人工智能與計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)項(xiàng)目化教程北京出版社項(xiàng)目二智能探秘——人工智能基礎(chǔ)及關(guān)鍵技術(shù)任務(wù)一人工智能基礎(chǔ)

任務(wù)二人工智能關(guān)鍵技術(shù)

任務(wù)三大模型目錄學(xué)習(xí)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)1.了解人工智能的定義、分類及發(fā)展歷程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。2.理解人工智能三大流派的核心思想、代表成果及技術(shù)路徑差異。3.掌握人工智能關(guān)鍵技術(shù)的基本概念、技術(shù)原理與典型應(yīng)用場(chǎng)景。能力目標(biāo)1.能準(zhǔn)確區(qū)分不同類型的人工智能應(yīng)用案例，并匹配到對(duì)應(yīng)的技術(shù)流派。2.能夠基于大模型的分類與發(fā)展特點(diǎn)，判斷特定場(chǎng)景適用的大模型類型，并初步理解垂直領(lǐng)域大模型定制的技術(shù)選擇依據(jù)。3.能夠結(jié)合具體案例，分析人工智能應(yīng)用中的安全隱患與倫理爭議，提出初步的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避思路。素養(yǎng)目標(biāo)1.培養(yǎng)從技術(shù)演進(jìn)視角梳理人工智能發(fā)展脈絡(luò)的邏輯思維，建立對(duì)人工智能技術(shù)的系統(tǒng)性認(rèn)知，避免片面化、絕對(duì)化地看待技術(shù)能力。2.提升將人工智能關(guān)鍵技術(shù)與實(shí)際場(chǎng)景結(jié)合的應(yīng)用意識(shí)，激發(fā)探索技術(shù)落地價(jià)值的興趣，增強(qiáng)技術(shù)服務(wù)社會(huì)的責(zé)任感。3.樹立理性看待人工智能發(fā)展的態(tài)度，既關(guān)注技術(shù)突破帶來的機(jī)遇，也重視其潛在的安全與倫理挑戰(zhàn)，培養(yǎng)辯證思考技術(shù)影響的素養(yǎng)。人工智能基礎(chǔ)1一、初識(shí)人工智能

（一）人工智能的定義人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支，致力于研究和開發(fā)模擬、拓展人類智能的理論與技術(shù)。其核心目標(biāo)是讓機(jī)器完成通常需人類智能才能實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜任務(wù)，如語言識(shí)別、圖像處理和決策制定等。智能本質(zhì)的探索隨著理論與技術(shù)的成熟，人工智能的應(yīng)用邊界持續(xù)拓展。從自動(dòng)駕駛到醫(yī)療診斷，從個(gè)性化推薦到智能制造，人工智能正深刻改變社會(huì)運(yùn)作方式。其核心在于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和算法優(yōu)化，賦予機(jī)器更強(qiáng)的學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力。技術(shù)驅(qū)動(dòng)的未來自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議約翰·麥卡錫提出早期定義以來，人工智能的內(nèi)涵不斷豐富。最初的定義聚焦于讓機(jī)器行為看似具備人類智能，但未充分考慮強(qiáng)人工智能的可能性。如今，人工智能被劃分為四類：像人一樣思考、像人一樣行動(dòng)、理性地思考以及理性地行動(dòng)。定義演變與分類（二）人工智能的分類1.弱人工智能（ANI）2.強(qiáng)人工智能（AGI）3.超級(jí)人工智能（ASI）弱人工智能又稱為狹義人工智能，主張人類無法制造出真正具有推理和解決問題能力、擁有自主意識(shí)的智能機(jī)器，現(xiàn)有機(jī)器只是看起來智能。強(qiáng)人工智能主張人類可制造出真正能推理和解決問題，且具有知覺和自我意識(shí)的智能機(jī)器，分為類人（思維方式與人相似）和非類人（具有獨(dú)特的知覺、意識(shí)和推理方式）兩類。超級(jí)人工智能是超越人類智能的存在，它不僅能理解人類的情感與經(jīng)歷，還能喚起自身情感、信念和欲望，在決策和解決問題能力上遠(yuǎn)超人類。目前超級(jí)人工智能仍處于假設(shè)階段。二、人工智能的發(fā)展歷程要了解人工智能向何處去，首先要知道人工智能從何處來。1956年，在美國達(dá)特茅斯學(xué)院召開的“人工智能夏季研討會(huì)”（以下簡稱“達(dá)特茅斯會(huì)議”，圖2-1）上，首次提出了“人工智能”這一概念，標(biāo)志著人工智能的誕生。人工智能的發(fā)展歷程曲折起伏，高峰與低谷交替出現(xiàn)，如圖2-2所示。三、人工智能的三大流派

（一）符號(hào)主義

專家系統(tǒng)的輝煌20世紀(jì)的專家系統(tǒng)是符號(hào)主義的核心成就，通過模擬人類認(rèn)知中的符號(hào)化表達(dá)，將復(fù)雜問題轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的形式，為人工智能奠定了基礎(chǔ)。

符號(hào)與智能的關(guān)系符號(hào)主義認(rèn)為，智能的本質(zhì)在于對(duì)事物的符號(hào)化表示，例如自行車的車座、車架等部件被定義為符號(hào)后，計(jì)算機(jī)可通過邏輯推理得出結(jié)論。

智能的抽象挑戰(zhàn)盡管符號(hào)主義在特定領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但其對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的簡化描述難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境，因而受到行為主義和連接主義的質(zhì)疑與挑戰(zhàn)。（二）連接主義感知機(jī)的突破20世紀(jì)50年代末感知機(jī)的出現(xiàn)標(biāo)志著連接主義的興起，這一技術(shù)通過對(duì)腦結(jié)構(gòu)的模擬實(shí)現(xiàn)了人工智能的初步實(shí)踐，并引發(fā)廣泛研究熱潮。對(duì)符號(hào)主義的超越在理論與實(shí)踐上，連接主義逐步超越符號(hào)主義，證明了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)方法能夠更真實(shí)地反映智能的本質(zhì)與運(yùn)作模式。深度學(xué)習(xí)的浪潮隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，連接主義勢(shì)如破竹，成為現(xiàn)代人工智能的核心驅(qū)動(dòng)力，尤其在圖像識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越性能。（三）行為主義

智能的行為模型行為主義提出“感知－動(dòng)作”模型，認(rèn)為智能無需知識(shí)表示或推理，而是通過與環(huán)境的交互逐步進(jìn)化，展現(xiàn)出真實(shí)的智能行為。

機(jī)器人控制的貢獻(xiàn)行為主義的重要成就是機(jī)器人控制系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)功能、結(jié)構(gòu)與智能行為的不可分割性，為自動(dòng)化領(lǐng)域提供了重要理論支持。

游戲中的行為模擬格斗游戲是行為主義的典型應(yīng)用，通過模擬角色間的交互行為，展現(xiàn)了智能主體在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)能力與決策智慧。（四）三大流派演化三大流派由于對(duì)人工智能的理解方式不同，也產(chǎn)生了不同的演化過程，如圖2-4所示。四、人工智能安全與倫理

責(zé)任歸屬難題隨著機(jī)器人犯罪案例的出現(xiàn)，責(zé)任歸屬成為核心爭議。是使用者、生產(chǎn)者還是機(jī)器人本身需擔(dān)責(zé)？法律需明確界定各方權(quán)責(zé)，以應(yīng)對(duì)技術(shù)發(fā)展帶來的新型倫理挑戰(zhàn)。

自動(dòng)駕駛抉擇困境自動(dòng)駕駛面臨“救車內(nèi)還是車外”的道德選擇，這涉及生命價(jià)值的優(yōu)先級(jí)判斷。廠家應(yīng)透明化算法策略，并在銷售時(shí)向用戶充分告知，以建立信任并規(guī)避潛在爭議。

多領(lǐng)域協(xié)同需求技術(shù)研究者、哲學(xué)家和法律工作者需共同介入人工智能倫理問題，制定統(tǒng)一規(guī)范。通過跨學(xué)科合作，確保技術(shù)發(fā)展與社會(huì)價(jià)值觀相協(xié)調(diào)，避免倫理沖突升級(jí)。人工智能關(guān)鍵技術(shù)2一、機(jī)器學(xué)習(xí)

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)的概念機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)是一門融合概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和算法復(fù)雜性理論的交叉學(xué)科，專注于研究計(jì)算機(jī)如何模擬人類學(xué)習(xí)行為，通過獲取新知識(shí)或技能改善自身性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史與發(fā)展1959年亞瑟·塞繆爾提出“機(jī)器學(xué)習(xí)”概念，經(jīng)過半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，它已成為人工智能領(lǐng)域的核心問題和底層支撐，為技術(shù)進(jìn)步注入了蓬勃?jiǎng)恿ΑC(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)本質(zhì)其本質(zhì)是通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型參數(shù)，模擬出輸入與輸出間的條件概率分布或函數(shù)關(guān)系，從而得到逼近真實(shí)函數(shù)的聯(lián)合概率分布。機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際價(jià)值機(jī)器學(xué)習(xí)不僅推動(dòng)了人工智能的發(fā)展，還在垃圾郵件過濾、圖像識(shí)別等領(lǐng)域展現(xiàn)了強(qiáng)大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，成為現(xiàn)代科技的重要驅(qū)動(dòng)力。（二）機(jī)器學(xué)習(xí)的原理

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)過程機(jī)器學(xué)習(xí)通過對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的分析，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利用梯度算法獲取模型參數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)特征提取、分類、預(yù)測(cè)和決策等目標(biāo)。

輸入與輸出的關(guān)系建模核心在于構(gòu)建輸入與輸出之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷調(diào)整模型，使其能夠準(zhǔn)確反映潛在的真實(shí)函數(shù)或概率分布。

模型優(yōu)化的關(guān)鍵方法梯度下降等算法在模型優(yōu)化中扮演重要角色，通過迭代計(jì)算最小化損失函數(shù)，提升模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。

學(xué)習(xí)的本質(zhì)與挑戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，但面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型過擬合等挑戰(zhàn)，需要通過科學(xué)方法加以解決。（三）機(jī)器學(xué)習(xí)的分類根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的形式，一般就可以確定選擇哪種學(xué)習(xí)方式。其中，監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的算法之一。在分類算法中，輸入數(shù)據(jù)通常被分為兩個(gè)或更多的類別。1.按照學(xué)習(xí)方式劃分按照學(xué)習(xí)策略一般又可將機(jī)器學(xué)習(xí)分為歸納式學(xué)習(xí)、機(jī)械式學(xué)習(xí)、基于遺傳原理的學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)五大類。2.按照學(xué)習(xí)策略劃分（四）機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用01結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)處理的數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如二維表）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、語音、圖像），后者在日常生活中更為常見。02非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)因缺乏預(yù)定義模型，處理難度較高，但其廣泛存在于語音識(shí)別、圖像分析等領(lǐng)域，具有重要研究價(jià)值。03應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛應(yīng)用前景，為各行業(yè)提供了智能化解決方案。04數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的未來趨勢(shì)隨著數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長，機(jī)器學(xué)習(xí)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用，推動(dòng)社會(huì)向智能化方向邁進(jìn)。二、知識(shí)圖譜

（一）知識(shí)圖譜的概念三元組是知識(shí)圖譜的核心表達(dá)形式，如“姚明—出生地—上海”，通過實(shí)體、關(guān)系和屬性值的組合，清晰描述世間萬物之間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的結(jié)構(gòu)化與可計(jì)算性。三元組的表達(dá)方式知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化語義知識(shí)庫，通過符號(hào)描述物理世界中的概念及其關(guān)系。它以三元組形式（如“實(shí)體—關(guān)系—另一實(shí)體”）表達(dá)事實(shí)，將非線性知識(shí)信息轉(zhuǎn)化為機(jī)器可存儲(chǔ)、查詢和計(jì)算的形式，為人工智能邁向認(rèn)知智能奠定基礎(chǔ)。知識(shí)圖譜的定義與作用（二）知識(shí)圖譜的邏輯層次與知識(shí)本體

知識(shí)圖譜的邏輯分層知識(shí)圖譜從邏輯上分為數(shù)據(jù)層和概念層。數(shù)據(jù)層是客觀事實(shí)的集合，體現(xiàn)為實(shí)體數(shù)據(jù)庫；概念層是經(jīng)過沉淀的知識(shí)體系，體現(xiàn)為知識(shí)本體庫，為知識(shí)結(jié)構(gòu)提供規(guī)范化的模板。

知識(shí)本體的意義知識(shí)本體是對(duì)概念體系的形式化規(guī)范，作為知識(shí)庫的概念模板，使實(shí)體數(shù)據(jù)庫層次清晰、結(jié)構(gòu)合理，從而提升知識(shí)的可共享性和應(yīng)用價(jià)值。

應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化知識(shí)圖譜廣泛應(yīng)用于搜索引擎優(yōu)化、智能問答系統(tǒng)、推薦算法等領(lǐng)域，通過精準(zhǔn)建模和高效查詢，顯著提升用戶體驗(yàn)與業(yè)務(wù)效率。

未來發(fā)展的趨勢(shì)隨著技術(shù)進(jìn)步，知識(shí)圖譜將向動(dòng)態(tài)更新、跨領(lǐng)域融合和深度學(xué)習(xí)結(jié)合方向發(fā)展，進(jìn)一步拓展其在復(fù)雜場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力與智能化水平。（三）知識(shí)圖譜的構(gòu)建1.數(shù)據(jù)源2.知識(shí)抽取3.知識(shí)融合4.知識(shí)加工知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)可以從多種來源獲取，每一種數(shù)據(jù)源的知識(shí)化都需要綜合各種不同的技術(shù)手段。經(jīng)過知識(shí)抽取和知識(shí)融合，實(shí)體和本體從信息源中被識(shí)別、抽取、統(tǒng)一，最后得到的知識(shí)庫正是對(duì)客觀事實(shí)的基本表述。知識(shí)融合是指從概念層和數(shù)據(jù)層兩方面，通過知識(shí)庫的對(duì)齊、關(guān)聯(lián)、合并等方式，將多個(gè)知識(shí)圖譜或信息源中的本體與實(shí)體進(jìn)行鏈接，形成一個(gè)更加統(tǒng)一、周密的新型知識(shí)圖譜。知識(shí)抽取即從各類數(shù)據(jù)源中提取實(shí)體、屬性及實(shí)體間的相互關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上形成本體化的知識(shí)表達(dá)。（四）知識(shí)圖譜的應(yīng)用1.原圖應(yīng)用2.算法支撐應(yīng)用原圖應(yīng)用是指直接通過知識(shí)圖譜產(chǎn)生價(jià)值的服務(wù)形式。知識(shí)圖譜根據(jù)概念層和數(shù)據(jù)層的區(qū)別，可以分為通用知識(shí)圖譜和特定領(lǐng)域知識(shí)圖譜。算法支撐應(yīng)用是指通過知識(shí)圖譜對(duì)來自信息源的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)化關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)用于算法模型訓(xùn)練和應(yīng)用，得到能解決具體場(chǎng)景問題的研判建議，從而找出解決辦法并產(chǎn)生價(jià)值的服務(wù)形式。三、自然語言處理

（一）自然語言處理的概念

語言與技術(shù)結(jié)合自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的重要分支，旨在通過算法和技術(shù)讓機(jī)器理解、分析和生成人類語言，其發(fā)展歷程已超過半個(gè)世紀(jì)。

應(yīng)用場(chǎng)景廣泛NLP技術(shù)應(yīng)用于語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、情感分析等領(lǐng)域，例如智能助手能精準(zhǔn)解析用戶指令，從而提升人機(jī)交互體驗(yàn)。

技術(shù)驅(qū)動(dòng)未來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，NLP在語義理解和上下文關(guān)聯(lián)方面取得突破，為智能化社會(huì)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。（二）自然語言處理的發(fā)展自然語言處理系統(tǒng)的研究首先是從機(jī)器翻譯系統(tǒng)的研究開始的。機(jī)器翻譯研究的發(fā)展大致可以分為初創(chuàng)期、復(fù)蘇期和繁榮期三個(gè)階段，如圖2-6所示。（三）自然語言處理的技術(shù)基礎(chǔ)語義分析是指運(yùn)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，讓機(jī)器學(xué)習(xí)與理解一段文本所表示的語義內(nèi)容，把分析得到的句法成分與應(yīng)用領(lǐng)域中的目標(biāo)表示相關(guān)聯(lián)。4.語義分析句法是指組詞成句的規(guī)則。句法分析是自然語言處理中的基礎(chǔ)性工作。3.句法分析語用分析則是對(duì)真實(shí)的自然語言進(jìn)行句法分析、語義分析后，采用的更高級(jí)的語言學(xué)分析方法，其主要任務(wù)是把文本中描述的內(nèi)容和現(xiàn)實(shí)對(duì)應(yīng)起來，形成動(dòng)態(tài)的表意結(jié)構(gòu)。5.語用分析詞法是指詞位的構(gòu)成和變化的規(guī)則。詞法分析是理解單詞的基礎(chǔ)，這個(gè)階段的任務(wù)是從左到右逐個(gè)輸入字符的自然語言，對(duì)其字符流進(jìn)行掃描，然后根據(jù)構(gòu)詞規(guī)則識(shí)別單詞。2.詞法分析語音分析是根據(jù)音位規(guī)則以及人類的發(fā)音習(xí)慣，從語音流中區(qū)分出一個(gè)個(gè)獨(dú)立的音素，再根據(jù)音位形態(tài)規(guī)則找出一個(gè)個(gè)音節(jié)及其對(duì)應(yīng)的詞素或詞，進(jìn)而由詞到句，識(shí)別出句子中的信息，并將其轉(zhuǎn)化為文本進(jìn)行儲(chǔ)存。1.語音分析（四）自然語言處理的分類

理解與生成自然語言理解旨在解析文本結(jié)構(gòu)與語義，使計(jì)算機(jī)逐步明晰其含義；而自然語言生成則聚焦于篩選必要內(nèi)容，剔除冗余信息，以滿足用戶需求。二者相輔相成，共同實(shí)現(xiàn)人機(jī)自然語言交互。

側(cè)重點(diǎn)差異盡管生成看似是理解的逆過程，但二者目標(biāo)不同：理解關(guān)注語義清晰化，生成則注重意圖表達(dá)的精準(zhǔn)性與簡潔性，確保信息傳遞高效且無歧義。

應(yīng)用結(jié)合實(shí)例在智能客服中，理解模塊分析用戶問題，生成模塊輸出恰當(dāng)回復(fù)。只有兩者協(xié)同優(yōu)化，才能實(shí)現(xiàn)流暢、自然的人機(jī)對(duì)話體驗(yàn)，提升系統(tǒng)實(shí)用性與用戶體驗(yàn)。自然語言處理大體包括自然語言理解和自然語言生成兩個(gè)部分。（五）自然語言處理的應(yīng)用1.機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語言到另一種自然語言的翻譯過程。2.語義理解語義理解是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)的問題的過程。3.問答系統(tǒng)問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對(duì)話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提出用自然語言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會(huì)提供關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的答案。四、人機(jī)交互

（一）人機(jī)交互的概念人機(jī)交互的核心變革人工智能推動(dòng)人機(jī)交互從鍵盤鼠標(biāo)到多點(diǎn)觸控，再到語音、視覺、動(dòng)作等多模態(tài)方式，逐步實(shí)現(xiàn)自然化和人性化，徹底改變用戶與設(shè)備的互動(dòng)體驗(yàn)。多模態(tài)交互的技術(shù)支撐多模態(tài)人機(jī)交互融合心理學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)及神經(jīng)科學(xué)，通過視覺、聽覺、觸覺等多感知通道提升信息表達(dá)效率和交互完整度。新一代交互模式的影響第三代多模態(tài)交互將重塑智能硬件和服務(wù)機(jī)器人行業(yè)，不僅優(yōu)化用戶體驗(yàn)，還可能引發(fā)用戶行為習(xí)慣的根本性轉(zhuǎn)變。多模態(tài)交互的應(yīng)用前景隨著技術(shù)成熟，多模態(tài)交互將在智能家居、醫(yī)療康復(fù)、教育等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，為用戶提供更高效、更自然的服務(wù)方式。（二）人機(jī)交互的原理觸覺交互是實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離環(huán)境直接操作的關(guān)鍵，相較于視覺的單向信息獲取和聲音的間接控制，觸覺交互通過力反饋和動(dòng)覺感知。觸覺交互的獨(dú)特價(jià)值12現(xiàn)有接觸交互接口主要包括力反饋定位裝置、人體姿態(tài)測(cè)量裝置和觸覺顯示器，分別實(shí)現(xiàn)虛擬物體的運(yùn)動(dòng)控制、操作者姿態(tài)映射以及觸覺特征再現(xiàn)。接觸交互接口的技術(shù)分類34人類觸覺敏感和操作能力分為接觸操作與觸覺探索兩類：前者以肢體運(yùn)動(dòng)為主導(dǎo)，用于移動(dòng)物體或施加力；后者以手指觸覺感受器為核心，輔以肢體運(yùn)動(dòng)。人類觸覺能力的分類與應(yīng)用力反饋定位裝置通過模擬虛擬物體的重量和反作用力，增強(qiáng)操作者的沉浸感和控制精度，使遠(yuǎn)程操作更符合人類自然行為模式，顯著提升任務(wù)執(zhí)行效率。力反饋技術(shù)的操作優(yōu)勢(shì)（三）人機(jī)交互的分類1.觸控式交互多點(diǎn)觸控技術(shù)是指在同一個(gè)應(yīng)用界面上，通過人的多個(gè)手指與機(jī)器同時(shí)進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)在同一顯示界面上的多點(diǎn)或多用戶的交互操作。2.智能語音交互智能語音交互具有如下優(yōu)點(diǎn)：輸入效率更高，智能手機(jī)通過語音輸入的方式可以實(shí)現(xiàn)比鍵盤輸入快三倍的效果，同時(shí)具有更高的輸入準(zhǔn)確率。3.體感和沉浸式交互體感交互技術(shù)讓人們可以使用肢體動(dòng)作與周邊的裝置或環(huán)境互動(dòng)，無須使用任何復(fù)雜的或接觸式的控制設(shè)備，便可讓人們沉浸式地融入營造出的環(huán)境中。4.腦電波交互人體是一個(gè)復(fù)雜的生命體，各種生理信號(hào)會(huì)受到人體內(nèi)部及外部多種因素的影響。五、計(jì)算機(jī)視覺

（一）計(jì)算機(jī)視覺的概念計(jì)算機(jī)視覺通過攝像頭等設(shè)備模擬人眼獲取外界信息，利用計(jì)算機(jī)處理這些數(shù)據(jù)以替代人腦完成視覺任務(wù)。其目標(biāo)是使機(jī)器能夠像人類一樣觀察、測(cè)量和識(shí)別目標(biāo)，甚至實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤與操作。模擬人類視覺01隨著人工智能的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺正逐步滲透到各個(gè)行業(yè)，如安防監(jiān)控、智能制造和零售分析等。以智能工廠為例，視覺系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品缺陷，大幅降低人工成本并提升產(chǎn)品質(zhì)量。應(yīng)用前景廣闊03該領(lǐng)域致力于將采集到的圖像轉(zhuǎn)化為可理解的數(shù)據(jù)，進(jìn)而執(zhí)行識(shí)別、分類和跟蹤等任務(wù)。比如在醫(yī)療影像分析中，計(jì)算機(jī)視覺可以幫助醫(yī)生快速檢測(cè)病灶區(qū)域，提高診斷精度。視覺信息處理02（二）計(jì)算機(jī)視覺的分類根據(jù)解決的問題，計(jì)算機(jī)視覺可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動(dòng)態(tài)視覺和視頻編解碼五大類，如表2-5所示。（三）計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用農(nóng)戶利用基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的無人機(jī)與智能系統(tǒng)相連，該系統(tǒng)由傳感器、處理器、存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、人工智能分析軟件和其他用戶界面組成，用于測(cè)量和監(jiān)控作物產(chǎn)量。農(nóng)業(yè)01在醫(yī)療保健領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)被用于減少或消除不準(zhǔn)確的診斷和治療措施，幫助醫(yī)務(wù)人員準(zhǔn)確地進(jìn)行可能治愈的疾病的分類或疾病趨勢(shì)的預(yù)測(cè)等。醫(yī)療保健02當(dāng)駕駛員看到有人突然進(jìn)入汽車的前進(jìn)路徑時(shí)，必須立即做出反應(yīng)。在這一瞬間，人類視覺和大腦完成了一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，即識(shí)別物體、處理數(shù)據(jù)和決定做什么。計(jì)算機(jī)視覺的目的是使計(jì)算機(jī)能夠以相同的效率執(zhí)行與人類相同的任務(wù)。計(jì)算機(jī)可以將采集到的2D圖像創(chuàng)建為3D圖像，并向汽車和駕駛員傳遞重要數(shù)據(jù)。汽車駕駛03從“1”到“億”大模型3一、大模型的概念

大模型的定義與特點(diǎn)大模型是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能系統(tǒng)，擁有超大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)，能夠生成連貫的語言文本、圖像和音頻內(nèi)容，展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)AI的創(chuàng)造性和泛化能力。

技術(shù)基礎(chǔ)與應(yīng)用場(chǎng)景從技術(shù)角度看，大模型通常由數(shù)百萬至數(shù)十億參數(shù)構(gòu)成，廣泛應(yīng)用于自然語言處理、圖像識(shí)別和語音識(shí)別等領(lǐng)域，表現(xiàn)出極高的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

大模型的進(jìn)化驅(qū)動(dòng)力架構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化、參數(shù)規(guī)模擴(kuò)展、算力提升以及海量數(shù)據(jù)支撐共同推動(dòng)大模型效果逐步接近人類表現(xiàn)，使其在多領(lǐng)域展現(xiàn)巨大潛力。

大模型與傳統(tǒng)AI的對(duì)比與傳統(tǒng)AI僅能處理輸入數(shù)據(jù)不同，大模型通過自我學(xué)習(xí)生成新內(nèi)容，具備更強(qiáng)的邏輯性、連貫性和創(chuàng)造性，代表了AI發(fā)展的新方向。二、大模型的分類在人工智能蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，大模型已成為推動(dòng)各領(lǐng)域進(jìn)行變革的核心力量。從大模型的種類來看，全球常見的大模型有語言大模型、視覺大模型、多模態(tài)大模型、決策大模型和機(jī)器人大模型等，它們?cè)诓煌S度發(fā)揮著關(guān)鍵作用，重塑產(chǎn)業(yè)格局與人們的生活方式。具體如表2-6所示。三、大模型的發(fā)展

算法與統(tǒng)計(jì)奠基早期人工智能以算法為核心，基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)方法推動(dòng)語音識(shí)別與機(jī)器翻譯發(fā)展。然而，受限于計(jì)算資源與數(shù)據(jù)規(guī)模，應(yīng)用范圍較為有限。

深度學(xué)習(xí)突破AlexNet的出現(xiàn)引領(lǐng)圖像識(shí)別革命，深度學(xué)習(xí)迅速崛起。谷歌大腦項(xiàng)目奠定分布式訓(xùn)練基礎(chǔ)，為后續(xù)技術(shù)飛躍提供了重要支撐。

大模型應(yīng)用拓展預(yù)訓(xùn)練模型如GPT、BERT革新自然語言處理，大模型在文本生成、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域展現(xiàn)強(qiáng)大能力，開創(chuàng)人工智能新紀(jì)元。四、垂直領(lǐng)域大模型定制

（一）從零開始訓(xùn)練新模型零基礎(chǔ)訓(xùn)練從零開始訓(xùn)練垂直領(lǐng)域大模型，參數(shù)規(guī)模通常在數(shù)十億到數(shù)百億之間，相較于千億參數(shù)的通用模型更具領(lǐng)域針對(duì)性和低成本優(yōu)勢(shì)。這種訓(xùn)練方法要求數(shù)據(jù)分布更為特殊，需包含垂直領(lǐng)域的專業(yè)文本與適量通用文本，以平衡領(lǐng)域特性和通用能力。為確保模型效果，必須對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行去重和清洗，嚴(yán)格把控質(zhì)量。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響模型性能，尤其是在垂直領(lǐng)域中。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集需經(jīng)過多輪篩選、清洗和標(biāo)注，以剔除噪聲并提升數(shù)據(jù)一致性。此外，通用文本的引入比例也需要精心設(shè)計(jì)，避免稀釋領(lǐng)域特性，同時(shí)增強(qiáng)模型的泛化能力。權(quán)威研究表明，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)可使模型性能提升30%以上。在垂直領(lǐng)域模型訓(xùn)練中，場(chǎng)景適配是核心環(huán)節(jié)之一。針對(duì)不同行業(yè)需求，需制定差異化的訓(xùn)練策略。通過場(chǎng)景化訓(xùn)練，模型能夠更好地理解特定領(lǐng)域的語言模式和邏輯結(jié)構(gòu)，從而提供更精準(zhǔn)的服務(wù)。專家建議，訓(xùn)練過程中應(yīng)結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景不斷優(yōu)化模型，以確保其在真實(shí)環(huán)境中的表現(xiàn)達(dá)到預(yù)期。數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)鍵場(chǎng)景適配策略（二）全量參數(shù)微調(diào)多步訓(xùn)練法全量參數(shù)微調(diào)是一種復(fù)雜的訓(xùn)練流程，通常包括繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練、監(jiān)督微調(diào)和獎(jiǎng)勵(lì)模型微調(diào)三個(gè)步驟。每個(gè)步驟的目標(biāo)不同，因此需要準(zhǔn)備對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集。例如，繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練階段主要擴(kuò)展模型的知識(shí)范圍，監(jiān)督微調(diào)則用于提升模型的任務(wù)執(zhí)行能力，而獎(jiǎng)勵(lì)模型微調(diào)旨在優(yōu)化輸出質(zhì)量。研究人員可根據(jù)實(shí)際需求選擇性地應(yīng)用這些步驟。實(shí)踐表明，合理組合各階段訓(xùn)練可顯著提升模型性能，尤其在對(duì)話系統(tǒng)和文本生成任務(wù)中表現(xiàn)突出。