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(共53张PPT)
第三单元 第5课
走向未来
清华版（中学）
通
1
学习目标
3
新知讲解
5
拓展延伸
7
板书设计
2
新知导入
4
课堂练习
6
课堂总结
课后作业
8
01
教学目标
（1）认识人工智能未来的发展方向，包括通用人工智能和跨学科融合等趋势。
（2）了解类脑计算、具身智能、价值观对齐和超级智能等前沿研究方向及其面临的挑战。
02
新知导入
思考1——当前人工智能已经取得了哪些重大进展？
当前AI已在多个领域取得突破，如自然语言处理（ChatGPT）、计算机视觉（自动驾驶）、医疗诊断（AI辅助影像分析）和科学研究（预测蛋白质结构）。
02
新知导入
思考2——人工智能未来将如何发展
AI将向更通用化、自主化发展，实现多模态融合（文本+图像+视频），并深入垂直领域（如教育、农业、制造业）。
02
新知导入
思考3——人工智能对未来会产生什么样的影响
积极影响 ：提升生产力（自动化）、加速科研（数据驱动）、改善生活（个性化医疗）。
潜在挑战 ：就业结构调整、数据隐私问题、伦理与监管需求。
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
人工智能的两个发展方向
（1）通用人工智能。
（2）与基础学科的交叉融合。
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
通用人工智能（AGI）的定义
AGI指在多种任务上达到或超越人类水平的智能，具备广泛的认知、学习和解决问题的能力。
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
01
早期
马文 闵斯基的乐观预期
02
长期
直到 2019 年前仍进展有限
03
重大转变
通用人工智能（AGI）的发展历程
以 GPT 为代表的大语言模型出现后带来重大转变
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
《2001：太空漫游》中的HAL9000系统
电影设定了一个具备语言交流、决策支持和情绪感知能力的全能AI，展现了人类对通用人工智能的早期想象。
《2001：太空漫游》海报
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
大语言模型：通往通用人工智能（AGI）的三重突破
（1）多任务处理 ：ChatGPT统一处理问答、翻译等任务。
（2） 自然语言交互 ：用户用日常语言描述，AI理解并执行。
（3） 推理能力进化 ：大模型持续提升逻辑能力，适应新场景。
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
大语言模型与AGI的渐进之路
尽管大模型（如GPT-4）能否最终实现通用人工智能尚无定论，但其持续增强的多任务处理、复杂推理和泛化能力，正逐步逼近通用智能的边界。
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
人工智能与其他学科融合
天文学等学科积累的海量数据已远超人类处理能力，需借助AI解决复杂度问题。
双筒望远镜
天眼fast
大型望远镜组
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
人工智能与其他学科融合
AI在数据处理中的核心优势
AI通过高速分析海量数据和跨源整合，显著提升天文发现的精度与新规律挖掘能力。
天文图片原图
人工智能去噪后的结果
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
人工智能与其他学科融合
AI驱动的学科突破
通过长期监测、跨台站数据关联，AI助力发现新天文现象，推动基础科学从“假设驱动”转向“数据驱动”。
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
人工智能与其他学科融合
AI赋能多学科研究
人工智能通过快速学习历史数据，在生物、医学、化学等领域展现出专家级分析能力，辅助或部分替代人类专家工作。
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
人工智能与其他学科融合
AI驱动发现新规律
AI已能提出数学猜想并参与证明（如DeepMind的矩阵乘法优化），未来或拓展至物理、化学等学科，自主发现新规律。
03
新知讲解
1
人工智能的发展方向
人工智能与其他学科融合
对人类社会的影响
AI若实现跨领域知识创新，将加速科学突破与技术应用，重塑科研范式并推动生产力跃升。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
人工智能的研究方向：
（1）类脑计算。
（2）具身智能。
（3）价值观对齐。
（4）超级智能。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
1、类脑计算
（1）传统AI的能耗瓶颈
当前基于计算机的AI依赖高算力硬件，训练与推理能耗极高（如GPT-3单次训练耗电相当于120个家庭年用电量），制约技术普及。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
1、类脑计算
（2）人脑能效的启发
人脑以极低功耗（≈20瓦，类电灯泡）实现高效智能，推动“类脑计算”研究，旨在模拟生物神经网络结构以降低能耗。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
1、类脑计算
（3）类脑计算的突破
IBM的TrueNorth、清华“天机”等摒弃指令执行（CPU）与数据存储（内存）分离的冯·诺依曼模式，用神经网络代替指令执行系统，极大节约了能量开销。
清华大学“天机” 类脑芯片及用天机控制的“自行”车
IBM的类脑芯片
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
1、类脑计算
（4）技术挑战与局限
类脑芯片目前仅适用于特定任务，且大模型（如GPT-4）的庞大规模尚未适配神经形态硬件，需进一步探索电路压缩方法。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
1、类脑计算
（5）未来能源与技术协同
OpenAI等机构提出“核聚变+类脑计算”双轨路径：核聚变解决能源供给，类脑架构优化计算效率，共同支撑AI可持续发展。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
2、具身智能
（1）具身智能的定义与目标
具身智能通过赋予AI实体身体，使人工智能能与物理世界直接交互，实现对物理世界的直接干预，比如火场救灾,战场杀敌,深海潜航,星际探索等。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
2、具身智能
（2）具身智能的核心优势
通过身体与环境的互动，AI可自主生成学习信号，实现“感知-行动-学习”闭环，迈向自主学习。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
央视春晚机器人都可以扭秧歌了，那真正的具身智能离我们还有多远？
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
2、具身智能
（3）发展挑战与未来展望
尽管实验机器人已初步展现探索能力，但实现完全自主的具身智能仍需突破硬件灵活性、实时决策算法等瓶颈，预计需长期技术积累。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
3、价值观对齐
（1）AI超越人类能力的必然性
随着技术进步，AI在多数任务上的表现将超越人类，但需解决“人机价值观对齐”问题。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
3、价值观对齐
（2）人类反馈强化学习
通过可视化AI决策逻辑和人类反馈强化学习，确保AI行为透明且符合伦理规范。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
3、价值观对齐
（3）人类反馈的局限性
当AI生成内容的专业性超出人类判断能力时，传统RLHF方法失效，导致学习信号缺失。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
3、价值观对齐
（4）学习信号的新思路
探索自动化评估指标、多专家协同评分、对抗训练生成反例等方法，替代部分人类反馈。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
3、价值观对齐
（5）未来研究方向
开发“超人类评估”框架，结合AI自我反思、社会共识机制（如群体投票），构建可持续的AI进化路径。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
4、超级智能
（1）超级智能的定义与潜在能力
超级智能指在所有领域超越人类水平的AI系统，具备自主学习、复杂决策及跨领域泛化能力，其发展可能颠覆现有社会结构。
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
思考
超级智能会带来哪些风险？
03
新知讲解
2
人工智能的研究方向
4、超级智能
（2）安全治理的应对策略
通过立法（如欧盟《人工智能法案》）与技术约束（如可解释AI、熔断机制）确保超级智能的透明性、可控性，平衡创新与安全。
03
新知讲解
3
人工智能价值与意义
（1）人工智能的价值 ：通过提升效率、突破认知，推动社会生产力与生活质量的跃升。
（2）人工智能的意义 ：改变人类解决问题的方式（如数据驱动决策），同时使伦理、法律与社会结构发生适应性进化。
03
新知讲解
4
总结
1、AI技术的未来发展方向
人工智能将向通用智能演进，并与基础学科深度融合，推动生产力革命性提升。
03
新知讲解
4
总结
2、技术瓶颈的突破路径
聚焦三大方向：降低能耗、实现具身交互、优化价值观对齐。
03
新知讲解
4
总结
3、伦理与社会影响的核心关切
需构建AI治理框架，解决隐私、安全、就业等挑战，确保技术发展符合人类整体利益。
03
新知讲解
4
总结
4、技术发展的终极目标
通过可控、安全的AI技术，最大化社会福祉（如医疗突破、教育公平），避免技术滥用风险。
03
新知讲解
思
考
与
讨
论
1、若超级智能能解决全球性问题（如气候变暖），但可能失控，是否应继续研发？
（1） 收益优先 ：超级智能或能解决人类存续级问题（如气候危机），暂停研发可能错失机遇。
（2） 风险可控 ：通过“熔断机制+全球监管”限制其能力边界，确保技术透明性与可中断性。
（3） 替代路径 ：同步开发“弱超级智能”（能力受限版本），平衡效用与安全。
04
课堂练习
一、判断题。
1、类脑芯片已能完全替代传统GPU训练大模型。（ 　）
2、身智能需要AI具备与物理环境交互的能力。 （ 　）
3、RLHF方法完全依赖机器自动生成反馈信号。 （ 　）
4、超级智能的发展无需考虑伦理问题。 （ 　）
5、AI在天文学中仅用于数据存储。 （ 　）
×
√
×
×
×
04
课堂练习
二、选择题
1、以下哪项不是类脑计算的优势？（ ）
A. 低功耗 B. 高并行计算 C. 通用性强 D. 模拟生物机制
2、具身智能的主要挑战是？ （ ）
A. 数据不足 B. 硬件灵活性不足 C. 算力需求低 D. 仅适用于文本任务
3、价值观对齐的核心目标是？ （ ）
A. 提升AI计算速度 B. 确保AI行为符合人类伦理 C. 降低硬件成本 D. 增加模型参数量
4、超级智能的治理策略不包括？ （ ）
A. 立法约束 B. 可解释AI技术 C. 完全禁止研发 D. 熔断机制
5、AI与天文学融合的主要作用是？ （ ）
A. 替代望远镜 B. 处理海量数据并发现新天体 C. 制造航天器 D. 预测地球天气
C
B
B
C
B
04
课堂练习
三、填空题
1、类脑计算 通过模拟____ ____结构实现高能效计算，如IBM的TrueNorth芯片。
2、 具身智能 的核心是让AI通过____ ____ 与环境互动，实现自主学习。
3、 价值观对齐 中， ____ ____ 方法通过人类反馈引导AI行为符合伦理。
4、欧盟《人工智能法案》针对____ ___ _制定了严格监管要求。
5、 超级智能 指在所有领域超越人类水平的AI，其潜在风险包括____ ____ 。
生物神经网络
物理身体
强化学习
高风险AI系统
不可预测后果
05
拓展延伸
1、神经形态硬件
英特尔Loihi芯片 通过脉冲神经网络（SNN）模拟生物神经元放电机制，实现低功耗、高并行的类脑计算，适用于实时学习和自适应任务。
05
拓展延伸
2、脑机接口与AI
Neuralink通过植入柔性电极阵列实时捕捉大脑神经信号，结合AI算法解码与反馈，实现人脑与计算机的双向思维交互。
05
拓展延伸
3、量子AI融合
量子比特通过并行计算加速矩阵运算 ，显著提升机器学习训练效率，突破经典计算瓶颈。
06
课堂总结
1
人工智能的发展方向
2
人工智能的研究方向
3
人工智能价值与意义
4
完成课堂练习
5
进行相关知识拓展
1
2
3
4
5
走向未来
07
板书设计
走向未来
1、人工智能的发展方向
2、人工智能的研究方向
3、人工智能价值与意义
4、完成课堂练习
5、进行相关知识拓展
课后作业。
1、选择一类脑计算或具身智能的案例（如清华“天机”芯片），分析其技术原理与社会价值。
08
课后作业
1、选择一类脑计算或具身智能的案例（如清华“天机”芯片），分析其技术原理与社会价值。
（1）技术原理 ：融合脉冲神经网络（SNN）与传统神经网络（ANN），通过事件驱动计算实现高能效（功耗降低10倍），支持多任务实时处理（如无人自行车避障）。
（2） 社会价值 ：推动AGI发展，突破单一任务限制；赋能自动驾驶、机器人等产业落地；低功耗特性助力绿色AI（如数据中心节能）。
https://www.21cnjy.com/recruitment/home/fine

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