方法
“智能+”未来
part 01
“智能+”未来 | 人工智能的出现及发展 | 人工智能的应用 | 机器学习的方法
“智能+”未来
思 考 在 这 些 未 来 的
生 活 场 景 中 人 工 智
能 的 应 用 有 哪 些 ？
“智能+”未来
帮 你 算 数 学 ？ 帮 你 洗 衣 服 ？
人 工 智 能 学 家 or 数 学 家 物 理 学 家 科 学 家 跟 我 们 想 的 是 一 样 的 吗 ？
知 识 的 表 达 与 推 理 ， 智 慧 ， 是 一 种 计 算 过 程 ？
什 么 是 智 能 ？
何为人工智能？
人工智能（Artificial intelligence，AI）
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。脑科学、认知科学、心理学、语言学、逻辑学、哲学、计算机科学
通俗的说法
人工的方法在机器（计算机）上实现的智能
人工智能的出
现及发展
part 02
“智能+”未来 | 人工智能的出现及发展 | 人工智能的应用 | 机器学习的方法
人工智能的出现及发展
人 工 智 能 的 横 空 出 世
令 1950 年 ， 艾 伦 · 图 灵 （ Alan Turing ） 在 他 的 论 文 中 提 出 了 著 名 的 “ 图 灵 测 试 " （ Turing Test ） 被 广 泛 认 为 是 测 试 机 器 智 能 的 重 要 标 准
图 灵 测 试
一 位 人 类 测 试 员 会 通 过 文 字 与 密 室 里 的 一 台 机 器 和 一 个 人 对 话 。 如 果 测 试 员 无 法 分 辨 与 之 对 话 的 两 个 实 体 谁 是 人 谁 是 机 器 ， 参 与 对 话 的 机 器 就 被 认 为 通 过 图 灵 测 试 。
人工智能的出现及发展
人 们 第 一 次 模 拟 了 神 经 信 号 的 传 递 ， 为 人 工 智 能 奠 定 了 深 远 的 基 础 。
1951 年 ， 研 究 生 马 文 · 闵 斯 基 （ Marvin Minsky ） 建 立 了 世 界 上 第 一 个 神 经 网 路 机 器 SNAR （ Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator) 。
人工智能的出现及发展
1955 年 ， 艾 伦 · 纽 厄 尔 （ Alan Newell ） 、 赫 伯 特 · 西 蒙 （ Herbert Simon ） 和 克 里 夫 · 肖 （ Cliff ' 逻 辑 理 论 家 ' 计 算 Shaw ） 建 立 了 ' 机 程 序 来 模 拟 人 类 解 决 间 题 的 技 能 开 创 了 一 种 日 后 被 广 泛 应 用 的 方 法 ： 搜 索 推 理 （ reasoning ）
人工智能的出现及发展
人 工 智 能 的 横 空 出 世 令 1956 年 ， 闵 斯 基 、 约 翰 · 麦 卡 锡 （ John McCarthy ） 、 克 劳 的 · 香 农 （ Claude Shannon ） 和 纳 撒 尼 尔 · 罗 切 斯 特 （ Nathan Rocheste r ） 在 美 国 达 特 茅 斯 学 院 组 织 了 一 次 会 议 ， 吡 会 议 工 智 能 " 作 为 一 门 新 学 科 的 诞 生 。
人工智能的出现及发展
1964 -- 1966 年 ， 约 瑟 夫 · 维 森 鲍 姆 （ JosephWeizenbaum ） 教 授 建 立 了 世 界 上 第 一 个 宣 然 语 言 对 话 程 序 ELIZA 可 以 通 过 简 单 的 模 式 匹 配 和 对 话 规 则 与 人 聊 夭 。
70 年 代 中 期 ， 人 工 智 能 还 是 难 以 满 足 社 会 对 这 个领 域 不 切 实 际 的 期 待 ， 因 此 进 入 了 第 一 个 冬 天 。
1963 年 ， 美 国 高 等 研 究 计 划 局 投 入 两 百 万 美 元 给 麻 省 理 工 学 院 ， 培 养 了 早 期 的 计 算 机 科 学 和 人 工 智 能 人 才 。
人 工 智 能 的 第 一 次 浪 潮 （ 1956 -- 1974 ）
人工智能的出现及发展
80 年 代 ， 由 于 专 家 系 统 和 人 工 神 经 网 络 的 新 进 展 ， 人 工 智 能 浪 潮 再 度 兴 起 。1980 年 ， 卡 耐 基 梅 隆 大 学 为 迪 吉 多 公 司 开 发 了 一 套 名 为 X CON 的 专 家 系 统 ，这 套 系 统 当 时 每 年 可 为 迪 吉 多 公 司 节 省 4000 万 美 元 。 XCO N 的 巨 大 价 值 激 发 了 工 业 界 对 人 工 智 能 尤 其 专 家 系 统 的 热 情 。
1982 年 ， 约 翰 · 霍 普 菲 尔 德 提 出 了 一 种 新 型 的 网 络 形 式 ， 即 霍 普 菲 尔 德 神 经 网 络 其 中 引 入 了 相 关 存 储 （ associative memory ） 的 机 制
1986 年 ， 《 通 过 误 差 反 向 传 播 学 习 表 示 》 论 文 的 发 表 ， 使 反 向 传 播 算 法 被 广 泛 用 于 人 工 神 经 网 络 的 训 练 令 80 年 代 后 期 ， 由 于 专 家 系 统 开 发 与 维 护 的 成 本 高 昂 ， 而 商 业 价 值 有 限 ， 人 工 智 能 的 发 展 再 度 步 入 冬 天 。
人 工 智 能 的 第 = 次 浪 潮 （1980 -- 1987）
人工智能的出现及发展
在 数 学 的 驱 动 下 ， 一 大 批 新 的 数 学 模 型 和 算 法 被 发 展 起 来 ， 逐 步 被 应 用 于 解 决 实 陆 何 题 ， 让 科 学 家 看 到 了 人 工 智 能 再 度 兴 起 的 曙 光 。
2012 年 全 球 的 图 像 识 别 算 法 竟 賽 I 巧 VR （ （ 或 ） 中 ， 多 伦 多 大 学 开 发 的 名 层 神 经 网 络 A x N et 取 得 了 冠 军 ， 且 大 幅 超 越 传 统 算 法 的 亚 军 ， 引 起 了 人 工 智 能 学 界 的 震 动 。 从 ， 多 层 神 经 网 络 为 基 础 的 深 度 学 习 被 推 广 到 多 个 应 用 领 域
2016 年 谷 歌 通 过 深 度 学 习 训 练 的 阿 尔 法 狗 （ AlphaGo ） 翟 序 战 胜 围 棋 世 界 冠 军 李 世 石 。
21 世 纪 ， 人 类 迈 入 了 “ 大 数 据 “ 时 代 ， 时 电 脑 芯 片 的 计 算 能 力 高 速 增 长 ， 人 工 智 能 算 法 也 因 取 得 重 大 突 破 。 研 究 人 工 智 能 的 学 者 开 始 引 入 不 同 学 科 的 数 学 工 具 ， 为 人 工 智 能 打 造 更 坚 实 的 数 学 基 础
人 工 智 能 的 第 三 次 浪 潮 （ 2011 · 现 在 ）
人工智能的定义
人脸识别:
根据输入的照片,判断照片的人是谁。
语音识别:
根据人说话的音频信号,判断说话内容。
医疗诊断:
根据输入的医疗影像,判断疾病的成因和性质。
电子商务:
根据用户的购买记录,预测他对什么商品感兴趣,而作出相应推荐。
金融应用:
根据一支股票过去的价格和交易信息,判断它未来的价格走势。
人工智能的核心能力:
根据给定的输入作出判断或预测
人C智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术。
人工智能的应用
part 03
“智能+”未来 | 人工智能的出现及发展 | 人工智能的应用 | 机器学习的方法
人工智能的应用
1、实 时 从 视 频 中 检 测 出 人 和 车 辆
2、自 动 找 到 视 频 中 异 常 的 行 为 ， 并 及 时 发 出 带 有 具 体 地 点 方 位 信 息 的 警
3、自 动 判 断 人 群 的 密 度 和 人 流 的 方 向 ， 提 前 发 现 过 密 人 群 带 来 的 潜 在 危 险 ， 帮 助 工 作 人 员 引 导 和 管 理 人 流 。
安 防 智 能 视 频 分 折 技 术 可 以 代 替 民 警 做 很 多 事 情
人工智能的应用
对 医 学 影 像 进 行 自 动 分 析 技 术 的 研 究 和 应 用 ，可 以 为 医 生 诊 断 提 供 参 考 信 息 ， 有 效 的 减 少 误 诊 和 漏 诊 ·
有 些 新 技 术 还 能 通 过 多 张 医 疗 影 像 建 出 人 体 官 的 三 维 模 型 ， 确 保 医 生 手 术 更 加 精 准 ·
医 疗为 解 决 “ 看 病 难 " 的 何 题 提 供 了 新 的 思 路 。
人工智能的应用-智 能 客 服
随 着 互 联 网 和 屯 子 商 务 的 发 展 ， 咙 们 和 商 家 的 交 流 变 得 越 来 越 多 元 ， 为 了 因 应 这 种 挑 战 ， 很 多 企 业 开 始 引 入 人 工 智 能 技 术 打 造 智 能 客 服 系 统 。
智 能 客 服 可 以 像 人 一 样 和 客 户 交 流 沟 通 ， 进 行 准 确 得 体 且 个 性 化 的 回 应 ， 提 升 客 户 的 体 验 。
对 企 业 来 说 ， 这 样 的 系 统 不 仅 能 够 提 高 回 应 客 户 的 效 率 ， 还 能 自 动 的 对 客 户 的 需 求 和 问 题 进 行 统 计 和 分 折 ， 为 之 后 的 决 策 提 供 数 据 。
人工智能的应用-自动 驾 驶
自 动 驾 驶 汽 车 通 过 多 种 传 感 器 ， 包 括 视 频 摄 像 头 、 驾 驶 环 境 进 行 实 时 感 知 。
智 能 驾 驶 系 统 可 以 对 多 种 感 知 信 号 进 行 综 合 分 析 ， 运 行 。 激 光 雷 达 、 卫 星 定 位 系 统 等 ， 对 实 时 规 划 驾 驶 路 线 ， 控 制 车 子 的
人工智能的应用-工 业 制 造
工 业 制 造 系 统 必 须 变 得 更 加 “ 聪 明 " ， 而 人 工 智 能 则 是 提 升 工 业 制 造 系 统 的 最 强 动
如品 质 监 控 是 生 产 过 程 中 最 重 要 的 环 节 ， 传 统 生 产 线 上 都 安 排 大 量 的 检 测 工 人 用 肉 眼 进 行 质 量 检 测 。 这 种 方 式 不 仅 容 易 漏 检 和 误 判 ， 更 会 给 工 人 造 成 疲 劳 飭 害 。 因 此 很 多 任 务 业 产 品 公 司 开 发 使 用 人 工 智 能 的 视 觉 工 具 ， 帮 助 工 厂 自 动 检 测 出 形 态 各 异 的 缺 陷 ·
声 专 家 系 统 ：
基 于 人 工 定 义 的 规 则 来 回 答 特 定 间 题 （ 局 限 性 声 机 器 学 习 （ machine learning ）
通 过 学 习 （ learning ） 来 获 得 进 行 预 测 或 判 断 的 能 力 ， 这 样 的 方 法 已 经 成 为 人 工 智 能 的 主 流 方 法 。
人 工 智 能 如 何 言 动 做 出 判 断 或 预 测
人工智能从何而来？
机器学习的方法
part 04
“智能+”未来 | 人工智能的出现及发展 | 人工智能的应用 | 机器学习的方法
机器学习的方法
监 督 学 习 ：
要 求 为 每 个 样 本 提 供 预 测 量 的 真 实 值
无 监 督 学 习 ：
不 要 求 为 每 个 样 本 提 供 预 测 量 的 真 实 值
半 监 督 学 习 ：
介 于 监 督 学 习 与 无 监 督 学 习 之 间 再 把 学 到 的 规
从 已 知 数 据 去 学 习 数 据 中 蕴 含 的 规 律 或 判 断 规 则 应 用 新 数 据 井 作 出 判 断 或 预 测 声 方 式
机器学习的方法
可 动 态 变 化 的 状 态 (state ）
可 选 取 的 动 作 （ action ）
可 以 和 决 策 主 体 进 行 交 互 的 环 境 （ environment ）
回 报 (reward) 规 则
令 在 行 动 中 学 习
在 机 器 学 习 的 实 际 应 用 中 ， 还 会 遇 到 另 一 种 类 型 的 何 题 ：
利 用 学 习 得 到 的 模 型 来 指 导 行 动 比 如 下 棋 ， 时 关 注 的 不 是 某 个 判 断 是 否 准 确 ， 而 是 行 动 过 程 中 能 否 带 来 最 大 效 益 ， 又 称 为 强 化 学 习 强 化 学 习 模 型 结 梅
小结
人工智能这一新兴科技正在改变我们的世界并影响着我们的生活,但这仅仅只是个开始,人工智能过去的发展为我们展现了一个令人激动的前景,这个更美好的时代需要我们共同努力去创造。
人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的学科,通过几十年的努力,人工智能已经获得了长足的发展,且在多个行业得到了成功的应用。
未来已来
只是尚未普及

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