资源简介

(共23张PPT)
第5单元
数据分析与人工智能
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创造机器智能的想法从何而来？
第一站 布莱切利
第二次世界大战期间英国的情报中心（位于剑桥大学和牛津大学之间）。
1939年这里召集了英国最聪明的年轻人，包括27岁的数学天才阿兰·图灵。
其主要任务是打败德军的超级密码机——恩尼格码机
精妙在于：即使每次按下同一个键，出来的字母都会有所不同，每次加密都会有变化，一共能产生1.59亿种可能性
制造一台更强大的机器
仿制的“炸弹机”
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创造机器智能的想法从何而来？
机器能思考吗？
如果一台机器能够与人类对话而不被辨别出其机器的身份，那么这台机器则具备智能，这就是著名的“图灵测试”
1946年，世界上第一台通用计算机 恩尼亚克（ENIAC） 诞生了，速度是机电式计算机的一千倍，人工计算的二十万倍。
图灵
奠定了现代计算机的基础和人工智能的雏形，被称作“计算机之父”和”人工智能之父“
为了纪念他，计算机界的最高奖项被命名为“图灵奖”
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第二站 达特茅斯会议
1956年，在达特茅斯聚集了一群天才，思考图灵提出的问题，首次提出了人工智能这一术语。
利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，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）》
弱人工智能：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。
强人工智能：真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器。
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第三站 人机博弈历史
1997年，一次轰动的人机大战再次让人工智能进入公众的视线
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。
机器学习的首次应用
“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。
超级计算机“深蓝”
国际象棋世界冠军
卡斯帕罗夫
使用知识库搜索和机器学习结合的方法，来进行每一步的决策，它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱的启发式搜索上。
机器学习：运用算法来分析数据，从中学习、测定或预测现实世界的某些事情。
plane.exe
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搜索：根据问题的实际，不断寻找可利用的知识，构造一条推理路线解决问题的过程。
盲目搜索：按预定的控制策略进行搜索，而不考虑问题本身特性的搜索，一般适用于求解比较简单的问题。
启发式搜索：它在搜索过程中加入估价函数等启发信息，不断自动调整搜索方向，加速求解进程。
启发式搜索
启发式搜索
路径规划也是启发式搜索的一种典型应用，如卫星定位、无人驾驶汽车等。
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第三站 人机博弈历史
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。
沃森，经过4年秘密培训，2011年向北美热播的智力问答节目《危险边缘》宣战，对战节目历史上赢得奖金最多的人类选手，沃森存储了百科全书等数百万份资料，对沃森来说，挑战不仅是搜索知识，更难的是理解出题者的问话。是一套具有理解、推理、学习能力的人工智能系统。
深蓝通过编程仅靠蛮力看到所有的可能性，国际象棋的走法可能性数量虽多，那一台计算机基本上可以全部搞定。但对于围棋，计算机就搞定不了，围棋布局走法的可能性，要比宇宙中的原子数量还多。
Alphago有两个大脑，一个负责预测落子的最佳概率，一个作整体的局面判断，支撑这款围棋程序的是谷歌的超级服务器集群，让它威力无边的是一种名为深度学习的人工智能算法
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那些具有“智慧”的机器人能战胜人类，是因为它们的“脑”中存储了大量的优秀算法。
“阿尔法围棋”的核心系统属于基于神经网络的深度学习，即模拟人脑神经网络，通过大量数据分析学习了三千万盘职业棋手的棋谱，再通过增强学习的方法自我博奕，寻找比基础棋谱更多的打点来击败对手。
揭秘人工智能算法
1、初探关键算法
深度学习是一种人工智能技术，让机器进行训练，是一个多层神经网络
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神经网络
神经网络是目前人工智能领域的研究热点之一，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行并行信息处理的算法模型。
人工神经网络无须事先确定反映输入、输出之间映射关系的数学方程，它通过自身的训练，学习某种规则，最终在给定输入时得到最接近期望输出的结果。
BP(back propagation)神经网络是目前应用最广泛的的算法，它是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，结构如下图所示。
算法由信息的正向传递与误差的反向传播两部分组成，它们由可修正的权值互连。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐藏层逐层计算传向输出层，当前层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回来，修改各层神经元的权值直至达到期望目标。
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神经元芯片
智能机器要走向实用化，必须想办法解决能效问题。为日益兴起的神经网络量身定制一款高效能的芯片。
神经元这一名称是为了表明正确的网络控制机制和人脑是极为相似的。
用硬件直接“绘制”大脑的结构。将几百万个神经元连接在一起，每个神经元都能通过位数众多的路径向其他的神经元发送信息。
在研究各类人工智能软件时， 我们经常抱怨“ 电脑太慢了！ ”“ 手机内存太小了＂ ， 我们总会感觉机器性能跟不上软件需求。算法对硬件的依赖到底有多大？
神经元芯片是一个带有多个处理器、读写/只读存储器（RAM和ROM）以及通信和I/O接口的单芯片系统。
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神经元芯片
2016年中国科学院计算技术研究所发布了寒武纪神经元芯片，用硬件直接＂绘制” 大脑的结构。它采用专门的硬件神经元，并将几百万个神经元连接在一起，使每个神经元都能通过位数众多的路径向其他的神经元发送信息。实验表明，该芯片的速度是普通中央处理器(CPU)的1000倍。
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回顾人类与人工智能的几次对战，可以感受到人工智能技术的飞速发展。
请搜集相关信息，并完善下表。
时间 机器 对战实录
1996 深蓝（Deep Blue） 战胜国际象棋世界冠军加里 卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）
2011 沃森（IBM Waston） 在综艺节目《危险边缘》中战胜了最高奖金得主和连胜纪录保持者
2016 阿尔法围棋（AlphaGo）
2017 准星数学高考机器人 （AI-MATHS）
2017 Aidam智能教育机器人
2018 状元（Champion）AI机器人
战胜世界围棋冠军李世石
在单独的考场进行高考数学考试，考场内服务器切断外部网络连接，在公证机构和媒体的“监考”之下，仅凭自身的人工智能程序解题，通过打印机输出答案。高考机器人将在两个小时的考试时间内，同时作答多份试卷。
通过现场直播的方式与6名高考状元同台PK，分别解答2017年高考数学试题，完成包括客观题和主观题在内的整张试卷，并按照评分标准得出最终成绩。
挑战高考作文，并击败了数位作家。
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人工智能、机器学习、深度学习之间的关系
（1）机器学习
（2）将知识库搜索与机器学习结合
（3）深度学习
计算机学会“思考”的三个阶段：
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功能 人工智能体现形式
儿童及病人陪伴 健康伴侣机器人、聊天机器人、家政机器人、智能家居
搬家公司重体力劳动 搬家机器人、物流机器人
环境测试 水下机器人、特种极限机器人、矿业机器人
虚拟现实、增强现实、混合现实 VR一体机
自动驾驶 自动驾驶汽车
工业制作 焊接机器人、喷涂机器人、加工机器人
无人机救援 无人直升机、无人飞艇
智能终端 智能手机、智能手表、智能手环
人工智能应用
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人工智能的应用
结合信息感知、信息表示与形成、智能推理、智能决策、智能执行与信息输出的一般过程，人工智能领域的关键技术目前主要包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、生物特征识别、虚拟现实与增强现实等。
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人工智能的应用——语音技术
语音采集
② 语音识别
③ 语义理解
④ 语音合成
语音交互的原理是什么？
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人工智能的应用——图像识别技术
如何识别狗的品种？
采集特征
特征库对比
识别狗品种
输入
判断
阿拉斯加
哈士奇
输出狗品种
输出
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人脸考勤
设置识别参数：年龄、性别、是否戴眼镜、人种、情绪等。
人工智能的应用——图像识别技术
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人工智能的应用——自然语言处理
利用计算机技术实现一种自然语言到另外一种自然语言的翻译。
机器翻译
利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并回答相关问题。
语义理解
让计算机像人类一样用自然语言与人交流
问答系统
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是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具备采集、处理、交换信息等功能，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。
它属于人工智能的神经末梢，用于感知外界环境，未来高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化将是智能传感器的发展趋势。
智能传感器
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1. 了解人工智能技术的相关概念与应用领域。
2. 了解人工智能技术的发展趋势。
3. 认识人工智能在信息社会中的重要作用。
课堂小结
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课后思考
思考：
机器人的感知能力远远超过人类，当机器人有了意识，我们的世界会怎样？
当机器人有了意识，在法律上机器人是人还是机器？
如果把有强大知识数据或能完成强大功能的智能机械装置植入人体，人类会怎样？
THANK four watching

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