人工智能应用 课件 项目1 认识人工智能

人工智能应用新编21世纪高等职业教育精品教材·电子与信息类项目1认识人工智能通过对本项目的学习，了解人工智能的概念，认识人工智能的学派，理解人工智能的发展趋势和伦理，熟悉Python程序的书写。了解人工智能的概念理解人工智能的学派理解人工智能的发展趋势理解人工智能的伦理熟悉Python程序的书写人工智能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，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。1.1人工智能简介人工智能可分为三类：弱人工智能、强人工智能与超人工智能。弱人工智能就是利用现有智能化技术，来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能，也指单一做一项任务的智能。人工智能分类强人工智能强人工智能则是综合的，它是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干，例如能干很多事情的机器人。超人工智能哲学家、牛津大学人类未来研究院院长尼克·波斯特洛姆（NickBostrom）把超人工智能（ArtificialSuperIntelligence，ASI）定义为“在几乎所有领域都大大超过人类认知表现的任何智力”。现阶段所实现的人工智能大部分指的是弱人工智能，并且已经被广泛应用。一般而言，限于弱人工智能在功能上的局限性，人们更愿意将弱人工智能看成是人类的工具，而不会将弱人工智能视成威胁。人工智能的起源人工智能的概念在20世纪五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基（后被人称为“人工智能之父”）的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看作是人工智能的一个起点。同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。图灵测试人工智能的历史2.人工智能的发展从20世纪60年代到80年代，人工智能经历了快速发展的阶段。在这个时期，人们开始研究机器学习、神经网络等技术，使得人工智能的应用范围不断扩大。1985年，机器学习领域的神经网络算法被发明，这一算法在语音识别、图像识别等领域得到广泛应用。3.人工智能的低谷在20世纪90年代初期，人工智能经历了一次低谷期。由于当时计算机计算能力较弱，加之数据集和算法方面的限制，导致人工智能的应用受到限制。但是，在这个时期，人们开始研究支持向量机、随机森林等新的机器学习算法，并且计算机计算能力不断提升，这些因素为人工智能的复兴奠定了基础。4.人工智能的复兴21世纪初，随着大数据和云计算等技术的出现，人工智能再次进入了快速发展的阶段。人们开始研究深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，使得人工智能的应用范围更加广泛。目前，人工智能已经应用于医疗、金融、交通等多个领域，并且在未来还有很大的发展空间。

人工智能的研究内容人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、认知、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。我国的人工智能发展现状伴随着人工智能研究热潮，我国人工智能产业化应用也蓬勃发展。智能产品和应用大量涌现，人工智能产品在医疗、商业、通信、城市管理等方面得到快速应用。2017年7月5日，百度首次发布人工智能开放平台的整体战略、技术和解决方案。这也是百度AI技术首次整体亮相。其中，对话式人工智能系统，可让用户以自然语言对话的交互方式，实现诸多功能；Apollo自动驾驶技术平台，可帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统，是全球领先的自动驾驶生态。2017年8月3日，腾讯公司正式发布了人工智能医学影像产品——腾讯觅影。同时，还宣布发起成立了人工智能医学影像联合实验室。2017年10月11日，阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。达摩院的成立，代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的竞争行列。

此外，科大讯飞在智能语音技术上处于国际领先水平；依图科技搭建了全球首个十亿级人像对比系统，在2017年美国国家标准与技术研究院组织的人脸识别技术测试中，成为第一个获得冠军的中国团队。人工智能研究的主要学派符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理，长期以来，符号主义一直在人工智能中处于主导地位。连接主义连接主义（Connectionism）又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)。是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。这一学派认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。行为主义行为主义又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法。

行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派，认为行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合，它的理论目标在于预见和控制行为。人工智能的发展趋势总的来说，未来人工智能的发展趋势可能包括以下几个方面：多模态智能技术：结合多种感知模态和认知模型，实现更加全面和智能的识别和分析。深度学习技术的进一步发展：深度学习是人工智能领域的重要技术之一，未来可能会向更加高效和复杂的应用方向发展。自主决策和自主控制：人工智能将逐渐实现自主决策和自主控制，例如在自动驾驶、机器人等领域中的应用。跨领域应用：人工智能将在更多的领域得到应用，例如医疗健康、金融、教育等。数据安全和隐私保护：随着人工智能应用的普及，数据安全和隐私保护将成为需要关注的重要问题。更加智能化和个性化的用户体验：随着技术的不断进步，人工智能将能够提供更加智能化和个性化的用户体验。新的商业模式和创新机会：人工智能将创造新的商业模式和创新机会，例如智能家居、智能医疗健康等领域。人工智能的三大核心目前，人工智能发展的可谓如火如荼。人工智能是利用机器学习和数据分析，对人的意识和思维过程进行模拟、延伸和拓展，赋予机器类人的能力。其实，人工智能是有三大核心要素的，那就是算法、算力、数据。数据实现人工智能的首要因素是数据，数据是一切智慧物体的学习资源，没有了数据，任何智慧体都很难学习到知识。在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），人工智能产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。算法算法是一组解决问题的规则，是计算机科学中的基础概念。人工智能是指计算机系统能够模仿人类智能的一种技术，其核心是算法。人工智能算法是数据驱动型算法，是人工智能背后的推动力量。主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。算力算力是指计算机或其他计算设备在一定时间内可以处理的数据量或完成的计算任务的数量。算力通常被用来描述计算机或其他计算设备的性能，它是衡量一台计算设备处理能力的重要指标。人工智能伦理在人工智能应用广度和深度不断拓展的过程中，也不断暴露出一些风险隐患（如隐私泄露、偏见歧视、算法滥用、安全问题等等），引发了社会各界广泛关注。面对人工智能发展应用中的伦理风险，全球各国纷纷展开伦理探讨，寻求应对人工智能伦理风险的路径和规范，以保证人工智能的良性发展。因此，人工智能伦理（AIEthics）成为社会各界关注的议题，并成为一个备受关注的研究领域。人工智能伦理是探讨人工智能带来的伦理问题及风险、研究解决人工智能伦理问题、促进人工智能向善、引领人工智能健康发展的一个多学科研究领