資源簡介

(共25張PPT)
4.1 認 識 人 工 智 能
信息技術
第 4 章 走 進 智 能 時 代
4.1 認識人工智能
了解人工智能的產生與發展，體會人工智能對社會發展的影響。
通過典型實例理解人工智能技術，感受人工智能的魅力。
學習目標
4.1.1 人工智能的產生與發展
人機博弈“三盤棋”
國際跳棋 國際象棋 圍棋
4.1.1 人工智能的產生與發展
人機對弈：國際跳棋
1956年，計算機技術的先驅薩繆爾，在計算機上編寫出了世界上第一款國際跳棋程序。
1962年，這個程序擊敗了人類的一個跳棋冠軍。
這是“機器學習”算法的提出與首次應用。
人機對弈：國際象棋
1997年，超級計算機“深藍”戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。“深藍”是美國IBM公司生產的一臺超級計算機，有32個大腦（微處理器），每秒可以計算2億步。“深藍”中存儲了一百多年來優秀棋手的兩百多萬局對局。
今天看來，“深藍”還算不上足夠智能，它當時主要依靠強大的計算能力，窮舉所有路數，來選擇最佳策略。“深藍”靠計算可以預判12步，而卡斯帕羅夫可以預判10步，雙方能力不相上下。
4.1.1 人工智能的產生與發展
人機對弈：圍棋
2016年，阿爾法圍棋（AlphaGo）在與圍棋世界冠軍李世石的對弈中，以4:1的總比分獲勝。
2017年，它又進化為阿爾法元（AlphaGo Zero），通過“自學成才”，僅用3天就成了圍棋界的頂尖高手。
“深度學習”算法取得巨大的成功。
4.1.1 人工智能的產生與發展
4.1.1 人工智能的產生與發展
人工智能的產生
“三盤對弈”掀起了人工智能發展的三次高潮。
4.1.1 人工智能的產生與發展
人工智能的產生
圖靈，是發明計算機的先驅者，被稱為計算機之父、人工智能之父。為了紀念他，計算機界的最高獎項被命名為“圖靈獎”。
1950年，圖靈發表一篇論文《計算機器與智能》，提出測試機器智能的方法，就是著名的“圖靈測試”。
4.1.1 人工智能的產生與發展
人工智能的產生
人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI，這一術語是在1956年在美國的達特茅斯學院舉行的一次學術會議上被提出的。它現在包括一系列技術，例如：
機器學習：實現人工智能的方法；
深度學習：實現機器學習的利器；
大數據：人工智能的基石。
4.1.1 人工智能的產生與發展
人工智能的產生
利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。
——中國電子技術標準化研究院《人工智能標準化白皮書（2018版）》
4.1.1 人工智能的產生與發展
人工智能的發展歷程
1956年達特茅斯會議
1959年
薩繆爾提出“機器學習”
1972年
出版《計算機不能做什么？》
1976年
機器翻譯項目失敗，政府減少經費資助
80年代初專家系統復興
1982年
第五代計算機系統計劃、Cyc項目
1995年前后，陷入“AI冬天”
2006年
杰弗里·希爾頓
提出“深度學習”
2010年
大數據時代到來
1950
1960
1970
1980
1990
2010
2020
2000
2016年
AlphaGo戰勝李世石
1997年
“深藍”戰勝國際象棋大師卡斯帕羅夫
第二次繁榮（1980-1987）：專家系統的興衰
第一次繁榮（1956-1974）：偉大的首航
第三次增長爆發（2011年至今）：厚積薄發，再造輝煌
4.1.1 人工智能的產生與發展
人工智能的發展歷程
我國人工智能的發展
吳文俊院士提出了定理證明的“吳氏方法”，對人工智能的理論研究作出了巨大貢獻。
閱讀教材135頁——閱讀拓展：吳文俊與“吳式方法”。
4.1.1 人工智能的產生與發展
人工智能的發展歷程
我國人工智能的發展
中文信息處理
智能控制
生物特征識別
工業機器人
服務機器人
無人駕駛
4.1.2 感受人工智能的魅力
猜猜你的內心：AI是否能讀懂你的內心？
4.1.2 感受人工智能的魅力
人機交互
輸入設備：鍵盤、鼠標、話筒、操縱桿、數據手套、眼動跟蹤器、位置跟蹤器等
傳遞方式：手、腳、聲音、動作姿勢、眼睛、腦電波等
輸出設備：打印機、繪圖儀、顯示器、音箱等
主要研究人與計算機之間的信息交換，包括人到計算機和計算機到人的信息交換兩部分。
4.1.2 感受人工智能的魅力
人機交互
鍵盤交互
語音交互
情感交互
體感交互
腦機交互
4.1.2 感受人工智能的魅力
人機交互
語音交互
語音交互的原理
語音采集
② 語音識別
③ 語義理解
④ 語音合成
4.1.2 感受人工智能的魅力
② 圖像識別與生物特征識別
圖像識別：是利用計算機對圖像進行處理、分析和了解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術。
圖像識別技術：是以圖像的主要特征為基礎的。每個圖像都有其特征，在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方的信息量最大。
哈士奇
阿拉斯加
4.1.2 感受人工智能的魅力
② 圖像識別與生物特征識別
如何識別狗的品種？
采集特征
特征庫對比
識別狗品種
輸入
判斷
阿拉斯加
哈士奇
4.1.2 感受人工智能的魅力
② 圖像識別與生物特征識別
生物特征識別技術是在圖像識別的基礎上發展起來的，是利用生物特征（指紋、虹膜和人臉）進行識別。
生物特征識別技術：通過對個體生物特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術，主要對生物特征進行取樣，從中取得其唯一的特征，并轉換成相應的代碼，并進一步將這些代碼的組合成具有代表性的特征模板。
4.1.2 感受人工智能的魅力
③ 自然語言處理
自然語言處理（NLP）：主要研究實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信、交流的各種理論和方法。
利用計算機技術實現對文本篇章的理解，并回答相關問題。
語義理解
利用計算機技術實現一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯。
機器翻譯
讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流
問答系統
4.1.2 感受人工智能的魅力
④ 機器學習
什么是機器學習？
機器學習：研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。從觀測數據出發尋找規律，利用規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。
歷史數據
新的數據
模型
未知屬性
輸入
訓練
預測
4.1.2 感受人工智能的魅力
④ 機器學習
深度學習：其實就是“深度神經網絡的學習”，是機器學習的一個重要領域。
實質：通過構建具有較多隱層的網狀學習模型和海量數據來學習更有效更高階的特征，從而提取分類和預測的準確性。
圍 棋
智能手機圖像快速分類
課堂小結
練習提升
目前很多網絡平臺都設計有“客服”功能。找到一個網絡平臺的“客服”，請設計一個提問方案，并實施該方案，判斷該客服是人還是人工智能程序，并說明原因。
完成教材138頁的實踐活動：體驗“機器翻譯”技術。

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