人工智能工具处理信息课件

信息加工与处理计算机加工信息的类型

A、基于大众工具软件的人性化信息加工。B、基于程序设计的自动化信息加工C、基于人工智能技术的智能化信息加工。4.2用智能工具处理信息4.2.1认识智能信息处理工具及作用返回4.2.1认识智能信息处理工具及作用返回工业机器人服务机器人军用机器人教育机器人4.2.1认识智能信息处理工具及作用娱乐机器人返回仿真机器人火星机器人焊接机器人插秧机器人4.2.1认识智能信息处理工具及作用返回智能处理工具与一般处理工具的异同点一般处理工具:处理的问题有固定算法，处理过程是重复计算的过程，最终得到一个确定的结果。如汉诺塔问题，求方程组的解，加密解密程序。智能处理工具:处理的问题是不确定、非结构的、没有固定算法的，处理过程是推理控制的过程，最终结果不太确定。如手写汉字的识别率还不足100%，但已具有实用价值。都是通过计算机程序来实现的。相同点：不同点：4.2.1认识智能信息处理工具返回人工智能模式识别自然语言理解自动程序设计智能代理机器证明专家系统人工神经网络……4.2.2了解信息智能处理的方式人工智能（AI）：是以探索和模拟人类智能活动为基本目标而设计出类似人的某些智能的自动机器的科学。

返回一、模式识别是利用计算机对物体、图片、文字、符号、声音等进行自动识别的技术。模式识别的研究范畴有：文字识别、指纹识别、声音语言识别、照片图片分析、声音信号和地震信号分析、化学模式识别等。4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用

——模式识别返回文字识别（手写识别练习）4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用

——模式识别任务一：逍遥笔的使用返回4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用

——模式识别返回1、逍遥笔输入汉字的工作流程手写汉字信息读入预处理笔画识别显示汉字特征匹配特征库4.2用智能工具处理信息影响手写输入识别率的因素1、字迹工整程度

2、形似字数目及常用程度

3、字体笔画数目4、笔划笔顺

等等。。。

教师演示操作手写板软件输入文字⑵指纹识别

利用指纹来鉴定人的身份，可以克服证件、签字、照片、密码、钥匙、印鉴等容易假冒、丢失、遗忘等缺点。

如：指纹签到。

指纹识别结合生物扫描技术，可以识别指纹的平面图像特征，可以对指纹表皮下的毛细血管的分布特征以及手指的三维图像特征进行识别。指纹识别4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用

——模式识别返回(3)光学字符识别（OCR技术）

在邮件的自动分拣中，可以使用OCR和光学条码识别、人工辅助识别等手段相结合来完成邮政编码的阅读。4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用

——模式识别任务二：扫描仪输入文字OCR字符识别的操作步骤：

1.将需要识别的内容扫描成图片

2.将扫描好的图片进行版面分析

3.分析完后进行文字识别

4.识别完成后导出返回OCR技术应用返回

(4)语音识别（如：Office语音识别工具、语音输入王）

工作原理：首先在计算机中存放所有字词的读音，建立一个样本数据库，然后通过话筒将用户说话的声音输入计算机；计算机将输入的声音和数据库中的所有声音样本逐一进行对照，找出最接近的声音样本，最终确定输入的声音是哪些字或词。4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用

——模式识别返回※百度、google一类的全文搜索引擎里面的一个“机器人”程序，不停的从一个网站到另一个网站，自动识别各网页内容，并根据内容自动建立索引数据库，供我们查找信息，这一过程就是自然语言处理技术的应用。4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用

—自然语言理解返回

研究如何使计算机能够理解和生成自然语言的技术。自然语言的理解过程可分为三个层次：

语法分析

句法分析

语义分析二、自然语言理解4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用

—自然语言理解任务三：双向翻译对照应用Word、金山快译、金山词霸、问道、谷歌语言工具其中两种翻译的准确度

推荐在word中翻译：如《再别康桥》轻轻的我走了，正如我轻轻的来；我轻轻的招手，作别西天的云彩。

GentlyIwent,asIgentlyto;Igentlywaving,rosyclouds.GentlyIwent,asIgentlyto;Igentlywaving,rosyclouds.轻轻地我走了，正如我轻轻地到；我轻轻地招手，作别西天的云彩。返回1、机器翻译4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用

—自然语言理解任务四：与机器人对话㈠打开QQ，加615050000为好友，尝试与其交流。

①你觉得与你对话的机器人朋友聪明吗？

□很聪明□一般聪明□很笨

②在对话的过程是否出现过答非所问的现象：

□是□否思考出现答非所问的原因？返回2、聊天机器人计算机博弈

如：国际象棋、中国象棋、围棋、五子棋、跳棋三、人工智能的其他应用领域：4.2.2了解信息智能处理的方式及基本应用返回智能代理技术

如：Office助手、瑞星杀毒中的狮子智能家电电器、车辆导航系统、智能游戏程序、智能手术刀3、翻译系统输入待翻译的源语言文本确定对应单词确定语法结构翻译输出翻译后的目标语言文本单词库语法库机器翻译的工作流程2、网络与机器人对话包含三个部分：语言理解、思考和语言生成4.2.3了解智能信息处理工具的工作原理1、模式识别技术的一般过程样本采集信息的数字化预处理数据特征的提取与标准模式进行比较分类识别返回智能技术发展快，其视觉、触觉、声觉等人工智能技术已在航天、汽车工业中广泛应用。极限作业机器人，主要应用在人们难以进入的场所和环境，例如在核电站、海底、宇宙空间等进行作业的机器人，也包括建筑、农业机器人等。4.2.4智能技术的应用载人潜水器月球车炒菜机器人返回中国科普博览-机器人博览：

http:///gb/technology/robot/index.html中国机器人网：

http://计算机语言与机器人教学：

http:///robot/index.htm机器人大赛：

http://中国象棋网：

http://人工智能：

/question/3996617.html机器人学习：http:///gb/technology/robot/index.html参考网址返回课堂实践返回任务一：逍遥笔的使用任务二：扫描仪输入文字任务三：双向翻译任务四：与机器人对话了解了人工智能的概念。体验了人工智能技术的应用----手写输入、语音输入、机器翻译、人机对话。知道“自然语言处理”、“模式识别”是人工智能的两个研究领域。初步了解“自然语言处理”、“模式识别”的概念及原理。课堂小结返回课堂小测1.王老师在教学与生活中经常使用电脑。请判断他利用的技术中哪些不属于人工智能技术应用范畴？（）A.使用扫描仪和OCR软件把教材上印刷文字变成电脑文件。B.上QQ与李老师对手下五子棋。C.经常上网与计算机下中国象棋。D.利用金山译霸翻译英文科技资料。2.下列不属于信息的智能化加工的有（）A.手写板输入B.机器翻译C.语音录入D.键盘输入3.机器人听到音乐后就开始跳舞，这种技术属于（）

A.多媒体技术。

B.人工智能中的自然语言理解。

C.人工智能中的模式识别技术。

D.机器翻译。返回课堂小结手写输入和语音输入令汉字输入不再困难。计算机辅助翻译把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样，翻译者只需将精力集中在创造性的思考上，有利于工作效率的提高。

在现实生活中可以实现的人工智能技术是有限的，并不象我们在电影中看到的那样无所不能，如果要实现自己心目中的智能世界，需要付出更多的学习与研究。

返回课后思考如何利用智能工具解决生活中遇到的实际问题？

返回ThankYou!课后思考返回“好好学习天天向上”

“失败乃成功之母”

“我挥一挥衣袖，不带走一片云彩”“锄禾日当午，汗滴禾下土”影响OCR识别准确率的因素

印刷质量纸张质量扫描或拍摄分辨率对比度污渍……4.2用智能工具处理信息返回课堂练习一、选择题1．浙江省公安厅使用北大自动指纹识别系统，这是模式识别的（）。A．模糊识别B．语音识别C．光学字符识别2．扫描仪是一种（）仪器。A．语音识别B．光学字符识别C．手写识别3．人工智能的两个研究领域是（）。A．自动控制和网络化

B．计算机技术和传感技术C．模式识别和自然语言理解

D．分类识别和语义分析4．现在机器人是一个比较热门的话题，机器人利用的技术是（）。A．网络技术B．人工智能技术C．编程技术D．自动化信息加工技术5．Word软件中有一个“大眼夹”，当用户插入图片时，它会提示相关信息，表明它有（）。A．自主性B．反应性C．适应性D．智能性e.社会性F．主动性6．某一所大学的学生在学校超市购买东西后，在收银处将手指在一指纹识别机器上放一下即付账，原来学校将学生的指纹和他的银行账户关联在一起实现了手指付款。这其中主要体现了（）。A．信息的编程加工

B．虚拟现实技术C．人工智能中的模糊识别技术

D．智能代理技术二、判断题1997年5月12日，“更深的蓝”之所以能战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，是因为它具备了人一样的思维，它比卡斯帕罗夫聪明。（）ABCBDCX人工智能

是一门交叉学科

脑科学认知科学心理学语言学逻辑学哲学计算机科学人工智能什么是人工智能人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。关于什么是“智能”？智能需要具备的特征？具有感知能力（系统输入）:

机器视觉，机器听觉，图像语音识别……具有记忆与思维能力：思维是智能的根本原因，思维是一个动态的过程。思维分为：逻辑思维，形象思维和顿悟思维。具有学习能力及自适应能力：适应环境的变换、积累经验的能力

具有行为能力（系统输出）：对外界的智能化反应早期判断是否有智能的方法———图灵测试英国数学家阿兰·图灵(AlanTuring)提出了现称为“图灵测试”(TuringTest)的方法。简单来讲,图灵测试的做法是:让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用电传打字机),而测试者事先并不知道哪一个是人,哪一个是计算机。如果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人,

哪一个是计算机,则可以认为这台被测的计算机具有智能。

Turing测试存在的问题“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准仅反映了结果的比较，无涉及思维过程没指出是什么人争论：通过了图灵检验的电脑就具备思维能力了么？测试主持人被测机器被测人中文屋子约翰·西尔勒的中文屋子假设是说:有一台计算机阅读了一段故事并且能正确回答相关问题,这样这台计算就通过了图灵测试。而西尔勒设想将这段故事和问题改用中文描述(因为他本人不懂中文),然后将自己封闭在一个屋子里,代替计算机阅读这段故事并且回答相关问题。描述这段故事和问题的一连串中文符号只能通过一个很小的缝隙被送到屋子里。西尔勒则完全按照原先计算机程序的处理方式和过程(如符号匹配、查找、照抄等)对这些符号串进行操作,然后把得到的结果即问题答案通过小缝隙送出去。西尔勒也得到了问题的正确答案。西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式也能正确回答问题,并且也可通过图灵测试,但仍然不能说计算机就有了智能。

人工智能的发展概况

1.形成期（1956--1970年）AI诞生于一次历史性的聚会(Dartmouth人工智能夏季研讨会)时间：1956年夏季地点：美国达特茅斯(Dartmouth)大学目的：为使计算机变得更“聪明”，或者说使计算机具有智能发起人：麦卡锡(J.McCarthy），Dartmouth的年轻数学家、计算机专家，后为MIT教授明斯基(M.L.Minsky），哈佛大学数学家、神经学家，后为MIT教授洛切斯特(N.Lochester)，IBM公司信息中心负责人香农(C.E.Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员会议结果：由麦卡锡提议正式采用了“ArtificialIntelligence”这一术语人工智能的发展概况2.形成期（1956----1970年）其他开创性贡献1958年，美籍华人数理逻辑学家王浩在IBM-740计算机上仅用了3-5分钟就证明了《数学原理》命题演算全部220条定理。1965年，费根鲍姆(E.A.Feigenbaum)开始研究化学专家系统DENDRAL，用于质谱仪分析有机化合物的分子结构。1969年召开了第一届国际人工智能联合会议（InternationalJointConferenceonAI，IJCAI），标志着人工智能作为一门独立学科登上了国际学术舞台。此后IJCAI每两年召开一次。1970年《InternationalJournalofAI》创刊。人工智能的发展概况3.暗淡期（1966----1974年）失败的预言给人工智能的声誉造成重大伤害“20年内，机器将能做人所能做的一切”---------1965在博弈方面：塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。在定理证明方面：发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。在机器翻译方面：发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把“心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再翻译回来时竟变成了“酒是好的，肉变质了”在问题求解方面：对于不良结构，会产生组合爆炸问题。在神经生理学方面：研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。在英国，剑桥大学的詹姆教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰”。从此，形势急转直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。

人工智能的发展概况

4.知识应用期（1970----1988年）整个20世纪80年代，专家系统和知识工程在全世界得到了迅速发展。专家系统为企业等用户赢得了巨大的经济效益。在开发专家系统过程中，许多研究者获得共识，即人工智能系统是一个知识处理系统，而知识获取、知识表示和知识利用则成为人工智能系统的三大基本问题。同时出现新的问题：专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐渐暴露出来。人工智能的发展概况

5.集成发展期（1986年以来）1997年5月11日，由IBM研制的超级计算机“深蓝”首次击败了国际象棋特级大师卡斯帕洛夫。2000年，中国科学院计算所开发出知识发现系统MSMiner。该系统是一种多策略知识发现平台，能够提供快捷有效的数据挖掘解决方案，提供多种知识发现方法。2011年，IBM超级电脑“沃森”亮相美国最受欢迎的智力竞赛节目《危险边缘》战胜该节目两位最成功的选手。人工智能研究形成了三大学派符号主义连接主义行为主义符号主义又称：逻辑主义、心理学派或计算机学派符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假设。该学派认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。它认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,我们就能够用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。这种方法的实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。可以把符号主义的思想简单的归结为“认知即计算”。连接主义又称：仿生学派或生理学派原理：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。起源：源于仿生学，特别是人脑模型的研究。学派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、鲁梅尔哈特等。连结主义基本理论认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程。认为人脑不同于电脑，并提出连结主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。行为主义又称：进化主义或控制论学派原理：控制论及感知—动作型控制系统认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人类智能一样逐步进化(所以称为进化主义)；智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。催化当今人工智能的出现三大催化剂1）摩尔定律在价格、体积不变的条件下，计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律，它以Intel共同创办人GordonMoore命名。GordonMoore从各种形式的计算中获利，包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前，先进的系统设计只能在理论