《第一章》課件-1.2人生智能的發(fā)展

目錄人工智能的誕生人工智能的發(fā)展新一代人工智能1.11.21.3以匠心致創(chuàng)新第一章：人工智能發(fā)展史目標(biāo)1、了解人工智能誕生的過(guò)程與人工智能概念2、了解人工智能的發(fā)展階段、關(guān)鍵事件與關(guān)鍵技術(shù)3、了解新一代人工智能的驅(qū)動(dòng)因素與發(fā)展特征重點(diǎn)1、人工智能的概念與發(fā)展階段難點(diǎn)1、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)1.2人工智能的發(fā)展1.2.1人工智能的發(fā)展階段神秘又令人神往的人工智能，它的發(fā)展并不是一帆風(fēng)順的，在充滿未知的探索道路上它經(jīng)歷了興起與低迷，然而，它又以新的面貌迎來(lái)了新一輪的發(fā)展。我們將人工智能的發(fā)展歷程劃分為以下6個(gè)階段：起步發(fā)展期、反思發(fā)展期、應(yīng)用發(fā)展期、低迷發(fā)展期、穩(wěn)定發(fā)展期和蓬勃發(fā)展期。1.2人工智能的發(fā)展圖1-3人工智能發(fā)展歷程1.2人工智能的發(fā)展1）起步發(fā)展期1956年—20世紀(jì)60年代初。人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序等，掀起人工智能發(fā)展的第一個(gè)高潮。2）反思發(fā)展期20世紀(jì)60年代—70年代初。人工智能發(fā)展初期的突破性進(jìn)展大大提升了人們對(duì)人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并提出了一些不切實(shí)際的研發(fā)目標(biāo)。然而，接二連三的失敗和預(yù)期目標(biāo)的落空（例如，無(wú)法用機(jī)器證明兩個(gè)連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)、機(jī)器翻譯鬧出笑話等），使人工智能的發(fā)展走入低谷。1.2人工智能的發(fā)展3）應(yīng)用發(fā)展期20世紀(jì)70年代初—80年代中。20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)解決特定領(lǐng)域的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專門知識(shí)的重大突破。專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，推動(dòng)人工智能走入應(yīng)用發(fā)展的新高潮。4）低迷發(fā)展期20世紀(jì)80年代中—90年代中。隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，專家系統(tǒng)存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)兼容等問(wèn)題逐漸暴露出來(lái)。1.2人工智能的發(fā)展5）穩(wěn)步發(fā)展期20世紀(jì)90年代中—2010年。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?997年國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司（簡(jiǎn)稱IBM）深藍(lán)超級(jí)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。6）蓬勃發(fā)展期2011年至今。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計(jì)算平臺(tái)推動(dòng)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，諸如圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別、知識(shí)問(wèn)答、人機(jī)對(duì)弈、無(wú)人駕駛等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)的新高潮。1.2人工智能的發(fā)展1.2.2人工智能史上的關(guān)鍵事件1946年，全球第一臺(tái)通用計(jì)算機(jī)ENIAC誕生。1950年，艾倫·圖靈提出“圖靈測(cè)試”。1956年，“人工智能”概念首次提出。1959年，首臺(tái)工業(yè)機(jī)器人誕生。1964年，首臺(tái)聊天機(jī)器人誕生。1965年，專家系統(tǒng)首次亮相。1968年，首臺(tái)人工智能機(jī)器人誕生。1.2人工智能的發(fā)展1.2.2人工智能史上的關(guān)鍵事件1946年，全球第一臺(tái)通用計(jì)算機(jī)ENIAC誕生。1950年，艾倫·圖靈提出“圖靈測(cè)試”。1956年，“人工智能”概念首次提出。1959年，首臺(tái)工業(yè)機(jī)器人誕生。1964年，首臺(tái)聊天機(jī)器人誕生。1965年，專家系統(tǒng)首次亮相。1968年，首臺(tái)人工智能機(jī)器人誕生。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵技術(shù)見圖1-4，主要分三個(gè)核心層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。圖1-4人工智能產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵技術(shù)1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)1）機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML，machineLearning），這是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)2）知識(shí)圖譜知識(shí)圖譜主要的目標(biāo)是用來(lái)描述真實(shí)世界中間存在的各種實(shí)體和概念，以及它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如國(guó)家間的知識(shí)圖譜，見圖1-5。圖1-5國(guó)家間知識(shí)圖譜1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)3）自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言處理(NLP)就是開發(fā)能夠理解人類語(yǔ)言的應(yīng)用程序或服務(wù)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)間的信息交流。自然語(yǔ)言處理機(jī)制涉及兩個(gè)流程，包括自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成：自然語(yǔ)言理解是指計(jì)算機(jī)能夠理解自然語(yǔ)言文本的意義；自然語(yǔ)言生成則是指能以自然語(yǔ)言文本來(lái)表達(dá)給定的意圖。自然語(yǔ)言處理涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯，如譯星、金山詞霸，有道詞典、百度翻譯，谷歌翻譯；機(jī)器閱讀理解，如百度閱讀理解；問(wèn)答系統(tǒng)，如tipask、Googleanswer、百度知道、新浪愛問(wèn)、天涯問(wèn)答、雅虎知識(shí)堂、果殼、知乎網(wǎng)。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)4）人機(jī)交互人機(jī)交互（Human-ComputerInteraction,簡(jiǎn)寫HCI）：是指人與計(jì)算機(jī)之間使用某種對(duì)話語(yǔ)言，以一定的交互方式，為完成確定任務(wù)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換過(guò)程。它主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的信息交換兩部分，人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語(yǔ)音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。人機(jī)交互應(yīng)用潛力巨大，比如智能手機(jī)配備的地理空間跟蹤技術(shù)，應(yīng)用于可穿戴式計(jì)算機(jī)、隱身技術(shù)、浸入式游戲等的動(dòng)作識(shí)別技術(shù)，應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)、遙控機(jī)器人及遠(yuǎn)程醫(yī)療等的觸覺交互技術(shù)，應(yīng)用于呼叫路由、家庭自動(dòng)化及語(yǔ)音撥號(hào)等場(chǎng)合的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)等等。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)5）計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺是指使用計(jì)算機(jī)來(lái)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)具備類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。目前，但是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展將面臨以下挑戰(zhàn)：如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺利用大數(shù)據(jù)來(lái)解決某些問(wèn)題時(shí)，雖已經(jīng)非常智能，但是卻無(wú)法達(dá)到很高的精度；如何降低開發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)和人工標(biāo)注，需要較長(zhǎng)的研發(fā)周期，要達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域的要求，還是有些難度；如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開發(fā)，多樣化的成像硬件與人工智能芯片的不斷出現(xiàn)，計(jì)算機(jī)視覺的算法設(shè)計(jì)與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)6）生物識(shí)別生物特征分為生理特征（如指紋、面像、虹膜、掌紋等）和行為特征（如步態(tài)、聲音、筆跡等）。生物特征識(shí)別技術(shù)，是指通過(guò)計(jì)算機(jī)利用人體所固有的生理特征（指紋、虹膜、面相、DNA等）或行為特征(步態(tài)、擊鍵習(xí)慣等)來(lái)進(jìn)行個(gè)人身份鑒定的技術(shù)。目前人們已經(jīng)發(fā)展了指紋識(shí)別、掌紋與掌形識(shí)別、虹膜識(shí)別、人臉識(shí)別、手指靜脈識(shí)別、聲音識(shí)別、簽字識(shí)別、步態(tài)識(shí)別、鍵盤敲擊習(xí)慣識(shí)別，甚至DNA識(shí)別等多種生物識(shí)別技術(shù)，其中指紋機(jī)和手形機(jī)市場(chǎng)占有率最高。目前生物特征識(shí)別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)7）VR/AR虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）是使用以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)