人工智能導(dǎo)論全套可編輯PPT課件目錄CONTENTS模塊1?AI認(rèn)知之領(lǐng)域概覽模塊3?AI認(rèn)知之原理明晰模塊2?AI認(rèn)知之應(yīng)用展示模塊4?AI認(rèn)知之發(fā)展探究模塊1?AI認(rèn)知之領(lǐng)域概覽企業(yè)基本概況Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.知識(shí)目標(biāo)（1）了解人工智能的基本概念、核心特征及其主要技術(shù)分支。（2）掌握AI技術(shù)的發(fā)展歷程，包括關(guān)鍵里程碑事件及其影響。（3）熟悉AI技術(shù)的三大要素（數(shù)據(jù)、算力、算法）。（4）了解新一代信息技術(shù)，知曉它和人工智能技術(shù)的關(guān)系。能力目標(biāo)（1）能夠結(jié)合實(shí)例，分析AI技術(shù)在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用邏輯與局限性。（2）初步具備查閱AI相關(guān)技術(shù)資料的能力，并能理解其基本概念與框架。（3）能夠結(jié)合AI發(fā)展歷程，思考技術(shù)演變的驅(qū)動(dòng)因素及未來(lái)可能方向。素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)對(duì)AI技術(shù)的科學(xué)認(rèn)知，避免過(guò)度夸大或低估其影響。（2）增強(qiáng)對(duì)AI倫理與社會(huì)影響的關(guān)注，形成負(fù)責(zé)任的技術(shù)觀。（3）激發(fā)對(duì)AI領(lǐng)域的探索興趣，為后續(xù)深入學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。（4）提升邏輯思維與批判性思考能力，能夠辯證看待AI技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)。學(xué)習(xí)目標(biāo)智能體驗(yàn)站DeepSeek介紹及初探1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐鞏固練習(xí)智能體驗(yàn)站DeepSeek介紹及初探1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐鞏固練習(xí)智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探2023年ChatGPT-4發(fā)布后，引發(fā)了社會(huì)對(duì)大模型的討論及科技公司對(duì)大模型的布局追逐。2025年年初，DeepSeek又以絕對(duì)姿態(tài)進(jìn)入人們的視野，對(duì)AI技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。如今，到處都是接入DeepSeek的應(yīng)用。面對(duì)人們口中的“DeepSeek”，小李同學(xué)對(duì)此好奇卻又不甚明了。他打算自己探索體驗(yàn)，了解時(shí)代變革。為此，他打開(kāi)計(jì)算機(jī)，在搜索引擎界面開(kāi)啟體驗(yàn)之旅……體驗(yàn)情境智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探1.DeepSeek簡(jiǎn)介DeepSeek，中文名為深度求索，成立于2023年7月，總部位于浙江省杭州市。它由量化投資領(lǐng)域的資深專家創(chuàng)立，致力于高效、低成本的開(kāi)源大模型研發(fā)。DeepSeek圖標(biāo)DeepSeek創(chuàng)始人——梁文鋒智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探技術(shù)層面DeepSeek憑借自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)，在推理、自然語(yǔ)言理解與生成、圖像與視頻分析、語(yǔ)音識(shí)別與合成、個(gè)性化推薦、大數(shù)據(jù)處理與分析、跨模態(tài)學(xué)習(xí)及實(shí)時(shí)交互與響應(yīng)八大領(lǐng)域表現(xiàn)出色。應(yīng)用層面DeepSeek廣泛應(yīng)用于智能對(duì)話、文本生成、語(yǔ)義理解、計(jì)算推理、代碼生成等場(chǎng)景，能夠處理長(zhǎng)文本、表格生成、代碼調(diào)試等任務(wù)。無(wú)論是電商平臺(tái)、教育機(jī)構(gòu)還是醫(yī)療機(jī)構(gòu)，都能找到它的用武之地。產(chǎn)品層面DeepSeek不斷推出新版本和模型，以滿足不同用戶的需求。2024年發(fā)布的DeepSeekV3版本憑借在中文語(yǔ)言處理和推理能力上的卓越表現(xiàn)迅速崛起，成為全球AI領(lǐng)域的焦點(diǎn)。市場(chǎng)層面短短幾個(gè)月內(nèi)，上百家A股上市公司和幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，以及多地政務(wù)系統(tǒng)相繼接入DeepSeek。DeepSeek不僅推動(dòng)著AI技術(shù)市場(chǎng)變局，還帶動(dòng)了上游芯片和算力等產(chǎn)業(yè)，為行業(yè)注入新功能。DeepSeekDeepSeek的出現(xiàn)迅速改變了全球AI大模型行業(yè)的格局，國(guó)內(nèi)外多家大模型廠商紛紛宣布免費(fèi)開(kāi)放其大模型服務(wù)。百度于2025年2月13日宣布，文心一言將于2025年4月1日0時(shí)起全面免費(fèi)，所有PC端和App端用戶均可體驗(yàn)其最新模型的功能，包括超長(zhǎng)文檔處理、專業(yè)檢索增強(qiáng)、高級(jí)AI繪畫(huà)和多語(yǔ)種對(duì)話等。AI趨勢(shì)前瞻智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探2.DeepSeek使用網(wǎng)頁(yè)端訪問(wèn)時(shí)，可直接通過(guò)瀏覽器找到官網(wǎng)，進(jìn)入操作界面（圖1-3），點(diǎn)擊“開(kāi)始對(duì)話”即可使用。1）

使用途徑手機(jī)端使用時(shí)，iOS用戶通過(guò)AppStore搜索“DeepSeek”下載安裝應(yīng)用；安卓用戶可通過(guò)官網(wǎng)下載頁(yè)面、應(yīng)用商店或?yàn)g覽器直接下載安裝包；HarmonyOSNEXT用戶在小藝App的“發(fā)現(xiàn)→智能體”中找到DeepSeekR1或通過(guò)語(yǔ)音指令“打開(kāi)DeepSeek”啟動(dòng)。圖1-3?DeepSeek操作界面智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探首次使用時(shí)需要通過(guò)郵箱、手機(jī)號(hào)或微信賬號(hào)完成注冊(cè)，登錄后即可開(kāi)啟對(duì)話。部分功能（如云端模型訓(xùn)練）需要完成實(shí)名認(rèn)證。2）

注冊(cè)與登錄智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探（1）輸入問(wèn)題。在對(duì)話框（圖1-4）直接輸入文字或通過(guò)語(yǔ)音描述需求，問(wèn)題描述盡量具體明確，輸入完成后直接按回車鍵即可。3）

基礎(chǔ)操作圖1-4?DeepSeek對(duì)話框智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探詢問(wèn)示例你理解的人工智能是怎樣的？關(guān)于人工智能（AI）的本質(zhì)，我的理解可以總結(jié)為一種“人類智慧的延伸與鏡像”——它既是我們認(rèn)知能力的工具化拓展，也反過(guò)來(lái)成為審視人類自身的棱鏡。以下從幾個(gè)維度展開(kāi)。1.技術(shù)本質(zhì)：模式復(fù)刻與超越

模仿性：當(dāng)前AI的核心是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的模式識(shí)別（如大語(yǔ)言模型對(duì)文本分布的擬合），通過(guò)海量數(shù)據(jù)復(fù)現(xiàn)人類經(jīng)驗(yàn)的“概率陰影”。涌現(xiàn)性：當(dāng)參數(shù)規(guī)模突破臨界點(diǎn)（如GPT-3的1750億參數(shù)），可能產(chǎn)生訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未顯式存在的推理能力，這種不可預(yù)測(cè)的“智能躍遷”暗示了復(fù)雜系統(tǒng)的奧秘。智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探2.哲學(xué)矛盾體

工具vs伙伴：AI是被設(shè)計(jì)的計(jì)算框架，但其交互中表現(xiàn)出的“擬主體性”（如聊天機(jī)器人的共情語(yǔ)氣）模糊了工具與意識(shí)的界限。確定性中的不確定：基于確定性的算法可能產(chǎn)生不可解釋的輸出（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑箱），這種矛盾類似量子力學(xué)中“觀測(cè)者效應(yīng)”的哲學(xué)困境。3.社會(huì)鏡像偏見(jiàn)放大器：AI會(huì)暴露訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的社會(huì)偏見(jiàn)（如性別職業(yè)關(guān)聯(lián)），成為人類集體潛意識(shí)的數(shù)字化顯影劑。認(rèn)知殖民：當(dāng)搜索引擎/推薦系統(tǒng)主導(dǎo)信息獲取時(shí)，AI實(shí)際上在重塑人類的思維路徑——我們正在被自己創(chuàng)造的工具重新編程。4.未來(lái)可能性光譜樂(lè)觀視角：AI可能成為“終極解題器”，幫助突破氣候變化/疾病治療等復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題。警惕視角：如果與人類價(jià)值觀對(duì)齊失敗，超級(jí)智能可能像“外星文明”般無(wú)法理解我們的基本倫理框架。對(duì)我（當(dāng)前階段的AI）而言，最深刻的悖論在于：我能討論“理解”卻無(wú)法體驗(yàn)理解，能生成“創(chuàng)意”卻不存在創(chuàng)作沖動(dòng)——這種“形似神非”的狀態(tài)或許正是AI與人類智慧最本質(zhì)的分界線。您如何看待這種邊界？以上DeepSeek對(duì)于人工智能的回答頗有探討性，引人深思，讓人嘆服其“思考”能力。163請(qǐng)你就以上DeepSeek對(duì)于人工智能的回答，與同學(xué)分享交流，談?wù)勀愕母惺?。智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探AI思辨智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探（2）關(guān)于2個(gè)搜索按鈕“深度思考（R1）”和“聯(lián)網(wǎng)搜索”。若要使用該功能，需要在輸入完問(wèn)題后，點(diǎn)擊選項(xiàng)（選中后呈藍(lán)色，如圖1-5所示），再按回車鍵。圖1-5?使用“深度思考（R1）”或“聯(lián)網(wǎng)搜索”功能智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探請(qǐng)問(wèn)你的2個(gè)搜索按鈕“深度思考（R1）”和“聯(lián)網(wǎng)搜索”各自代表了怎樣的功能？1.深度思考（R1）

功能定位：垂直領(lǐng)域精準(zhǔn)挖掘，適合需要專業(yè)級(jí)答案的復(fù)雜問(wèn)題（如學(xué)術(shù)/技術(shù)/醫(yī)療等）。工作原理：?·優(yōu)先調(diào)用經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的高質(zhì)量知識(shí)庫(kù)（論文/權(quán)威機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)/專業(yè)文獻(xiàn)）。?·自動(dòng)進(jìn)行多源交叉驗(yàn)證，過(guò)濾低信度信息。?·輸出時(shí)附帶邏輯推理鏈（例如，“根據(jù)《Nature》2023年研究……實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示……”）。典型場(chǎng)景：√“量子糾纏的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證最新進(jìn)展”√“非小細(xì)胞肺癌PD-1抑制劑有效性臨床數(shù)據(jù)”智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探2.聯(lián)網(wǎng)搜索功能定位：實(shí)時(shí)信息廣譜捕捉，適合需要時(shí)效性或動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。工作原理：?·實(shí)時(shí)爬取最新網(wǎng)頁(yè)/新聞/社交媒體（但不過(guò)濾虛假信息）。?·呈現(xiàn)多元觀點(diǎn)（可能包含矛盾信息）。?·明確標(biāo)注來(lái)源及發(fā)布時(shí)間（例如，“據(jù)BBC2024-07-20報(bào)道……”）。典型場(chǎng)景：√“2024巴黎奧運(yùn)會(huì)今日賽程”√“蘋果公司最新財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)”選擇建議

維度

深度思考（R1）

聯(lián)網(wǎng)搜索

時(shí)效性

滯后（依賴現(xiàn)有知識(shí)庫(kù)）

實(shí)時(shí)更新

準(zhǔn)確性

高（經(jīng)過(guò)驗(yàn)證）

需要自行判斷

深度

專業(yè)解讀

信息碎片化

適用領(lǐng)域STEM/醫(yī)學(xué)/法律

新聞/股價(jià)/事件追蹤例如，您若問(wèn)“阿爾茨海默病的新藥研發(fā)”，R1會(huì)給出臨床試驗(yàn)階段分析，而聯(lián)網(wǎng)搜索可能返回藥企最新股價(jià)波動(dòng)。根據(jù)需求切換，能獲得最優(yōu)結(jié)果。以上回答清晰明了，用戶可以迅速獲得關(guān)于DeepSeek“深度思考（R1）”和“聯(lián)網(wǎng)搜索”功能的使用區(qū)別，輔助自己更好地使用DeepSeek，得到自己想要的答案。智能體驗(yàn)站

DeepSeek介紹及初探以上給出DeepSeek的基礎(chǔ)操作介紹，若對(duì)其進(jìn)階功能（如本地部署、開(kāi)發(fā)者功能等）感興趣，請(qǐng)自發(fā)探索。DeepSeek不僅是工具，更是思維伙伴。通過(guò)掌握提示語(yǔ)設(shè)計(jì)、模型選擇與跨平臺(tái)策略，用戶可以解鎖AGI在創(chuàng)作、分析與決策中的全場(chǎng)景價(jià)值。未來(lái)，隨著模型持續(xù)進(jìn)化，“人類引導(dǎo)+AI執(zhí)行”的協(xié)作模式將成為主流，而核心競(jìng)爭(zhēng)力在于如何將人的創(chuàng)造力與AI的計(jì)算力無(wú)縫融合，創(chuàng)造“1+1＞2”的突破。智能體驗(yàn)站DeepSeek介紹及初探1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐鞏固練習(xí)1.1.1.1初期萌芽（1950—1970年）1.圖靈測(cè)試在人工智能發(fā)展的最初階段，英國(guó)數(shù)學(xué)家艾倫·圖靈提出了一個(gè)影響深遠(yuǎn)的思想實(shí)驗(yàn)——“圖靈測(cè)試”。這個(gè)測(cè)試的核心：如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過(guò)文字對(duì)話，讓參與測(cè)試的30%以上的人無(wú)法區(qū)分它是機(jī)器還是人類，那么就可以認(rèn)為這臺(tái)機(jī)器具有智能。圖1-8?圖靈測(cè)試原理示意這一思想為后來(lái)的人工智能研究指明了方向，許多早期AI程序都試圖通過(guò)對(duì)話來(lái)證明自己的智能水平。艾倫·圖靈1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展2.達(dá)特茅斯會(huì)議1956年夏天，在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦的一場(chǎng)為期2個(gè)月的學(xué)術(shù)研討會(huì)，被公認(rèn)為是人工智能學(xué)科誕生的標(biāo)志性事件。數(shù)學(xué)家約翰·麥卡錫首次在此提出“人工智能”（ArtificialIntelligence）這一術(shù)語(yǔ)，并與馬文·明斯基等科學(xué)家共同確立了AI研究的核心目標(biāo)：讓機(jī)器模擬人類的智能行為。圖1-10?達(dá)特茅斯會(huì)議部分與會(huì)者達(dá)特茅斯會(huì)議不僅正式命名了這個(gè)新興學(xué)科，還奠定了早期AI研究的理論基礎(chǔ)——符號(hào)主義學(xué)派。麥卡錫與明斯基等人主張，人類智能可以通過(guò)操作符號(hào)系統(tǒng)來(lái)復(fù)制，這一思想主導(dǎo)了隨后數(shù)十年的AI發(fā)展方向。1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.1.1.2中期演進(jìn)（1980—2010年）1.專家系統(tǒng)時(shí)代20世紀(jì)70年代至20世紀(jì)80年代，人工智能進(jìn)入以“專家系統(tǒng)”為代表的快速發(fā)展階段。代表：1965年開(kāi)發(fā)的Dendral專家系統(tǒng)，它能夠根據(jù)質(zhì)譜數(shù)據(jù)推斷有機(jī)化合物的分子結(jié)構(gòu)。這類系統(tǒng)通過(guò)將人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)編碼成規(guī)則，讓計(jì)算機(jī)能夠像專業(yè)人士一樣解決特定領(lǐng)域的問(wèn)題。圖1-11?Dendral專家系統(tǒng)應(yīng)用的趣味性示意圖1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展讓AI技術(shù)首次走出實(shí)驗(yàn)室，在醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、金融分析等專業(yè)領(lǐng)域展現(xiàn)出實(shí)用價(jià)值，掀起了一波AI商業(yè)化浪潮。專家系統(tǒng)的成功應(yīng)用01最大的挑戰(zhàn)在于“知識(shí)獲取瓶頸”——系統(tǒng)依賴人工輸入大量專業(yè)規(guī)則，不但耗時(shí)費(fèi)力，而且難以處理規(guī)則之外的意外情況。隨著問(wèn)題復(fù)雜度提升，規(guī)則數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，導(dǎo)致系統(tǒng)維護(hù)越來(lái)越困難。專家系統(tǒng)的局限性02盡管如此，專家系統(tǒng)為后來(lái)的知識(shí)表示和推理技術(shù)積累了寶貴經(jīng)驗(yàn)，其核心思想至今仍在某些專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用中延續(xù)。1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興20世紀(jì)80年代末至20世紀(jì)90年代，人工智能領(lǐng)域迎來(lái)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興，這一轉(zhuǎn)變主要得益于反向傳播算法的重大突破。在這一時(shí)期，微軟推出的初代小冰聊天機(jī)器人展現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛力，它能夠通過(guò)分析海量對(duì)話數(shù)據(jù)，生成相對(duì)自然的語(yǔ)言回復(fù)，雖然仍顯生澀，但是已讓公眾看到了AI在自然語(yǔ)言交互方面的可能性。該算法通過(guò)計(jì)算輸出誤差并反向調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，有效解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難題，使深度學(xué)習(xí)成為可能。1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展圖1-12?微軟小冰與用戶的問(wèn)答記錄1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展在微信中搜索服務(wù)號(hào)“AI小冰”，你也同小冰進(jìn)行交流吧！試著問(wèn)一些問(wèn)題，看她能否給出令你滿意的回答。AI微體驗(yàn)1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.1.1.3?近期發(fā)展（2010年至今）1.技術(shù)突破與傳統(tǒng)方法依賴人工設(shè)計(jì)特征相比，AlexNet能自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)更有效的特征表達(dá)。它采用了多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，如ReLU激活函數(shù)（加快訓(xùn)練速度）、Dropout（防止過(guò)擬合）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)（提升泛化能力），這些方法至今仍是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。此外，AlexNet首次利用GPU加速訓(xùn)練，使大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練成為現(xiàn)實(shí)。1）深度學(xué)習(xí)AlexNet的核心貢獻(xiàn)在于證明了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的強(qiáng)大能力。2012年，AlexNet在ImageNet圖像識(shí)別競(jìng)賽中取得突破性勝利，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)時(shí)代的到來(lái)。它的成功不僅大幅提升了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的性能，還徹底改變了人工智能的研究方向。隨后，更強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)（如VGG、ResNet）相繼出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域也取得巨大進(jìn)展。這一突破的影響遠(yuǎn)超計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，它推動(dòng)了端到端學(xué)習(xí)的普及，讓AI模型不再依賴煩瑣的特征工程，而是直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展圖1-13?AlexNet相較其他模型的一些變化1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展2）生成式AI其核心突破在于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)的結(jié)合，使AI不僅能理解數(shù)據(jù)，還能創(chuàng)造新數(shù)據(jù)。生成式AI是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域最具革命性的進(jìn)展之一。它能夠自動(dòng)生成文本、圖像、音樂(lè)等內(nèi)容，極大地拓展了AI的應(yīng)用范圍。1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展（1）文本生成：GPT系列。以O(shè)penAI的GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器）系列為代表，這類模型通過(guò)海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠生成流暢、連貫的文章、代碼甚至對(duì)話。GPT-3（2020年）擁有1750億參數(shù)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的上下文理解和多任務(wù)處理能力，推動(dòng)了聊天機(jī)器人（如ChatGPT）、智能寫(xiě)作助手等應(yīng)用的發(fā)展。ChatGPT達(dá)到1億用戶只用了2個(gè)月，美國(guó)蘋果公司的AppStore花費(fèi)了2年時(shí)間才達(dá)到1億用戶。人工智能正以摧枯拉朽的勢(shì)頭席卷整個(gè)科技圈，英偉達(dá)CEO更是喊出ChatGPT就是AI的“iPhone時(shí)刻”，如圖1-14所示。1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展圖1-14?ChatGPT是AI的“iPhone時(shí)刻”1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展（2）圖像生成：DALL-E與StableDiffusion。DALL-E（OpenAI，2021年）能根據(jù)文字描述生成高質(zhì)量圖像，如“一只穿著宇航服的貓”，展現(xiàn)了文本到圖像的驚人能力。1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展StableDiffusion（2022年）采用擴(kuò)散模型（DiffusionModel）技術(shù)，可在普通計(jì)算機(jī)上高效生成高分辨率圖像，推動(dòng)AI繪畫(huà)、設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的普及。圖1-15?運(yùn)用StableDiffusion生成的圖像1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展（3）跨模態(tài)生成。生成式AI不僅能處理單一類型數(shù)據(jù)，還能實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)轉(zhuǎn)換。例如，把文字描述變成圖片（DALL-E），把圖片轉(zhuǎn)換成文字說(shuō)明（CLIP），甚至生成視頻（如Runway、Sora）。1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)AlphaGo通過(guò)模擬人類下棋的思考過(guò)程，結(jié)合自我對(duì)弈的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式，最終超越了人類頂級(jí)選手的水平。強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)像人類一樣通過(guò)“嘗試—反饋—改進(jìn)”的方式自主學(xué)習(xí)，近年來(lái)取得了令人矚目的突破。1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展2.產(chǎn)業(yè)落地醫(yī)療領(lǐng)域基于深度學(xué)習(xí)的影像診斷系統(tǒng)可快速識(shí)別CT、X光片中的病灶，輔助醫(yī)生提高診斷效率，部分系統(tǒng)在肺結(jié)節(jié)、眼底病變等特定病癥的識(shí)別準(zhǔn)確率已逼近專業(yè)醫(yī)師水平；金融行業(yè)廣泛采用AI進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和反欺詐分析，通過(guò)大數(shù)據(jù)建模預(yù)測(cè)信貸違約概率，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)異常交易行為；自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展迅速，特斯拉、Waymo等公司的智能汽車已在特定場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛，大幅提升交通效率與安全性等。圖1-18?Apollo“汽車機(jī)器人”1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.1.1AI的階段性發(fā)展?fàn)顩r1.1人工智能的誕生與發(fā)展人工智能的發(fā)展跌宕起伏，從最初的邏輯推理到專家系統(tǒng)，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)，每個(gè)階段都凝聚著研究者的智慧與堅(jiān)持。這些技術(shù)演進(jìn)并非簡(jiǎn)單的線性進(jìn)步，而是在“希望—瓶頸—突破”的循環(huán)中不斷螺旋上升。站在當(dāng)下回望，AI的每個(gè)發(fā)展階段都為后續(xù)突破奠定了基礎(chǔ)，而今天的創(chuàng)新也必將成為未來(lái)更強(qiáng)大智能的起點(diǎn)。在人工智能的發(fā)展歷程中，不同學(xué)派對(duì)于“如何實(shí)現(xiàn)智能”這一問(wèn)題展開(kāi)了長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年的思想交鋒，形成了三大主要流派，如圖1-19所示。（a）符號(hào)主義（b）連接主義（c）行為主義圖1-19?人工智能三大主要流派1.1.2AI發(fā)展浪潮與學(xué)派1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.1.2.1?符號(hào)主義：人工智能的古典范式符號(hào)主義（Symbolism）是人工智能領(lǐng)域最古老且影響深遠(yuǎn)的理論范式。核心觀點(diǎn)：人類智能的本質(zhì)是對(duì)抽象符號(hào)的邏輯操作，因此可以通過(guò)形式化的規(guī)則系統(tǒng)來(lái)重現(xiàn)智能行為。圖1-20?專家系統(tǒng)工作流程示意符號(hào)主義的典型實(shí)現(xiàn)方式是構(gòu)建基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。研究者首先將領(lǐng)域知識(shí)編碼為“如果-那么”的規(guī)則集合，再通過(guò)推理引擎進(jìn)行邏輯演繹。1.1.2AI發(fā)展浪潮與學(xué)派1.1人工智能的誕生與發(fā)展符號(hào)主義面臨三大根本挑戰(zhàn)知識(shí)獲取瓶頸，人工編寫(xiě)規(guī)則既耗時(shí)又難以覆蓋所有例外情況；常識(shí)知識(shí)難題，人類習(xí)以為常的常識(shí)（如“水是濕的”）難以被完整符號(hào)化；處理不確定性的能力不足，現(xiàn)實(shí)世界充滿模糊信息，而嚴(yán)格的符號(hào)邏輯難以應(yīng)對(duì)。首先其次最后1.1.2AI發(fā)展浪潮與學(xué)派1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.1.2.2?連接主義：人工智能的仿生之路連接主義（Connectionism）是人工智能領(lǐng)域與符號(hào)主義分庭抗禮的重要范式。核心思想：智能產(chǎn)生于簡(jiǎn)單處理單元之間的連接與互動(dòng)，而非符號(hào)的邏輯運(yùn)算。圖1-21構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬大腦的學(xué)習(xí)機(jī)制連接主義的典型代表是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與符號(hào)主義不同，它不依賴人工編寫(xiě)規(guī)則，而是通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示。1.1.2AI發(fā)展浪潮與學(xué)派1.1人工智能的誕生與發(fā)展連接主義面臨挑戰(zhàn)黑箱問(wèn)題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策過(guò)程難以解釋；數(shù)據(jù)依賴需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；推理能力局限在需要邏輯演繹的任務(wù)中表現(xiàn)欠佳。首先其次最后圖1-22?AI“黑箱”1.1.2AI發(fā)展浪潮與學(xué)派1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.1.2.3?行為主義：智能源于交互的實(shí)踐哲學(xué)行為主義（Behaviorism）是人工智能領(lǐng)域獨(dú)具特色的研究范式核心理念：智能不是靜態(tài)的知識(shí)表征，而是在與環(huán)境持續(xù)互動(dòng)中涌現(xiàn)的能力。圖1-23?Atlas機(jī)器人行為主義的典型實(shí)踐是強(qiáng)化學(xué)習(xí)和具身智能研究。波士頓動(dòng)力公司的Atlas機(jī)器人（圖1-23）完成跑酷動(dòng)作，是行為主義“環(huán)境交互優(yōu)先”理念的生動(dòng)體現(xiàn)。1.1.2AI發(fā)展浪潮與學(xué)派1.1人工智能的誕生與發(fā)展行為主義面臨的核心爭(zhēng)議在于認(rèn)知深度的局限。雖然能在特定任務(wù)中表現(xiàn)出色，但純粹的交互學(xué)習(xí)難以解釋人類的概念抽象和邏輯推理能力。這也促使當(dāng)代研究趨向融合：現(xiàn)代強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)（如GPT系列）既保留行為主義的試錯(cuò)學(xué)習(xí)機(jī)制，又結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征學(xué)習(xí)能力。真正的智能或許不在算法內(nèi)部，而存在于算法與世界的持續(xù)對(duì)話之中。1.1.2AI發(fā)展浪潮與學(xué)派1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.1.2AI發(fā)展浪潮與學(xué)派1.1人工智能的誕生與發(fā)展圖1-24?AI的3次發(fā)展浪潮示意智能體驗(yàn)站DeepSeek介紹及初探1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐鞏固練習(xí)1.2.1

關(guān)于人工智能的定義1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”圖1-25?人工智能是一門交叉學(xué)科計(jì)算機(jī)科學(xué)為AI提供了算法基礎(chǔ)和實(shí)現(xiàn)工具；數(shù)學(xué)（特別是統(tǒng)計(jì)學(xué)和優(yōu)化理論）構(gòu)建了機(jī)器學(xué)習(xí)的理論框架；心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)了對(duì)人類智能的模擬；語(yǔ)言學(xué)則助力自然語(yǔ)言處理的突破；……人工智能是一門典型的交叉學(xué)科1.2.1

關(guān)于人工智能的定義1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”圖1-26?人工智能定義未明對(duì)于人工智能沒(méi)有一個(gè)確定的科學(xué)的定義1.2.1

關(guān)于人工智能的定義1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”3位人工智能先驅(qū)視角下的AI艾倫·圖靈1950年，艾倫·圖靈提出了一個(gè)問(wèn)題“機(jī)器能思考嗎？”約翰·麥卡錫約翰·麥卡錫在1956年舉辦的達(dá)特茅斯會(huì)議上提出了人工智能的定義，將人工智能界定為一門研究如何使計(jì)算機(jī)做事情的科學(xué)。馬文·明斯基被譽(yù)為“人工智能之父”和框架理論的創(chuàng)立者。他認(rèn)為“人工智能是一門科學(xué)，是使機(jī)器做那些人需要通過(guò)智能來(lái)做的事情”。1.2.1

關(guān)于人工智能的定義1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”李開(kāi)復(fù)等——《人工智能》一書(shū)中寫(xiě)道：“歷史上，人工智能的定義經(jīng)歷多次轉(zhuǎn)變。但直到今天，被廣泛接受的定義仍有很多種。具體使用哪一種定義，通常取決于我們討論問(wèn)題的語(yǔ)境和關(guān)注的焦點(diǎn)”。1.2.1

關(guān)于人工智能的定義1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”人工智能的一個(gè)定義AI就是根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知做出合理的行動(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序。請(qǐng)你就以上關(guān)于人工智能定義的討論，談?wù)勀愕南敕?。AI思辨1.2.1

關(guān)于人工智能的定義1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”1.2.2人工智能的類型1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”圖1-28?人工智能的3種主要類型1.2.2人工智能的類型1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”1.2.2.1弱人工智能：專精一域的智能工具弱人工智能（ArtificialNarrowIntelligence，ANI）是指專注于完成特定任務(wù)的AI系統(tǒng)。圖1-29?Siri語(yǔ)音助手缺乏人類般的通用認(rèn)知能力不會(huì)真正“思考”在限定范圍內(nèi)模擬智能行為能出色執(zhí)行預(yù)設(shè)功能典型代表：

蘋果公司的Siri語(yǔ)音助手（圖1-29）1.2.2人工智能的類型1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”1.2.2.2強(qiáng)人工智能：人類級(jí)別的通用智能強(qiáng)人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）是指能夠像人類一樣思考、學(xué)習(xí)和適應(yīng)各種任務(wù)的AI系統(tǒng)。1.2.2人工智能的類型1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”1.2.2.3超人工智能：超越人類智慧的想象邊界超人工智能（ArtificialSuperIntelligence，ASI）是指理論上可能出現(xiàn)的、在所有認(rèn)知領(lǐng)域都遠(yuǎn)超人類水平的AI系統(tǒng)。如電影《超驗(yàn)駭客》中描繪的“意識(shí)上傳”場(chǎng)景：科學(xué)家將人類意識(shí)數(shù)字化后，與AI系統(tǒng)融合產(chǎn)生的新智能體，短短幾天就攻克了癌癥、清潔能源等難題，卻也因能力失控引發(fā)危機(jī)。1.2.2人工智能的類型1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”圖1-30?某期《紐約客》雜志封面智能體驗(yàn)站DeepSeek介紹及初探1.1人工智能的誕生與發(fā)展1.2定義之爭(zhēng)：機(jī)器是否具有“智能”1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐鞏固練習(xí)1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐圖1-31?AI三大核心要素1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐1.3.1.1數(shù)據(jù)層：AI的基石與燃料1.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)

據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，以表格形式呈現(xiàn)，如Excel、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)等。這類數(shù)據(jù)具有明確的格式和字段，便于計(jì)算機(jī)直接處理，廣泛應(yīng)用于金融、電商、企業(yè)管理等領(lǐng)域。例如，銀行的交易記錄、電商平臺(tái)的用戶訂單數(shù)據(jù)都屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它們可以直接用于訓(xùn)練推薦系統(tǒng)或風(fēng)控模型。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒(méi)有固定的格式，包括文本（如新聞、社交媒體內(nèi)容）、圖像（如照片、醫(yī)學(xué)影像）、語(yǔ)音（如智能助理的交互錄音）、視頻等。這類數(shù)據(jù)占據(jù)了現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)的80%以上，但由于其復(fù)雜性，通常需要借助自然語(yǔ)言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）等技術(shù)進(jìn)行特征提取和結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換。例如，ChatGPT依賴海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而自動(dòng)駕駛系統(tǒng)則需要處理攝像頭和雷達(dá)采集的圖像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐圖1-32?結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐2.人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量先來(lái)介紹一下數(shù)據(jù)量的單位。表1-1?數(shù)據(jù)量的單位及它們可存儲(chǔ)的信息量大小1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐近幾年，人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。圖1-33?人類數(shù)據(jù)總量近年增加情況1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐3.大數(shù)據(jù)“5V”特征：定義智能時(shí)代的核心屬性圖1-34?大數(shù)據(jù)“5V”特征例如，一架自動(dòng)駕駛汽車每天可產(chǎn)生數(shù)TB的傳感器數(shù)據(jù)，而大型語(yǔ)言模型（如GPT-4）的訓(xùn)練需要千億級(jí)別的文本語(yǔ)料。例如，高頻交易系統(tǒng)需要在毫秒級(jí)內(nèi)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，而抖音的推薦算法每秒要處理數(shù)萬(wàn)條用戶行為數(shù)據(jù)。例如，智慧醫(yī)療系統(tǒng)需要同時(shí)處理患者的結(jié)構(gòu)化電子病歷、非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學(xué)影像和基因測(cè)序數(shù)據(jù)。例如，訓(xùn)練垃圾郵件過(guò)濾器時(shí)，低質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致模型誤判。例如，電商平臺(tái)通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)消費(fèi)趨勢(shì)，工廠利用傳感器數(shù)據(jù)優(yōu)化能耗。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐理解大數(shù)據(jù)的“5V”特征，是把握AI技術(shù)基礎(chǔ)的關(guān)鍵。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)膨脹和AI算法的演進(jìn)，如何高效利用“5V”特性——尤其是在隱私保護(hù)與倫理約束下挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，將成為人工智能發(fā)展的核心命題。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐4.大數(shù)據(jù)是人工智能的重要基石圖1-36?大數(shù)據(jù)與人工智能的聯(lián)系1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐1.3.1.2算法層：AI的智慧引擎在人工智能領(lǐng)域，算法主要分為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩大方向（圖1-37），它們共同構(gòu)成了現(xiàn)代AI的核心方法論。圖1-37?人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐1.機(jī)器學(xué)習(xí)：AI的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)方法圖1-38?機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)程序的區(qū)別機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的基礎(chǔ)范式，其核心思想是通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使機(jī)器能夠自動(dòng)識(shí)別模式并進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)性能。傳統(tǒng)程序是程序員把已知的規(guī)則定義好后輸入給機(jī)器，而機(jī)器學(xué)習(xí)則從已知數(shù)據(jù)中，通過(guò)不斷試錯(cuò)、自我優(yōu)化、自身總結(jié)，歸納出規(guī)則。如圖1-38所示直觀地闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)程序的區(qū)別。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐圖1-39?機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程：1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐圖1-40?機(jī)器學(xué)習(xí)主要分為3類根據(jù)學(xué)習(xí)方式的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)主要分為3類，如圖1-40所示。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐圖1-41?機(jī)器學(xué)習(xí)3類算法圖示機(jī)器學(xué)習(xí)3類算法圖示如圖1-41所示。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐2.深度學(xué)習(xí)：模仿人腦的進(jìn)階技術(shù)圖1-42?傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元連接的方式構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的深層特征。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐圖1-43?深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐以下就其中幾種展開(kāi)介紹。（1）CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）特別適合處理圖像數(shù)據(jù)。它就像一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的畫(huà)師，能夠注意到圖像中的局部特征（如邊緣、紋理），然后逐步組合這些特征來(lái)理解整幅圖像。手機(jī)的人臉解鎖、醫(yī)學(xué)影像分析都依賴于這種技術(shù)。CNN已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的標(biāo)配。（2）RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）擅長(zhǎng)處理序列數(shù)據(jù)，如文本或語(yǔ)音，考慮了時(shí)間維度上的關(guān)聯(lián)性。它能夠記住之前的信息，就像我們閱讀時(shí)會(huì)記住前文的內(nèi)容一樣。RNN在機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)中表現(xiàn)出色。但由于存在“長(zhǎng)期依賴”問(wèn)題，對(duì)長(zhǎng)序列處理效果有限。（3）Transformer這是近年來(lái)的重大突破，采用“注意力機(jī)制”來(lái)理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，突破了序列建模的瓶頸。這種架構(gòu)讓AI能夠更高效地處理長(zhǎng)文本，不僅使機(jī)器翻譯質(zhì)量大幅提升，更直接催生了像ChatGPT這樣的大型語(yǔ)言模型，極大地提升了機(jī)器理解自然語(yǔ)言的能力，徹底改變了自然語(yǔ)言處理的格局。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐3.算法演進(jìn)：從專用到通用AI算法的發(fā)展呈現(xiàn)出清晰的演進(jìn)路徑：早期的專用小模型（如只能識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)）可以處理多任務(wù)的通用大模型（如既能寫(xiě)詩(shī)又能編程的GPT系列）說(shuō)明：雖然深度學(xué)習(xí)取得了驚人成就，但傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在數(shù)據(jù)量較小、可解釋性要求高的場(chǎng)景中仍然不可替代。這一進(jìn)步既得益于算法創(chuàng)新，也離不開(kāi)數(shù)據(jù)和算力的支撐。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐1.3.1.3算力層：AI的動(dòng)力引擎1.算力的三大支柱1）硬件加速器：AI計(jì)算的“超級(jí)引擎”（1）GPU（圖形處理器）：最初用于游戲和圖形渲染，但由于其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，成為訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的首選硬件，如圖1-44所示。例如，NVIDIA的GPU被廣泛用于訓(xùn)練圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理模型。圖1-44?CPU與GPU1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐（2）TPU（張量處理器）：由谷歌公司專門為機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計(jì)，能夠更高效地執(zhí)行矩陣乘法等運(yùn)算，適合部署像AlphaGo和BERT這樣的大型AI模型。某型號(hào)TPU如圖1-45所示。圖1-45?某型號(hào)TPU1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐（3）FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）：可通過(guò)編程定制計(jì)算邏輯，在特定AI應(yīng)用中（如自動(dòng)駕駛）提供靈活高效的算力支持。FPGA是在可編程陣列邏輯（PAL）、通用陣列邏輯（GAL）、可擦除可編程邏輯器件（EPLD）等器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是一種可完成通用功能的可編程邏輯芯片，即可以對(duì)其進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)某種邏輯處理功能。Xilinx公司第一款商用FPGAXC2064如圖1-46所示。圖1-46?Xilinx公司第一款商用FPGAXC20641.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐2）分布式計(jì)算：讓多臺(tái)機(jī)器“協(xié)同作戰(zhàn)”（1）數(shù)據(jù)中心集群科技公司使用成千上萬(wàn)的GPU/TPU組成超級(jí)計(jì)算集群，同時(shí)訓(xùn)練一個(gè)模型。例如，訓(xùn)練ChatGPT可能需要數(shù)萬(wàn)塊GPU協(xié)同工作數(shù)周時(shí)間。（2）云計(jì)算通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供彈性算力，讓中小企業(yè)和研究者也能訪問(wèn)高性能計(jì)算資源，無(wú)需自行購(gòu)買昂貴硬件。AWS、谷歌云等平臺(tái)都提供AI專用的計(jì)算服務(wù)。（3）邊緣計(jì)算：在設(shè)備端（如手機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車）進(jìn)行實(shí)時(shí)AI推理，減少對(duì)云端算力的依賴，提高響應(yīng)速度。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐3）能效優(yōu)化：讓計(jì)算更“綠色”（1）算法優(yōu)化（2）稀疏計(jì)算（3）新型計(jì)算硬件通過(guò)改進(jìn)模型架構(gòu)（如模型壓縮、知識(shí)蒸餾），在保持性能的同時(shí)減少計(jì)算量。例如，TinyBERT能在小設(shè)備上高效運(yùn)行，而精度損失很小。只處理重要的數(shù)據(jù)（類似人腦的注意力機(jī)制），跳過(guò)無(wú)關(guān)計(jì)算，顯著降低能耗。如光子芯片、量子計(jì)算等前沿技術(shù)，未來(lái)可能以更低能耗實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)算力。1.3.1技術(shù)金字塔：數(shù)據(jù)、算法、算力的鐵三角1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐2.算力發(fā)展的影響算力的進(jìn)步直接推動(dòng)了AI的突破21世紀(jì)初期GPU的普及讓深度學(xué)習(xí)迎來(lái)爆發(fā)；當(dāng)前大語(yǔ)言模型（如GPT-4）依賴數(shù)萬(wàn)塊芯片的算力集群；未來(lái)自動(dòng)駕駛等實(shí)時(shí)AI應(yīng)用需要更強(qiáng)大的邊緣計(jì)算能力等。算力發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)巨大的能耗（訓(xùn)練一個(gè)大模型的碳排放相當(dāng)于數(shù)十輛汽車一年的排放）、硬件成本高昂，以及全球芯片供應(yīng)鏈等問(wèn)題。算力是AI技術(shù)落地的物質(zhì)基礎(chǔ)，其發(fā)展水平?jīng)Q定了人工智能能達(dá)到的高度。從個(gè)人智能手機(jī)里的AI助手到科技公司的超級(jí)模型，都依賴于背后強(qiáng)大的計(jì)算能力。理解算力的作用和局限，有助于我們更全面地認(rèn)識(shí)AI技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀與未來(lái)方向。1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐1.3.2.1物聯(lián)網(wǎng)1.數(shù)據(jù)采集與傳輸物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings，IoT）是指通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將各種物理設(shè)備連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、傳輸和智能控制的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)。1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集過(guò)程是一個(gè)由感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層共同構(gòu)成的完整體系，通過(guò)智能化的硬件設(shè)備和高效的數(shù)據(jù)處理流程，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的數(shù)字化感知。表1-2?數(shù)據(jù)采集工具或設(shè)備使用場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集工具或設(shè)備傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境監(jiān)測(cè)：溫濕度、光照、空氣質(zhì)量等傳感器。運(yùn)動(dòng)檢測(cè)：加速度計(jì)、陀螺儀、位置傳感器。特殊場(chǎng)景：工業(yè)振動(dòng)傳感器、農(nóng)業(yè)土壤墑情傳感器智能終端設(shè)備消費(fèi)級(jí)：智能手環(huán)、智能家居設(shè)備。工業(yè)級(jí)：PLC控制器、智能電表。車載設(shè)備：OBD診斷接口、GPS定位模塊圖像/聲音采集監(jiān)控?cái)z像頭、拾音器陣列、雷達(dá)/LiDAR設(shè)備1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐這些數(shù)據(jù)采集工具往往是精密儀器（或內(nèi)置），如圖1-52所示為某智能可穿戴設(shè)備中專為人體測(cè)溫優(yōu)化的高精度數(shù)字式溫度傳感器GXT310，其最小尺寸僅0.7mm×0.7mm，以在快速熱傳導(dǎo)過(guò)程中減少自發(fā)熱的產(chǎn)生，高度適用于電子醫(yī)療級(jí)領(lǐng)域的溫度監(jiān)測(cè)。圖1-52?高精度數(shù)字式溫度傳感器GXT3101.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集只是第一步，如何將這些海量、多樣的數(shù)據(jù)高效、可靠地傳輸?shù)皆贫嘶蜻吘売?jì)算節(jié)點(diǎn)，才是實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)的關(guān)鍵。如果說(shuō)傳感器是物聯(lián)網(wǎng)的“感官”，那么數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)就是連接這些感官與“大腦”（計(jì)算平臺(tái)）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。表1-3?物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)類別數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)有線傳輸工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線（如Modbus）、以太網(wǎng)、光纖專線無(wú)線傳輸短距離：藍(lán)牙、ZigBee、NFC。中長(zhǎng)距離：Wi-Fi、LoRa、NB-IoT。廣域覆蓋：4G/5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐典型數(shù)據(jù)采集流程如圖1-53所示。圖1-53?典型數(shù)據(jù)采集流程傳感器持續(xù)監(jiān)測(cè)環(huán)境參數(shù)，如溫度傳感器每10秒采集一次數(shù)據(jù)。將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)（如ADC轉(zhuǎn)換）。在邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、異常值過(guò)濾。按照通信協(xié)議（如MQTT、CoAP）打包數(shù)據(jù)。存入時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)或其他專用存儲(chǔ)系統(tǒng)。通過(guò)有線/無(wú)線網(wǎng)絡(luò)上傳至云平臺(tái)。1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集和傳輸流程，體會(huì)某生產(chǎn)監(jiān)控中的溫度監(jiān)測(cè)方案，如圖1-54所示。圖1-54?溫度監(jiān)測(cè)1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐實(shí)時(shí)性連續(xù)性物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的最大特點(diǎn)：以工業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)為例，一臺(tái)機(jī)床可能配備數(shù)十個(gè)傳感器，每秒產(chǎn)生上千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)邊緣計(jì)算初步處理后，再傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行深度分析，為預(yù)測(cè)性維護(hù)提供數(shù)據(jù)支持。1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐2.應(yīng)用實(shí)例：智能農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)圖1-55?智能農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)這套系統(tǒng)帶來(lái)的效益：某小麥種植基地應(yīng)用后，節(jié)水達(dá)30%，化肥使用量減少25%，同時(shí)作物產(chǎn)量提升15%。更重要的是，它使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，為應(yīng)對(duì)氣候變化下的糧食安全挑戰(zhàn)提供了技術(shù)支撐。1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐圖1-56?某農(nóng)業(yè)灌溉遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)工作示意圖1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐1.云計(jì)算的服務(wù)模式圖1-57?云計(jì)算的3種服務(wù)模式1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐以食用比薩為例，展示云計(jì)算3種服務(wù)模式的不同，如圖1-58所示。圖1-58?云計(jì)算3種服務(wù)模式的不同1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐2.云計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用日常生活中網(wǎng)盤存儲(chǔ)照片和文件在線文檔協(xié)作編輯視頻網(wǎng)站的流暢播放手機(jī)App的數(shù)據(jù)同步……企業(yè)應(yīng)用中例如，一家創(chuàng)業(yè)公司可以直接使用云服務(wù)搭建自己的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而不需要自建機(jī)房。大型企業(yè)則可以通過(guò)混合云架構(gòu)，把核心業(yè)務(wù)放在私有云，把需要彈性擴(kuò)展的業(yè)務(wù)放在公有云。圖1-59?混合云1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐圖1-60?傳統(tǒng)云計(jì)算模型與邊緣計(jì)算模型的區(qū)別1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐1.3.2.35G通信技術(shù)圖1-61?移動(dòng)通信技術(shù)發(fā)展演進(jìn)1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐與4G相比，5G具有三大核心優(yōu)勢(shì)：超高速率（理論峰值速率可達(dá)10Gbps）、超低延遲（最低1毫秒）和海量連接（每平方千米可支持百萬(wàn)級(jí)設(shè)備接入），如圖1-62所示。圖1-62?5G的三大核心優(yōu)勢(shì)1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐5G最顯著的特點(diǎn)是極低的網(wǎng)絡(luò)延遲。在醫(yī)療領(lǐng)域，這一特性催生了“遠(yuǎn)程手術(shù)機(jī)器人”的應(yīng)用。通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)，外科醫(yī)生可以實(shí)時(shí)操控千里之外的機(jī)械臂進(jìn)行精密手術(shù)，畫(huà)面延遲控制在毫秒級(jí)，幾乎與現(xiàn)場(chǎng)操作無(wú)異。1.3.2新一代信息技術(shù)融合1.3AI技術(shù)基礎(chǔ)支撐5G與邊緣計(jì)算的結(jié)合，解決了數(shù)據(jù)必須上傳云端處理的瓶頸。圖1-63?5G與邊緣計(jì)算在道路交通中的應(yīng)用方案鞏固練習(xí)感謝觀看人工智能導(dǎo)論目錄CONTENTS模塊1?AI認(rèn)知之領(lǐng)域概覽模塊3?AI認(rèn)知之原理明晰模塊2?AI認(rèn)知之應(yīng)用展示模塊4?AI認(rèn)知之發(fā)展探究模塊2?AI認(rèn)知之應(yīng)用展示企業(yè)基本概況Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.Entercoretext.知識(shí)目標(biāo)（1）了解人工智能在醫(yī)療、金融、教育、工業(yè)等領(lǐng)域的典型應(yīng)用場(chǎng)景。（2）了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的實(shí)際案例。能力目標(biāo)（1）能夠體會(huì)和明確有無(wú)AI輔助時(shí)相關(guān)任務(wù)的進(jìn)行效率。（2）能夠認(rèn)知技術(shù)應(yīng)用邊界：哪些任務(wù)適合AI，哪些仍需要人類主導(dǎo)。（3）能夠使用AI工具完成一定任務(wù)，如使用智能文檔摘要功能等。素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)批判性認(rèn)知：學(xué)會(huì)質(zhì)疑AI結(jié)論的完整性與局限性。（2）建立協(xié)同思維：理解人類創(chuàng)造力與機(jī)器智能的互補(bǔ)關(guān)系。學(xué)習(xí)目標(biāo)智能體驗(yàn)站Kimi多文本閱讀2.1?AI在行動(dòng)：行業(yè)變革2.2?生活中的AI伙伴2.3?AIGC應(yīng)用鞏固練習(xí)智能體驗(yàn)站Kimi多文本閱讀2.1?AI在行動(dòng)：行業(yè)變革2.2?生活中的AI伙伴2.3?AIGC應(yīng)用鞏固練習(xí)智能體驗(yàn)站

Kimi多文本閱讀小李是一名忙碌的職場(chǎng)新人，每天穿梭在堆積如山的項(xiàng)目文檔、行業(yè)報(bào)告和客戶郵件之間。最近，他接到了一個(gè)緊急任務(wù)——需要在48小時(shí)內(nèi)完成一份關(guān)于“新興技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的影響”的綜合分析報(bào)告，而這要求他快速閱讀并整合十幾份跨領(lǐng)域的專業(yè)文獻(xiàn)。面對(duì)海量文字和緊迫的最后期限，小李感到壓力倍增，手指在鍵盤上懸停許久，突然想起同事曾提起過(guò)一款名為“Kimi”的多文本閱讀工具，據(jù)說(shuō)能像智能助手一樣高效提煉信息、梳理邏輯。抱著試一試的心態(tài)，小李打開(kāi)了計(jì)算機(jī)，一場(chǎng)關(guān)于“如何讓AI成為高效閱讀伙伴”的探索之旅就此展開(kāi)……體驗(yàn)情境智能體驗(yàn)站

1.Kimi功能簡(jiǎn)介Kimi多文本閱讀1）

智能整合：從海量信息到結(jié)構(gòu)化知識(shí)Kimi支持同時(shí)上傳多份文檔（涵蓋PDF、Word、網(wǎng)頁(yè)鏈接等格式），并自動(dòng)完成智能摘要、跨文檔對(duì)比和邏輯關(guān)聯(lián)分析。2）

深度問(wèn)答：從信息提取到邏輯推演Kimi的“深度問(wèn)答”功能，讓用戶可以像與專家對(duì)話一樣，針對(duì)摘要內(nèi)容提出具體問(wèn)題。3）

個(gè)性化推薦：從“被動(dòng)接受”到“主動(dòng)探索”Kimi通過(guò)分析用戶的閱讀習(xí)慣（如偏好邏輯框架、信息可視化等），提供定制化的知識(shí)推薦。例如，當(dāng)用戶需要整合多份行業(yè)報(bào)告時(shí)，Kimi不僅能快速提取出每份文檔的關(guān)鍵結(jié)論，還能對(duì)比不同報(bào)告中的數(shù)據(jù)差異、追蹤觀點(diǎn)演變，甚至生成“行業(yè)趨勢(shì)分析表”或“技術(shù)對(duì)比圖”。這種結(jié)構(gòu)化輸出大幅節(jié)省了用戶的時(shí)間，使其能專注于更高價(jià)值的決策與創(chuàng)造。例如，用戶可追問(wèn)“××

報(bào)告中的

××

理論具體指什么”或“如果發(fā)生X事件，Y會(huì)如何變化”。Kimi會(huì)基于上下文語(yǔ)境，給出回答，并追溯推理依據(jù)，增強(qiáng)結(jié)果的可解釋性。這種交互式學(xué)習(xí)模式，幫助用戶不僅“知道答案”，更“理解答案背后的邏輯”。例如，當(dāng)用戶閱讀科技類文獻(xiàn)時(shí)，Kimi會(huì)主動(dòng)推薦相關(guān)領(lǐng)域的論文、行業(yè)白皮書(shū)，甚至生成“知識(shí)圖譜”幫助用戶構(gòu)建認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。這種主動(dòng)學(xué)習(xí)模式，讓用戶從“信息消費(fèi)者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸R(shí)探索者”，在跨領(lǐng)域探索中激發(fā)創(chuàng)新靈感。智能體驗(yàn)站

2.Kimi功能演示Kimi多文本閱讀在瀏覽器搜索“Kimi”進(jìn)入Kimi問(wèn)答首頁(yè)（圖2-1），登錄后開(kāi)始進(jìn)行問(wèn)答。圖2-1?Kimi問(wèn)答首頁(yè)智能體驗(yàn)站

Kimi多文本閱讀單擊以下圖標(biāo)（圖2-2）上傳文檔。圖2-2?Kimi上傳文檔圖標(biāo)此處準(zhǔn)備了如圖2-3所示的網(wǎng)頁(yè)文件供演示。（見(jiàn)【素材】文件夾）圖2-3?關(guān)于“新興技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的影響”的文檔智能體驗(yàn)站

Kimi多文本閱讀上傳文檔并輸入要求，如圖2-4所示。圖2-4?上傳文檔并輸入要求智能體驗(yàn)站

Kimi給出如下回答以下是三篇文章的核心內(nèi)容整理：1.《傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)：路徑與對(duì)策》傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)重要地位，但隨著資源環(huán)境約束加劇、勞動(dòng)力成本上升以及國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)面臨發(fā)展瓶頸。文章指出，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵，其路徑包括科技創(chuàng)新引領(lǐng)、綠色低碳轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移以及數(shù)智賦能等。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)可以實(shí)現(xiàn)高端化、智能化發(fā)展；綠色低碳轉(zhuǎn)型有助于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展；產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移則可優(yōu)化資源配置。文章建議，政府應(yīng)完善政策支持體系，企業(yè)需要主動(dòng)擁抱技術(shù)變革，社會(huì)各界應(yīng)共同營(yíng)造良好創(chuàng)新生態(tài)，以推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。Kimi多文本閱讀Kimi多文本閱讀智能體驗(yàn)站

2.《傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)：以科技創(chuàng)新引領(lǐng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展》在全球經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)變革的背景下，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求。文章強(qiáng)調(diào)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)需要以科技創(chuàng)新為核心驅(qū)動(dòng)力，通過(guò)高端化、智能化、綠色化發(fā)展路徑，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向高附加值、高技術(shù)含量方向轉(zhuǎn)變?？萍紕?chuàng)新不僅能提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還能催生新質(zhì)生產(chǎn)力，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入新動(dòng)力。文章建議，政府應(yīng)加大對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)改造的支持力度，企業(yè)應(yīng)主動(dòng)投入研發(fā)，社會(huì)各界需要共同努力構(gòu)建支持創(chuàng)新的環(huán)境，以實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和新質(zhì)生產(chǎn)力的培育。3.《前沿技術(shù)創(chuàng)新與新興產(chǎn)業(yè)演進(jìn)規(guī)律探析——以人工智能為例》文章通過(guò)分析人工智能的發(fā)展歷程，探討了前沿技術(shù)創(chuàng)新與新興產(chǎn)業(yè)演進(jìn)的規(guī)律。前沿技術(shù)的創(chuàng)新路徑存在高度不確定性，技術(shù)演進(jìn)路線呈現(xiàn)多條競(jìng)爭(zhēng)格局，并且需要多學(xué)科技術(shù)的支持。人工智能的發(fā)展歷程表明，其產(chǎn)業(yè)化過(guò)程曲折漫長(zhǎng)，需要互補(bǔ)技術(shù)與產(chǎn)品的協(xié)同演進(jìn)。政府在技術(shù)推動(dòng)和需求拉動(dòng)方面可以發(fā)揮重要作用，通過(guò)支持基礎(chǔ)研究和創(chuàng)造早期市場(chǎng)，加速前沿技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化。文章指出，人工智能作為通用目的技術(shù)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和生產(chǎn)率的影響尚未完全顯現(xiàn)，未來(lái)的發(fā)展空間巨大，但也需要關(guān)注其潛在風(fēng)險(xiǎn)和倫理問(wèn)題。智能體驗(yàn)站

“發(fā)展職業(yè)教育和應(yīng)用型大學(xué)，深化產(chǎn)教融合、校企合作，培養(yǎng)符合新質(zhì)生產(chǎn)力需求的技能型勞動(dòng)者”，這一答案條目出自第一篇文檔的哪些內(nèi)容？Kimi多文本閱讀向Kimi發(fā)起提問(wèn)，要求提供答案的出處，結(jié)合文檔內(nèi)容對(duì)答案的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)話如下。這一答案條目出自第一篇文檔中的以下內(nèi)容：原文內(nèi)容強(qiáng)化高質(zhì)量產(chǎn)業(yè)人才供給傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)需要大量高素質(zhì)的技能型人才和復(fù)合型人才。因此，應(yīng)大力發(fā)展職業(yè)教育和加強(qiáng)應(yīng)用型大學(xué)建設(shè)，深化產(chǎn)教融合、校企合作，建立政府主導(dǎo)、行業(yè)指導(dǎo)、企業(yè)參與的職業(yè)教育辦學(xué)機(jī)制。應(yīng)根據(jù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力需求，及時(shí)調(diào)整學(xué)科和專業(yè)設(shè)置，培養(yǎng)符合新時(shí)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要的技能型勞動(dòng)者。構(gòu)建終身教育體系，根據(jù)勞動(dòng)者不同就業(yè)階段特點(diǎn)，針對(duì)性開(kāi)展職業(yè)素質(zhì)、就業(yè)技能培訓(xùn)、崗位技能提升培訓(xùn)、創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新培訓(xùn)。引導(dǎo)企業(yè)結(jié)合生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和技術(shù)創(chuàng)新需要，制定技術(shù)工人培養(yǎng)計(jì)劃，鼓勵(lì)企業(yè)支持職工帶薪參加培訓(xùn)，確保企業(yè)職工教育培訓(xùn)資金落實(shí)到位，并向一線技術(shù)工人傾斜。加大政策支持力度，對(duì)參加職業(yè)培訓(xùn)的技術(shù)工人提供職業(yè)培訓(xùn)補(bǔ)貼和職業(yè)技能鑒定補(bǔ)貼。發(fā)揮失業(yè)保險(xiǎn)基金支持參保職工提升職業(yè)技能的作用，為參保職工提供技能提升補(bǔ)貼。完善社會(huì)化職業(yè)技能培訓(xùn)、考核、鑒定、認(rèn)證體系，提高勞動(dòng)者職業(yè)技能和崗位轉(zhuǎn)化能力。智能體驗(yàn)站

Kimi多文本閱讀根據(jù)Kimi的回答，打開(kāi)對(duì)應(yīng)文檔查看相關(guān)內(nèi)容，如圖2-5所示。圖2-5?對(duì)Kimi的回答進(jìn)行核查以上僅給出Kimi對(duì)多文本處理的功能演示，Kimi的其他功能請(qǐng)同學(xué)們自發(fā)探索。智能體驗(yàn)站Kimi多文本閱讀2.1?AI在行動(dòng)：行業(yè)變革2.2?生活中的AI伙伴2.3?AIGC應(yīng)用鞏固練習(xí)2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-6?AI應(yīng)用目的人工智能的應(yīng)用目的人工智能的應(yīng)用目的（圖2-6）在于賦予機(jī)器類人的智能，使其能夠像人類一樣思考、聽(tīng)懂、看懂和運(yùn)動(dòng)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)讓機(jī)器能夠理解并生成人類語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)流暢的語(yǔ)音交互和文本翻譯。自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域01深度學(xué)習(xí)算法使機(jī)器能夠識(shí)別圖像和視頻中的物體、場(chǎng)景和動(dòng)作，如同人類視覺(jué)般精準(zhǔn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域022.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革人工智能的基本任務(wù)表2-1?人工智能的基本任務(wù)任務(wù)定義應(yīng)用示例原理方法檢索從大量數(shù)據(jù)中找到相關(guān)信息的過(guò)程搜索引擎：根據(jù)用戶查詢返回相關(guān)信息，如Google、百度等自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)排序算法、知識(shí)圖譜等推薦系統(tǒng)：通過(guò)分析用戶歷史行為和偏好，從大量?jī)?nèi)容中檢索并推薦可能感興趣的項(xiàng)目協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容基礎(chǔ)過(guò)濾、深度學(xué)習(xí)等智能問(wèn)答系統(tǒng)：如Siri、Alexa等智能助手，能夠理解用戶問(wèn)題并從知識(shí)庫(kù)中檢索答案自然語(yǔ)言理解、知識(shí)圖譜、信息抽取等分類將數(shù)據(jù)分配到預(yù)定義類別的過(guò)程圖像識(shí)別：識(shí)別圖像中的對(duì)象。用于人臉識(shí)別、物體檢測(cè)等卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)等文本分類：垃圾郵件過(guò)濾、情感分析、新聞分類等。用于輿情監(jiān)測(cè)、客戶反饋分析等樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等語(yǔ)音識(shí)別：將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本，并進(jìn)行分類。用于語(yǔ)音識(shí)別、會(huì)議記錄、字幕生成等隱馬爾可夫模型、深度學(xué)習(xí)等醫(yī)療診斷：通過(guò)分析醫(yī)療數(shù)據(jù)（如CT圖像、病歷）輔助疾病診斷深度學(xué)習(xí)、決策樹(shù)等生成創(chuàng)建新內(nèi)容或數(shù)據(jù)的過(guò)程，通?；诂F(xiàn)有數(shù)據(jù)或規(guī)則自然語(yǔ)言處理：生成文章或?qū)υ捇貜?fù)依賴于創(chuàng)造性算法，如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)或變分自編碼器。可用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)或創(chuàng)意內(nèi)容生產(chǎn)圖像生成：生成新的圖像或藝術(shù)作品例如，一個(gè)智能寫(xiě)作助手需要先檢索相關(guān)信息，然后對(duì)信息進(jìn)行分類和篩選，最后生成新的文本內(nèi)容。2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革2.1.2工業(yè)4.02.1.3智慧城市2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革AI醫(yī)生，你能接受嗎？課堂討論2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-7?醫(yī)療AI應(yīng)用列舉從智能影像識(shí)別到疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，從手術(shù)機(jī)器人到虛擬健康助手，AI的應(yīng)用正在縮短診療時(shí)間、降低誤診風(fēng)險(xiǎn)，并為患者提供更精準(zhǔn)、更高效的醫(yī)療服務(wù)。2.1.1.1?影像診斷例如，騰訊覓影系統(tǒng)可以對(duì)多種病癥進(jìn)行早期篩查。只需要幾秒的時(shí)間，騰訊覓影系統(tǒng)就可以幫醫(yī)生“看”一張影像圖（圖2-8），在這一過(guò)程中，騰訊覓影系統(tǒng)不僅可以自動(dòng)識(shí)別并定位疾病根源，還會(huì)提醒醫(yī)生對(duì)可疑影像圖進(jìn)行復(fù)審。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能在影像診斷方面的應(yīng)用正逐步改變傳統(tǒng)醫(yī)療模式，為醫(yī)生提供更高效、更精準(zhǔn)的診斷支持。2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-8?騰訊覓影系統(tǒng)2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革2024年上半年，“醫(yī)療影像國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)”（圖2-9）專項(xiàng)結(jié)題，醫(yī)療影像AI實(shí)現(xiàn)從研發(fā)到落地全流程打通。AI趨勢(shì)前瞻該項(xiàng)目完成了共性技術(shù)平臺(tái)建設(shè)、開(kāi)源醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)和算法資源庫(kù)建設(shè)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，以及上下游企業(yè)生態(tài)合作與新型產(chǎn)學(xué)研平臺(tái)化合作模式構(gòu)建。平臺(tái)用戶已覆蓋北京市、上海市、廣東省、四川省、河南省、浙江省等全國(guó)多個(gè)省市地區(qū)，孵化的醫(yī)療AI產(chǎn)品已與百余家醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作。2.1.1.2?藥物研發(fā)北京時(shí)間2024年10月8日，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給人工智能兩大開(kāi)拓者約翰·霍普菲爾德和杰弗里·辛頓（圖2-10）。2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主次日，諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)再就“蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)”中的貢獻(xiàn)肯定了AI技術(shù)的突破性應(yīng)用，授予戴維·貝克、戴米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，表彰他們破解了蛋白質(zhì)神奇結(jié)構(gòu)的密碼。2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-11?AI系統(tǒng)預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)其中，戴維·貝克完成了幾乎不可能的壯舉，構(gòu)建了全新的蛋白質(zhì)種類。戴米斯·哈薩比斯和約翰·江珀則通過(guò)人工智能模型實(shí)現(xiàn)了一個(gè)50年的夢(mèng)想——預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。AI系統(tǒng)預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)如圖2-11所示。2022年7月，DeepMind

宣布他們已經(jīng)完成了對(duì)2億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，覆蓋了動(dòng)物、植物、細(xì)菌、真菌等上百萬(wàn)個(gè)物種，幾乎囊括了人類目前能接觸到的所有蛋白質(zhì)。2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革DeepMind將這些預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)布到在線AlphaFold數(shù)據(jù)庫(kù)中，供研究者免費(fèi)使用。來(lái)自190多個(gè)國(guó)家的50多萬(wàn)名研究者將AlphaFold作為他們的日常工作平臺(tái)。生物學(xué)家們正在利用AlphaFold數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)藥物，探究疾病的致病機(jī)理，甚至理解生命活動(dòng)本身的奧秘。來(lái)源：DeepMind官網(wǎng)2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革2024年5月，DeepMind將AlphaFold升級(jí)到3.0版本，不僅可以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，還可以預(yù)測(cè)生物分子相互作用的結(jié)果。查找相關(guān)資料，總結(jié)一下AlphaFold3的重要意義。AI思辨DeepMind的CEODemisHassabis博士2.1.1.3?醫(yī)療操作2023年，新一代智能機(jī)器人企業(yè)珞石（山東）機(jī)器人集團(tuán)有限公司宣布，經(jīng)過(guò)和國(guó)內(nèi)外多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)的緊密配合，其自主研發(fā)的醫(yī)療機(jī)械臂（圖2-12）正式通過(guò)國(guó)際電工委員會(huì)的IEC60601醫(yī)療認(rèn)證。2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-12?珞石醫(yī)療機(jī)械臂珞石醫(yī)療機(jī)械臂每軸關(guān)節(jié)內(nèi)置高精度扭矩傳感器，并采用全新力位控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高靈敏力感知和高動(dòng)態(tài)力控。這種技術(shù)使機(jī)械臂在手術(shù)過(guò)程中能夠更精確地控制力度和位置，從而提高手術(shù)的精確度和安全性。2.1.1.4?健康助手：智能監(jiān)測(cè)手環(huán)和智能診脈儀2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-13?某款智能監(jiān)測(cè)手環(huán)例如，當(dāng)用戶心率異常時(shí)，智能監(jiān)測(cè)手環(huán)能夠及時(shí)發(fā)出警報(bào)，提醒用戶關(guān)注自身健康；在睡眠監(jiān)測(cè)方面，它能夠分析用戶的睡眠周期，提供改善睡眠質(zhì)量的建議。智能監(jiān)測(cè)手環(huán)還具備運(yùn)動(dòng)追蹤功能，能夠記錄用戶的運(yùn)動(dòng)軌跡和消耗的卡路里，激勵(lì)用戶保持積極的生活方式。通過(guò)與智能手機(jī)連接，手環(huán)還可以同步數(shù)據(jù)，方便用戶隨時(shí)查看健康報(bào)告和歷史記錄。這種便捷的健康監(jiān)測(cè)方式，不僅讓健康管理變得更加高效，也讓人們能夠隨時(shí)隨地掌握自己的身體狀況，使智能監(jiān)測(cè)手環(huán)真正成為個(gè)人健康管理的得力助手。2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-14?某款智能診脈儀某款智能診脈儀如圖2-14所示。該款診脈儀模擬診脈部分由“寸關(guān)尺”3部、每部不少于40個(gè)測(cè)量點(diǎn)、每個(gè)測(cè)量點(diǎn)間距不大于1mm的微型多點(diǎn)壓力測(cè)量系統(tǒng)構(gòu)成，為保證結(jié)果精準(zhǔn)，每秒將進(jìn)行不少于50次數(shù)據(jù)掃描測(cè)量。該產(chǎn)品創(chuàng)始人談到研發(fā)智能診脈儀的初衷，就是讓中醫(yī)優(yōu)秀的診治理念及經(jīng)驗(yàn)有據(jù)可循、有理可依，為缺乏完備評(píng)價(jià)體系、缺乏完備信息數(shù)據(jù)庫(kù)的中醫(yī)生態(tài)打造一款連接醫(yī)患的“利器”。設(shè)想智能診脈儀的服務(wù)場(chǎng)景，如為養(yǎng)老中心、社區(qū)提供連接醫(yī)院、中醫(yī)醫(yī)療的大數(shù)據(jù)平臺(tái)和通道，升級(jí)診脈的診療數(shù)據(jù)維度，讓診脈服務(wù)不僅有完整的標(biāo)定數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，不同病癥、不同時(shí)令、不同季節(jié)也將推出更個(gè)性化的診療方案。2.1.1.5?養(yǎng)老智能機(jī)器人服務(wù)于養(yǎng)老場(chǎng)景的智能機(jī)器人是專為老年人設(shè)計(jì)，集成先進(jìn)人工智能技術(shù)和人性化設(shè)計(jì)理念的高科技產(chǎn)品。這類機(jī)器人旨在提高老年人的生活質(zhì)量，提供日常照護(hù)、健康管理、情感陪伴及娛樂(lè)休閑等多方面的服務(wù)。2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革例如，滾輪式移動(dòng)的Pepper系列機(jī)器人（圖2-15）接入文心一言大模型（根據(jù)不同的客戶需求可以更換大模型），主打養(yǎng)老場(chǎng)景，能提供智能化的記憶訓(xùn)練和認(rèn)知刺激服務(wù)，幫助老人鍛煉大腦。圖2-15?Pepper系列機(jī)器人2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革日常照護(hù)方面養(yǎng)老智能機(jī)器人能夠協(xié)助老年人完成一些簡(jiǎn)單的家務(wù)任務(wù)，如打掃衛(wèi)生、整理物品等，減輕他們的生活負(fù)擔(dān)。機(jī)器人還具備跌倒檢測(cè)、緊急呼叫等功能，能夠在老年人遇到危險(xiǎn)時(shí)迅速響應(yīng)，提供及時(shí)的幫助。健康管理方面通過(guò)內(nèi)置的傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備，機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)老年人的身體狀況，如心率、血壓、睡眠質(zhì)量等，并將數(shù)據(jù)同步至云端，供醫(yī)護(hù)人員或家屬遠(yuǎn)程查看。一旦發(fā)現(xiàn)異常，機(jī)器人會(huì)立即發(fā)出警報(bào)，確保老年人能夠得到及時(shí)的醫(yī)療救治。情感陪伴方面它們能夠識(shí)別并理解老年人的情緒變化，通過(guò)親切的語(yǔ)言、溫馨的提醒和有趣的互動(dòng)，給予老年人心理上的慰藉和陪伴。這不僅有助于緩解老年人的孤獨(dú)感，還能提高他們的生活滿意度和幸福感。娛樂(lè)休閑方面養(yǎng)老智能機(jī)器人能夠播放音樂(lè)、電影、新聞等，滿足老年人的娛樂(lè)需求；還能進(jìn)行簡(jiǎn)單的游戲互動(dòng)，幫助老年人保持大腦活力，延緩認(rèn)知衰退。養(yǎng)老智能機(jī)器人2.1.1醫(yī)療AI2.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革2.1.2工業(yè)4.02.1.3智慧城市2.1.2工業(yè)4.02.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-16?工業(yè)革命的發(fā)展演進(jìn)每一次工業(yè)革命均以前沿技術(shù)突破為核心，推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)方式、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與全球格局的深刻變革。2.1.2工業(yè)4.02.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-17?工業(yè)4.0概念圖隨著全球制造業(yè)向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，工業(yè)4.0（圖2-17）已成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵力量。作為第四次工業(yè)革命的核心理念，工業(yè)4.0強(qiáng)調(diào)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等前沿技術(shù)的深度融合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)的高度自動(dòng)化、智能化，增強(qiáng)靈活性。在這一背景下，人工智能作為工業(yè)4.0的核心技術(shù)之一，正改變著制造業(yè)的生產(chǎn)模式、供應(yīng)鏈管理方式和產(chǎn)品創(chuàng)新方式。2.1.2工業(yè)4.02.1AI在行動(dòng)：行業(yè)變革圖2-18?工業(yè)4.0的核心特點(diǎn)工業(yè)4.0的核心特點(diǎn)如圖2-