《第一章》课件-1.2人生智能的发展

目录人工智能的诞生人工智能的发展新一代人工智能1.11.21.3以匠心致创新第一章：人工智能发展史目标1、了解人工智能诞生的过程与人工智能概念2、了解人工智能的发展阶段、关键事件与关键技术3、了解新一代人工智能的驱动因素与发展特征重点1、人工智能的概念与发展阶段难点1、人工智能的关键技术1.2人工智能的发展1.2.1人工智能的发展阶段神秘又令人神往的人工智能，它的发展并不是一帆风顺的，在充满未知的探索道路上它经历了兴起与低迷，然而，它又以新的面貌迎来了新一轮的发展。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：起步发展期、反思发展期、应用发展期、低迷发展期、稳定发展期和蓬勃发展期。1.2人工智能的发展图1-3人工智能发展历程1.2人工智能的发展1）起步发展期1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。2）反思发展期20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。1.2人工智能的发展3）应用发展期20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。4）低迷发展期20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统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、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。1.2人工智能的发展5）稳步发展期20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。6）蓬勃发展期2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。1.2人工智能的发展1.2.2人工智能史上的关键事件1946年，全球第一台通用计算机ENIAC诞生。1950年，艾伦·图灵提出“图灵测试”。1956年，“人工智能”概念首次提出。1959年，首台工业机器人诞生。1964年，首台聊天机器人诞生。1965年，专家系统首次亮相。1968年，首台人工智能机器人诞生。1.2人工智能的发展1.2.2人工智能史上的关键事件1946年，全球第一台通用计算机ENIAC诞生。1950年，艾伦·图灵提出“图灵测试”。1956年，“人工智能”概念首次提出。1959年，首台工业机器人诞生。1964年，首台聊天机器人诞生。1965年，专家系统首次亮相。1968年，首台人工智能机器人诞生。1.2人工智能的发展1.2.3人工智能的关键技术在人工智能产业链关键技术见图1-4，主要分三个核心层：基础层、技术层和应用层。图1-4人工智能产业链关键技术1.2人工智能的发展1.2.3人工智能史上的关键技术1）机器学习机器学习（ML，machineLearning），这是一门涉及统计学、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。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。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。1.2人工智能的发展1.2.3人工智能史上的关键技术2）知识图谱知识图谱主要的目标是用来描述真实世界中间存在的各种实体和概念，以及它们之间的关联关系，如国家间的知识图谱，见图1-5。图1-5国家间知识图谱1.2人工智能的发展1.2.3人工智能史上的关键技术3）自然语言处理自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务，实现人机间的信息交流。自然语言处理机制涉及两个流程，包括自然语言理解和自然语言生成：自然语言理解是指计算机能够理解自然语言文本的意义；自然语言生成则是指能以自然语言文本来表达给定的意图。自然语言处理涉及的领域较多，主要包括机器翻译，如译星、金山词霸，有道词典、百度翻译，谷歌翻译；机器阅读理解，如百度阅读理解；问答系统，如tipask、Googleanswer、百度知道、新浪爱问、天涯问答、雅虎知识堂、果壳、知乎网。1.2人工智能的发展1.2.3人工智能史上的关键技术4）人机交互人机交互（Human-ComputerInteraction,简写HCI）：是指人与计算机之间使用某种对话语言，以一定的交互方式，为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程。它主要包括人到计算机和计算机到人的信息交换两部分，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。人机交互应用潜力巨大，比如智能手机配备的地理空间跟踪技术，应用于可穿戴式计算机、隐身技术、浸入式游戏等的动作识别技术，应用于虚拟现实、遥控机器人及远程医疗等的触觉交互技术，应用于呼叫路由、家庭自动化及语音拨号等场合的语音识别技术等等。1.2人工智能的发展1.2.3人工智能史上的关键技术5）计算机视觉计算机视觉是指使用计算机来模仿人类视觉系统的科学，让计算机具备类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。目前，但是计算机视觉技术的发展将面临以下挑战：如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉利用大数据来解决某些问题时，虽已经非常智能，但是却无法达到很高的精度；如何降低开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据和人工标注，需要较长的研发周期，要达到应用领域的要求，还是有些难度；如何加快新型算法的设计开发，多样化的成像硬件与人工智能芯片的不断出现，计算机视觉的算法设计与开发也是挑战之一。1.2人工智能的发展1.2.3人工智能史上的关键技术6）生物识别生物特征分为生理特征（如指纹、面像、虹膜、掌纹等）和行为特征（如步态、声音、笔迹等）。生物特征识别技术，是指通过计算机利用人体所固有的生理特征（指纹、虹膜、面相、DNA等）或行为特征(步态、击键习惯等)来进行个人身份鉴定的技术。目前人们已经发展了指纹识别、掌纹与掌形识别、虹膜识别、人脸识别、手指静脉识别、声音识别、签字识别、步态识别、键盘敲击习惯识别，甚至DNA识别等多种生物识别技术，其中指纹机和手形机市场占有率最高。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。1.2人工智能的发展1.2.3人工智能史上的关键技术7）VR/AR虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是使用以计算机为核心的新型视听技术，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。目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设