人工智能通識基礎(chǔ)——人工智能的前世今生目錄CONTENTS01人工智能的基本概念02人工智能的發(fā)展歷史03人工智能的三大學(xué)派04人工智能三要素05人工智能技術(shù)的影響06本章小結(jié)PART

01人工智能的基本概念人工智能的由來是什么？人工智能可以用來干什么?人工智能的基本概念人工智能的定義是什么？人工智能的特征是什么?人工智能的由來《列子》中有個故事，講述了一位名精通機械制造的高人——鐘離權(quán)。據(jù)說，鐘離權(quán)制造了一臺能夠自動行走、行船、飛行的巨大機械鳥，被稱為"木鳶"，它的制作過程需要細致入微的手工技藝和精湛的機械原理。"木鳶"可能是中國歷史上最早的與人工智能有關(guān)的記載。西漢皇族淮南王劉安及其門客集體編寫的哲學(xué)著作《淮南子》中，也記載了一種被稱為"機械木馬"的器械，能夠模擬出馬的外形和行動，被用于軍事作戰(zhàn)。清代作家蒲松齡編撰的奇幻小說集——《聊齋志異》，其中《薛寶釵》的故事講述了一個賣紙扇的書生在一個廢棄廟宇中發(fā)現(xiàn)了一個機器女子。這個機器女子可以行走、說話，并具備人類的外貌和情感。人工智能的由來

西方關(guān)于人工智能的傳說可以追溯到古埃及，隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展，技術(shù)已可以實現(xiàn)簡單的機器智能，“人工智能”一詞最初是在1956的達特茅斯會議上提出的，從此以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。歷史人工智能的定義

眾說紛紜目前還沒有統(tǒng)一的定義AI的嚴格定義依賴于對智能的定義即要定義人工智能，首先應(yīng)該定義智能但智能本身也還無嚴格定義因此，應(yīng)當首先研究人類的自然智能一般解釋：人工智能就是用人工的方法在機器（計算機）上實現(xiàn)的智能，或稱機器智能、計算機智能。人工智能的應(yīng)用智能機器人自然語言處理圖像識別智能駕駛虛擬現(xiàn)實智能家居人工智能的特征由人類設(shè)計，為人類服務(wù)，本質(zhì)為計算，基礎(chǔ)為數(shù)據(jù)。能感知環(huán)境，能產(chǎn)生反應(yīng)，能與人交互，能與人互補。有適應(yīng)特性，有學(xué)習(xí)能力，有演化迭代，有連接擴展。PART

02人工智能的發(fā)展歷史2024圖靈獎頒發(fā)給了安德魯·巴托和理查德·薩頓，因其在人工智能訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)造了卓越貢獻。2024年諾貝爾物理學(xué)獎頒發(fā)給了約翰·霍普菲爾德和杰弗里.辛頓，表彰他們利用物理學(xué)的工具，莫定了當今機器學(xué)習(xí)技術(shù)的基石。2024年諾貝爾化學(xué)獎頒發(fā)給了戴維·貝克、德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，表彰他們在計算蛋白質(zhì)設(shè)計和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的貢獻。人工智能發(fā)展歷程人工智能的發(fā)展歷史123456起步發(fā)展期：1956年—20世紀60年代初反思發(fā)展期：20世紀60年代—70年代初應(yīng)用發(fā)展期：20世紀70年代初—80年代中低迷發(fā)展期：20世紀80年代中—90年代中穩(wěn)步發(fā)展期：20世紀90年代中—2010年蓬勃發(fā)展期：2011年至今達特茅斯會議會議背景會議內(nèi)容會議意義1956年，開辦了人工智能達特茅斯暑期學(xué)校，旨在討論一種全新的研究領(lǐng)域。會議上，與會者深入討論了人工智能的定義、范圍和應(yīng)用前景，并首次提出了“人工智能”概念。達特茅斯暑期學(xué)校，標志著人工智能學(xué)科的誕生，1965年被稱為“人工智能元年”。起步發(fā)展期：人工智能的起步與早期發(fā)展高潮反思發(fā)展期:過于樂觀的預(yù)測“20年內(nèi)，機器將能做人所能做的一切。”

——西蒙，1965

“在3-8年時間里，我們將研制出具有普通人智力的計算機。這樣的機器能讀懂莎士比亞的著作，會給汽車上潤滑油，會玩弄政治權(quán)術(shù)，能講笑話，會爭吵。……它的智力將無以倫比。”

——明斯基，1977現(xiàn)實的限制缺乏理論框架缺乏實際應(yīng)用場景缺乏足夠的研究資源人工智能煉金術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域狹窄專家系統(tǒng)主要應(yīng)用于醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域，解決特定領(lǐng)域的問題缺乏常識性知識，難以處理跨領(lǐng)域的問題。缺乏常識性知識專家系統(tǒng)缺乏常識性知識，難以處理意外情況，需要人類專家講行干預(yù)和糾正。需要人類專家進行干預(yù)與糾正專家系統(tǒng)需要人類專家進行干預(yù)和糾正，這增加了使用成本和維護難度，同時降低了系統(tǒng)的可用性和可靠性。應(yīng)用發(fā)展期：專家系統(tǒng)的問題與挑戰(zhàn)01缺乏數(shù)據(jù)在20世紀80年代中一90年代中,人工智能發(fā)展再次陷入低谷,主要由于缺乏數(shù)據(jù)導(dǎo)致。當時的數(shù)據(jù)量相對較少,質(zhì)量也較低,這使得機器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練和應(yīng)用受到限制。缺乏計算資源在20世紀80年代中—90年代中，計算資源相對較少，這使得人工智能算法的訓(xùn)練和應(yīng)用受到限制。當時的技術(shù)水平還不足以支持大規(guī)模的計算任務(wù)。缺乏良好的算法在20世紀80年代中—90年代中，雖然有一些人工智能算法的出現(xiàn)，但總體來說算法的質(zhì)量還不是很高。這使得人工智能系統(tǒng)的性能和效率受到限制。0203低迷發(fā)展期實驗原理介紹穩(wěn)步發(fā)展期：網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與人工智能的相互促進

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為人工智能技術(shù)提供了更多的應(yīng)用場景。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們開始將人工智能技術(shù)應(yīng)用到更多的領(lǐng)域，如醫(yī)療、教育、交通等。

人工智能技術(shù)促進了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的創(chuàng)新。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人們開始利用人工智能技術(shù)來解決網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的一些問題，如網(wǎng)絡(luò)安全、信息檢索等。蓬勃發(fā)展期：人工智能進入大模型驅(qū)動的通用人工智能探索階段2018年Gooqle團隊發(fā)布BERT，基于transformerEncoder和碼語言模型(MLM)，極大提升NLP性能。2022年openAl發(fā)布ChatGPT(GPT-3.5)引入RLHF訓(xùn)練方法，實現(xiàn)高質(zhì)量對話交互，引爆全球AIGC應(yīng)用浪潮。2024年，深庭求索團隊的DeepSeek系列模型發(fā)布，以其超長上下文窗口和開源策略推動大模型技術(shù)普及與應(yīng)用創(chuàng)新。PART

03人工智能的三大學(xué)派三個學(xué)派符號主義（Symbolism）連接主義（Connectionism）行為主義（Actionism）符號主義連接主義行為主義人工智能的學(xué)術(shù)派別與江湖上的武林幫派類似，各派武功路數(shù)各有所長，各有所短，無法形成大一統(tǒng)。人工智能中的三大學(xué)派就類似武林中的少林、武當、峨眉。在符號主義看來，智能是基于符號的邏輯和計算活動，靠知識和規(guī)則做決策，并利用形式化的推理規(guī)則進行推導(dǎo)。符號主義學(xué)派又稱：邏輯主義、心理學(xué)派或計算機學(xué)派起源：源于數(shù)理邏輯/邏輯推理學(xué)派代表：紐厄爾、西蒙和尼爾遜等

12345678900010110010110001ABCDEFG…LMNOPQS…WXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz

+－×÷／＝≤≥＜＞→∧∨∩∪赫伯特?西蒙

（HerbertA.Simon）主要特征(1)立足于邏輯運算和符號操作，適合于模擬人的邏輯思維過程,解決需要邏輯推理的復(fù)雜問題(2)

知識可用顯示的符號表示,在已知基本規(guī)則的情況下,無需輸入大量的細節(jié)知識(3)便于模塊化,當個別事實發(fā)生變化時,易于修改(4)能與傳統(tǒng)的符號數(shù)據(jù)庫進行連接(5)可對推理結(jié)論進行解釋,便于對各種可能性進行選擇缺點(1)可以解決邏輯思維,但對于形象思維難于模擬(2)信息表示成符號后,并在處理或轉(zhuǎn)換時,信息有丟失的情況連接主義，主要由生理學(xué)研究的人提出的，他們認為智能來源于大腦，可以通過計算機模擬大腦里的物理結(jié)構(gòu)和物理化學(xué)機制實現(xiàn)從而實現(xiàn)類似人的智能。連接主義

又稱：仿生學(xué)派或生理學(xué)派原理：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機制與學(xué)習(xí)算法。起源：源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。學(xué)派代表：麥克洛奇、皮茨、霍普菲爾德、魯梅爾哈特等。主要特征(1)通過神經(jīng)元間的并行協(xié)作實現(xiàn)信息處理,處理過程具有并行性,動態(tài)性,全局性(2)可以實現(xiàn)聯(lián)想的功能,便于對有噪聲的信息進行處理(3)可以通過對神經(jīng)元之間連接強度的調(diào)整實現(xiàn)學(xué)習(xí)和分類等(4)適合模擬人類的形象思維過程(5)求解問題時,可以較快的得到一個近似解缺點(1)不適合于解決邏輯思維，可解釋性差(2)體現(xiàn)結(jié)構(gòu)固定和組成方案單一的系統(tǒng)也不適合多種知識的開發(fā)行為主義由一些生物學(xué)家及控制論科學(xué)家提出，他們認為智能既不是符號的處理，也不是完全的模仿人類的大腦。智能是智能生命體對于環(huán)境的適應(yīng)和生命體在適應(yīng)過程中本身進行的進化。行為主義

又稱：進化主義或控制論學(xué)派原理：控制論及感知—動作型控制系統(tǒng)起源：源于控制論學(xué)派代表作：布魯克斯的六足行走機器人，一個基于感知-動作模式的模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)。行為主義基本觀點可以概括為：1、知識形式化表達和模型化方法是人工智能的重要障礙之一；2、智能取決于感知和行動，應(yīng)直接利用機器對環(huán)境作用后，環(huán)境對作用的響應(yīng)為原形；3、智能行為只能通過在現(xiàn)實世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來；4、人工智能可以像人類智能一樣逐步進化，分階段發(fā)展和增強。PART

04人工智能的三要素算法算法是人工智能的核心，包括機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法等。這些算法可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并不斷優(yōu)化，提高人工智能的性能和準確性。算力算力是人工智能實現(xiàn)的關(guān)鍵，包括CPU、GPU等計算資源。隨著云計算、邊緣計算等技術(shù)的發(fā)展，算力得到了極大的提升，為人工智能的應(yīng)用提供了強有力的支持。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及流數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展為人工智能提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。0302010203數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理數(shù)據(jù)爬取與清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與標準化特征提取與選擇數(shù)據(jù)質(zhì)量與標注數(shù)據(jù)質(zhì)量評估數(shù)據(jù)標注規(guī)范制定半自動標注與審核數(shù)據(jù)安全與隱私保護數(shù)據(jù)加密與脫敏訪問控制與審計數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及流數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展為人工智能提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)計算機解決問題或者執(zhí)行計算的指令序列。算法是人工智能的核心，主要包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法。這些算法可從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并不斷優(yōu)化，提高人工智能的性能和準確性。機器學(xué)習(xí)算法是一類基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動化算法，通過對大量數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和模式，從而實現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測和決策。深度學(xué)習(xí)是一種典型的機器學(xué)習(xí)方法，強大的表征能力可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中更準確的知識。什么是算法算法實現(xiàn)先進的計算設(shè)備可以支持更復(fù)雜的算法實現(xiàn)，進而推動AI技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。計算速度高性能計算設(shè)備可以加快AI模型的訓(xùn)練和推理速度，提高AI系統(tǒng)的響應(yīng)能力和效率。數(shù)據(jù)處理能力強大的計算設(shè)備能處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，使AI模型學(xué)習(xí)到更多的細節(jié)和特征，從而提升模型的準確性和泛化能力。算力是人工智能實現(xiàn)的關(guān)鍵要素，算力的極大提升，為人工智能的應(yīng)用提供了強有力的支持。計算設(shè)備性能對AI影響分析數(shù)據(jù)驅(qū)動，優(yōu)化算法設(shè)計思路算法革新，提升數(shù)據(jù)處理效率算力升級，推動AI技術(shù)突破三要素融合創(chuàng)新PART

5人工智能技術(shù)的影響人工智能技術(shù)的影響人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用人工智能技術(shù)帶來的社會變革人工智能技術(shù)的挑戰(zhàn)與倫理問題提出了一項新任務(wù)，即以3D形狀、反射率和紋理的時間演化序列的形式生成時間對象內(nèi)部函數(shù)。引入了一個框架，用于從預(yù)訓(xùn)練的2D擴散模型中提取4D一致的時間對象內(nèi)部函數(shù)。該框架的核心是非經(jīng)典神經(jīng)模板，它將畸變信號篩選到特定的時間狀態(tài)。消融研究表明，該框架中提出的核心模塊和技術(shù)對性能至關(guān)重要。人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用：4D重建人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用：讓3D形象動起來人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用：AI繪畫對勞動力市場的影響對教育領(lǐng)域的改變對娛樂產(chǎn)業(yè)的推動對生活方式和社交模式的影響1234人工智能技術(shù)帶來的社會變革對勞動力市場的影響自動化取代部分工作新興職業(yè)涌現(xiàn)勞動力技能需求轉(zhuǎn)變隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，許多重復(fù)性、繁瑣的工作被自動化取代，導(dǎo)致部分傳統(tǒng)崗位消失。同時，人工智能技術(shù)也催生了大量新興職業(yè)，如數(shù)據(jù)分析師、機器學(xué)習(xí)工程師等，為勞動力市場帶來新的機遇。人工智能技術(shù)改變了勞動力市場對技能的需求，更加強調(diào)創(chuàng)新思維、問題解決和跨學(xué)科知識等能力。1對教育領(lǐng)域的改變智能輔助教學(xué)個性化教育在線教育興起人工智能技術(shù)根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況和興趣，提供個性化學(xué)習(xí)資源和路徑，提高效果。人工智能技術(shù)輔助教師進行課堂教學(xué)、作業(yè)批改等，減輕教師負擔(dān)，提高教學(xué)質(zhì)量。人工智能技術(shù)推動了在線教育的快速發(fā)展，使得優(yōu)質(zhì)教育資源得以更廣泛地共享。2對娛樂產(chǎn)業(yè)的推動虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實技術(shù)智能化推薦系統(tǒng)游戲產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新基于人工智能技術(shù)的推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的喜好和行為，為用戶推薦更加精準的內(nèi)容，提升用戶體驗。人工智能技術(shù)結(jié)合虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實技術(shù)，為娛樂產(chǎn)業(yè)帶來全新的沉浸式體驗。人工智能技術(shù)為游戲產(chǎn)業(yè)帶來創(chuàng)新，如智能角色、自適應(yīng)難度等，提高游戲的趣味性和挑戰(zhàn)性。3對生活方式和社交模式的影響智能家居與便捷生活社交方式變革人工智能技術(shù)改變了人們的社交方式，如智能語音助手、虛擬社交角色等，使得社交更加多元化和有趣。人工智能技術(shù)使得智能家居成為可能，為人們提供更加便捷、舒適的生活環(huán)境。4數(shù)據(jù)安全與隱私保護難題人工智能失控風(fēng)險及應(yīng)對措施人工智能技術(shù)發(fā)展中的倫理困境法律法規(guī)與政策建議1234人工智能技術(shù)的挑戰(zhàn)與倫理問題數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險隱私侵犯問題加密與匿名技術(shù)隨著人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，大量個人數(shù)據(jù)被收集、存儲和處理，增加了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。人工智能技術(shù)在處理個人數(shù)據(jù)時，可能涉及用戶隱私的侵犯，如未經(jīng)用戶同意的個人信息收集、使用或共享。為保護數(shù)據(jù)安全與隱私，需要研究和發(fā)展更先進的加密技術(shù)和匿名處理方法，確保個人數(shù)據(jù)在傳輸、存儲和使用過程中的安全性。1數(shù)據(jù)安全與隱私保護難題人工智能