人工智能知識科普有內(nèi)容課件

共創(chuàng)社會新動能?共享開放新時代人工智能發(fā)展簡史在現(xiàn)代社會便利與舒適的生活背后，是一場正在深刻地改變?nèi)藗兩钆c社會的的科技浪潮----人工智能。十年前仍是科幻小說里的場景，今天已經(jīng)成為我們真實的生活經(jīng)歷。在人工智能浪潮的驅(qū)動下，十年之后我們會生活在什么樣的世界里面呢？目錄CONTENTS01“智能+”的未來02人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展03人工智能概述PART

01“智能+”的未來點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容“智能+”的未來點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容跨越時空—場景一點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容跨越時空—場景二點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容跨越時空—場景三010203“智能+”的未來01家庭城市汽車知識的表達(dá)與推理智慧是一種計算過程?02家庭城市汽車什么是智能?幫你算數(shù)學(xué)？幫你洗衣服？幫你…人工智能學(xué)家or數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、科學(xué)家跟我們想的是一樣的嗎?“智能+”的未來什么是人工智能？其實，廣義的人工智能，或是人工智能，是很復(fù)雜Ex:知識定義、知識表達(dá)、知識推理PART

02人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的橫空出世1950年，艾倫?圖靈（AlanTuring）在他的論文中提出了著名的“圖靈測試”（TuringTest）被廣泛認(rèn)為是測試機(jī)器智能的重要標(biāo)準(zhǔn)。圖靈測試：一位人類測試員會通過文字與密室里的一臺機(jī)器和一個人對話。如果測試員無法分辨與之對話的兩個實體誰是人誰是機(jī)器，參與對話的機(jī)器就被認(rèn)為通過圖靈測試。1951年，研究生馬文?閔斯基（MarvinMinsky）建立了世界上第一個神經(jīng)網(wǎng)路機(jī)器SNARC。人們第一次模擬了神經(jīng)信號的傳遞，為人工智能奠定了深遠(yuǎn)的基礎(chǔ)。人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展1955年，艾倫?紐厄爾（AlanNewell）、赫伯特?西蒙（HerbertSimon）和克里夫?肖（CliffShaw）建立了“邏輯理論家”計算機(jī)程序來模擬人類解決問題的技能，此項工作開創(chuàng)了一種日后被廣泛應(yīng)用的方法：搜索推理（reasoning）。1956年，閔斯基、約翰?麥卡錫（JohnMcCarthy）、克勞的?香農(nóng)和納撒尼爾?羅切斯特在達(dá)特茅斯學(xué)院組織了一次會議，此會議宣告了“人工智能”作為一門新學(xué)科的誕生。人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的第一次浪潮（1956-1974）1963年，高等研究計劃局投入兩百萬美元給麻省理工學(xué)院，培養(yǎng)了早期的計算機(jī)科學(xué)和人工智能人才。1964-1966年，約瑟夫?維森鮑姆（JosephWeizenbaum）教授建立了世界上第一個自然語言對話程序ELIZA，可以通過簡單的模式匹配和對話規(guī)則與人聊天。70年代中期，人工智能還是難以滿足社會對這個領(lǐng)域不切實際的期待，因此進(jìn)入了第一個冬天。人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展OPTION80年代后期，人工智能的發(fā)展再度步入冬天。OPTION80年代后期，人工智能的發(fā)展再度步入冬天。OPTION1986年，反向傳播算法被廣泛用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

OPTION80年代，由于專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新進(jìn)展，人工智能浪潮再度興起。OPTION1982年，約翰?霍普菲爾德提出了一種新型的網(wǎng)絡(luò)形式OPTION1980年，卡耐基梅隆大學(xué)為迪吉多公司開發(fā)了一套名為XCON的專家系統(tǒng)人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的第三次浪潮（2011-現(xiàn)在）21世紀(jì)，人類邁入了“大數(shù)據(jù)”時代，此時電腦芯片的計算能力高速增長，人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的學(xué)者開始引入不同學(xué)科的數(shù)學(xué)工具，為人工智能打造更堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。在數(shù)學(xué)的驅(qū)動下，一大批新的數(shù)學(xué)模型和算法被發(fā)展起來，逐步被應(yīng)用于解決實際問題，讓科學(xué)家看到了人工智能再度興起的曙光。2012年全球的圖像識別算法競賽ILSVRC（或稱ImageNet挑戰(zhàn)賽）中，多倫多大學(xué)開發(fā)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet取得了冠，且大幅超越傳統(tǒng)算法的亞軍，引起了人工智能學(xué)界的震動。從此，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)被推廣到多個應(yīng)用領(lǐng)域。2016年谷歌通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的阿爾法狗（AlphaGo）程序戰(zhàn)勝圍棋世界冠李世石。PART

03人工智能概述點擊輸入文字內(nèi)容點擊輸入文字內(nèi)容科技價值未來人工智能概述人工智能如何自動做出判斷或預(yù)測專家系統(tǒng)：基于人工定義的規(guī)則來回答特定問題（局限性）：機(jī)器學(xué)習(xí)（machinelearning）；通過學(xué)習(xí)（learning）來，這樣的方法已經(jīng)成為人工智能的主流方法。人工智能概述從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)從已知數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中蘊含的規(guī)律或判斷規(guī)則，再把學(xué)到的規(guī)則應(yīng)用到新數(shù)據(jù)并作出判斷或預(yù)測從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)從已知數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中蘊含的規(guī)律或判斷規(guī)則，再把學(xué)到的規(guī)則應(yīng)用到新數(shù)據(jù)并作出判斷或預(yù)測從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)從已知數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中蘊含的規(guī)律或判斷規(guī)則，再把學(xué)到的規(guī)則應(yīng)用到新數(shù)據(jù)并作出判斷或預(yù)測從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)從已知數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中蘊含的規(guī)律或判斷規(guī)則，再把學(xué)到的規(guī)則應(yīng)用到新數(shù)據(jù)并作出判斷或預(yù)測人工智能概述機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：在行動中學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用中，還會遇到另一種類型的問題：利用學(xué)習(xí)得到的模型來指導(dǎo)行動。比如下棋，此時關(guān)注的不是某個判斷是否準(zhǔn)確，而是行動過程中能否帶來最大效益，又稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)可動態(tài)變化的狀態(tài)（state）可選取的動作（action）可以和決策主體進(jìn)行交互的環(huán)境（environment）回報（reward）規(guī)則人工智能概述智能客服隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展，我們和商家的交流變得越來越多元，為了因應(yīng)這種挑戰(zhàn)，很多企業(yè)開始引入人工智能技術(shù)打造智能客服系統(tǒng)。自動駕駛專家系統(tǒng)：基于人工定義的規(guī)則來回答特定問題（局限性）機(jī)器學(xué)習(xí)：通過學(xué)習(xí)來獲得進(jìn)行預(yù)測或判斷的能力，這樣的方法已經(jīng)成為人工智能的主流方法。自動駕駛汽車通過多種傳感器，包括視頻攝像頭、激光雷達(dá)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)等，對駕駛環(huán)境進(jìn)行實時感知。人工智能概述13

萬+15

億+270+10

萬+點擊輸入標(biāo)題點擊輸入標(biāo)題點擊輸入標(biāo)題點擊輸入標(biāo)題小結(jié)人工智能是研究如何通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)知能力的