資源簡介

(共26張PPT)
感受人工智能的魅力
AI是否能讀懂你的內(nèi)心？
20個是或否問題猜出你心中的答案
http://www.20q.net/
玩?zhèn)€小游戲——猜猜你內(nèi)心
網(wǎng)站通過龐大的問題和答案數(shù)據(jù)庫進行預測，并不斷進行補充，玩的次數(shù)越多越準確
原理：AI人機交互、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
玩?zhèn)€小游戲——猜猜你內(nèi)心
人工智能的研究領(lǐng)域
1
人機交互
3
自然語言處理
2
圖像識別
4
機器學習
思考1：你是否可以在不方便說話時打電話？
Google
AI-Duplex谷歌人工智能打電話
思考1：你是否可以在不方便說話時打電話？
Google人工智能
（非真人）
理發(fā)店工作人員
（真人）
什么是人機交互？
人機交互：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。
一、人機交互
輸入設(shè)備：鍵盤、鼠標、話筒、操縱桿、數(shù)據(jù)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(shè)備：打印機、繪圖儀、顯示器、音箱等
鍵盤交互
一、人機交互
語音交互
情感交互
體感交互
腦機交互
人機交互的類型有哪些？
語音采集
一、人機交互
②
語音識別
③
語義理解
④
語音合成
語音交互的原理是什么？
思考2：如何更全面地了解旅游景點？
Q1：這個建筑是什么？
塞罕塔
Q2：塞罕壩常見的兩種松樹分別是什么品種？
樟子松
落葉松
Q3：護林員的狗是什么品種？
阿拉斯加
哈士奇
為什么拍照能夠識別建筑、植物、動物？
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(shù)。
二、圖像識別
圖像識別的原理是什么？
圖像識別技術(shù)是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)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。
二、圖像識別
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
二、圖像識別
思考3：你能否不用學習外語就跟外國人交流？
思考3：你能否不用學習外語就跟外國人交流？
什么是自然語言處理？
自然語言處理（NLP）：主要研究實現(xiàn)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。
三、自然語言處理
自然語言處理的研究領(lǐng)域有哪些？
三、自然語言處理
利用計算機技術(shù)實現(xiàn)一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯。
機器翻譯
利用計算機技術(shù)實現(xiàn)對文本篇章的理解，并回答相關(guān)問題。
語義理解
讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流
問答系統(tǒng)
“訊飛聽見”翻譯過程是什么？
三、自然語言處理
將中文信息進行輸入、識別與分析，翻譯成英文進行輸出。
機器翻譯
將人口述的中文信息轉(zhuǎn)化為中文文字，注重對信息的理解和精準程度的把控。
語義理解
思考4：我們能否穿越到過去，一睹歷史人物的真容并和他對話？
人工智能讓藝術(shù)作品動起來！
什么是機器學習？
機器學習：研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)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(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
從觀測數(shù)據(jù)出發(fā)尋找規(guī)律，利用規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預測。
四、機器學習
四、機器學習
歷史數(shù)據(jù)
新的數(shù)據(jù)
模型
未知屬性
輸入
訓練
預測
如何讓藝術(shù)作品動起來？
小結(jié)
1.人機交互
2.圖像識別
3.自然語言處理
4.機器學習
訓練、模型、預測
人與計算機之間通信、交流
對圖像進行處理、分析、理解及識別
人與計算機之間的交互
課后練習
目前很多網(wǎng)絡(luò)平臺都設(shè)計有“客服”功能。找到一個網(wǎng)絡(luò)平臺的“客服”，請設(shè)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。
OR課程基本信息
課題
感受人工智能的魅力
教科書
信息技術(shù)（人教/中圖版）
教學目標
教學目標：通過典型案例理解人工智能技術(shù)，感受人工智能的魅力，認識人工智能對社會發(fā)展的影響。
教學重點：體驗常見的人工智能技術(shù)，體會其背后的人工智能原理，感受人工智能的魅力。
教學難點：理解典型案例中人工智能技術(shù)實現(xiàn)的原理。
教學過程
時間
教學環(huán)節(jié)
主要師生活動
3’
導入
玩?zhèn)€游戲：猜猜你內(nèi)心？
師：現(xiàn)在我們一起進入20Q（http://www.20q.net/）網(wǎng)站，這個網(wǎng)站可以通過20個是或否的問題，猜出你心中所想的答案。
比如我們以老虎為例，看看AI是否能猜到我們內(nèi)心所想呢？
生：玩游戲，體驗游戲過程。
師：看來這個網(wǎng)站真的能與我們心有靈犀，讀懂我們的內(nèi)心。其實它能猜中并不是偶然，網(wǎng)站通過龐大的問題和答案數(shù)據(jù)庫進行預測，并不斷進行補充，玩的次數(shù)越多答案就越準確。其原理涉及到人工智能的人機交互、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。人工智能離我們并不遙遠，在生活中應(yīng)用廣泛。我們一起從四個方面感受人工智能的魅力。
5’
人機交互
1.體驗人機交互幫助打電話
思考1：你是否可以在不方便說話時打電話？
師：我們想打電話給理發(fā)館預約剪發(fā)時間，但當時又不方便說話，如何實現(xiàn)預約呢？可以借助谷歌的人工智能。
生：觀看視頻（Google
AI-Duplex谷歌人工智能打電話）。
師：用戶僅需通過語音給谷歌助手布置任務(wù)，之后預約理發(fā)的電話都可由它來完成。這背后的原理是人工智能的人機交互。
什么是人機交互？
人機交互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。人們可以借助輸入設(shè)備向計算機傳遞信息；同時，計算機輸出設(shè)備將信息提供給人。
人機交互的類型有哪些？
人機交互除了最基礎(chǔ)的鍵盤交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互和腦機交互等。其中語音交互是一種高效的交互方式，我們一起看看谷歌助手能打電話背后的語音交互原理是什么。
語音交互的原理：
首先是語音采集，人通過麥克風說話將想“打電話預約剪頭發(fā)”的信息傳遞給谷歌助手；第二步語音識別，谷歌助手將語音信息識別為機器能理解的文本信息；第三步是語義理解，根據(jù)識別后的命令完成撥通發(fā)廊電話的操作；第四步是語音合成，將指令實現(xiàn)打電話并進行預約。
5’
圖像識別
2.
體驗圖像識別建筑、植物和動物
思考2：如何更全面地了解旅游景點？
師：我們利用社會實踐課的機會，來到了位于承德的“青少年生態(tài)環(huán)境教育基地”——塞罕壩。在極端困難的條件下，通過塞罕壩兩代人近50年的艱苦奮斗，使荒原變?yōu)榱趾?，沙漠成綠洲，我們一起走進塞罕壩，感受綠色奇跡。
Q1：這個建筑是什么？
利用百度識圖，了解建筑信息。
Q2:
塞罕壩常見的兩種松樹分別是什么品種？
利用華為智能識物，識別出松樹品種為樟子松、落葉松。
Q3：護林員的狗是什么品種？
利用IOS識之軟件，識別出分別是阿拉斯加和哈士奇。
為什么軟件拍照能分辨出建筑、植物和動物的品種呢？是因為運用了人工智能的圖像識別。
什么是圖像識別？
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(shù)。圖像識別技術(shù)是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)的。每個圖像都有其特征，集中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。
圖像識別出狗品種的原理：
通過狗的圖像特征信息，如阿拉斯加的耳朵比較圓潤，尾巴上翹，毛較硬等與數(shù)據(jù)庫中的所有狗特征做比對，即可識別出狗的品種。
5’
自然語言處理
3.
體驗“訊飛聽見”自然語言處理
思考3：你能否不用學習外語就跟外國人交流？
師：假如我們?nèi)饴糜螌W習，但你的外語又不熟練，怎么能流暢地跟外國人交流呢？我們一起來體驗一個神器“訊飛聽見”APP。
生：體驗訊飛聽見APP。
師：我們可以看到，在說出中文后，這款軟件迅速識別了我們的中文語言，將其轉(zhuǎn)錄為文字形式，并將其翻譯為英文。這個功能是怎么實現(xiàn)的？是通過自然語言處理。
什么是自然語言處理？
它主要研究實現(xiàn)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。自然語言處理涉及語義理解、機器翻譯和問答系統(tǒng)等領(lǐng)域。
自然語言處理的翻譯過程及原理：
“訊飛聽見”先通過語義理解，將人口述的中文信息轉(zhuǎn)化為中文文字，注重對信息的理解和精準程度的把控；其次通過機器翻譯，將中文信息進行輸入、識別與分析，翻譯成英文進行輸出。
5’
機器學習
4.
體驗機器學習一睹歷史人物的動態(tài)真容
思考4：我們能否穿越到過去，一睹歷史人物的真容并和他對話？
師：很多歷史人物只存在于歷史課本的肖像畫中，我們怎么能夠一睹真容看到他說話的樣子呢？
生：觀看視頻（人工智能讓藝術(shù)作品動起來?。?br/>師：我們之所以能看到朱元璋、林黛玉、兵馬俑的現(xiàn)代樣子，以及看到他們說話的場景，是因為機器學習在其中幫了大忙。
什么是機器學習？
機器學習是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)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(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。強調(diào)從觀測數(shù)據(jù)出發(fā)尋找規(guī)律，利用規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行預測。
機器學習讓藝術(shù)作品動起來的原理：
在讓藝術(shù)作品動起來這個過程中，首先在計算機中存儲了幾段參考動態(tài)人像片段作為歷史數(shù)據(jù)，應(yīng)用機器學習算法對歷史數(shù)據(jù)進行學習和處理，可訓練出相關(guān)模型。將新的數(shù)據(jù)，如兵馬俑圖片輸入至模型中，可通過模型根據(jù)新數(shù)據(jù)的特性對其進行預測，從而得出兵馬俑的動態(tài)人像片段。
2’
小結(jié)及作業(yè)
小結(jié)：
師：今天我們從人工智能的四個領(lǐng)域來了解人工智能。從“人機交互”中體驗了人與計算機之間的交互，從“圖像識別”中學習了對圖像的處理分析理解和識別，從“自然語言處理”感受了人與計算機直接通信和交流，并了解“機器學習”訓練與預測的魅力。
課后練習：
師：在課后，同學們可以找到一個網(wǎng)絡(luò)平臺的“客服”。請設(shè)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。課后練習
思考：目前很多網(wǎng)絡(luò)平臺都設(shè)計有“客服”功能。找到一個網(wǎng)絡(luò)平臺的“客服”，請設(shè)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。
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HIA
0●。
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染課程基本信息
課題
感受人工智能的魅力
教科書
書名：
信息技術(shù)必修一：數(shù)據(jù)與計算
出版社：人教/中圖版
出版日期：
2019年6月
學習目標
通過典型案例理解人工智能技術(shù)，感受人工智能的魅力，認識人工智能對社會發(fā)展的影響。
課前學習任務(wù)
準備好學習任務(wù)單。可在手機上安裝“訊飛聽見”、“識之”軟件。
課上學習任務(wù)
【學習任務(wù)一】猜猜你內(nèi)心
進入20Q（http://www.20q.net/）網(wǎng)站,體驗通過20個是或否的問題，人工智能是否能猜出你心中所想的答案。
【學習任務(wù)二】體驗人機交互幫助打電話
思考1：你是否可以在不方便說話時打電話？
我們想打電話給理發(fā)館預約剪發(fā)時間，但當時又不方便說話，如何實現(xiàn)預約呢？可以借助谷歌的人工智能。觀看視頻“Google
AI-Duplex谷歌人工智能打電話”，體驗背后的人機交互原理。
【學習任務(wù)三】體驗圖像識別建筑、植物和動物
我們利用社會實踐課的機會，來到了位于承德的“青少年生態(tài)環(huán)境教育基地”——塞罕壩。在極端困難的條件下，通過塞罕壩兩代人近50年的艱苦奮斗，使荒原變?yōu)榱趾?，沙漠成綠洲，我們一起走進塞罕壩，感受綠色奇跡。
Q1：這個建筑是什么？
利用百度識圖，了解建筑信息。
Q2:
塞罕壩常見的兩種松樹分別是什么品種？
利用華為智能識物，識別出松樹品種。
Q3：護林員的狗是什么品種？
利用IOS識之軟件，識別狗的品種。
【學習任務(wù)四】體驗“訊飛聽見”自然語言處理
假如我們?nèi)饴糜螌W習，但你的外語又不熟練，怎么能流暢地跟外國人交流呢？我們一起來體驗一個神器“訊飛聽見”APP，并思考其別后的自然語言處理原理。
【學習任務(wù)四】體驗機器學習一睹歷史人物的動態(tài)真容
我們見過歷史課本中的朱元璋，想象過小說中的林黛玉，或是親眼見過秦始皇陵兵馬俑的雕塑，這些都是靜態(tài)的虛擬的畫像?，F(xiàn)在人工智能可以幫助藝術(shù)作品動起來，看到他們現(xiàn)代的樣貌和動態(tài)的樣子。并思考其背后的機器學習原理。
推薦的學習資源
1．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial
Neural
Network，即ANN
），是20世紀80
年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象，
建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。在工程與學術(shù)界也常直接簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運算模型，由大量的節(jié)點（或稱神經(jīng)元）之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個節(jié)點代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵函數(shù)（activation
function）。每兩個節(jié)點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。
2．人工智能發(fā)展的趨勢與展望
經(jīng)過60多年的發(fā)展，人工智能在算法、算力（計算能力）和算料（數(shù)據(jù)）等“三算”方面取得了重要突破，正處于從“不能用”到“可以用”的技術(shù)拐點，但是距離“很好用”還有諸多瓶頸。那么在可以預見的未來，人工智能發(fā)展將會出現(xiàn)怎樣的趨勢與特征呢？
從專用智能向通用智能發(fā)展。如何實現(xiàn)從專用人工智能向通用人工智能的跨越式發(fā)展，既是下一代人工智能發(fā)展的必然趨勢，也是研究與應(yīng)用領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)。2016年10月，美國國家科學技術(shù)委員會發(fā)布《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》，提出在美國的人工智能中長期發(fā)展策略中要著重研究通用人工智能。阿爾法狗系統(tǒng)開發(fā)團隊創(chuàng)始人戴密斯·哈薩比斯提出朝著“創(chuàng)造解決世界上一切問題的通用人工智能”這一目標前進。微軟在2017年成立了通用人工智能實驗室，眾多感知、學習、推理、自然語言理解等方面的科學家參與其中。
從人工智能向人機混合智能發(fā)展。借鑒腦科學和認知科學的研究成果是人工智能的一個重要研究方向。人機混合智能旨在將人的作用或認知模型引入到人工智能系統(tǒng)中，提升人工智能系統(tǒng)的性能，使人工智能成為人類智能的自然延伸和拓展，通過人機協(xié)同更加高效地解決復雜問題。在我國新一代人工智能規(guī)劃和美國腦計劃中，人機混合智能都是重要的研發(fā)方向。
從“人工+智能”向自主智能系統(tǒng)發(fā)展。當前人工智能領(lǐng)域的大量研究集中在深度學習，但是深度學習的局限是需要大量人工干預，比如人工設(shè)計深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、人工設(shè)定應(yīng)用場景、人工采集和標注大量訓練數(shù)據(jù)、用戶需要人工適配智能系統(tǒng)等，非常費時費力。因此，科研人員開始關(guān)注減少人工干預的自主智能方法，提高機器智能對環(huán)境的自主學習能力。例如阿爾法狗系統(tǒng)的后續(xù)版本阿爾法元從零開始，通過自我對弈強化學習實現(xiàn)圍棋、國際象棋、日本將棋的“通用棋類人工智能”。在人工智能系統(tǒng)的自動化設(shè)計方面，2017年谷歌提出的自動化學習系統(tǒng)（AutoML）試圖通過自動創(chuàng)建機器學習系統(tǒng)降低人員成本。
人工智能將加速與其他學科領(lǐng)域交叉滲透。人工智能本身是一門綜合性的前沿學科和高度交叉的復合型學科，研究范疇廣泛而又異常復雜，其發(fā)展需要與計算機科學、數(shù)學、認知科學、神經(jīng)科學和社會科學等學科深度融合。隨著超分辨率光學成像、光遺傳學調(diào)控、透明腦、體細胞克隆等技術(shù)的突破，腦與認知科學的發(fā)展開啟了新時代，能夠大規(guī)模、更精細解析智力的神經(jīng)環(huán)路基礎(chǔ)和機制，人工智能將進入生物啟發(fā)的智能階段，依賴于生物學、腦科學、生命科學和心理學等學科的發(fā)現(xiàn)，將機理變?yōu)榭捎嬎愕哪Ｐ停瑫r人工智能也會促進腦科學、認知科學、生命科學甚至化學、物理、天文學等傳統(tǒng)科學的發(fā)展。
人工智能產(chǎn)業(yè)將蓬勃發(fā)展。隨著人工智能技術(shù)的進一步成熟以及政府和產(chǎn)業(yè)界投入的日益增長，人工智能應(yīng)用的云端化將不斷加速，全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模在未來10年將進入高速增長期。例如，2016年9月，咨詢公司埃森哲發(fā)布報告指出，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將為經(jīng)濟發(fā)展注入新動力，可在現(xiàn)有基礎(chǔ)上將勞動生產(chǎn)率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12個發(fā)達國家的年均經(jīng)濟增長率可以翻一番。2018年麥肯錫公司的研究報告預測，到2030年，約70%的公司將采用至少一種形式的人工智能，人工智能新增經(jīng)濟規(guī)模將達到13萬億美元。
人工智能將推動人類進入普惠型智能社會。“人工智能+X”的創(chuàng)新模式將隨著技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展日趨成熟，對生產(chǎn)力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生革命性影響，并推動人類進入普惠型智能社會。2017年國際數(shù)據(jù)公司IDC在《信息流引領(lǐng)人工智能新時代》白皮書中指出，未來5年人工智能將提升各行業(yè)運轉(zhuǎn)效率。我國經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型升級對人工智能有重大需求，在消費場景和行業(yè)應(yīng)用的需求牽引下，需要打破人工智能的感知瓶頸、交互瓶頸和決策瓶頸，促進人工智能技術(shù)與社會各行各業(yè)的融合提升，建設(shè)若干標桿性的應(yīng)用場景創(chuàng)新，實現(xiàn)低成本、高效益、廣范圍的普惠型智能社會。
人工智能領(lǐng)域的國際競爭將日益激烈。當前，人工智能領(lǐng)域的國際競賽已經(jīng)拉開帷幕，并且將日趨白熱化。2018年4月，歐盟委員會計劃2018—2020年在人工智能領(lǐng)域投資240億美元；法國總統(tǒng)在2018年5月宣布《法國人工智能戰(zhàn)略》，目的是迎接人工智能發(fā)展的新時代，使法國成為人工智能強國；2018年6月，日本《未來投資戰(zhàn)略2018》重點推動物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)和人工智能的應(yīng)用。世界軍事強國也已逐步形成以加速發(fā)展智能化武器裝備為核心的競爭態(tài)勢，例如美國特朗普政府發(fā)布的首份《國防戰(zhàn)略》報告即謀求通過人工智能等技術(shù)創(chuàng)新保持軍事優(yōu)勢，確保美國打贏未來戰(zhàn)爭；俄羅斯2017年提出軍工擁抱“智能化”，讓導彈和無人機這樣的“傳統(tǒng)”兵器威力倍增。
人工智能的社會學將提上議程。為了確保人工智能的健康可持續(xù)發(fā)展，使其發(fā)展成果造福于民，需要從社會學的角度系統(tǒng)全面地研究人工智能對人類社會的影響，制定完善人工智能法律法規(guī)，規(guī)避可能的風險。2017年9月，聯(lián)合國犯罪和司法研究所（UNICRI）決定在海牙成立第一個聯(lián)合國人工智能和機器人中心，規(guī)范人工智能的發(fā)展。美國白宮多次組織人工智能領(lǐng)域法律法規(guī)問題的研討會、咨詢會。特斯拉等產(chǎn)業(yè)巨頭牽頭成立OpenAI等機構(gòu)，旨在“以有利于整個人類的方式促進和發(fā)展友好的人工智能”。
（中華人民共和國互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室《人工智能的歷史、現(xiàn)狀和未來》2019年12月6日）

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