信息技术基础 课件 模块6 大数据与人工智能概述

模块6大数据与人工智能概述任务清单任务6.1认识人工智能任务6.2认识大数据任务6.1认识人工智能学习目标知识目标：掌握人工智能基本概念掌握人工智能发展历程能力目标：能准确描述人工智能的起源能举例描述人工智能的应用素养目标：树立人工智能应用领域的安全防范意识培养富于联想的创新思维和科学探索精神情境导入

老师：同学们，当我们在户外遇到不认识的动植物，又想知道它的名字和特性时，你会怎么办？学生：我们可以用智能手机中的拍照识别软件去了解它。老师：这确实是当下大家常用的好方法，既便捷又高效。那么大家知道这是怎么做到的吗？学生：这是人工智能技术的具体应用。老师：对，这就是通过人工智能技术去完成图像识别的。人工智能从诞生至今，已经历了60多年的发展历程，未来将更为深刻的影响和改变人们的生活、生产方式。任务实现1、了解人工智能的概念人工智能(ArtificialIntelligence，缩写为AI)是计算机学科的一个分支，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，其主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。任务实现2、了解人工智能的发展1950年，计算机科学家艾伦·麦席森·图灵提出了著名的“图灵测试”。设想如果有这样一台机器，它能够和人对话确不被发现其机器的身份，那么这台机器便拥有了智能。这个想法对人工智能的发展产生了极为深远的影响，图灵也被后人尊称为“人工智能之父”。到了1956年，“人工智能”一词在达特茅斯会议上被正式提出，标志着人工智能学科的诞生。任务实现在60多年的发展中，人工智能大致经历了6大发展阶段：（1）起步发展阶段（1956年-20世纪60年代初）。这一时期的代表性研究成果有机器定理证明、智能跳棋程序等。掀起了人工智能发展的第一个高潮。（2）反思发展阶段（20世纪60-70年代）。这一时期开始尝试一些具有挑战性的研究，比如研究机器翻译，定理证明等，但结果确不尽人意，致使人工智能的发展走入了低谷。（3）应用发展阶段（20世纪70年代初-80年代中）。这一时期的代表性研究成果是专家系统，如医疗专家系统、化学专家系统、地质专家系统等。专家系统的出现使人工智能从理论研究走向实际应用。任务实现（4）低迷发展阶段（20世纪80年代中-90年代中）。这一时期因神经网络研究受阻、专家系统问题暴露等发展缓慢。（5）稳步发展阶段（20世纪90年代中-2011年）。随着因特网应用的不断普及，推动了人工智能创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。这一时期的代表性成果有深蓝战胜国际象棋冠军、IBM提出智慧地球，我国也提出了感知中国。（6）蓬勃发展阶段（2011年至今）。随着物联网、云计算、大数据等为代表的新一代信息技术的发展，推动了以深度神经网络为代表的人工智能的飞速发展。大幅跨越了科学与应用之间的技术鸿沟，图像识别、语音识别、自然语言处理、人机对弈等人工智能技术应用获得突破，人工智能发展进入爆发式增长的新阶段。任务实现3、了解人工智能的应用领域近年来，人工智能与各行各业深度融合，成为了产业升级发展的新动能，不仅带动了大数据、云服务、物联网等新兴产业的发展，也对金融、医疗、安防、零售、制造业等传统产业产生了重大的影响。任务实现（1）人机对话人机对话在人工智能应用领域有着明显的成效。每年的“双十一购物节”，后台公司要承担500万次以上的客服服务，需要至少3万多服务人员才能应对，采用计算机智能客服后，解决了90%以上的询问，剩下不足10%的询问由人工客服完成。基于人机对话技术的产品还有苹果公司的Siri、亚马逊的Echo音箱、百度的小度等。人机对话系统经历了语音助手、聊天机器人和面向场景的任务执行3个阶段。任务实现（2）智能医疗智能医疗在辅助诊疗、疾病预测医疗影像铺助诊断、药物开发、精神健康、可穿戴设备等方面逐步发挥出重要作用，让有限的医疗资源以共享方式惠及更多人。IBM公司是最早将人工智能技术应用于医疗健康领域的科技公司之一，IBM收购了一些医疗健康大数据提供商和分析商，选择肿瘤精准治疗作为主玫领域，利用人工智能系统沃森(Watson）快速分析各种数据，协助医生诊断肿瘤，并根据患者的肿瘤基因提供适当的个性化治疗方案。任务实现（3）智能金融人工智能技术在金融业中可以用于服务客户，支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，并用于风险防控和监督，将大幅改变金融现有格局，金融服务将会更加个性化与智能化。百度、阿里巴巴和腾讯都是智能金融应用起步较早、技术较为成熟的代表。它们不仅开展人工智能技术的基础性研究工作，而且本身具备强大的智能金融应用场景。阿里巴巴己将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、智能投顾、客户服务等多个领域。任务实现（4）智能安防安防行业是智慧城市建设中的重要力量，从公共场所的监控到个人电子设备的保护，从平安城市建设到居民住所的守护，智能安防技术已得到深入广泛应用。利用人工智能对视频、图像进行存储和分析，进而从中识别安全隐患并对其进行处理是智能安防与传统安防的最大区别。2015年起，我国多个城市都在加速推进平安城市创建，部署了大批公共安全视频监控体系，安防系统在城市中随处可见，它就像无声的“保镖”守护着人们人身和财物的安全。任务实现（5）自动驾驶随着科学技术的不断发展和进步，一批互联网高科技企业纷纷进军到自动驾驶领域，目前无人驾驶功能还未完全实现，只能称之为自动铺助驾驶。2011年7月14日，依托人工智能技术，由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人驾驶汽车首次完成从长沙到武汉全程286公里的全程高速无人驾驶实验，这标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。任务实现4、了解人工智能产业发展趋势从人工智能产业的发展来看，产业正处于从感知智能向认知智能的进阶阶段技术突破是其关键。(1)智能服务呈现线下和线上的无缝结合分布式计算平台的广泛部署和应用，增大了线上服务的应用范围。同时，人工智能技术的发展和产品不断涌现，如智能家居、智能机器人、自动驾驶汽车等，为智能服务带来新的渠道或新的传播模式，使得线上服务与线下服务的融合进程加快，促进多产业升级。任务实现(2)智能化应用场景从单一向多元发展人工智能的应用领域目前还多处于专用阶段，覆盖范围有限，产业化程度整体不高，如人脸识别、视频监控、语言识别等具体任务。随着智能家居、智慧物流等产品的出现，人工智能的应用将朝着面向复杂场景并处理复杂间题、提高社会生产效率和生活质量的方向发展。任务实现(3)人工智能和实体经济深度融合发展党的二十大报告提出：构建新一代信息技术、人工智能、等一批新的增长引擎。构建优质高效的服务业新体系，推动现代服务业同先进制造业、现代农业深度融合。一方面，随着全面建设社会主义现代化国家，将促进人工智能等新一代信息技术产品发展和应用，助推传统产业转型升级，推动战略性新兴产业实现整体性突破。另一方面，随着人工智能底层技术的开源化，传统行业将有望加快掌握人工智能基础技术并依托其积累的行业数据资源实现人工智能与实体经济的深度融合创新。小组讨论：

人工智能的应用案例有哪些？相关知识1、人工智能核心技术人工智能的核心技术包括机器学习和人工神经网络。机器学习(MachineLearning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科。它是一门研究机器如何模拟人类学习活动、自动获取知识和技能以改善系统性能的一门学科，是人工智能的核心，是使机器具有智能的根本途径。根据训练方法不同，机器学习的算法可以分为监督式学习、无监督式学习、半监督式学习和强化学习四大类。相关知识人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟人脑神经系统的结构和功能。一般把这些处理单元称为人工神经元。1943年，心理学家麦卡洛克(W.McCulloch)和数学家皮茨(W.Pitts)根据生物神经元生物电和生物化学的运行机理提出三值神经元的数学模型，即著名的MP模型。人工神经网络的主要特征包括：能够模拟人的形象思维；具有大规模并行协同处理能力；具有较强的学习能力；有较强的容错能力和联想能力；是一个大规模自组织、自适应的非线性动态系统。相关知识2、强人工智能与弱人工智能①强人工智能又称多元智能，它是指能真正推理和解决问题的智能机器，这样的机器被认为是有知觉、有自我意识，可以独立思考并制定解决方案的，它有着自己的价值观和世界观体系，有和生物一样的各种本能，如生存需求、安全需求等。强人工智能大体归结为有两类：一类是类人的人工智能，即机器的思考和推理与人的思维近似。另一类是非类人的人工智能，即机器产生了与人完全不一样的知觉、意识，以及推理方式。相关知识

②弱人工智能是指不能制造出真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。目前主流的研究活动集中在弱人工智能上，并且在这一研究领域取得了客观的成就。拓展作业：设想一款人工智能产品人工智能技术的出现，改善和提高了人们的生活品质，智能化解决了日常生活中的问题。请设想一款人工智能产品与同学们交流、分享，说说你希望它能解决生活中的什么具体问题。

模块6大数据与人工智能概述任务清单任务6.1认识人工智能任务6.2认识大数据任务6.1认识大数据学习目标知识目标：掌握大数据基本概念掌握大数据的特征能力目标：能准确描述大数据的关键技术能举例描述大数据的应用素养目标：培养文明上网的意识培养团队合作意识情境导入

老师：同学们，大家在使用手机或电脑上网时，是不是都有过应用程序按照我们的关注点自动推送相关内容的体验？学生：是的，老师。但这是怎么做到的呢？老师：这种现象其实就是大数据技术的一个具体应用。如今大数据技术已广泛的应用于各行各业，不仅是专业领域，日常生活中大数据的应用也随处可见。任务实现

1、了解大数据的概念百度百科对大数据的定义：大数据(BigData)指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕提、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信急资产。任务实现维基百科对大数据的定义：又称为巨量资料，指的是传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集。麦肯锡全球研究所对大数据的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。任务实现2、了解大数据的特征⼤数据具有大体量（Volume）、多种类（Variety）、高速度（Velocity)、低价值密度（Value）四大特征，简称“4V”特征。（1）大体量(Volume)。（2）多种类(Variety)。（3）高速度(Velocity)。（4）低价值密度(Value)。任务实现3、了解大数据的关键技术

所谓大数据技术，就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量的新技术，主要包括：大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、数据安全和隐私保护等。任务实现（1）大数据采集与预处理。数据采集与预处理是利用ETL工具将分布在异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，称为联机分析处理、数据挖掘的基础；也可以利用日志采集工具把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析。任务实现（2）大数据存储与管理。利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。（3）大数据处理与分析。利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据。（4）数据安全和隐私保护。在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建数据安全体系和隐私数据保护体系，有效保护数据安全和个人隐私。任务实现大数据在制造、金融、电信、交通、安全、医疗、能源及个人生活等领域都有着广泛的应用。任务实现1、大数据与人工智能的关系人工智能的建立是以大量的数据作为支撑，特别是机器学习尤为突出。例如：机器学习图像识别应用程序通过查看数以万计的飞机图像来了解飞机的构成，以便将来能够识别出它们。人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。大数据为人工智能提供了海量的数据，使人工智能技术有了长足的发展。同时大数据技术还为人工智能提供了强大的存储能力和计算能力。任务实现大数据主要目的是通过数据的对比分析来掌握和推演出更优的方案。人工智能则是为了辅助和代替人们更快、更好地完成某些任务或进行某些决定，它能通过机器学习的方法，掌握我们日常进行的重复性的事项，并以其计算机的处理优势来高效的达成目标。人工智能是一种计算形式，它允许计算机执行认知功能。而大数据是一种传统计算，它不会根据结果采取行动，只是寻找结果。任务实现2、大数据与云计算、物联网的关系大数据、云计算和物联网之间既有区别又有联系。从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者相辅相成。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自云计算，云计算的分布式数据存储和管理系统（包括分布式文件系统和分布式数据库系统）提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力。没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。物联网的传感器源源不断产生的大量数据，构成了大数据的重要数据来源，没有物联网的飞速发展，就不会带来数据产生方式的变革，即由人工产生阶段转向自动产生阶段。同时，物联网需要借助云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。任务实现大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务