人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用授課教師:XXX初識人工智能01AI初探人工智能入門探索

近年來，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)加速創(chuàng)新，日益融入經(jīng)濟社會發(fā)展各領(lǐng)域全過程，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。

——2021年10月18日，習近平在中共中央政治局第三十四次集體學習時的講話古代神話中對超凡智慧的想象，預示了未來人工智能的興起，奇幻故事啟發(fā)科技發(fā)展方向古代神話與AI的初萌01科技發(fā)展催生電子計算機，20世紀初AI概念嶄露頭角，早期研究試圖讓機器模擬人類思維科技進步與AI的萌芽02AI技術(shù)，以大數(shù)據(jù)、云計算、深度學習為推手，正全面滲透生活，革新社會運行方式AI的飛躍與現(xiàn)代科技03AI，從神話走向現(xiàn)實，如今在科技中實現(xiàn)神話般的壯舉，甚至在某些領(lǐng)域超越人類AI：從神話到現(xiàn)實的跨越04任務(wù)引入穿越時空的AI故事：從古老神話到現(xiàn)代科技任務(wù)目標了解人工智能歷史，理解其概念和分類。知識目標能夠清晰表達人工智能的概念及其分類情況。識別身邊的AI應(yīng)用。能力目標素質(zhì)目標具備持續(xù)了解科技進展的素質(zhì)，擴大自身視野。激發(fā)對人工智能領(lǐng)域的好奇心和學習熱情，積極擁抱新技術(shù)。1.1人工智能的起源與發(fā)展圖靈測試細節(jié)圖靈測試起源圖靈1950年提出，機器思考可能性，設(shè)計游戲判斷機器智慧，輸出相似視為思考測試中，詢問者向人與機器提問，若機器回答超30%被誤認為人類，視為通過，首例2014年圖靈測試引發(fā)的哲學和倫理問題圖靈測試引發(fā)哲學和倫理探討：智能的定義、機器的意識及人機關(guān)系的再審視

1.1.1圖靈測試1.1人工智能的起源與發(fā)展

第一次浪潮（20世紀50年代至20世紀70年代）01人工智能起源1956年達特茅斯會議提出AI概念，確立其為計算機科學分支03專家系統(tǒng)誕生1968年，DENDRAL系統(tǒng)研發(fā)，標志第二次AI浪潮，用于化學分子結(jié)構(gòu)推斷02感知機發(fā)明1957年，羅森布拉特發(fā)明感知機，早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，運行于IBM-704計算機04異或問題挑戰(zhàn)1969年，《感知器》提出異或問題，揭示單層感知器局限，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究受挫

1.1.2人工智能的三次發(fā)展浪潮1.1人工智能的起源與發(fā)展知識為中心的研究反思后，轉(zhuǎn)向知識應(yīng)用開發(fā)，專家系統(tǒng)解決特定領(lǐng)域問題，推動AI應(yīng)用發(fā)展第一次浪潮總結(jié)AI冬天社會期望與實際進展差距，導致AI進入第一個冬天，需綜合集成發(fā)展基于邏輯推理，采用符號主義，專家系統(tǒng)、推理和知識表示為關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用限制與問題受限于計算機性能、數(shù)據(jù)算法，專家系統(tǒng)存在領(lǐng)域狹窄、知識獲取難等問題1.1人工智能的起源與發(fā)展第二次浪潮（20世紀70年代至21世紀初）第二次浪潮起始80年代霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)與BT算法推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，語音識別、翻譯計劃及日本第五代計算機計劃標志AI二次浪潮。機器學習復蘇1980年首屆機器學習國際研討會標志研究興起，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機器學習、聯(lián)想記憶、模式識別等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用?；羝辗茽柕戮W(wǎng)絡(luò)1982年霍普菲爾德發(fā)明循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雛形，反饋連接使其在AI多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。萬能近似定理1989年西邊科證明多層前饋網(wǎng)絡(luò)可近似任意函數(shù)，消除明斯基對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達力的質(zhì)疑。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1989年楊立昆結(jié)合BP算法與卷積神經(jīng)層發(fā)明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，成功應(yīng)用于手寫字符識別。1.1人工智能的起源與發(fā)展1997年IBM深藍基于暴力窮舉戰(zhàn)勝國際象棋冠軍，標志人工智能研究重心轉(zhuǎn)向機器學習深藍戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫012008年IBM提出智慧地球概念，加速人工智能創(chuàng)新研究，推動技術(shù)實用化智慧地球概念022003年谷歌公布3篇大數(shù)據(jù)奠基性論文，奠定現(xiàn)代大數(shù)據(jù)技術(shù)理論基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)032005年波士頓動力推出通用性強的四足機器狗，適應(yīng)復雜地形動力平衡四足機器狗041.1人工智能的起源與發(fā)展2006年辛頓提出深度學習概念，開啟學術(shù)界和工業(yè)界深度學習浪潮，被稱為深度學習元年深度學習概念神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練需大量數(shù)據(jù)和計算資源，受限于當時計算機性能和數(shù)據(jù)存儲能力第二次浪潮挑戰(zhàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習和反向傳播算法應(yīng)用，代表性成果包括語音識別和圖像識別技術(shù)初步發(fā)展第二次浪潮技術(shù)應(yīng)用0102031.1人工智能的起源與發(fā)展第三次浪潮（21世紀初至今）01標志性事件深度學習技術(shù)2006年由辛頓提出，2012年ImageNet競賽圖像識別突破，AlphaGo2016年圍棋領(lǐng)域成功。02技術(shù)突破2012年AlexNet模型在ImageNet競賽中獲勝，引爆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究熱情，谷歌同年發(fā)布知識圖譜，提升搜索質(zhì)量。03里程碑2014年，“尤金·古斯特曼”程序通過圖靈測試，欺騙33%評判者，被認為是13歲男孩。1.1人工智能的起源與發(fā)展人工智能起源2015年，OpenAI成立，機器人展現(xiàn)快速學習文字能力，標志AI新紀元AlphaGo勝利2016年，AlphaGo擊敗圍棋冠軍李世石，深度學習展現(xiàn)強大潛力AlphaGoZero進化2017年，AlphaGoZero自我訓練，獨立創(chuàng)新策略，深化AI學習能力深度學習突破第三次浪潮，深度學習與強化學習推動AI在圖像、語音識別領(lǐng)域取得突破技術(shù)鴻溝跨越大數(shù)據(jù)與計算平臺推動下，AI技術(shù)實現(xiàn)從“不能用”到“可以用”的跨越，迎來爆發(fā)增長1.1人工智能的起源與發(fā)展01OpenAI技術(shù)創(chuàng)新2021年推出DALL·E和CLIP，連接文本與圖像；2022年ChatGPT發(fā)布，多任務(wù)處理，自我糾錯；2023年ChatGPT-4，高精度回答，識圖與創(chuàng)意文本生成。02中國大模型產(chǎn)品百度文心一言2023年發(fā)布，基于飛槳和知識增強，提供對話、創(chuàng)作、API接入，滿足多領(lǐng)域需求。03人工智能第三次浪潮解決實際問題，社會需求增加，但面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、計算資源、模型解釋性等挑戰(zhàn)，技術(shù)完善仍需努力。趣味思考你第一次接觸人工智能是什么時候？給你留下了哪些深刻的印象？1.1人工智能的起源與發(fā)展人工智能學派影響較大的有符號主義、連接主義和行為主義三大學派。

1.符號主義學派

符號主義強調(diào)邏輯符號運算，模擬人類思維過程；連接主義以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，側(cè)重并行處理和學習能力；行為主義則主張通過智能體與環(huán)境交互實現(xiàn)行為，強調(diào)適應(yīng)性。符號主義的核心是符號推理與機器推理，用符號表達的方式來研究智能、研究推理。其代表性成果是專家系統(tǒng)和知識工程等。

1.1.3人工智能的三大主流學派1.1人工智能的起源與發(fā)展符號主義學派人工智能學派衰落20世紀80年代末，符號主義學派開始衰落，因其難以完全捕捉人類復雜而廣泛的思想和智能符號主義學派早期主流學派，用符號系統(tǒng)和規(guī)則表示思維，主張功能模擬人的智能，成果包括專家系統(tǒng)和知識工程1.1人工智能的起源與發(fā)展2.連接主義學派01連接主義學派源于仿生學，模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，代表性成果感知機、反向傳播算法，深度學習推動發(fā)展02連接主義挑戰(zhàn)實現(xiàn)人腦智能機制尚遠，概念表示機制不明，深度學習非完全人腦模擬，工業(yè)級進展但挑戰(zhàn)大1.1人工智能的起源與發(fā)展3.行為主義學派智能無需知識，模擬人類行為，強調(diào)刺激響應(yīng)，代表性成果進化算法、多智能體系統(tǒng)行為主義學派人類覺得難的問題對AI簡單，反之亦然，AI復制無意識技能難，如行動技能，面臨能耗、噪聲問題莫拉維克悖論1.2人工智能的概念與分類涵蓋模擬人類智能的軟件或硬件技術(shù)，通過機器實現(xiàn)人類的智力活動，如學習、理解、推理和自適應(yīng)人工智能定義01人工智能能力02包括理解外界信息、推理決策、學習新知識和適應(yīng)環(huán)境變化等，利用技術(shù)手段擴展和超越人類智能

1.2.1人工智能的概念1.2人工智能的概念與分類人工智能分類按能力與智能化程度，分為弱、強、超人工智能，目前主要處于弱人工智能階段，專注特定任務(wù)，如語音識別、圖像識別弱人工智能特點弱人工智能擅長處理特定領(lǐng)域問題，從統(tǒng)計數(shù)據(jù)歸納模型，具備推理、知識表示、學習、自然語言溝通能力，可在特定領(lǐng)域超越人類，仍屬“工具”范疇強人工智能能力強人工智能在各方面與人類比肩，能思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解復雜理念、快速學習和從經(jīng)驗中學習

1.2.2人工智能的分類1.2人工智能的概念與分類超人工智能特性超人工智能在幾乎所有領(lǐng)域超越人類，包括科學創(chuàng)造力、智慧、社交能力，跨過“奇點”，計算和思維能力遠超人腦，帶來新社會形態(tài)人工智能先驅(qū)吳文俊吳文俊，中國人工智能先驅(qū)，提出“吳方法”，用計算機證明幾何定理，開啟數(shù)學與人工智能交叉研究視角，對中國人工智能未來有殷切期望

1.2.2人工智能的分類趣味思考你認為人工智能發(fā)展的“奇點”有可能到來嗎？為什么？任務(wù)實踐AI應(yīng)用偵探——發(fā)現(xiàn)身邊的AI應(yīng)用在科技日新月異的今天，人工智能已經(jīng)不再是遙