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(共29張PPT)
初識人工智 能
“智能+”未來 | 人工智能的出現及發展 | 人工智能的應用 |
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目 錄
01.“智能+”未來
02. 人工智能的出現及發展
03. 人工智能的應用
04. 機器學習的方法
課堂目標
系統了解人工智能發展簡史，掌握人工智能的基本思想和理念
系統了解人工智能在各行各業具體應用的場景和功能，掌握人工智能基本概念和基礎知識。
學習過程
“智能+”未來
人工智能的出現及發展
人工智能的應用
機器學習的方法
“智能+”未來
part 01
“智能+”未來 | 人工智能的出現及發展 | 人工智能的應用 | 機器學習的方法
“智能+”未來
思 考 在 這 些 未 來 的
生 活 場 景 中 人 工 智
能 的 應 用 有 哪 些 ？
“智能+”未來
幫 你 算 數 學 ？ 幫 你 洗 衣 服 ？
人 工 智 能 學 家 or 數 學 家 物 理 學 家 科 學 家 跟 我 們 想 的 是 一 樣 的 嗎 ？
知 識 的 表 達 與 推 理 ， 智 慧 ， 是 一 種 計 算 過 程 ？
什 么 是 智 能 ？
何為人工智能？
人工智能（Artificial intelligence，AI）
它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。腦科學、認知科學、心理學、語言學、邏輯學、哲學、計算機科學
通俗的說法
人工的方法在機器（計算機）上實現的智能
人工智能的出
現及發展
part 02
“智能+”未來 | 人工智能的出現及發展 | 人工智能的應用 | 機器學習的方法
人工智能的出現及發展
人 工 智 能 的 橫 空 出 世
令 1950 年 ， 艾 倫 · 圖 靈 （ Alan Turing ） 在 他 的 論 文 中 提 出 了 著 名 的 “ 圖 靈 測 試 " （ Turing Test ） 被 廣 泛 認 為 是 測 試 機 器 智 能 的 重 要 標 準
圖 靈 測 試
一 位 人 類 測 試 員 會 通 過 文 字 與 密 室 里 的 一 臺 機 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 器 ， 參 與 對 話 的 機 器 就 被 認 為 通 過 圖 靈 測 試 。
人工智能的出現及發展
人 們 第 一 次 模 擬 了 神 經 信 號 的 傳 遞 ， 為 人 工 智 能 奠 定 了 深 遠 的 基 礎 。
1951 年 ， 研 究 生 馬 文 · 閔 斯 基 （ Marvin Minsky ） 建 立 了 世 界 上 第 一 個 神 經 網 路 機 器 SNAR （ Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator) 。
人工智能的出現及發展
1955 年 ， 艾 倫 · 紐 厄 爾 （ Alan Newell ） 、 赫 伯 特 · 西 蒙 （ Herbert Simon ） 和 克 里 夫 · 肖 （ Cliff ' 邏 輯 理 論 家 ' 計 算 Shaw ） 建 立 了 ' 機 程 序 來 模 擬 人 類 解 決 間 題 的 技 能 開 創 了 一 種 日 后 被 廣 泛 應 用 的 方 法 ： 搜 索 推 理 （ reasoning ）
人工智能的出現及發展
人 工 智 能 的 橫 空 出 世 令 1956 年 ， 閔 斯 基 、 約 翰 · 麥 卡 錫 （ John McCarthy ） 、 克 勞 的 · 香 農 （ Claude Shannon ） 和 納 撒 尼 爾 · 羅 切 斯 特 （ Nathan Rocheste r ） 在 美 國 達 特 茅 斯 學 院 組 織 了 一 次 會 議 ， 吡 會 議 工 智 能 " 作 為 一 門 新 學 科 的 誕 生 。
人工智能的出現及發展
1964 -- 1966 年 ， 約 瑟 夫 · 維 森 鮑 姆 （ JosephWeizenbaum ） 教 授 建 立 了 世 界 上 第 一 個 宣 然 語 言 對 話 程 序 ELIZA 可 以 通 過 簡 單 的 模 式 匹 配 和 對 話 規 則 與 人 聊 夭 。
70 年 代 中 期 ， 人 工 智 能 還 是 難 以 滿 足 社 會 對 這 個領 域 不 切 實 際 的 期 待 ， 因 此 進 入 了 第 一 個 冬 天 。
1963 年 ， 美 國 高 等 研 究 計 劃 局 投 入 兩 百 萬 美 元 給 麻 省 理 工 學 院 ， 培 養 了 早 期 的 計 算 機 科 學 和 人 工 智 能 人 才 。
人 工 智 能 的 第 一 次 浪 潮 （ 1956 -- 1974 ）
人工智能的出現及發展
80 年 代 ， 由 于 專 家 系 統 和 人 工 神 經 網 絡 的 新 進 展 ， 人 工 智 能 浪 潮 再 度 興 起 。1980 年 ， 卡 耐 基 梅 隆 大 學 為 迪 吉 多 公 司 開 發 了 一 套 名 為 X CON 的 專 家 系 統 ，這 套 系 統 當 時 每 年 可 為 迪 吉 多 公 司 節 省 4000 萬 美 元 。 XCO N 的 巨 大 價 值 激 發 了 工 業 界 對 人 工 智 能 尤 其 專 家 系 統 的 熱 情 。
1982 年 ， 約 翰 · 霍 普 菲 爾 德 提 出 了 一 種 新 型 的 網 絡 形 式 ， 即 霍 普 菲 爾 德 神 經 網 絡 其 中 引 入 了 相 關 存 儲 （ associative memory ） 的 機 制
1986 年 ， 《 通 過 誤 差 反 向 傳 播 學 習 表 示 》 論 文 的 發 表 ， 使 反 向 傳 播 算 法 被 廣 泛 用 于 人 工 神 經 網 絡 的 訓 練 令 80 年 代 后 期 ， 由 于 專 家 系 統 開 發 與 維 護 的 成 本 高 昂 ， 而 商 業 價 值 有 限 ， 人 工 智 能 的 發 展 再 度 步 入 冬 天 。
人 工 智 能 的 第 = 次 浪 潮 （1980 -- 1987）
人工智能的出現及發展
在 數 學 的 驅 動 下 ， 一 大 批 新 的 數 學 模 型 和 算 法 被 發 展 起 來 ， 逐 步 被 應 用 于 解 決 實 陸 何 題 ， 讓 科 學 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 竟 賽 I 巧 VR （ （ 或 ） 中 ， 多 倫 多 大 學 開 發 的 名 層 神 經 網 絡 A x N et 取 得 了 冠 軍 ， 且 大 幅 超 越 傳 統 算 法 的 亞 軍 ， 引 起 了 人 工 智 能 學 界 的 震 動 。 從 ， 多 層 神 經 網 絡 為 基 礎 的 深 度 學 習 被 推 廣 到 多 個 應 用 領 域
2016 年 谷 歌 通 過 深 度 學 習 訓 練 的 阿 爾 法 狗 （ AlphaGo ） 翟 序 戰 勝 圍 棋 世 界 冠 軍 李 世 石 。
21 世 紀 ， 人 類 邁 入 了 “ 大 數 據 “ 時 代 ， 時 電 腦 芯 片 的 計 算 能 力 高 速 增 長 ， 人 工 智 能 算 法 也 因 取 得 重 大 突 破 。 研 究 人 工 智 能 的 學 者 開 始 引 入 不 同 學 科 的 數 學 工 具 ， 為 人 工 智 能 打 造 更 堅 實 的 數 學 基 礎
人 工 智 能 的 第 三 次 浪 潮 （ 2011 · 現 在 ）
人工智能的定義
人臉識別:
根據輸入的照片,判斷照片的人是誰。
語音識別:
根據人說話的音頻信號,判斷說話內容。
醫療診斷:
根據輸入的醫療影像,判斷疾病的成因和性質。
電子商務:
根據用戶的購買記錄,預測他對什么商品感興趣,而作出相應推薦。
金融應用:
根據一支股票過去的價格和交易信息,判斷它未來的價格走勢。
人工智能的核心能力:
根據給定的輸入作出判斷或預測
人C智能是通過機器來模擬人類認知能力的技術。
人工智能的應用
part 03
“智能+”未來 | 人工智能的出現及發展 | 人工智能的應用 | 機器學習的方法
人工智能的應用
1、實 時 從 視 頻 中 檢 測 出 人 和 車 輛
2、自 動 找 到 視 頻 中 異 常 的 行 為 ， 并 及 時 發 出 帶 有 具 體 地 點 方 位 信 息 的 警
3、自 動 判 斷 人 群 的 密 度 和 人 流 的 方 向 ， 提 前 發 現 過 密 人 群 帶 來 的 潛 在 危 險 ， 幫 助 工 作 人 員 引 導 和 管 理 人 流 。
安 防 智 能 視 頻 分 折 技 術 可 以 代 替 民 警 做 很 多 事 情
人工智能的應用
對 醫 學 影 像 進 行 自 動 分 析 技 術 的 研 究 和 應 用 ，可 以 為 醫 生 診 斷 提 供 參 考 信 息 ， 有 效 的 減 少 誤 診 和 漏 診 ·
有 些 新 技 術 還 能 通 過 多 張 醫 療 影 像 建 出 人 體 官 的 三 維 模 型 ， 確 保 醫 生 手 術 更 加 精 準 ·
醫 療為 解 決 “ 看 病 難 " 的 何 題 提 供 了 新 的 思 路 。
人工智能的應用-智 能 客 服
隨 著 互 聯 網 和 屯 子 商 務 的 發 展 ， 嚨 們 和 商 家 的 交 流 變 得 越 來 越 多 元 ， 為 了 因 應 這 種 挑 戰 ， 很 多 企 業 開 始 引 入 人 工 智 能 技 術 打 造 智 能 客 服 系 統 。
智 能 客 服 可 以 像 人 一 樣 和 客 戶 交 流 溝 通 ， 進 行 準 確 得 體 且 個 性 化 的 回 應 ， 提 升 客 戶 的 體 驗 。
對 企 業 來 說 ， 這 樣 的 系 統 不 僅 能 夠 提 高 回 應 客 戶 的 效 率 ， 還 能 自 動 的 對 客 戶 的 需 求 和 問 題 進 行 統 計 和 分 折 ， 為 之 后 的 決 策 提 供 數 據 。
人工智能的應用-自動 駕 駛
自 動 駕 駛 汽 車 通 過 多 種 傳 感 器 ， 包 括 視 頻 攝 像 頭 、 駕 駛 環 境 進 行 實 時 感 知 。
智 能 駕 駛 系 統 可 以 對 多 種 感 知 信 號 進 行 綜 合 分 析 ， 運 行 。 激 光 雷 達 、 衛 星 定 位 系 統 等 ， 對 實 時 規 劃 駕 駛 路 線 ， 控 制 車 子 的
人工智能的應用-工 業 制 造
工 業 制 造 系 統 必 須 變 得 更 加 “ 聰 明 " ， 而 人 工 智 能 則 是 提 升 工 業 制 造 系 統 的 最 強 動
如品 質 監 控 是 生 產 過 程 中 最 重 要 的 環 節 ， 傳 統 生 產 線 上 都 安 排 大 量 的 檢 測 工 人 用 肉 眼 進 行 質 量 檢 測 。 這 種 方 式 不 僅 容 易 漏 檢 和 誤 判 ， 更 會 給 工 人 造 成 疲 勞 飭 害 。 因 此 很 多 任 務 業 產 品 公 司 開 發 使 用 人 工 智 能 的 視 覺 工 具 ， 幫 助 工 廠 自 動 檢 測 出 形 態 各 異 的 缺 陷 ·
聲 專 家 系 統 ：
基 于 人 工 定 義 的 規 則 來 回 答 特 定 間 題 （ 局 限 性 聲 機 器 學 習 （ machine learning ）
通 過 學 習 （ learning ） 來 獲 得 進 行 預 測 或 判 斷 的 能 力 ， 這 樣 的 方 法 已 經 成 為 人 工 智 能 的 主 流 方 法 。
人 工 智 能 如 何 言 動 做 出 判 斷 或 預 測
人工智能從何而來？
機器學習的方法
part 04
“智能+”未來 | 人工智能的出現及發展 | 人工智能的應用 | 機器學習的方法
機器學習的方法
監 督 學 習 ：
要 求 為 每 個 樣 本 提 供 預 測 量 的 真 實 值
無 監 督 學 習 ：
不 要 求 為 每 個 樣 本 提 供 預 測 量 的 真 實 值
半 監 督 學 習 ：
介 于 監 督 學 習 與 無 監 督 學 習 之 間 再 把 學 到 的 規
從 已 知 數 據 去 學 習 數 據 中 蘊 含 的 規 律 或 判 斷 規 則 應 用 新 數 據 井 作 出 判 斷 或 預 測 聲 方 式
機器學習的方法
可 動 態 變 化 的 狀 態 (state ）
可 選 取 的 動 作 （ action ）
可 以 和 決 策 主 體 進 行 交 互 的 環 境 （ environment ）
回 報 (reward) 規 則
令 在 行 動 中 學 習
在 機 器 學 習 的 實 際 應 用 中 ， 還 會 遇 到 另 一 種 類 型 的 何 題 ：
利 用 學 習 得 到 的 模 型 來 指 導 行 動 比 如 下 棋 ， 時 關 注 的 不 是 某 個 判 斷 是 否 準 確 ， 而 是 行 動 過 程 中 能 否 帶 來 最 大 效 益 ， 又 稱 為 強 化 學 習 強 化 學 習 模 型 結 梅
小結
人工智能這一新興科技正在改變我們的世界并影響著我們的生活,但這僅僅只是個開始,人工智能過去的發展為我們展現了一個令人激動的前景,這個更美好的時代需要我們共同努力去創造。
人工智能是研究如何通過機器來模擬人類認知能力的學科,通過幾十年的努力,人工智能已經獲得了長足的發展,且在多個行業得到了成功的應用。
未來已來
只是尚未普及

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