人工智能概述

什么是人工智能01人工智能之父—约翰.麦卡锡人工智能的特征02人工智能四要素03人工智能发展历程1.2三次浪潮简介01人工智能的诞生02第一次浪潮03第二次浪潮04第三次浪潮05三次浪潮简介011世界领域发展概况

【首次】1950年，图灵提出了测试机器是否有智能的构想。

【首次】1956年，达特茅斯会议，首次提出“人工智能”三次浪潮简介012中国领域发展概况

【起步晚】我国人工智能研究大致经历起步期（20世纪70年代末至80年代）、稳步发展期（20世纪90年代至2015年）和高速发展期（2016年至今）三个研究阶段。国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二

【市场前景大】中国拥有庞大的市场前景

【产业链全面】人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层，主要集中在北京、广东、上海和浙江。人工智能的诞生02第一次浪潮03第二次浪潮03第三次浪潮03人工智能发展现状及案例体验1.3人工智能发展现状01人工智能发展趋势02人们对人工智能发展的担忧03人工智能发展现状011.2021年，根据统计数据评分，全球人工智能排名人工智能发展现状012.人工智能企业城市分布人工智能发展现状013.我国人工智能发展三步战略第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心人工智能发展趋势021）基础设施升级，拓展人工智能应用场景。5G技术让人工智能在其中大有用武之地2）人机协同带来全新业务模式复杂场景下，机器不能完全代替人类；考虑到能力、效率、成本因素，人机协同模式将成为未来的主流3）产业智能互联产业互联网实现了产业链各环节的数据打通。人工智能的应用将从企业内部智能化延伸到产业智能化。人们对人工智能发展的担忧031）绝大多数人相信富人会从人工智能中获益，而近一半的人预计穷人会受到伤害。2）近一半受访者预计人工智能生成的“深度伪造（Deepfake）”音频和视频将削弱公众对真实事物的信任。3）近70%的受访者担心人工智能的应用程序越来越多地为我们做出决定，可能会使人类丧失智力能力。人工智能关键技术概述1.4机器学习01知识图谱02自然语言处理03人机交互04计算机视觉05生物特征识别06增强/虚拟现实（AR/VR)07人工智能的7个关键技术机器学习01机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。知识图谱02通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。自然语言处理03自然语言处理03自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性；二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性；三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象；四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算人机交互04人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。计算机视觉05计算机视觉ComputerVision：是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。生物特征识别06生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用增强现实/虚拟现实07虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面2.1脑的生物神经系统概述在脑科学中，“脑”这个词通常有两层涵义。狭义地说，脑即指中枢神经系统，有时特指大脑；广义地说，脑可泛指整个神经系统。神经系统是人体的主导系统。人体内外环境的各种刺激由感受器感受后，经传入神经传至中枢神经系统，在此整合后再经传出神经将整合的信息传导至全身各器官，调节各器官的活动，保证人体各器官、系统活动的协调以及机体与客观世界的统一，维持生命活动的正常进行。2.1脑的生物神经系统概述2.1.1人体神经系统的构成人体神经系统分为中枢神经系统和周围神经系统。人体神经系统是人体的主要信息调控系统。2.1脑的生物神经系统概述2.1.2高级中枢神经系统的功能人脑高级中枢神经系统是实现人类智能的物质基础，其系统构成主要包括：大脑、丘脑、小脑、下丘脑-脑垂体等。2.2人工神经网络的生物学基础

人类大脑大约包含有1.4

1011个神经元，每个神经元与大约103～105个其它神经元相连接，构成一个极为庞大而复杂的网络，即生物神经网络。2.2人工神经网络的生物学基础

神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，神经元是脑组织的基本单元，是神经系统结构与功能的单位。2.2人工神经网络的生物学基础2.2.1生物神经元的结构生物神经元在结构上由：

细胞体(Cellbody)树突(Dendrite)

轴突(Axon)突触(Synapse)四部分组成。用来完成神经元间信息的接收、传递和处理。生物神经元——信息处理单元信息传播与处理结果：兴奋与抑制2.2人工神经网络的生物