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weixin_39821746 2023-03-19 09:00:09
计算思维与 智能 计算基础 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第1页。 第9章 人工智能基础 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第2页。 本章主要内容 1.人工智能概述 2.人工智能的研究领域 3.人工智能的典型应用案例 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第3页。 1.人工智能概述 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是20世纪50年代中期兴起的一门边缘学科,是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,是在计算机科学、自动化、控制论、信息论、仿生学、神经心理学、生物学、哲学、语言学等多学科基础上研究发展起来的交叉学科。 1.1 人工智能的概念和判定 1.2 人工智能的发展历程 1.3 人工智能的主流研究学派 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第4页。 1.1 人工智能的概念和判定 人工智能的概念 智能指学习、理解并用逻辑方法思考事物,以及应对新的或者困难环境的能力。智能分为自然智能和人工智能。 人工智能就其本质而言就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,也称为机器智能(Machine Intelligence),其主要是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、且能思维、会学习并能在诸多变化情况下去解决面临的各种实际问题的一门学科。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第5页。 1.1 人工智能的概念和判定 人工智能的判定——图灵测试 "图灵测试"是由计算机、被测试者和提问者组成。测试过程如下: 计算机与被测试者分开回答提问者提出的同一问题; 将计算机和被测试者的答案告诉提问者; 若提问者无法区别出答案是由计算机给出的答案还是被测试者给出的答案,那么就认为计算机与人的智力相当。 艾伦·图灵 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第6页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能的发展大致可归纳为形成及第一个高峰、第一次低谷、第二个高峰、第二次低谷、稳步发展期和蓬勃发展期等阶段。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第7页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能形成及第一个高峰(1956年至20世纪60年代末) 1956年达特茅斯会议参会者 1956年夏,在美国达特茅斯学院召开了一次关于机器智能的问题的学术研讨会,会上经麦卡锡提议正式采用了"人工智能"这一术语,这次会议标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第8页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能形成及第一个高峰(1956年至20世纪60年代末) 在机器学习方面,Rosenblatt于1957年研制成功了感知机,推动了连接机制的研究; 在模式识别方面,Roberts于1965年编制出了可分辨积木构造的程序; 在人工智能语言方面,麦卡锡于1960年研制出了人工智能语言LISP,成为建造专家系统的重要工具。 1969年成立的国际人工智能联合会议(International Joint Conferences On Artificial Intelligence, IJCAI)则是人工智能发展史上的重要里程碑,其标志着人工智能这门学科已经得到了世界的认可,掀起了人工智能发展的第一个高峰。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第9页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能第一次低谷( 20世纪60年代中至70年代中) 人工智能如其他新兴学科一样,其发展也并非一路平坦。在形成及第一个高峰期和后面的第二个高峰期之间,交叠存在一个人工智能的暗淡期。由于当时对人工智能的未来做出过高的预言,而这些预言的失败,最终给人工智能的声誉造成重大伤害。比如对于机器翻译的研究就比原先想象的要困难,若缺乏足够的专业知识,就会无法正确处理语言,以致产生错误的翻译。因此,当时多个国家就中断了对大部分机器翻译项目的资助。同样,连在人工智能研究方面颇有影响的IBM也被迫取消了该公司的所有人工智能研究。接二连三的失败和预期目标的落空,使人工智能的发展走入第一个低谷。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第10页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能第二个高峰( 20世纪70年代初至80年代中) 费根鲍姆研究小组从1965年起开始研究专家系统,并于1968年成功研究出第一个专家系统DENDRAL(用于帮助化学家判断某待定物质的分子结构),随后又开发出MYCIN医疗专家系统(用于抗生素药物治疗)。 费根鲍姆于1977年在第五届国际人工智能联合会议上提出了"知识工程"的概念,人工智能的研究又迎来了以知识为中心的发展 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87504737?utm_source=bbsseo
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计算思维智能 计算基础计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第1页。 第9章 人工智能基础计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第2页。 本章主要内容 1.人工智能概述 2.人工智能的研究领域 3.人工智能的典型应用案例 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第3页。 1.人工智能概述 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是20世纪50年代中期兴起的一门边缘学科,是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,是在计算机科学、自动化、控制论、信息论、仿生学、神经心理学、生物学、哲学、语言学等多学科基础上研究发展起来的交叉学科。 1.1 人工智能的概念和判定 1.2 人工智能的发展历程 1.3 人工智能的主流研究学派 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第4页。 1.1 人工智能的概念和判定 人工智能的概念 智能指学习、理解并用逻辑方法思考事物,以及应对新的或者困难环境的能力。智能分为自然智能人工智能人工智能就其本质而言就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,也称为机器智能(Machine Intelligence),其主要是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、且能思维、会学习并能在诸多变化情况下去解决面临的各种实际问题的一门学科。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第5页。 1.1 人工智能的概念和判定 人工智能的判定——图灵测试 "图灵测试"是由计算机、被测试者和提问者组成。测试过程如下: 计算机与被测试者分开回答提问者提出的同一问题; 将计算机和被测试者的答案告诉提问者; 若提问者无法区别出答案是由计算机给出的答案还是被测试者给出的答案,那么就认为计算机与人的智力相当。 艾伦·图灵 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第6页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能的发展大致可归纳为形成及第一个高峰、第一次低谷、第二个高峰、第二次低谷、稳步发展期和蓬勃发展期等阶段。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第7页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能形成及第一个高峰(1956年至20世纪60年代末) 1956年达特茅斯会议参会者 1956年夏,在美国达特茅斯学院召开了一次关于机器智能的问题的学术研讨会,会上经麦卡锡提议正式采用了"人工智能"这一术语,这次会议标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第8页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能形成及第一个高峰(1956年至20世纪60年代末) 在机器学习方面,Rosenblatt于1957年研制成功了感知机,推动了连接机制的研究; 在模式识别方面,Roberts于1965年编制出了可分辨积木构造的程序; 在人工智能语言方面,麦卡锡于1960年研制出了人工智能语言LISP,成为建造专家系统的重要工具。 1969年成立的国际人工智能联合会议(International Joint Conferences On Artificial Intelligence, IJCAI)则是人工智能发展史上的重要里程碑,其标志着人工智能这门学科已经得到了世界的认可,掀起了人工智能发展的第一个高峰。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第9页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能第一次低谷( 20世纪60年代中至70年代中) 人工智能如其他新兴学科一样,其发展也并非一路平坦。在形成及第一个高峰期和后面的第二个高峰期之间,交叠存在一个人工智能的暗淡期。由于当时对人工智能的未来做出过高的预言,而这些预言的失败,最终给人工智能的声誉造成重大伤害。比如对于机器翻译的研究就比原先想象的要困难,若缺乏足够的专业知识,就会无法正确处理语言,以致产生错误的翻译。因此,当时多个国家就中断了对大部分机器翻译项目的资助。同样,连在人工智能研究方面颇有影响的IBM也被迫取消了该公司的所有人工智能研究。接二连三的失败和预期目标的落空,使人工智能的发展走入第一个低谷。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第10页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能第二个高峰( 20世纪70年代初至80年代中) 费根鲍姆研究小组从1965年起开始研究专家系统,并于1968年成功研究出第一个专家系统DENDRAL(用于帮助化学家判断某待定物质的分子结构),随后又开发出MYCIN医疗专家系统(用于抗生素药物治疗)。 费根鲍姆于1977年在第五届国际人工智能联合会议上提出了"知识工程"的概念,人工智能的研究又迎来了以知识为中心的发展
人工智能 伍泰霖 2017.04 Artificial Intelligent 人工智能PPT全文共39页,当前为第1页。 主要 内容 1 2 3 4 第一部分 概述 第二部分 发展历史 第四部分 发展争议 第三部分 发展成果 人工智能PPT全文共39页,当前为第2页。 1 ONE 第一部分 概述 人工智能PPT全文共39页,当前为第3页。 人工智能概述 人工智能PPT全文共39页,当前为第4页。 5 AI 的 学 科 位 置 AI是一门新兴的边缘学科,是自然科学与社会科学的交叉学科 AI的交叉包括:逻辑、思维、生理、心理、计算机、电子、语言、自动化、光、声等 AI的核心是思维智能,构成了自己独特的学科体系 AI的基础学科包括:数学(离散、模糊)、思维科学(认知心理、逻辑思维学、形象思维学)和计算机(硬件、软件)等 自然科学 社会科学 哲学 数学 交叉学科 系统科学 思维科学 人体科学 人工智能 基础学科 指导学科 人工智能PPT全文共39页,当前为第5页。 6 与脑科学的交叉研究脑科学 脑科学:又称神经科学,其目的是要认识脑、保护脑和创造脑。 美国神经科学学会的定义:神经科学是为了了解神经系统内分子水平、细胞水平及细胞间的变化过程,以及这些过程在中枢的功能、控制系统内的整合作用所进行的研究。 脑的涵义:从狭义方面,脑是指中枢神经系统,有时特指大脑;从广义方面,脑可泛指整个神经系统。人工智能是从广义角度来理解脑科学的,因此它涵盖了所有与认识脑和神经系统有关的研究。 人脑是自然界中最复杂、最高级的智能系统:主要表现在人脑是由巨量神经元经其突触的广泛并行互联所形成的一个巨复杂系统。 现代脑科学的基本问题主要包括: (1) 揭示神经元之间的连接形式,奠定行为的脑机制的结构基础;(2) 阐明神经活动的基本过程,说明在分子、细胞到行为等不同层次上神经信号的产生、传递、调制等基本过程;(3) 鉴别神经元的特殊细胞生物学特性;(4) 认识实现各种功能的神经回路基础;(5) 解释脑的高级功能机制等。 脑科学是人工智能基础:研究的任何进展,都将会对人工智能的研究起到积极的推动作用,因此人工智能应该加强与脑科学的交叉研究,以及人类智能与机器智能的集成研究。 人工智能PPT全文共39页,当前为第6页。 7 与认知科学的交叉研究认知科学 认知:可一般地认为是和情感、动机、意志相对应的理智或认识过程,或者是为了一定的目的,在一定的心理结构中进行的信息加工过程。美国心理学家浩斯顿(Houston)等人把认知归纳为以下5种主要类型: (1) 认知是信息的处理过程; (2) 认知是心理上的符号运算; (3) 认知是问题求解; (4) 认知是思维; (5) 认知是一组相关的活动,如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成及语言使用等。 认知科学:认知科学(亦称思维科学)是研究人类感知和思维信息处理过程的一门学科,其主要研究目的就是要说明和解释人类在完成认知活动时是如何进行信息加工的。 认知科学也是人工智能的重要理论基础,对人工智能发展起着根本性的作用。认知科学涉及的问题非常广泛,除了像浩斯顿提出的知觉、语言、学习、记忆、思维、问题求解、创造、注意、想象等相关联活动外,还会受到环境、社会、文化背景等方面的影响。 从认知观点看,AI应同时开展对逻辑思维、形象思维和灵感思维的研究 人工智能PPT全文共39页,当前为第7页。 8 智能模拟的方法和技术研究(1/2) 机器感知 就是要让计算机具有类似于人的感知能力,如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉 机器视觉(或叫计算机视觉):就是给计算机配上能看的视觉器官,如摄像机等,使它可以识别并理解文字、图像、景物等 机器听觉(或叫计算机听觉):就是给计算配上能听的听觉器官,如话筒等,使计算机能够识别并理解语言、声音等。 机器感知相当于智能系统的输入部分。 机器感知的专门的研究领域:计算机视觉、模式识别、自然语言理解 机器思维计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工 逻辑思维 形象思维 灵感思维 人工智能PPT全文共39页,当前为第8页。 9 智能模拟的方法和技术研究(2/2) 机器学习 让计算机能够像人那样自动地获取新知识,并在实践中不断地完善自我和增强能力。 机器学习方法:机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和连接学习等 机器行为 让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力,如走、跑、拿、说、唱、写画等。 相当于智能系统的输出部分。 智能系统与智能机器 无论是人工智能的近期目标还是远期目标,都需要建立智能系统或构造智能机器 需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究 人工智能PPT全文共39页,当前为第9页。 10 AI研究中的不同学派不同学派 符号主义学派

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