匯報人：PPT匯報時間：人工智能核心定義-目錄人工智能的基本定義1人工智能的歷史發(fā)展2人工智能的核心目標3人工智能的關鍵方法4人工智能的局限性5人工智能的基本定義人工智能的基本定義圖靈定義使計算機完成需要人類智力才能完成的工作的科學斯坦福大學定義智能機器的科學和工程，尤指智能計算機程序維基百科定義由人工制造的系統(tǒng)所表現(xiàn)的智能，同時涵蓋研究此類系統(tǒng)實現(xiàn)可能性的科學領域鐘義信觀點人類智慧包含發(fā)現(xiàn)問題、定義問題、解決問題三部分，當前人工智能僅能模擬解決問題能力人工智能的歷史發(fā)展人工智能的歷史發(fā)展強人工智能階段(1950年代)：目標是使機器像人類一樣完成任何智力任務，但進展有限弱人工智能階段(1960年代后)：聚焦特定領域應用，如專家系統(tǒng)、機器翻譯等人工智能的歷史發(fā)展>三大學派仿生人腦神經(jīng)網(wǎng)絡，核心為深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)行為主義源于控制論，強調(diào)感知-動作模式，代表為六足行走機器人基于數(shù)理邏輯，代表成果為專家系統(tǒng)和知識工程符號主義連接主義人工智能的核心目標人工智能的核心目標推理：通過邏輯規(guī)則進行定理推導或決策知識表示：構建常識庫與語義網(wǎng)絡(如谷歌知識圖譜)自動規(guī)劃：應用于機器人路徑規(guī)劃、游戲AI(如AlphaGo的蒙特卡洛樹搜索)機器學習：涵蓋監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等算法強人工智能：具備通用智能，目前仍處于理論探索階段機器人學：研究環(huán)境適應、人機協(xié)作及服務型機器人計算機視覺：完成物體識別、人臉檢測、自動駕駛等任務自然語言處理(NLP)：實現(xiàn)機器翻譯、情感分析、聊天機器人等功能12345678人工智能的關鍵方法人工智能的關鍵方法>知識表示與推理應用IBMWatson問答系統(tǒng)、谷歌搜索優(yōu)化技術描述邏輯、語義網(wǎng)(RDF)、知識圖譜(如Freebase)人工智能的關鍵方法>自動規(guī)劃A狀態(tài)空間搜索：A*算法、蒙特卡洛樹搜索B應用：AlphaGo的決策優(yōu)化、游戲NPC行為設計人工智能的關鍵方法>機器學習回歸算法、決策樹、貝葉斯方法、深度學習(CNN、RNN)算法分類卷積算子減少參數(shù)量，ReLU緩解梯度彌散問題深度學習突破人工智能的關鍵方法>自然語言處理技術應用詞向量表示(Word2Vec)、Transformer模型機器翻譯、自動摘要生成人工智能的關鍵方法>計算機視覺技術圖像分類(ResNet)、目標檢測(YOLO)應用人臉識別、醫(yī)學影像分析人工智能的局限性人工智能的局限性當前局限：僅能模擬人類"顯性智慧"(解決問題)，缺乏"隱性智慧"(發(fā)現(xiàn)問題與定義問題)01發(fā)展瓶頸：強人工智能需整合推理、學習、自然語言等能力，尚未實現(xiàn)技術突破02倫理爭議：如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見及自動化替代勞動力的社會影