人工智能北京語(yǔ)言大學(xué)漢語(yǔ)速成學(xué)院PC互聯(lián)網(wǎng)——移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)(大數(shù)據(jù)/云計(jì)算)——物聯(lián)網(wǎng)——人工智能人工智能中國(guó)新經(jīng)濟(jì)北京語(yǔ)言大學(xué)漢語(yǔ)速成學(xué)院

2015年9月，百度‘度秘’：聲控人工智能個(gè)人助理(整合進(jìn)百度移動(dòng)搜索應(yīng)用)2015年11月，百度DeepSpeech2：包含一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音技術(shù)，通過(guò)樣本學(xué)會(huì)將聲音與語(yǔ)詞聯(lián)系起來(lái)2015年12月，百度無(wú)人車：百度無(wú)人車在北京道路上完成測(cè)試，并在硅谷設(shè)立自動(dòng)駕駛部門(ADU)2016年8月，百度‘DuSee’：為移動(dòng)設(shè)備打造的AR平臺(tái)(整合進(jìn)百度搜索和地圖移動(dòng)應(yīng)用)，在搜索廣告方面有著廣泛應(yīng)用2016年9月，百度大腦：官方介紹，百度的人工智能平臺(tái)2016年9月，PaddlePaddle：百度近期開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)工具包2016年10月，百度移動(dòng)應(yīng)用8.0：新升級(jí)的移動(dòng)搜索應(yīng)用，內(nèi)含一個(gè)整合了智能搜索和個(gè)性化新聞推薦的系統(tǒng)，其背后采用了人工智能、自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)2015年7月，阿里小蜜‘阿里小秘書’：虛擬人工智能客服，據(jù)公司2016年10月報(bào)告，問(wèn)題解決率已達(dá)到80%2015年8月，DTPAI：基于阿里云的服務(wù)，用來(lái)處理機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程，被該公司稱為是中國(guó)的第一個(gè)人工智能平臺(tái)2016年6月，阿里媽媽光學(xué)字符識(shí)別：該技術(shù)獲得文檔分析與識(shí)別國(guó)際會(huì)議(ICDAR)RobustReading比賽第一名2016年8月，阿里云ET：一套綜合的人工智能解決方案套件，包括視頻、圖像和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)2015年6月，優(yōu)圖：騰訊為開(kāi)發(fā)者開(kāi)放了其面部識(shí)別技術(shù)，以及優(yōu)圖科技的其他核心技術(shù)2015年8月，騰訊TICS實(shí)驗(yàn)室：2015年騰訊設(shè)立的智能計(jì)算和搜索實(shí)驗(yàn)室，專注于四個(gè)方面：搜索、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能2015年9月，Dreamwriter：騰訊上線中國(guó)第一個(gè)新聞報(bào)道機(jī)器人2015年11月，WHAT實(shí)驗(yàn)室：微信-香港科技大學(xué)人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，于2015年11月26日成立實(shí)時(shí)同傳hikvision?？低?016安防十強(qiáng)人工智能與教育1．自動(dòng)批改作業(yè)【小故事】

計(jì)算機(jī)科學(xué)家喬納森研發(fā)了一款可進(jìn)行英語(yǔ)語(yǔ)法糾錯(cuò)的軟件，不同于其他同類型軟件的是，它能夠聯(lián)系上下文去理解全文，然后做出判斷，例如各種英語(yǔ)時(shí)態(tài)的主謂一致，單復(fù)數(shù)等。它將提高英語(yǔ)翻譯軟件或程序翻譯的準(zhǔn)確性，解決不同國(guó)家之間的交流問(wèn)題。

語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義分析使得自動(dòng)批改作業(yè)成為可能，老師和助教的效率將大大提高。2．個(gè)性化學(xué)習(xí)【小故事】

McGraw-Hill教育正在開(kāi)發(fā)數(shù)字課程，準(zhǔn)備相關(guān)的課程資料，它從200萬(wàn)學(xué)生中收集信息，利用人工智能為每個(gè)學(xué)生創(chuàng)建自適應(yīng)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。當(dāng)一個(gè)學(xué)生閱讀材料并回答問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)學(xué)生對(duì)知識(shí)的掌握情況給出相關(guān)資料。系統(tǒng)知道應(yīng)該考學(xué)生什么問(wèn)題，什么樣的方式學(xué)生更容易接受。系統(tǒng)還會(huì)在盡可能長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)保留學(xué)生信息，以便未來(lái)能給學(xué)生帶來(lái)更多的幫助。大數(shù)據(jù)可以描述每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)特性。根據(jù)倫敦一家研究機(jī)構(gòu)的分析，人們的學(xué)習(xí)方法可以分為70種；而某機(jī)構(gòu)的機(jī)器人已經(jīng)積累了1300萬(wàn)名學(xué)生做過(guò)的8億道題目，為個(gè)性化教學(xué)提供了充分的依據(jù)。如果說(shuō)今天課堂教學(xué)的主流方法是“從原理到應(yīng)用”，那么機(jī)器人的教學(xué)方法是“從案例到原理”，并且是同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)案例。事實(shí)證明，很多被原理絆腳的學(xué)生更適應(yīng)于“從案例到原理”的學(xué)習(xí)方法。3.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)（ITS）【小故事】

2007年，美國(guó)兩位化學(xué)教師開(kāi)始一項(xiàng)開(kāi)創(chuàng)新的教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)。他們使用屏幕捕捉軟件錄制演示文稿的播放哈講解的聲音，形成視頻并上傳到網(wǎng)上，以此幫助課堂缺席的學(xué)生補(bǔ)課，接下來(lái)，他們組建以學(xué)生在家看視頻聽(tīng)講解為基礎(chǔ)，開(kāi)辟出課堂時(shí)間啦讓學(xué)生完成作業(yè)或?qū)嶒?yàn)，并未過(guò)程中有困難的學(xué)生提供幫助。人工智能在這個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)有長(zhǎng)足的進(jìn)步，也展示出明顯的效果。例如可汗學(xué)院（KHANACADEMY）就是一個(gè)優(yōu)秀的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，幫助我們學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)、科學(xué)、人文科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)。有學(xué)者將ITS和課堂一對(duì)多教學(xué)以及一對(duì)一的老師輔導(dǎo)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果是：ITS的效果比課堂教學(xué)好很多，和老師一對(duì)一輔導(dǎo)的效果相似！4.互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境（ILE）【小故事】在華中科技大學(xué)的一堂廣告創(chuàng)意策劃課上，“彈幕教學(xué)”亮相了。在上課的過(guò)程中，學(xué)生手持平板電腦或者手機(jī)，隨時(shí)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)表疑問(wèn)、提出看法，這些內(nèi)容會(huì)即時(shí)顯示在課件上。授課教師根據(jù)學(xué)生的反饋，隨時(shí)調(diào)整授課內(nèi)容和方式。這種一邊聽(tīng)老師講課，一邊通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送文字在屏幕上討論問(wèn)題的教學(xué)模式，引起了同學(xué)們的極大興趣?；?dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境與傳統(tǒng)授課的區(qū)別在于四個(gè)方面：更多建設(shè)性學(xué)習(xí)（或者說(shuō)學(xué)生自己決定學(xué)習(xí)課題）、學(xué)生更主動(dòng)、更多個(gè)性化、學(xué)生收到更多反饋。5.通過(guò)仿真游戲?qū)W習(xí)【小故事】仿真教學(xué)近年來(lái)在我國(guó)護(hù)理醫(yī)學(xué)教育被廣泛應(yīng)用。模擬教學(xué)是利用各種模擬手段,再現(xiàn)臨床醫(yī)學(xué)工作場(chǎng)景,為學(xué)習(xí)者提供一個(gè)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的學(xué)習(xí)臨床知識(shí)和技能的條件與環(huán)境,可以最大限度地滿足臨床教學(xué)資源的匱乏。醫(yī)學(xué)模擬教育走到今天,他們的載體己經(jīng)從最初的基礎(chǔ)解剖模型、局部功能訓(xùn)練模型到了后來(lái)的計(jì)算機(jī)輔助模型,尤其是目前利用的最為前沿的觸覺(jué)感知技術(shù)虛擬培訓(xùn)系統(tǒng)和生理驅(qū)動(dòng)型綜合模擬模型。目前最成功的仿真是飛行模擬器。據(jù)了解，在模擬機(jī)上飛行和真機(jī)沒(méi)有兩樣，只是訓(xùn)練更加便捷。人的能力大概分為三種：分析能力（一種在書本和課堂中能夠?qū)W到的能力），實(shí)踐能力（一種只能在生活中培養(yǎng)的能力），以及創(chuàng)造能力（一種上天賦予的能力）。今天，因?yàn)閷?shí)踐的機(jī)會(huì)減少，人們的實(shí)踐能力變得越來(lái)越弱，而仿真則可以彌補(bǔ)實(shí)踐能力。6.對(duì)教學(xué)體系進(jìn)行反饋和評(píng)測(cè)【小故事】近幾天，高三學(xué)生在查詢“一診”成績(jī)時(shí)驚奇地發(fā)現(xiàn)，他們看到的不僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的分?jǐn)?shù)，還附有一份“診斷報(bào)告單”。通過(guò)這份報(bào)告，他們不但可以了解到自己學(xué)科板塊知識(shí)點(diǎn)和能力點(diǎn)的掌握情況，還能看到對(duì)自己的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)的學(xué)科分析。記者從成都市教育局了解到，他們正在高三年級(jí)診斷性考試和高一、高二學(xué)生學(xué)業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)這幾個(gè)重要考試中試點(diǎn)，嘗試通過(guò)大數(shù)據(jù)，為學(xué)生的學(xué)力情況“畫像”。據(jù)介紹，此次高中學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)?cè)\斷報(bào)告，就是借助大數(shù)據(jù)的幫助，通過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成長(zhǎng)過(guò)程與成效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，診斷出學(xué)生知識(shí)、能力結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)需求的不同，以幫助學(xué)生和教師獲取真實(shí)有效的診斷數(shù)據(jù)。在市教育局看來(lái)，通過(guò)這份“診斷書”，學(xué)生可以清楚看到問(wèn)題所在，學(xué)習(xí)更高效；教師也可對(duì)癥下藥地針對(duì)具體情況，選擇不同的教學(xué)目標(biāo)和內(nèi)容，實(shí)施不同的教學(xué)方式，進(jìn)一步提高教與學(xué)的針對(duì)性、有效性和科學(xué)性。為學(xué)校招生、學(xué)習(xí)場(chǎng)所和課后活動(dòng)提供創(chuàng)新的解決方案。1.學(xué)區(qū)房擇校費(fèi)將成歷史2.面子文化，請(qǐng)客送禮將成過(guò)去3.知識(shí)集成時(shí)代，卸下補(bǔ)課費(fèi)重?fù)?dān)現(xiàn)在沒(méi)報(bào)5個(gè)以上補(bǔ)習(xí)班的孩子，應(yīng)該都不好意思說(shuō)自己是學(xué)生了。但是，哪一筆補(bǔ)課費(fèi)不是家長(zhǎng)的血汗錢！同時(shí)也是整個(gè)家庭極大的負(fù)擔(dān)。為了讓孩子“贏在起跑線”，家長(zhǎng)們疲憊的面容與日漸佝僂的背脊，又有誰(shuí)去心疼？但互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代加速了知識(shí)的整合與集成，在線教育方興未艾的今天。人工智能無(wú)疑是教學(xué)脫離課堂的助推劑。當(dāng)補(bǔ)習(xí)全過(guò)程都在線上完成，自然省事多了。4.全自動(dòng)閱卷及作業(yè)批改未來(lái)老師，應(yīng)該具備這些能力情商高的老師、人性化的老師更受歡迎有人認(rèn)為，對(duì)于解決社會(huì)問(wèn)題來(lái)說(shuō)，人工智能會(huì)比人類做的更好。但我們需要明確，性格是我們?nèi)祟愃?dú)有的，在指引我們穿越不確定的未來(lái)時(shí)，發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。對(duì)于老師也是如此，我們老師帶給孩子的關(guān)心、關(guān)懷是我們的優(yōu)勢(shì)所在。

擁有學(xué)習(xí)意識(shí)、開(kāi)放意識(shí)、創(chuàng)新意識(shí)的老師更受歡迎隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，如何利用新技術(shù)、用好新的技術(shù)形式為學(xué)生呈現(xiàn)出最好效果的教育必將是未來(lái)老師需要研究的課題。

未來(lái)老師，應(yīng)該具備這些能力

交流、溝通能力強(qiáng)的老師更受歡迎雖然技術(shù)在發(fā)展，但畢竟這只是一種人機(jī)互動(dòng)，所以，如何實(shí)現(xiàn)更好的、全方位的與學(xué)生的互動(dòng)，也是我們老師的優(yōu)勢(shì)所在。畢竟人類的情感、細(xì)微變化還需要人類來(lái)捕捉。

以學(xué)生個(gè)性化發(fā)展為中心的老師更受歡迎新技術(shù)的發(fā)展，其實(shí)也是在實(shí)現(xiàn)更好地為個(gè)體學(xué)生服務(wù)的過(guò)程，以期讓每個(gè)學(xué)生接受更加個(gè)性化、更有針對(duì)性的教育。人們?cè)絹?lái)越呼喚回歸“人”的教育，這也值得我們老師引起足夠的重視。未來(lái)老師，應(yīng)該具備這些能力

視野廣闊的老師更受歡迎未來(lái)世界，知識(shí)正在快速發(fā)展。如何盡快地汲取新知識(shí)、更好地為學(xué)生開(kāi)拓視野是老師們必然面臨的問(wèn)題，只有這樣才能朝著學(xué)生綜合素質(zhì)提升的目標(biāo)發(fā)展。謝謝！演講完畢，謝謝觀看！附錄資料：人工智能簡(jiǎn)介?AboutTeachingPlan基本要求：人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支，是目前迅速發(fā)展的一門新興學(xué)科，新思想新方法層出不窮。其基本思想是利用機(jī)器來(lái)模仿和執(zhí)行人腦的功能，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)。對(duì)于培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用能力，開(kāi)闊思路和視野，有重要意義。

?AboutTeachingPlan因此，要求學(xué)生掌握知識(shí)表示和問(wèn)題求解的幾種常用方法，尤其是不確定性推理；掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念，了解幾種機(jī)器學(xué)習(xí)方法尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法；掌握專家系統(tǒng)的概念，了解專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，掌握一些智能控制方法，了解國(guó)內(nèi)外人工智能研究尤其是機(jī)器人的最新進(jìn)展；具有一定的人工智能編程設(shè)計(jì)能力（利用Lisp或Prolog語(yǔ)言）。?AboutTeachingPlan課程內(nèi)容以及學(xué)時(shí)分配人工智能引論(1) 人工智能概念及與計(jì)算機(jī)的關(guān)系，研究途徑、內(nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域概況介紹，其他最新材料。符號(hào)主義、連接主義、行為主義三大流派人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(1)知識(shí)表示方法（2） 狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法，謂詞邏輯法、產(chǎn)生式表示法（動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)）；CLIPS語(yǔ)言；語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法、框架法（這是結(jié)構(gòu)化表示）；劇本、過(guò)程、Petri網(wǎng)、面向?qū)ο蟮谋硎尽?AboutTeachingPlan 搜索技術(shù)和策略（3-4）狀態(tài)空間法，盲目搜索和啟發(fā)式搜索，A*算法；海伯倫理論、消解原理和策略；與\或形推理和搜索策略；其他求解技術(shù)。 不確定推理技術(shù)（3-4）主觀Bayes理論；可信度方法和證據(jù)理論；系統(tǒng)組織技術(shù)；非單調(diào)推理；Rete快速算法；模糊推理技術(shù)；基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架不確定推理； 專家系統(tǒng)（2）專家系統(tǒng)概念、結(jié)構(gòu)和知識(shí)獲??；黑板模型、知識(shí)組織、管理及系統(tǒng)建造和開(kāi)發(fā)工具；專家系統(tǒng)舉例及編程。

人工智能程序設(shè)計(jì)（1）人工智能語(yǔ)言基本機(jī)制：LISP和PROLOG。?AboutTeachingPlan 模式識(shí)別導(dǎo)論（3）模式識(shí)別專題：概率模式識(shí)別。模式識(shí)別專題：結(jié)構(gòu)模式識(shí)別 機(jī)器學(xué)習(xí)（1）：機(jī)械,解釋經(jīng)驗(yàn),事例,歸納,概念,類比學(xué)習(xí)等；統(tǒng)計(jì),結(jié)構(gòu),模糊模式識(shí)別。 專題講座（3次） 1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論和應(yīng)用 (史奎凡課程：安排于人工智能理論與應(yīng)用課程內(nèi))； 2)智能體（Agent）； 3)自然語(yǔ)言處理； 4)智能控制和機(jī)器人科學(xué) 智能控制的結(jié)構(gòu)理論和研究領(lǐng)域，智能控制系統(tǒng)及應(yīng)用示例；機(jī)器人規(guī)劃、機(jī)器視覺(jué)和自然語(yǔ)言理解等。?AboutTeachingPlan 實(shí)踐：1) 搜索技術(shù)和策略2) 不確定推理技術(shù)3) 專家系統(tǒng)：動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)4) 模式識(shí)別技術(shù)5) 調(diào)研： 搜索技術(shù)和策略、不確定推理技術(shù)、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等四個(gè)領(lǐng)域進(jìn)展報(bào)告。?ChapterOne:BriefIntroductiontoArtificialIntelligence1.WhatisAI?人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是當(dāng)前科學(xué)技發(fā)展的一門前沿學(xué)科，同時(shí)也是一門新思想，新觀念，新理論，新技術(shù)不斷出現(xiàn)的新興學(xué)科以及正在發(fā)展的學(xué)科。它是在計(jì)算機(jī)科學(xué)，控制論，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科研究的基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的，因此又可把它看作是一門綜合性的邊緣學(xué)科。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視,并取得了很高的評(píng)價(jià)。有的人把它與空間技術(shù)，原子能技術(shù)一起并譽(yù)為20世紀(jì)的三大科學(xué)技術(shù)成就。?Intelligence智能是知識(shí)與智力的總合。 知識(shí)——智能行為的基礎(chǔ)； 智力——獲取知識(shí)并運(yùn)用知識(shí)求解問(wèn)題的能力。智能具有以下特征：(1)具有感知能力——指人們通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)、嗅覺(jué)等感覺(jué)器官感知外部世界的能力；(2)具有記憶與思維的能力——這是人腦最重要的功能，亦是人之所以有智能的根本原因；(3)具有學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)能力；(4)具有行為能力。ArtificialIntelligence人工智能——計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，即人類智慧在機(jī)器上的模擬，或者說(shuō)是人們使機(jī)器具有類似于人的智慧（對(duì)語(yǔ)言能理解、能學(xué)習(xí)、能推理）。?2.BriefHistoryofAI (1) 孕育（1956年前）古希臘的Aristotle（亞里士多德）（前384-322），給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國(guó)的哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon（培根）（1561-1626），系統(tǒng)地給出了歸納法?！爸R(shí)就是力量”德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz（布萊尼茨）（1646-1716）。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號(hào)化，從而能對(duì)人的思維進(jìn)行運(yùn)算和推理。做出了能做四則運(yùn)算的手搖計(jì)算機(jī)英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家Boole（布爾）（1815-1864）實(shí)現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號(hào)化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。?美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家Godel（哥德?tīng)枺?906-1978），證明了一階謂詞的完備性定；任何包含初等數(shù)論的形式系統(tǒng)，如果它是無(wú)矛盾的，那么一定是不完備的。意義在于，人的思維形式化和機(jī)械化的某種極限，在理論上證明了有些事是做不到的。英國(guó)數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)（1912-1954）,1936年提出了一種理想計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)模型（圖靈機(jī)），1950年提出了圖靈試驗(yàn)，發(fā)表了“計(jì)算機(jī)與智能”的論文。圖靈獎(jiǎng)。美國(guó)數(shù)學(xué)家Mauchly，1946發(fā)明了電子數(shù)字計(jì)算機(jī)ENIAC美國(guó)神經(jīng)生理學(xué)家McCulloch，建立了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。美國(guó)數(shù)學(xué)家Shannon（香農(nóng)）,1948年發(fā)表了《通訊的數(shù)學(xué)理論》，代表了“信息論”的誕生。? (2) 形成（1956-1969）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”1956年夏由麻省理工學(xué)院的J.McCarthy、M.L.Minsky,IBM公司信息研究中心的N.Rochester,貝爾實(shí)驗(yàn)室的C.E.Shannon共同發(fā)起，邀請(qǐng)了Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等人，10位數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家，在Dartmouth大學(xué)召開(kāi)了一次關(guān)于機(jī)器智能的研討會(huì)，會(huì)上McCarthy提議正式采用了ArtificialIntelligence（人工智能）這一術(shù)語(yǔ)。這次會(huì)議，標(biāo)志著人工智能作為一門新興學(xué)科正式誕生了。 McCarthy（麥卡錫）——人工智能之父。這次會(huì)議之后的10年間，人工智能的研究取得了許多引人矚目的成就.機(jī)器學(xué)習(xí)方面：塞繆爾于1956年研制出了跳棋程序，該程序能從棋譜中學(xué)習(xí)，也能從下棋實(shí)踐中提高棋藝；?在定理證明方面：王浩于1958年在IBM機(jī)上證明了《數(shù)學(xué)原理》中有關(guān)命題演算的全部定理（220條），還證明了謂詞演算中150條定理85%；1965年，魯賓遜（Robinson）提出了消解原理；在模式識(shí)別方面：1959年塞爾夫里奇推出了一個(gè)模式識(shí)別程序；1965年羅伯特（Robert）編制出可辨別積木構(gòu)造的程序；在問(wèn)題求解方面：1960年紐厄爾等人通過(guò)心理學(xué)試驗(yàn)總結(jié)出了人們求解問(wèn)題的思維規(guī)律，編制了通用問(wèn)題求解程序GPS,可以用來(lái)求解11種不同類型的問(wèn)題；在專家系統(tǒng)方面：斯坦福大學(xué)的費(fèi)根鮑姆（E.A.Feigenbaum）自1965年開(kāi)始進(jìn)行專家系統(tǒng)DENDRAL（化學(xué)分析專家系統(tǒng)），1968年完成并投入使用；在人工智能語(yǔ)言方面：1960年McCarthy等人建立了人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言Lisp，該語(yǔ)言至今仍是建造智能系統(tǒng)的重要工具；1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（InternationalJointConferencesOnArtificialIntelligence）? (3) 發(fā)展（1970年以后）70年代，開(kāi)始從理論走向?qū)嵺`，解決一些實(shí)際問(wèn)題。同時(shí)很快就發(fā)現(xiàn)問(wèn)題：歸結(jié)法費(fèi)時(shí)、下棋贏不了全國(guó)冠軍、機(jī)器翻譯一團(tuán)糟。以Feigenbaum為首的一批年輕科學(xué)家改變了戰(zhàn)略思想，1977年提出知識(shí)工程的概念，以知識(shí)為基礎(chǔ)的專家咨詢系統(tǒng)開(kāi)始廣泛的應(yīng)用。著名專家系統(tǒng)的有：DENDRAL化學(xué)分析專家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1968）MACSYMA符號(hào)數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)（麻省理工1971）MYCIN診斷和治療細(xì)菌感染性血液病的專家咨詢系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1973）CASNET(CausalASsciationalNetwork)診斷和治療青光眼的專家咨詢系統(tǒng)（拉特格爾斯（Rutgers）大學(xué)70年代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)醫(yī)療咨詢系統(tǒng)（匹茲堡大學(xué)）；HEARSAYI和II語(yǔ)音理解系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)）PROSPECTOR地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)（斯坦福大學(xué)1976）XCON計(jì)算機(jī)配置專家系統(tǒng)（卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)1978）??80年代，人工智能發(fā)展達(dá)到階段性的頂峰。?87,89年世界大會(huì)有６－７千人參加。硬件公司有上千個(gè)。并進(jìn)行Lisp硬件、Lisp機(jī)的研究。?在專家系統(tǒng)及其工具越來(lái)越商品化的過(guò)程中,國(guó)際軟件市場(chǎng)上形成了一門旨在生產(chǎn)和加工知識(shí)的新產(chǎn)業(yè)——知識(shí)產(chǎn)業(yè)。應(yīng)該說(shuō)，知識(shí)工程和專家系統(tǒng)是近十余年來(lái)人工智能研究中最有成就的分支之一。?同年代，1986年Rumlhart領(lǐng)導(dǎo)的并行分布處理研究小組提出了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)算法，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本問(wèn)題之一。從此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入新的高潮。?90年代，計(jì)算機(jī)發(fā)展趨勢(shì)為小型化、并行化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。?人工智能技術(shù)逐漸與數(shù)據(jù)庫(kù)、多媒體等主流技術(shù)相結(jié)合，并融合在主流技術(shù)之中，旨在使計(jì)算機(jī)更聰明、更有效、與人更接近。?日本政府于1992年結(jié)束了為期十年的稱為“知識(shí)信息處理體統(tǒng)”的第五代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究開(kāi)發(fā)計(jì)劃。并開(kāi)始了為期十年的實(shí)況計(jì)算（RealWordComputing）計(jì)劃。?3.ResearchObjectsandMainContents

(1)人工智能的研究目標(biāo)

人工智能的長(zhǎng)期研究目標(biāo)：構(gòu)造智能計(jì)算機(jī)。

人工智能的近期研究目標(biāo)：使現(xiàn)有的電子計(jì)算機(jī)更聰明，更有用，使它不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問(wèn)題，能模擬人類的部分智能行為。?(2)人工智能研究的基本內(nèi)容

1.機(jī)器感知以機(jī)器視覺(jué)與機(jī)器聽(tīng)覺(jué)為主。機(jī)器感知是機(jī)器獲取外部信息的基本途徑，是使機(jī)器具有智能不可或缺的組成部分，對(duì)此人工智能中已形成兩個(gè)專門的研究領(lǐng)域——

模式識(shí)別和自然語(yǔ)言理解。2.機(jī)器思維指通過(guò)感知的外部信息及機(jī)器內(nèi)部的各種工作信息進(jìn)行有目的的處理。主要開(kāi)展以下幾方面的研究：(1)知識(shí)表示(2)知識(shí)的組織，累計(jì)，管理技術(shù)(3)知識(shí)的推理(4)各種啟發(fā)式搜索及控制策略(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人腦的結(jié)構(gòu)及其工作原理?3.機(jī)器學(xué)習(xí)

使計(jì)算能自動(dòng)獲取知識(shí)，能直接向書本學(xué)習(xí)，能通過(guò)與人談話學(xué)習(xí)，能通過(guò)對(duì)環(huán)境的觀察學(xué)習(xí)，并能在實(shí)踐中自我完善。4.機(jī)器行為機(jī)器行為主要指計(jì)算機(jī)的表達(dá)能力，即“說(shuō)”、“寫”、“畫”等，對(duì)智能機(jī)器人，還應(yīng)該有人的四肢功能，即能走路，能取物，能操作等。5.智能系統(tǒng)及智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)造技術(shù)?4.ResearchObjectsandMainContents人工智能面世以來(lái)，其研究途徑存在兩種不同的觀點(diǎn)：以符號(hào)處理為核心的方法——主張通過(guò)運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)人工智能在計(jì)算機(jī)的模擬。以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法——主張用生物學(xué)的方法進(jìn)行研究，搞清楚人類智能的本質(zhì)。(1)以符號(hào)處理為核心的方法該方法起源于紐厄爾等人的通用問(wèn)題求解系統(tǒng)（GPS），用于模擬人類求解問(wèn)題的心理過(guò)程，逐漸形成為物理符號(hào)系統(tǒng)，這種方法認(rèn)為： 人類研究的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，而計(jì)算機(jī)自身具有符號(hào)處理能力，這種能力本身就蘊(yùn)含著演繹推理的內(nèi)涵，因而可通過(guò)運(yùn)行相應(yīng)的程序來(lái)體現(xiàn)某種基于邏輯思維的智能行為，達(dá)到模擬人類智能活動(dòng)的效果。目前人工智能的大部分研究成果都是基于這種方法實(shí)現(xiàn)的。?

該方法的主要特征是：

?立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作，適合于模擬人的邏輯思維過(guò)程，解決需要進(jìn)行邏輯推理的復(fù)雜問(wèn)題；

?知識(shí)可用顯式的符號(hào)表示；

?便于模塊化；?能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接；?可對(duì)推理結(jié)論做出解釋，便于對(duì)各種可能性進(jìn)行選擇。

但該方法不適合于形象思維；而且在用符號(hào)表示概念時(shí)其有效性在很大程度上取決于符號(hào)表示的正確性，且對(duì)帶噪聲的信息及不完整的信息難以處理。(2)以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法該方法是在人腦神經(jīng)元及其相互連接而成網(wǎng)絡(luò)的啟示下，試圖通過(guò)多人工神經(jīng)元間的并行協(xié)同作用來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人類智能的模擬。該方法認(rèn)為：大腦是人類一切智能活動(dòng)的基礎(chǔ)，因而從大腦神經(jīng)元及其連接機(jī)制著手進(jìn)行研究，搞清楚大腦的結(jié)構(gòu)及它進(jìn)行信息處理的過(guò)程及機(jī)理，可望揭示人類智能的奧秘，從而真正實(shí)現(xiàn)人類智慧在機(jī)器上的模擬。?該方法的主要特征：?通過(guò)神經(jīng)元之間的并行協(xié)同作用實(shí)現(xiàn)信息處理，處理過(guò)程具有并行性、動(dòng)態(tài)性、全局性；?通過(guò)神經(jīng)元間分布式的物理聯(lián)系存儲(chǔ)知識(shí)和信息，因而可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想功能，對(duì)于帶有噪聲、缺損、變形的信息能進(jìn)行有效地處理。近期的一些研究表明，該方法在模式識(shí)別、圖像信息壓縮等方面取得了一些研究成果；?通過(guò)神經(jīng)元間連接強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人類學(xué)習(xí)、分類等的模擬；?適合于模擬人類的形象思維過(guò)程；?求解問(wèn)題時(shí)，可以比較快地球的一個(gè)近似解。該方法不適合于模擬人的邏輯思維過(guò)程，而且就目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀來(lái)看，由固定的體系結(jié)構(gòu)與組成方案所構(gòu)成的系統(tǒng)還達(dá)不到開(kāi)發(fā)多種多樣知識(shí)的要求。?(3)系統(tǒng)集成

?符號(hào)方法善于模擬人的邏輯思維過(guò)程，求解問(wèn)題時(shí)，如果問(wèn)題有解，它可以準(zhǔn)確地求出最優(yōu)解；但求解過(guò)程的運(yùn)算量將隨問(wèn)題的復(fù)雜性的增加成指數(shù)性增長(zhǎng)，另外其知識(shí)和信息的符號(hào)化過(guò)程需要由人來(lái)完成，它自身不具備這種功能。?連接機(jī)制方法善于模擬人的形象思維過(guò)程，求解問(wèn)題時(shí)，由于它的并行處理能力，可以較快地得到問(wèn)題的解，但解一般是近似的，次優(yōu)的；另外，該方法求解問(wèn)題的過(guò)程是隱式的，難以對(duì)求解過(guò)程以顯式解釋。

?將兩個(gè)方法結(jié)合起來(lái)，取長(zhǎng)補(bǔ)短。

通過(guò)形象思維得到一個(gè)直覺(jué)的解或給出一種假設(shè)，然后用邏輯思維進(jìn)行仔細(xì)