信息技术智能办公教程 课件 任务1-人工智能基础知识

任务一人工智能基础知识项目五人工智能应用班级：XXX老师：XXX一、人工智能的定义

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，是一门研究、开发、实现和应用智能的科学技术，旨在使计算机和机器具备一定程度的人类智能，以便执行某些复杂的任务，甚至超越人类的智能水平。具体来说，人工智能是通过模拟人类的感知、学习、推理、理解、决策等智能行为，使计算机和机器能够自主地获取和应用知识，并解决问题、实现目标。它结合了计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学、生物学、哲学等多学科的理论、方法和技术，形成了一个综合性的交叉学科领域。二、人工智能的发展历程1.第一次繁荣期：1956年——1976年

在1956年达特茅斯会议上首次提出“人工智能”的概念，并确定了人工智能的发展目标。人工智能的概念被提出后，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，掀起了人工智能发展的第一个高潮。二、人工智能的发展历程2.第一次低谷期：1976年——1982年

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。1976年，机器翻译等项目的失败及一些学术报告的负面影响，使得人工智能的经费普遍减少，接二连三的失败和预期目标的落空，使得人们对人工智能提出了许多质疑和批评：运算能力不足、计算复杂度较高、尝试与推理实现难度较大等，人工智能的发展走入低谷。二、人工智能的发展历程3.第二次繁荣期：1982年——1987年

这一时期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，如1985年，出现了更强可视化效果的决策树模型和突破早期感知机局限的多层人工神经网络，具备逻辑规则推演和特定领域回答解决问题的专家系统盛行，及五代计算机的发展，推动人工智能走入应用发展的新高潮。二、人工智能的发展历程4.第二次低谷期：1987年——1997年

随着人工智能的发展，实现难度的逐渐增大，加上之前过于乐观的预测导致人们的期望过高，当发现人工智能无法完全达到之前的预期时，对其的资金投入和关注度开始下降。1987年，LISP机的市场崩塌，人工智能研究的技术领域再一次陷入瓶颈，抽象推理不再继续被人关注，基于符号处理的模型遭到诸多人工智能研究者的反对，人工智能进入寒冬期。二、人工智能的发展历程5.复苏期：1997年——2010年

1997年，IBM研发的深蓝（DeepBlue）战胜了世界国际象棋冠军，长短期记忆网络（LongShort-TermMemory）概念的提出以及神经网络应用于优化反向传播。2006年，杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）和他的学生开始研究深度学习。复苏期间，计算机性能与互联网技术快速普及，促进了AI的发展。随着神经网络技术的发展，以及人们对人工智能开始抱有客观、理性的认知，人工智能技术开始进入稳步发展期。二、人工智能的发展历程6.增长爆发期：2010年至今

深度学习的应用以及类脑计算的提出与发展，为人工智能的发展开辟了全新的道路。当前阶段，人工智能在语音识别、图像分类、自然语言理解、智能问答等领域都取得了显著的突破。2014年，微软公司发布全球第一款个人智能助理微软小娜。2016年3月，AlphaGo以4比1战胜世界围棋冠军李世石。2017年10月，DeepMind团队公布了最强版的AlphaGoZero。新一代信息技术引发信息环境与数据基础变革，海量图像语音文本等多模态数据不断出现，人工智能的计算能力提高。三、人工智能的研究分支01020304机器学习专门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，它是人工智能的研究核心，也是使计算机能够智能的根本途径。机器学习计算机视觉自然语言处理机器人计算机视觉（是指让计算机和系统能够从图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提供建议。自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个交叉学科，主要研究如何让计算机能够理解、处理、生成和模拟人类语言的能力，从而实现与人类进行自然对话的能力。人工智能机器人是一种可以执行各种任务和工作的自动化机器。它们可以通过学习、推理、感知和动作等能力来模拟人类的行为和思维过程。四、人工智能的形态（一）弱人工智能

弱人工智能也称限制领域人工智能或者应用型人工智能。它是指那些只能在特定领域表现出智能水平的人工智能系统，这些系统通常功能和表现有限，只能处理特定的任务，并且不能自主地扩充或深化知识。这些机器表面看像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。四、人工智能的形态（二）强人工智能

强人工智能又称通用人工智能或者完全人工智能。它是指能够像人类一样进行智能思考、自主学习、自我进化的人工智能。具体来说，强人工智能可以像人类一样进行自我意识、情感认知、创造思维等方面的智能表现，并能够独立地完成复杂的任务，不需要人类的干预。四、人工智能的形态（二）强人工智能强人工智能具备以下特征：1.自主性：强人工智能能够自主进行决策，而不需要人类的干预。2.学习能力：强人工智能能够从经验中进行学习，并且具备迁移学习的能力，可以将已经学知识应用到新的领域中去。3.推理能力：强人工智能能够通过逻辑推理和演绎推理解决问题。4.理解能力：强人工智能能够理解语言、图像等复杂的信息，并从中提取出有用的信息进行应用。四、人工智能的形态（二）强人工智能强人工智能具备以下特征：5.创新能力：强人工智能能够创造新的概念和想法，具备一定的创新能力。6.意识和自我意识：强人工智能具备意识和自我意识，能够意识到自己的存在和周围环境的变化。具有自我意识的人工智能称为“通用人工智能”、“强人工智能”或“类人智能”四、人工智能的形态（三）超人工智能

相较于弱人工智能和强人工智能，人们对于超人工智能的定义还很模糊。牛津大学哲学家、未来学家Nick.Bostrom在他的《超级智能》一书中，将超人工智能定义为在科技创新、通识智慧和社交技能等几乎任何领域都比人类大脑聪明很多的智能。超人工智能远远超过人类智能水平，具有高度的自主性和创新能力，可以自我学习、自我优化、自我进化，并且能够独立完成复杂的任务，甚至超越人类的创造力和想象力。五、人工智能发展的伦理问题

随着人工智能技术的快速发展，其引发的伦理问题也日益凸显，人们开始担忧这种技术可能带来的伦理问题，人工智能的伦理问题一直是一个复杂且重要的议题。以下是一些常见的人工智能伦理问题：人工智能对人类的威胁数据隐私和安全偏见和歧视责任和问责失业和就业五、人工智能发展的伦理问题

2017年我国国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对人工智能的发展提出了总体要求，并下达重点任务，同时也提供了有效的保障措施，确保人工智能快速稳步地发展。2021年9月国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《