人工智能概論PPT完整全套教學課件

人工智能概論0課程簡介1人工智能概述2人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系3智能穿戴4智能制造5智能交通6電力系統(tǒng)智能化7智能樓宇8智能醫(yī)療9智能博弈10智能金融11智能物流12國防智能化13人工智能發(fā)展中存在的問題

人工智能是引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。在腦神經科學、微納電子、移動互聯(lián)網、云計算、大數據、區(qū)塊鏈等新理論新技術的驅動下，人工智能技術加速發(fā)展，呈現出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征，正在對國際政治經濟格局、國家戰(zhàn)略、經濟發(fā)展和社會進步等方面產生重大而深遠的影響。加快發(fā)展人工智能將是贏得全球科技競爭主動權的重要戰(zhàn)略抓手，是推動科技跨越發(fā)展、產業(yè)優(yōu)化升級、生產力整體躍升的重要驅動力量。課程簡介人工智能概論課程回答了哪些問題？課程簡介人工智能是什么？為什么要發(fā)展人工智能？人工智能專業(yè)應該學習什么？如何正確培養(yǎng)人工智能專業(yè)人才？人工智能技術在各個領域中有什么作用？人工智能技術在各個領域中是如何具體落地的？人工智能技術在應用中會存在哪些實際問題？未來人工智能技術會如何發(fā)展？人們如何正確面對人工智能的發(fā)展？人工智能概論課程主要內容課程簡介人工智能概述（人工智能定義、人工智能發(fā)展歷程、相關各國國家戰(zhàn)略）人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標與課程體系（人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標、知識結構、課程體系）人工智能的應用（智能穿戴、智能制造、智能交通、電力系統(tǒng)智能化、智能樓宇、智能醫(yī)療、智能博弈、智能金融、智能物流、國防智能化等）人工智能應用中的現實問題和倫理問題（現實問題、倫理問題）人工智能概論目錄CONTENT什么是人工智能人工智能的起源與發(fā)展1.11.21.3發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略意義第一章人工智能概述

1956年，達特茅斯學院的JohnMcCarthy、哈佛大學的MarvinMinsky、IBM的NathanielRochester、貝爾實驗室ClaudeShannon等科學家在達特茅斯會議上提出了“人工智能”的概念。幾十年來，無論大家是否已經準備好，或者是否歡迎，人工智能伴隨著AlphaGo、無人駕駛汽車、智能家居系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)、智能醫(yī)療系統(tǒng)等新鮮事物，已經來到身邊，進入了大家的日常生活。同時，一個以人工智能為核心，以自然智能、人工智能、集成智能為一體的人工智能學科正在逐步興起，并引起了人們的極大關注。1.1什么是人工智能第一章人工智能概述人工智能技術的高速發(fā)展和深入應用，不可避免地引起了人們一系列的疑問和思考：第一章人工智能概述人工智能是什么？為什么要發(fā)展人工智能？人工智能專業(yè)應該學習什么？如何正確培養(yǎng)人工智能專業(yè)人才？人工智能技術在各個領域中有什么作用？人工智能技術在各個領域中是如何具體落地的？人工智能技術在應用中會存在哪些實際問題？未來人工智能技術會如何發(fā)展？人們如何正確面對人工智能的發(fā)展？了解什么是人工智能是解決這些問題的基礎和前提。

人工智能（ArtificialIntelligence，AI），從字面上進行解釋，主要有“人工”和“智能”兩個部分。第一章人工智能概述

“人工”很容易理解，就是指人造的、人為的，與自然界中本身存在的天然事物相對應，因此，“人工智能”中的“智能”就與自然中人類或其他動植物本身存在的“智能”相對應。

“智能”是智力和能力的總稱。中國古代思想家一般將“智能”看作獨立的兩部分：“智”表征的是認知活動，而“能”表征的是實踐活動；也有思想家將“智”和“能”結合起來作為考察人的標志。

在美國哈佛大學的HowardGardner教授提出的多元智能理論中，人類的智能可以分為八個部分：語言智能、數理智能、節(jié)奏智能、空間智能、動覺智能、自省智能、交流智能和自然觀察智能。人類能夠直接了解的智能只能是人類本身具有的智能，因此人工智能也就是制造具有人類智能的機器或裝置。第一章人工智能概述作為一門專業(yè)學科，人工智能是研究如何使用機器來模擬人的學習、推理、思考、規(guī)劃等思維過程和智能行為的學科，主要是通過研究計算機等機器或裝置實現智能的原理，從而制造類似于人腦智能的儀器設備，進而實現其更高層次的應用。早期人們都認為人工智能是計算機學科的一個分支。但實際上它的研究不僅限于計算機科學，還涉及到哲學和認知科學、數學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、信息論、控制論、不定性論、仿生學、社會結構學等學科，幾乎涵蓋了自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，是一門綜合性的交叉學科和邊緣學科。第一章人工智能概述人工智能與基因工程、納米科學被認為是影響21世紀人類發(fā)展的三大尖端技術。2018年美國《麻神理工科技評論》評選的“全球十大突破性技術”中，人工智能與人造胚胎、生成式對抗網絡、傳感城市、量子材料、3D金屬打印等熱門技術榜上有名，且人工智能位列榜首。人類的所有活動都離不開人類的智能，比如感知外界、身體活動、思考學習，甚至包括人工制造的過程等都涵蓋在人類的智能中，而通過“機器”實現人類的智能就是人工智能的終極目標。第一章人工智能概述目前，人工智能已經像雨后春筍般地在各個領域得到了廣泛的關注，正如其應用的百花齊放，其定義也是百家爭鳴，仁者見仁，智者見智。人工智能革命時代先行者李開復和王詠剛認為人工智能的定義與其歷史有關，也與探索人工智能的途徑有關。他們在其所著的《人工智能》一書中給出了人工智能的五個定義，這些定義與其的評價分別為：第一章人工智能概述（1）人工智能是讓人覺得不可思議的計算機程序。

這與其說是定義，不如準確的說是人們對于人工智能實現人類智能甚至超越人類智能的直觀感受；第一章人工智能概述（2）人工智能是與人類思考方式相似的計算機程序。這種理解在人工智能出現早期非常流行，它是一種類似仿生學的思路，但該思路在很多情況下是行不通的；（3）人工智能是與人類行為相似的計算機程序。該定義是對第二個定義的突破，只看結果，不看過程；（4）人工智能是會學習的計算機程序。它強調算法，反映機器學習，特別是深度學習流行下的人工智能發(fā)展趨勢；（5）人工智能就是根據對環(huán)境的感知，做出合理的行動，并獲得最大收益的計算機程序。涵蓋了上面四個定義，面面俱到，但缺乏鮮明的特點。麻省理工學院的Winston認為，人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算。美國匹茲堡大學的JohnHaugeland是古典人工智能的代表學者，也是人工智能符號派代表HubertDreyfus的學生，他認為，人工智能是一種使計算機能夠思維，使機器具有智力的激動人心的嘗試。美國應用數學家RichardBellman認為，人工智能是那些與人的思維相關的活動，諸如決策、問題求解和學習等行為。美國著名發(fā)明家、作家、未來主義者RayKurzweil認為人工智能是一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機器的技術。第一章人工智能概述美國學者Dean，Allen和Aloimonos在《ArtificialIntelligence:TheoryandPractice》一書中將人工智能定義為研究和設計具有智能行為的計算機程序，用來執(zhí)行人或動物所具有的智能任務。被稱為“專家系統(tǒng)之父”的斯坦福大學教授EdwardFeigenbaum認為，人工智能是一個知識信息處理系統(tǒng)。人工智能學科研究創(chuàng)始人之一，斯坦福大學教授Nilsson認為，人工智能是關于知識的科學，即怎樣表示知識，怎樣獲取知識和怎樣使用知識的學科?？巳R姆森大學教授Schalkoff編著了《ArtificialIntelligence:AnEngineeringApproach》，他認為人工智能是一門通過計算過程，力圖理解和模仿智能行為的學科。第一章人工智能概述計算機研究者們認為人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。美國國家科學基金會計算機研究部將人工智能定義為一門用計算機模型來研究思維功能的科學。第一章人工智能概述綜合各種不同的對人工智能的理解，可以從“能力”和“學科”兩個角度對人工智能進行定義。從能力角度考慮，人工智能是指用人工的方法在智能機器上實現類似于人類智能的行為，包括感知識別、學習思考、判斷證明、推理設計、規(guī)劃行動等。它是相對于人類智能而言的。人工智能按照其智能程度可以分為弱人工智能、強人工智能和超人工智能三個層次。弱人工智能：又稱限制領域人工智能或應用型人工智能，是只擅長于解決特定領域問題的人工智能。戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的人工智能

AlphaGo就屬于弱人工智能，盡管在圍棋對決中很強大，但面對其他問題，比如股市預測等，將會束手無策。強人工智能：又稱通用人工智能或完全人工智能，它不受領域的限制，能夠勝任人類所有的工作。超人工智能：將會是超越人類的存在，它比最聰明的人還要聰明能干。目前，各種應用及實現的幾乎都是弱人工智能。第一章人工智能概述從學科角度考慮，人工智能是一門綜合性的交叉學科和邊緣學科，幾乎涵蓋了自然科學和社會科學的所有學科，是一門研究如何構造智能機器或智能系統(tǒng)，以模擬、延伸和擴展人類智能的學科。第一章人工智能概述

人類與動物的根本區(qū)別是人類會制造和使用工具。從簡單的石器，到煉制的鐵器，再到后來槍械等器械，最后到電子計算機，人類使用的工具越來越復雜，但越來越方便人們的生活。而終極的工具大概就是Good所描述的“足夠溫順，完全可以告訴人們如何控制它”的“超智能機器”了，這也是人工智能的最終產物。人工智能從誕生發(fā)展到現在已經過了幾十個年頭，其發(fā)展過程大致可以分為人工智能0.0、1.0、2.0、3.0、4.0時代。1.2人工智能的起源與發(fā)展第一章人工智能概述0.0時代1.0時代2.0時代3.0時代4.0時代第一章人工智能概述圖1-1人工智能的發(fā)展趨勢圖1.2.1人工智能0.0時代第一章人工智能概述古往今來，人們對智能機器都十分向往和憧憬。據《列子·湯問》記載，早在西周時期，就有個叫偃師的匠人用皮革、木頭、樹脂等材料制造了一個能歌善舞的人偶，并把它獻給了周穆王，這可以說是有記載的最早娛樂機器人了。還有不少文獻記載，在公元前5世紀初，我國古代科學家就發(fā)明了會飛的木鳥，據說不僅能自己飛，還可以載人。公元前384-322年，古希臘的哲學家Aristotle創(chuàng)立了演繹法，為形式邏輯奠定了基礎，可以說是研究人類思維規(guī)律的鼻祖。據《三國志·蜀志·諸葛亮傳》記載，三國時期諸葛亮在北伐時使用了運輸工具“木?！迸c“流馬”，能載重達四百斤以上，日行數十里，為蜀漢十萬大軍運輸糧食。在17和18世紀，商業(yè)、航海等領域出現了很多復雜的計算問題，計算和數理邏輯方面發(fā)展迅速。1642年，法國數學家和物理學家Pascal發(fā)明了第一臺機械式加法器，解決了自動進位這一關鍵問題。1674年，德國數學家和哲學家Leibniz設計完成了能夠進行乘法運算的機器。1763年，英國統(tǒng)計學家和哲學家ThomasBayes創(chuàng)造了一個可以用來推理事件可能性的框架結構，這就是后來機器學習領域的主要理論——貝葉斯推理的基礎。1822年，英國數學家Babbage設計了一臺差分機器，可以利用機器來代替人編制數表。隨后，他又對差分機器進行了較大改進，設計出了不僅可以進行數學運算，還可以進行邏輯運算的分析機。英國數學家GeorgeBoole初步實現了Leibniz關于思維符號化和數學化的思想，第一次用符號語言描述了思維活動中推理的基本法則，創(chuàng)立了邏輯代數，即布爾代數。第一章人工智能概述20世紀30年代至50年代是人工智能基礎理論飛速發(fā)展的時期，這個時期學術界出現了兩個人工智能先驅：英國著名數學家和邏輯學家AlanTurning和美國應用數學家NorbertWiener。1936年，Turning發(fā)表了論文《OnComputableNumbers,withanApplicationtotheEntscheidungsproblem》，對“可計算性”下了嚴格的數學定義，證明用一種只能處理0和1兩種數的通用計算機，就可以實現任何以演算式表達的數學問題，創(chuàng)立了自動機理論，又被稱為“Turingmachine”，從數理邏輯上為計算機開創(chuàng)了理論先河。三年后，他又參與了德軍超級密碼機“Enigma”的破譯，設計了名為“Bombe”的解密機，賦予了機器人類所無法企及的計算能力。第一章人工智能概述其后他對機器有了新的想法，1950年在他的論文《ComputingMachineryandIntelligence》中開篇提問“機器能思考嗎？”，引發(fā)了無窮的想象。同時提出了判斷機器是否具有智能的方法，即廣為人知的圖靈測試：如果一臺機器能夠與人類對話而不被辨別出其機器身份，那么這臺機器便具備智能的特點。Turning奠定了現代計算機科學的基礎和人工智能的雛形，因此也被稱作“計算機之父”和“人工智能之父”。第一章人工智能概述另一位先驅——美國應用數學家NorbertWiener開創(chuàng)了近代控制論的先河，有“控制論之父”之稱。早在1913年，年僅19歲的Wiener就在他的論文中把數理關系理論簡化為類理論，為發(fā)展數理邏輯作出了重大貢獻，并向機器邏輯邁進了一大步。1940年，他開始考慮計算機如何能像大腦一樣工作，并認識到計算機對數據的依賴性，特別在系統(tǒng)中強調了反饋這一核心概念。1948年，他出版了《Cybernetics》一書，更是開創(chuàng)了近代控制論，被視為人工智能控制論學派的奠基人?？刂普摽缃恿撕芏囝I域，將人工神經網絡的原理與信息理論、控制理論、邏輯以及計算聯(lián)系起來，影響了后續(xù)許多人工智能研究人員。第一章人工智能概述20世紀40年代初，人們對人體結構的研究進入了空前的階段，尤其是對人體神經網絡的認知取得了歷史性的突破，人工神經網絡也開始發(fā)展起來。1943年，

伊利諾伊大學的神經生物學家WarrenMcCulloch和芝加哥大學數理邏輯學家

Walter

Pitts發(fā)表了論文《ALogicalCalculusofIdeasImmanentinNervousActivity》，討論了理想化、簡化的人工神經元網絡，以及它們如何實現簡單的邏輯功能，并提出了神經網絡史上的第一個模型，即MP模型，后來誕生的“神經網絡”、“深度學習”都受到了它的啟發(fā)。1949年，加拿大心理生理學家

DonaldHebb

首次指出神經元連接強度會隨神經活動而不斷變化，也就是著名的Hebb規(guī)則，這是神經網絡研究史上第一個學習算法。第一章人工智能概述1951年，Marvin

Minsky帶領他的研究生Dean

Edmunds開發(fā)了SNARC，它是一個隨機神經網絡模擬加固計算器，是第一個人工神經網絡，用3000個真空管模擬40個神經元的運行。第一章人工智能概述人工智能0.0時代，也就是人工智能萌芽階段。在這段期間內創(chuàng)立的數理邏輯、自動機理論、控制論、仿生學、神經心理學，發(fā)明的電子計算機，以及科學家對智能機器的不懈探索和研究，都為人工智能的誕生奠定了思想、理論和物質技術基礎。使人工智能的發(fā)展獲得了足夠的養(yǎng)分，為后續(xù)成為一棵枝繁葉茂的大樹做好了準備。1.2.2人工智能1.0時代第一章人工智能概述人工智能誕生的標志是1956年達特茅斯人工智能夏季研討會的成功舉辦。但是，早在1955年8月31日就有十位科學家就在一份提案中首次提出“人工智能”的概念，其中提案的發(fā)起者為美國數學家和計算機專家McCarthy、數學家和神經學家Minsky、IBM公司信息中心主任Lochester以及數學家和信息學家Shannon，其余六位科學家為IBM公司More和Samuel、MIT的Selfridge和Solomonff，以及卡納奇-梅隆大學的Newell和Simon。1956年7月，這些專家在美國漢諾弗小鎮(zhèn)的DartmouthCollege參加了長達兩個月的研討會，并提議正式使用“人工智能”這一術語。他們推測學習的每一個方面和智能的任何特征原則上都能被精確的描述并被機器模仿，并要嘗試讓機器能夠使用語言，形成抽象概念，解決人類現存的各種問題。在達特茅斯夏季會議之后，人工智能技術飛速發(fā)展，在理論與實踐方面的成果猶如井噴般爆發(fā)。譬如，美國迅速形成了CMU-RAND協(xié)作組、IBM公司工程課題研究組和MIT研究組等數個人工智能研究中心，并在人工智能的早期研究中取得了很大的成就。1961年，Minsky發(fā)表了《StepstowardArtificialIntelligence》論文，進一步促進了人工智能的發(fā)展。第一章人工智能概述1956年，美國語言學家和生成語法創(chuàng)始人Chomsky提出了一種文法的數學模型，開創(chuàng)了形式語言的研究。1957年，美國康奈爾航空實驗室的心理學家

FrankRosenblatt提出了感知器的概念，成功在IBM704機上完成感知器的仿真，并在兩年后提出基于感知器的模式識別方法，把感知器從理論上升到實踐，掀起了研究神經網絡的第一個熱潮。1959年，Selfridge

提出了一種處理模型，不需要預先設定，計算機就可以通過該模型識別新模式。第一章人工智能概述1963年，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)給麻省理工學院、卡納奇-梅隆大學的人工智能研究組投入了大量經費，人工智能的研究迎來高潮，越來越多的人投身到相關領域的研究。1964年，MIT的

DanielBobrow證明了計算機能掌握足夠的自然語言從而解決開發(fā)計算機代數詞匯程序的難題。數學家RaySolomonoff引入了通用的貝葉斯推理與預測方法，奠定了人工智能的數學理論基礎。1965年，計算機科學家Robinson提出了歸結原理，推動了自動定理證明研究。同年，被譽為“專家系統(tǒng)和知識工程之父”的Feigenbaum開始研究第一個專家系統(tǒng)DENDRAL。第一章人工智能概述在國際研究方面，1969年美國華盛頓召開了第一屆國際人工智能聯(lián)合會議，標志著人工智能作為一門獨立學科登上國際學術舞臺。1970年《InternationalJournalofAI》創(chuàng)刊，對開展人工智能國際學術活動和交流、促進人工智能的研究和發(fā)展起到了積極作用。人工智能1.0時代是一個承上啟下的時代。人工智能誕生后就很快在定理證明、問題求解、機器博弈、人工智能程序設計語言等關鍵領域取得了重大突破，經歷了發(fā)展過程中的第一個高潮。同時，作為一門新興的學科逐漸受到了世人的關注，吸引更多的人走向人工智能的探索之路，不畏艱難，勇往直前。第一章人工智能概述1.2.3人工智能2.0時代第一章人工智能概述盡管人工智能的前途是光明的，但是其發(fā)展的道路絕對是曲折的。在20世紀60年代后期，人工智能的研究和發(fā)展就遇到了第一個低谷。達特茅斯夏季會議之后，人工智能技術得到了快速發(fā)展。當時，一些研究者盲目樂觀，對人工智能的未來發(fā)展和成果做出了過高的預言。譬如，美國CMU-RAND協(xié)作組的Simon在20世紀60年代初預言：10年內計算機將成為世界冠軍、將證明一個未發(fā)現的數學定理、將能譜寫出具有優(yōu)秀作曲家水平的樂曲、大多數心理學理論將在計算機上形成。然而，在人工智能的實際發(fā)展過程中遇到了很多挫折。在博弈方面，Samuel的下棋程序在與世界冠軍對弈時，5局敗了4局；在定理證明方面，發(fā)現Robinson歸結法的能力有限，當用歸結原理證明兩個連續(xù)函數之和還是連續(xù)函數時，推了10萬步也沒證出結果；在問題求解方面，對于不良結構，會產生組合爆炸問題；在機器翻譯方面，發(fā)現并不那么簡單，甚至會鬧出笑話；在神經生理學方面，研究發(fā)現人腦有860億以上的神經元，在現有技術條件下用機器從結構上模擬人腦是根本不可能的。第一章人工智能概述1969年，人工智能學家、圖靈獎獲得者Minsky與美國麻省理工學院的Papert發(fā)表了著名的《Perceptrons:AnIntroductiontoComputationalGeometry》，認為高中校友、學術上的同事Rosenblatt提出的感知器模型有一定的局限性和缺陷，并且用一個再簡單不過的XOR邏輯算子宣判了神經網絡的“死刑”。這部著作的出版，對當時神經網絡和人工智能的發(fā)展帶來了非常消極的影響，使其后數十年幾乎一蹶不振，并進入了一段相當長的“休眠”時期。人工智能的發(fā)展前景被蒙上了一層陰影。第一章人工智能概述1965年，Feigenbaum所領導的研究小組開始研究專家系統(tǒng)，并于1968年研究成功第一個專家系統(tǒng)DENDRAL，從應用角度看，它能幫助化學家判斷某待定物質的分子結構，輸入質譜儀的數據，輸出給定物質的化學結構。從技術角度看，他解決了知識表示、不精確推理、搜索策略、人機聯(lián)系、知識獲取及專家系統(tǒng)基本結構等一系列重大技術問題。專家系統(tǒng)的成功揭掉了貼在人工智能上的“死咒”，使其“起死回生”。在1977年美國舉行的第五屆國際人工智能聯(lián)合會議上，美國物理學家、1994年年度的圖靈獎獲得者Feigenbaum教授正式提出了“知識工程”的概念，并預言20世紀80年代是專家系統(tǒng)蓬勃發(fā)展的時代。第一章人工智能概述第一章人工智能概述專家系統(tǒng)作用CASNET用于青光眼的診斷，其設計指導思想還適用于其他疾病的診斷MYCIN嚴重感染時的感染菌診斷以及抗生素給藥推薦PROSPECTOR地質勘探，已在發(fā)現大型鉬礦藏中起了重要咨詢作用MACSYMA幫助天文、物理應用數學家進行符號微積分運算和簡化公式推演RI(XCON)按客戶要求配置計算機系統(tǒng)CADUCEUS內科領域85%的疾病（包括并發(fā)癥）進行診斷治療表1-1部分代表性專家系統(tǒng)在知識應用時期，專家系統(tǒng)和知識工程以外的其他方面也取得了一些成就。1970年，日本早稻田大學成功開發(fā)了第一個擬人機器人WABOT-1，它包括了肢體控制系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、會話系統(tǒng)。十年后又研制出人型音樂機器人WABOT-2，可以與人溝通、閱讀樂譜、演奏普通難度的電子琴曲目。1972年，美國人工智能理論家、認知心理學家RogerSchank提出了概念從屬理論。1979年，Stanford

Cart在沒有人干預的情況下自動穿過擺滿椅子的房間，前后行駛了5小時，它主要依靠立體視覺來導航和確定距離，相當于早期無人駕駛汽車。第一章人工智能概述人工智能2.0時代，即知識應用階段，確定了知識在人工智能中的重要地位，創(chuàng)立了“知識工程”的方法，開發(fā)了很多專家系統(tǒng)解決不同領域的問題，專家系統(tǒng)實現了人工智能從理論研究走向實際應用，從一般思維規(guī)律探討走向專門知識運用的重大突破，是人工智能發(fā)展史上的一次重要轉折。第一章人工智能概述與此同時，受國際人工智能廣泛應用的影響，中國科學家們也逐漸意識到了人工智能的重要意義。鄧小平在1978年3月18日全國科學大會上發(fā)表了“科學技術是生產力”之后，中國人工智能的研究開始逐漸解禁并艱難起步。1981年9月建立了全國性的人工智能組織——中國人工智能學會（CAAI），標志著中國人工智能學科的誕生。其后又相繼成立了中國人工智能學會智能機器人專業(yè)委員會、機器學習專業(yè)委員會、模式識別專業(yè)委員會等專業(yè)團體。舉辦了中國人工智能聯(lián)合會議（CJCAI）、中國人工智能大會（CCAI），創(chuàng)建人工智能學術交流平臺，促進了國內人工智能的發(fā)展。第一章人工智能概述1982年，中國人工智能學會刊物《人工智能學報》在長沙創(chuàng)刊，為國內首份人工智能學術刊物。其后又創(chuàng)辦了《模式識別與人工智能》、《智能系統(tǒng)學報》、《人工智能》等優(yōu)秀刊物。1987年7月，蔡自興教授的《人工智能及其應用》在清華大學出版社公開出版，成為國內首部具部有自主知識產權的人工智能專著，對人工智能在中國的傳播和發(fā)展起到了極大地推動作用。第一章人工智能概述1.2.4人工智能3.0時代第一章人工智能概述到20世紀80年代后期，專家系統(tǒng)本身所存在的應用領域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、沒有分布式功能、不能訪問現存數據庫等問題被逐漸暴露出來，各個爭相進行的智能計算機研究計劃先后遇到了嚴峻的挑戰(zhàn)和困難，無法實現預期目標。1984年，在年度AAAI會議上，Schank和Minsky發(fā)出警告，他們認為“AI寒冬”已經來臨，人工智能泡沫很快就會破滅，各方面的投資與研究資金也相繼減少，正如70年代出現的事情一樣。之后，研究者們對人工智能開始抱有客觀理性的認知，尤其是神經網絡技術的迅速發(fā)展，使人工智能技術進入了一個相對平穩(wěn)發(fā)展時期，并取得了許多令人振奮的成果。1982年，物理學家JohnHopfield證明使用神經網絡可以讓計算機以嶄新的方式學習并處理信息，提出了模仿人腦神經網絡的Hopfield模型，并且在1984年用運算放大器和電子線路設計出他所提出的神經網絡模型的電路。同年，Rumelhart與McClelland成立研究小組，研究并行分布式處理（PDP）方法，主要熱衷于用人工神經系統(tǒng)模型來幫助理解思維的心理學功能，并于1986年提出了多層網絡的誤差反向傳播（BP）算法。第一章人工智能概述1986年，DavidRumelhart、GeoffreyHinton和RonaldWilliams發(fā)表論文《Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors》，將反向傳播算法應用到多層神經網絡，使得大規(guī)模神經網絡訓練成為可能，受到了許多學者的重視，目前已被廣泛用于實際中。同年，在德國動態(tài)計算機視覺和無人駕駛汽車領域專家ErnstDickmanns的指導下，慕尼黑大學開發(fā)了第一輛無人駕駛汽車，這是一輛配有攝像頭和傳感器的奔馳廂式貨車，最高時速達到了55英里。第一章人工智能概述1987年，蘋果當時的CEOJohnSculley在Educom發(fā)表主題演講，談到了“知識領航員”的概念，他認為“可以用智能代理連接知識應用，代理依賴于網絡，可以與大量數字化信息聯(lián)系”。當年，蘋果和IBM公司生產的臺式機性能都超過了Symbolics等廠商生產的通用計算機。1988年，RolloCarpenter開發(fā)了聊天機器人Jabberwacky，它可以用有趣、娛樂、幽默的形式模擬人類對話。1990年，澳大利亞機器人專家RodneyBrooks提出了新的人工智能方法：利用環(huán)境交互重新打造智能系統(tǒng)和特殊機器人。第一章人工智能概述1995年，Richard

Wallace開發(fā)了聊天機器人ALICE(ArtificialLinguisticInternetComputerEntity)，它受到了ELIZA的啟發(fā)，由于互聯(lián)網已經出現，網絡為Wallace提供了海量自然語言數據樣本。1997年，IBM公司研制的超級計算機DeepBlue與世界排名第一的國際象棋冠軍GarryKasparov進行了一場轟動的人機大賽。最終，DeepBlue以3.5：2.5的成績完勝人類代表，結果震撼了整個世界，又一次在公眾領域引發(fā)了現象級的“人工智能”話題討論，對當時計算機人工智能的發(fā)展來說，這是一個劃時代的事件。第一章人工智能概述DeepBlue的勝利使人們對人工智能有了新的認識，但是又很快發(fā)現這種人工智能技術僅僅停留在超級運算和娛樂的角度，對人類的生產、生活并沒有帶來任何顛覆性影響和變化。因此，在DeepBlue戰(zhàn)勝Kasparov后不久，人工智能的發(fā)展又趨于平靜。甚至，相當長的一段時間人們都很少提及“人工智能”，研究者也很少將自己的研究歸于人工智能范疇，相反更喜歡稱為機器學習、機器翻譯、模式識別、計算機視覺、數據挖掘、自然語言理解等其它專業(yè)術語。第一章人工智能概述人工智能3.0時代與人工智能2.0時代的發(fā)展有相似之處，都經歷了發(fā)展的低谷。不過相比于第一次低谷，在經歷第二次低谷時人們對待人工智能的發(fā)展更加的客觀和理智，人工智能穩(wěn)定發(fā)展，在神經網絡、機器人等很多方面都取得了成就，為后續(xù)人工智能發(fā)展第三次熱潮的到來做好了準備。第一章人工智能概述1.2.5人工智能4.0時代第一章人工智能概述2000年，MIT研究人員CynthiaBreazeal開發(fā)了Kismet，它是一個可以識別、模擬表情的機器人。2001年6月，美籍猶太裔著名導演StevenAllanSpielberg拍攝的電影《人工智能》上映，影片講述了一個被輸入情感程序的機器男孩“大衛(wèi)”為了尋找養(yǎng)母，險些被機器人獵人銷毀，但他心懷夢想，身體和夢想都沒銷毀，依然堅持著夢想的故事，電影開啟了人類探索人工智能發(fā)展的夢想之旅。2003年，神經生物學家P.Dayan等對突觸連接強度和興奮先后順序進行深入研究，提出了STDP學習規(guī)則并給出了相應的數學模型。2006年，GeoffreyHinton提出了不需要人的監(jiān)督就可以自動學習文本的“機器閱讀”系統(tǒng)和其概念。根據他的構想，隨后研究者開發(fā)了多層神經網絡結構，這種網絡包括自上而下的連接點，可以生成感官數據訓練系統(tǒng)，而不是用分類的方法訓練，這些理論指引了后來的深度學習研究。2007年，李飛飛和普林斯頓大學的同事攜手合作，研究并提出了時下非常流行的大型數據庫ImageNet，旨在為視覺對象識別軟件研究提供輔助。第一章人工智能概述2009年，RajatRaina、AnandMadhavan和AndrewNg發(fā)表了論文“Large-scaleDeepUnsupervisedLearningusingGraphicsProcessors”，他們認為“現代圖形處理器的計算能力遠超多核CPU，GPU有能力為深度無監(jiān)督學習方法帶來變革?！边@為人工智能技術的實現和應用指明了一條切實可行的途徑。同年，Google公司開始秘密研發(fā)無人駕駛汽車，并于2014年在美國內華達州通過了自動駕駛測試。2011年2月，IBM開發(fā)的自然語言問答計算機“Watson”在“危險邊緣(Jeopardy!)”中擊敗節(jié)目歷史上贏得獎金最多的人類選手BradRutter和KenJennings。第一章人工智能概述2012年6月，Google公司的JeffDean和AndrewNg發(fā)布報告，兩人向大型神經網絡展示隨機從YouTube視頻中抽取的1000萬張未標記的圖片，發(fā)現當中的一個人工神經元對貓的圖片特別敏感。10月，多倫多大學設計的卷積神經網絡參加ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽（ILSVCR），錯誤率只有16%，與往年25%的錯誤率相比有了很大的改進。2013年7月，美國BostonDynamic公司為主開發(fā)成功了Atlas機器人，Atlas是一個身高1.8米雙足人形機器人，專為各種搜索及拯救任務而設計。2016年2月，波士頓動力公司又發(fā)布了第二代Atlas機器人，它身高1.9米，體重82公斤，內置電池驅動，專門用于移動操縱，非常擅長在廣泛的地形上行走，包括雪地。2018年10月，Atlas實現了“跑酷”和“三連跳”。第一章人工智能概述2016年3月，Google公司DeepMind研發(fā)的AlphaGo對戰(zhàn)世界圍棋頂尖高手李世石九段，并最終取得了勝利。這場在韓國打響的世紀人機大戰(zhàn)在全球范圍內迅速引爆了人工智能的熱潮。2016年9月，Facebook、Amazon、Google、IBM和Microsoft結成史上最大的人工智能聯(lián)盟，旨在進行人工智能的研究與推廣，人工智能大刀闊斧地走向了工業(yè)實際應用。2017年1月，AlphaGo以“Master”為名，橫掃各大圍棋網站，對局以快棋形式進行，Master戰(zhàn)勝人類頂尖高手，取得60局連勝。AlphaGo的勝利使人工智能引起了世界各地的關注，一些人稱之為一次新的技術競賽，類似冷戰(zhàn)時期的技術競賽。但無可厚非，一個人工智能的人類新時代即將開啟。第一章人工智能概述2017年7月，百度在人工智能開發(fā)者大會上宣布開源自動駕駛系統(tǒng)Apollo，助力合作伙伴搭建自動駕駛系統(tǒng)。在2018年中國CCTV春節(jié)聯(lián)歡晚會上，百度Apollo無人車引領著上百輛車隊組成的車陣通過港珠澳大橋，并完成了8字交叉跑的高難度動作，讓全球觀眾享受了一場極具視覺震撼的高科技“年夜飯”。第一章人工智能概述2018年5月1日晚，在古城西安城墻文化節(jié)上，利用人工智能技術控制1374架無人機分別從南門城墻及東西延伸區(qū)域起飛，最后匯聚至南門上空進行編隊飛行表演，組成和展示最具中國特色、陜西文化以及西安元素特色造型，如：“西安最中國”“奔跑吧西安”“新時代”“四十周年”等文字及城樓、大雁塔、“5.1”、“1374”等圖案和數字?，F場燈光、音樂立體配合無人機表演，達到聲、光、機交相輝映的震撼效果，并創(chuàng)造了“最多無人機同時飛行”的吉尼斯世界紀錄。第一章人工智能概述2018年9月19日云棲大會上，杭州“城市大腦”2.0正式發(fā)布。從2016年開始，“城市大腦”經過兩年多的試點，除了杭州主城限行區(qū)域全部接入大腦，此外還有余杭區(qū)臨平、未來科技城兩個試點區(qū)域及蕭山城區(qū)，總計420平方公里，相當于65個西湖。2018年11月7日的第五屆世界互聯(lián)網大會上，新華社聯(lián)合搜狗公司發(fā)布了全球首個“AI合成主播”，運用最新人工智能技術，“克隆”出與真人主播擁有同樣播報能力的“分身”，在全球人工智能合成領域和新聞領域均開創(chuàng)了先河，再一次讓新聞界為之震動。第一章人工智能概述2019年，Intel，NVIDIA，AMD，ARM和Qualcomm等芯片制造商針對與計算機視覺、自然語言處理和語音識別相關的特定用例和場景處理，推出了許多專用芯片，加速人工智能應用的執(zhí)行。另外，醫(yī)療保健和汽車行業(yè)也將應用這些人工智能芯片為最終用戶提供智能化服務。同時，與人工智能在前幾個階段更多被學術界關注所不同，在4.0時代熱潮中，人工智能則首先被商業(yè)和產業(yè)界所青睞，而且似乎更容易被大多數普通民眾所接納。目前，人工智能正向多技術、多方法的綜合集成與多學科、多領域的綜合應用方向發(fā)展。人工智能將成為未來的關鍵技術趨勢，從業(yè)務應用到技術支持，將對各個行業(yè)和人類生活產生重大影響。第一章人工智能概述

在日新月異的新一代信息技術中，人工智能已經成為了當之無愧的核心，全球領導者之爭也正式拉開帷幕。為了在人工智能發(fā)展上占據先機，避免在這場世紀之爭中落于人后，喪失國家發(fā)展的關鍵機遇，世界上各個大國都紛紛推出關于人工智能的重磅報告，努力將人工智能技術發(fā)展提升為國家戰(zhàn)略，并且圍繞著人工智能技術創(chuàng)新、人才培養(yǎng)、標準規(guī)范等環(huán)節(jié)展開了全方位布局，出臺了大量政策、措施和戰(zhàn)略規(guī)范，努力加強人工智能發(fā)展的頂層設計，搶占戰(zhàn)略制高點。1.3發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略意義第一章人工智能概述第一章人工智能概述圖

國際主要人工智能戰(zhàn)略發(fā)布圖1-21.3.1中國的人工智能戰(zhàn)略第一章人工智能概述作為全球第二大經濟體，中國政府近年充分向世人展現和宣告了引領全球人工智能技術研究和應用的雄心壯志。2014年6月9日，中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會強調要“審時度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進”發(fā)展人工智能技術。2015年5月，國務院印發(fā)《中國制造2025》，提出加快推動新一代信息技術與制造技術融合發(fā)展，把智能制造作為兩者深度融合的主攻方向。2015年7月，發(fā)布《國務院關于積極推進“互聯(lián)網+”行動的指導意見》，將人工智能列為其十一項重點行動之一，具體有三大方向。第一章人工智能概述圖1-3三大方向九大工程2016年，中國政府制定發(fā)布了《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》、《智能硬件產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展專項行動（2016-2018）》、《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等，將人工智能的發(fā)展作為了戰(zhàn)略重點。2017年7月8日，國務院頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，指出新一代人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標和六個方面的重點任務，為中國人工智能的發(fā)展指明了方向。第一章人工智能概述第一章人工智能概述圖1-4新一代人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標第一章人工智能概述圖

新一代人工智能發(fā)展重點任務1-52017年12月，工業(yè)和信息化部又專門出臺了《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》。指出，人工智能具有顯著的溢出效應，與經濟社會各領域的深度滲透融合，推動制造強國和網絡強國建設，助力實體經濟轉型升級。該計劃可看做是《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的第一步戰(zhàn)略，希望推動中國的人工智能產業(yè)到2020年達到世界一流水平。第一章人工智能概述圖1-6《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃》主要工作2017年11月15日，科技部召開新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項目啟動會，標志著新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃和重大科技項目進入全面啟動實施階段。2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能發(fā)展現狀和趨勢舉行第九次集體學習，一致認為，人工智能是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關能否抓住新一輪科技革命和產業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題。要深刻認識加快發(fā)展新一代人工智能的重大意義，加強領導，做好規(guī)劃，明確任務，夯實基礎，促進其同經濟社會發(fā)展深度融合，推動中國新一代人工智能健康發(fā)展。第一章人工智能概述作為“全球最具有潛力的國家”，中國在人工智能領域正在從“跟跑”逐漸走向“領跑”，而且有理由相信明天中國的人工智能會發(fā)展得越來越好。第一章人工智能概述1.3.2美國的人工智能戰(zhàn)略第一章人工智能概述2016年10月13日，美國總統(tǒng)辦公室發(fā)布了兩份重要報告：《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》。緊接著12月20日，美國白宮發(fā)布了報告《人工智能、自動化和經濟》，這是繼《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》和《為人工智能的未來做好準備》之后的第三份國家戰(zhàn)略層面的報告。這三份報告對美國人工智能提出了建議與應對策略，為美國人工智能技術的發(fā)展奠定了基礎。圖1-7美國《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》規(guī)劃第一章人工智能概述第一章人工智能概述圖1-8美國《人工智能、自動化和經濟》三大應對策略第一章人工智能概述自DonaldTrump上任以來，美國政府開始尋求一種截然不同的、自由市場導向的人工智能戰(zhàn)略。2018年5月，美國政府在白宮舉辦了一場人工智能科技峰會。白宮科技政策辦公室副主任MichaelKratsios宣布將組建人工智能特別委員會（SelectCommitteeonArtificialIntelligence），它由聯(lián)邦政府中的最高級別研究部門官員組成，將結合各部門優(yōu)勢，改善聯(lián)邦政府在人工智能領域的投入。峰會還得出了關于人工智能發(fā)展的四個關鍵結論以及政府目前發(fā)展的四大目標。圖1-9美國白宮人工智能科技峰會內容第一章人工智能概述第一章人工智能概述此外，2019年2月11日，適逢中國農歷春節(jié)期間，美國總統(tǒng)Trump簽署了《保持美國在人工智能領域的領導地位》的行政命令，正式啟動美國人工智能計劃，這是美國政府首次推出國家層面的人工智能促進計劃。本次簽署的行政命令旨在從國家戰(zhàn)略層面調配更多聯(lián)邦資金和資源轉向人工智能研究，以應對來自“戰(zhàn)略競爭者和外國對手”的挑戰(zhàn)，并呼吁美國主導國際人工智能標準的制定，培養(yǎng)和吸收人工智能領域人才，以確保美國在該領域的領先地位。第一章人工智能概述圖1-10美國人工智能計劃五大關鍵領域第一章人工智能概述作為一個世界超級大國，美國是到目前為止在國家層面出臺人工智能政策、戰(zhàn)略報告最多的國家，而且作為人工智能領域的先驅者，美國仍然在智能制造、智能芯片等眾多領域引領著人工智能技術的發(fā)展。1.3.3歐盟的人工智能戰(zhàn)略第一章人工智能概述2018年4月，歐盟正式提出了《歐盟人工智能》報告，表明了歐盟對人工智能的態(tài)度，認為發(fā)展人工智能無論是在實際角度還是戰(zhàn)略角度都有重要意義。其中，三大戰(zhàn)略支柱確立了歐盟人工智能價值觀。第一章人工智能概述圖1-11歐盟人工智能戰(zhàn)略三大支柱確立了歐盟人工智能價值觀123為落實《歐盟人工智能》，2018年12月歐盟及其成員國又發(fā)布了《人工智能協(xié)調計劃》。協(xié)調計劃共提出七項具體行動，且明確了每項行動的時間安排。

圖1-12歐洲《人工智能協(xié)調計劃》七項具體行動第一章人工智能概述2019年4月8日，歐盟委員會發(fā)布《人工智能倫理準則》，以提升人們對人工智能產業(yè)的信任。還提出了“可信賴人工智能”的概念，可信賴人工智能有七個關鍵條件和兩個必要組成部分。

圖1-13可信賴人工智能的七個關鍵條件和兩個必要組成部分第一章人工智能概述1.3.4其他國家的人工智能戰(zhàn)略第一章人工智能概述1.俄羅斯2018年3月，俄羅斯國防部聯(lián)合俄聯(lián)邦教育與科學部、俄羅斯科學院召開會議，邀請國內外人工智能研究者和用戶對全球人工智能發(fā)展進行研判，試圖舉俄羅斯全國學術、科技以及商業(yè)用戶之力，制定出一份“俄羅斯人工智能發(fā)展計劃”。日前，已發(fā)布了一份“十點計劃”，對未來俄羅斯人工智能的研究工作以及各部門、各機構的協(xié)調分工做出了指導性概括。這份計劃涵蓋了未來俄羅斯人工智能研究的組織執(zhí)行機構、教育培訓、理論跟蹤以及實用探索等多個領域。第一章人工智能概述表1-2俄羅斯人工智能發(fā)展“十點計劃”序號計劃說明1組建人工智能和大數據聯(lián)合體整合科技、教育以及工業(yè)行業(yè)等在該領域的領軍團體，形成一個融計劃性、組織性、協(xié)調性以及執(zhí)行能力于一身的全國性大型聯(lián)合機構。2獲取人工智能相關專業(yè)知識俄羅斯科學院聯(lián)合國防部、教育與科學部、工業(yè)與貿易部成立“解析算法與項目基金”，為相關研究提供知識和資金方面的保障。3建立國家人工智能培訓和教育體系聯(lián)邦教育與科學部、科學院、國防部共同提議建立一個人工智能專家培訓和再培訓的國家教育體系。第一章人工智能概述序號計劃說明4組建人工智能實驗室國防部與聯(lián)邦科學組織機構、莫斯科國立大學以及信息與發(fā)展研究中心在時代科技研發(fā)園區(qū)建立人工智能先進軟件和技術解決方案實驗室。5建立國家人工智能中心建立國家人工智能中心，以便在人工智能和IT行業(yè)協(xié)助建立科技儲備力量，建設人工智能基礎設施，并開展相關理論的研究和新項目的啟動工作。6監(jiān)測全球人工智能發(fā)展組織人工智能開發(fā)研究，以監(jiān)測人工智能的中長期發(fā)展趨勢，跟蹤其他國家的人工智能研發(fā)情況，并了解人工智能的“社會科學”影響。7開展人工智能演習國防部組織開展各種場景下的軍事演習，以確定人工智能模型對戰(zhàn)術、戰(zhàn)役和戰(zhàn)略層面軍事作戰(zhàn)性質變化的影響。第一章人工智能概述序號計劃說明8檢查人工智能合規(guī)性高級研究基金會與俄羅斯科學院、聯(lián)邦教育與科學部以及聯(lián)邦科學組織機構一起根據既定需求為建立“智力技術”合規(guī)性評估系統(tǒng)提出建議。9在國內軍事論壇上探討人工智能提案所有這些建議在2018年8月的“陸軍2018年”和“國家安全周”國際論壇期間供所有感興趣的聯(lián)邦執(zhí)行機構探討。10舉辦人工智能年度會議國防部、聯(lián)邦教育與科學部和科學院每年召開一次人工智能會議。第一章人工智能概述根據2019年2月27日總統(tǒng)網站發(fā)布的普京總統(tǒng)國情咨文中將要實施的任務清單顯示，俄政府必須制定出俄羅斯在人工智能領域的國家戰(zhàn)略，并推出補充措施，加速對人工智能、物聯(lián)網、機器人和大數據領域內的中小企業(yè)項目的投資和支持。第一章人工智能概述2.法國2018年3月，在歐盟推出的人工智能戰(zhàn)略的基礎上，EmmanuelMacron總統(tǒng)公布了法國《人工智能發(fā)展戰(zhàn)略（AIForHumanityStrategy）》，旨在推動法國成為人工智能領域的全球領先國家之一。戰(zhàn)略表明將重點結合醫(yī)療、汽車、能源、金融、航天等法國較有優(yōu)勢的行業(yè)來研發(fā)人工智能技術。法國政府將在Macron的首任總統(tǒng)任期結束前投入15億歐元，為法國人工智能技術研發(fā)創(chuàng)造更好的綜合環(huán)境。15億歐元計劃主要分四個部分。第一章人工智能概述圖1-14法國15億歐元計劃第一章人工智能概述3.英國2016年10月，英國科學和技術委員會發(fā)布了關于人工智能和機器人的報告，并將自己視為該領域的全球領導者。英國于2018年4月公布《人工智能產業(yè)協(xié)議（AISectorDeal）》，是政府更大工業(yè)戰(zhàn)略的一部分，旨在推動英國成為全球人工智能領導者。協(xié)議中，英國政府和行業(yè)共允諾對人工智能領域給予95億英鎊的資金支持，提出了英國應對人工智能帶來的機遇和挑戰(zhàn)的總體策略。第一章人工智能概述圖1-15英國《人工智能產業(yè)協(xié)議》總體策略第一章人工智能概述4.加拿大加拿大也是全球最早發(fā)布人工智能全國戰(zhàn)略的幾個國家之一。2017年3月，加拿大政府發(fā)布了《泛加拿大人工智能戰(zhàn)略（Pan-CanadianArtificialIntelligenceStrategy）》，并計劃撥款1.25億加元支持人工智能研究及人才培養(yǎng)，其目標是將加拿大建立為人工智能研究的全球領先者。第一章人工智能概述圖1-16《泛加拿大人工智能戰(zhàn)略》四個目標第一章人工智能概述加拿大高等研究院(CanadianInstituteforAdvancedResearch,CIFAR)在戰(zhàn)略計劃中起帶頭作用，與政府及三個新興人工智能機構——阿爾伯塔機器智能研究院（AlbertaMachineIntelligenceInstitute,AMII）、向量研究所（VectorInstitute）及蒙特利爾學習算法研究所（MontrealInstituteofLearningAlgorithms,MILA）一一展開密切合作。加拿大的人工智能戰(zhàn)略與其他國家戰(zhàn)略存在很大差異，它主要側重于人才培養(yǎng)，總體戰(zhàn)略不包括其它戰(zhàn)略中的政策，如戰(zhàn)略部門投資、數據隱私、技能開發(fā)，這些政策與《泛加拿大人工智能戰(zhàn)略》相分離，而不是其中一部分。第一章人工智能概述5.印度2018年5月，印度政府智庫發(fā)布《國家人工智能戰(zhàn)略》，將人工智能應用重點放在健康護理、農業(yè)、教育、智慧城市和基礎建設、智能交通五大領域上，以“AI卓越研究中心”與“國際AI轉型中心”兩級綜合戰(zhàn)略為基礎，投資科學研究，鼓勵技能培訓，加快人工智能在整個產業(yè)鏈中的應用，最終實現將印度打造為人工智能發(fā)展模本的宏偉藍圖。該戰(zhàn)略旨在實現“AIforall”的目標，包括使印度人擁有找到高質量工作的技能，投資能夠最大限度擴大經濟增長和社會影響的研究和部門，將印度創(chuàng)造的人工智能解決方案推廣到其它發(fā)展中國家。印度政府的國家人工智能戰(zhàn)略采取了獨特的做法，重點關注印度如何利用人工智能促進經濟增長和社會包容。第一章人工智能概述6.德國德國是最先提出“工業(yè)4.0”的國家。2018年7月，德國聯(lián)邦政府出臺了《聯(lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略要點》的文件，要求聯(lián)邦政府加大對人工智能相關重點領域研發(fā)和創(chuàng)新轉化的資助，加強人工智能基礎設施建設，是之后11月發(fā)布的《聯(lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略報告》的指導綱領?！堵?lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略報告》確定了德國人工智能的近期發(fā)展方向，提出要將德國和歐洲打造成人工智能技術發(fā)展的領先地區(qū)，以公共利益為導向負責任地發(fā)展和應用人工智能，促進人工智能在倫理、法律、文化和制度上全面融入社會，提出了十二個行動方向。第三章智能穿戴圖1-17

德國人工智能戰(zhàn)略十二個行動方向第一章人工智能概述德國人工智能研究中心是目前全球該領域最大的非營利科研機構，分布在Bremen、Berlin、Osnabrück等五個城市，與分別位于Berlin、München、Tübingen等地的六所人工智能競爭力中心共同形成了德國的人工智能研究網絡。柏林機器學習中心和柏林大數據中心將合并，形成一個更加強大的人工智能競爭力中心。德國的戰(zhàn)略目標是保持全球人工智能領域長期領先位置，并不斷鞏固這一地位。2019年9月，德國聯(lián)邦教育與研究部宣布為進一步加強德國在人工智能研究領域的國際競爭力，聯(lián)邦政府將增加資金支持，比原計劃數額翻了一倍。并呼吁政界、科學界、企業(yè)界和全社會加強合作，因為只有這樣人工智能領域的研究才能付諸應用。德國聯(lián)邦政府將到2025年共投入約30億歐元用于戰(zhàn)略實施,其杠桿效應還將撬動同等數額的私人投資。習題人工智能的涵義是什么？簡述人工智能的發(fā)展過程。闡述中國的人工智能戰(zhàn)略。簡述美國人工智能戰(zhàn)略重點有哪些？歐盟的人工智能的戰(zhàn)略特點是什么？比較說明各個國家人工智能戰(zhàn)略之間的異同之處。結合一個行業(yè)，說明人工智能在其中的應用和體現。結合自己的經歷，談談你對未來人工智能技術發(fā)展的展望。第一章人工智能概述THANKYOU!人工智能概論2.1目錄CONTENT人工智能專業(yè)概述人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標人工智能專業(yè)的課程體系2.22.42.3人工智能專業(yè)的知識結構第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系乘著大數據、計算力等飛速發(fā)展的春風，人工智能像春雨一般“潤物細無聲”地滲透到生產、生活、工作各個領域，各界也都紛紛行動起來迎接這場“好雨”。各個國家和政府組織對人工智能的關注較以前是有過之而無不及，不少國家已經出臺政策將人工智能發(fā)展提升到國家戰(zhàn)略的層面，且這種趨勢會越來越明顯。眾多企業(yè)都希望自己能借助人工智能的力量，提升企業(yè)自身的綜合能力，在未來市場競爭中爭得一塊領地。在此趨勢下，各行各業(yè)對人工智能人才的需求都非常大。2.1人工智能專業(yè)概述第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系不過現實的情況是，相對于人工智能行業(yè)的迫切需求，具有人工智能理論和技術的專業(yè)人才卻非常缺少。根據《全球人工智能產業(yè)分布》報導，僅在2017年，中國新興人工智能項目比例已經達到全球的51%，位列全球第一，但是卻只有全球5％左右的人工智能人才儲備，人才缺口超過500萬。不僅國內是這樣的情況，國外也是如此。那么如何解決這個問題呢？2017年7月8日，中國政府發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，規(guī)劃中指出要建設人工智能學科。這一舉措旨在將分散在各個院系的人才培養(yǎng)體系化，對國家在新一輪科技浪潮中走在世界前列的長期布局，將產生積極的推動和促進作用。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系圖2-1高等學校人工智能學科規(guī)劃要求第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系2018年4月2日，中國教育部印發(fā)了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，部署了三個階段的目標，并提出了三類十八項重點任務，引導高等學校瞄準世界科技前沿，推進人工智能領域的學科交叉和跨學科人才培養(yǎng)，不斷提高人工智能領域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和國際合作交流等能力，為國家新一代人工智能發(fā)展提供戰(zhàn)略支撐。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系圖2-2三個階段的目標第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系圖2-3三類十八項重點任務第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系目前，一些高等學校已經成立人工智能學院，積極探索人工智能學科或專業(yè)建設，更多的院校則有意識地促進相關學科，加大開展人工智能研究和人才培養(yǎng)力度，傳統(tǒng)研究領域也開始嘗試引入人工智能方法，進行交叉學科的培養(yǎng)和發(fā)展，逐步形成了多學科研究、多專業(yè)應用、全方位布局的人工智能人才培養(yǎng)新格局。實際上，在人工智能專業(yè)獲得建設批準之前，就有不少人工智能相關的專業(yè)，比如智能科學與技術、數據科學與大數據技術、機器人工程等。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系智能科學與技術專業(yè)主要是面向智能科學前沿高新技術的基礎性本科專業(yè)，專業(yè)覆蓋面很廣，涉及機器人技術、以新一代網絡計算為基礎的智能系統(tǒng)、微機電系統(tǒng)、與生產生活密切相關的各類智能技術與系統(tǒng)以及新一代的人機系統(tǒng)技術等。從2003年開始，北京大學、北京郵電大學、南開大學、西安電子科技大學等高校就先后設置了智能科學與技術專業(yè)，截止2018年，已經有57所高校開設了智能科學與技術專業(yè)，今年發(fā)布的《2018年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結果》中更是有將近一百所高校開設該專業(yè)。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系數據科學與大數據技術專業(yè)簡稱數據科學或大數據，其核心課程有大數據算法、人工智能、大數據機器學習、數據建模、大數據平臺核心技術、大數據分析與處理等，旨在培養(yǎng)具有大數據思維，能夠運用大數據思維分析及解決問題的高層次人才。2016年，北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學最早獲得批準該學科建設，到2018年，獲批建設院校累計達到了近300所。機器人工程專業(yè)為培養(yǎng)國家急需的高級機器人專門技術人才而開設，融合了智能控制、機械設計、電子設計、計算機科學與技術等學科特長，主要研究機器人的運行控制方法及其在各行業(yè)中的應用技術。目前，機器人工程專業(yè)也越來越火爆，2018年獲批建設該專業(yè)的高校有60所，2019年獲批的高校有100所左右。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系2019年，教育部印發(fā)了《2018年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結果》，經申報、公示、審核等程序，根據普通高等學校專業(yè)設置與教學指導委員會評議結果，并征求有關部門意見，確定新增審批專業(yè)名單。根據通知，共有35所高校獲首批“人工智能”新專業(yè)建設資格。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系表2-1首批獲“人工智能”新專業(yè)建設資格高校第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系省份獲批高校北京北京科技大學、北京交通大學、北京航空航天大學、北京理工大學江蘇南京大學、東南大學、南京農業(yè)大學、江蘇科技大學、南京信息工程大學天津天津大學山西中北大學遼寧東北大學、大連理工大學黑龍江哈爾濱工業(yè)大學吉林吉林大學、長春師范大學第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系省份獲批高校上海上海交通大學、

同濟大學浙江浙江大學福建廈門大學山東山東大學湖北武漢理工大學四川四川大學、電子科技大學、西南交通大學重慶重慶大學陜西西安交通大學、西安電子科技大學、西北工業(yè)大學甘肅蘭州大學安徽安徽工程大學第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系省份獲批高校江西江西理工大學河南中原工學院湖南湖南工程學院廣東華南師范大學人工智能技術發(fā)展替代了許多人類重復性勞動，同時還細化生產過程分工，創(chuàng)造了大量新興就業(yè)。因此，教育應積極擁抱人工智能等新興技術，適應未來，培養(yǎng)多層次的智能化技術人才，以補智能化人才短板。人工智能教育的培養(yǎng)目標與其他專業(yè)一樣，可以分為綜合培養(yǎng)和專業(yè)培養(yǎng)兩個目標。綜合培養(yǎng)目標是指具備一名接受過高等教育的學生應當具備的綜合能力。專業(yè)培養(yǎng)目標是指學生畢業(yè)時在人工智能專業(yè)方面應該得到的知識和能力，又可分為人工智能專業(yè)本科和研究生階段培養(yǎng)目標。2.2人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系圖2-4人工智能學科綜合培養(yǎng)目標第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系圖2-5人工智能學科專業(yè)培養(yǎng)目標第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系具體來說，人工智能學士學位授予時要達到“較好地掌握人工智能學科的基礎理論、專門知識和基本技能，具有從事人工智能科學研究工作或擔負人工智能技術工作的初步能力”。人工智能碩士研究生與博士研究生培養(yǎng)目標的區(qū)別在于，碩士學位要求“在人工智能學科上掌握堅實的基礎理論和系統(tǒng)的人工智能知識，具有從事人工智能科學研究工作或獨立擔負人工智能技術工作的能力”，而博士學位的授予一定要求“在人工智能學科上掌握堅實寬廣的基礎理論和系統(tǒng)深入的人工智能知識，具有獨立從事科學研究工作的能力，在人工智能科學或專門技術上做出創(chuàng)造性的成果”。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系人工智能專業(yè)的知識結構可以分為三層。其中，最底層是基礎支撐層，包含大數據、計算力和算法三部分，要實現人工智能的發(fā)展與應用，它們三者缺一不可。中間一層為技術方向層，由人工智能的定義可知，人工智能是研究如何使用機器來模擬、延伸和擴展人類智能的學科，因此根據人的行為活動可以將技術方向分為智能感知、智能思維、智能計算、智能學習、智能行為五部分，每部分又可以分成其它類型。最頂層為具體應用層，如人工智能在機器人、駕駛、交通、家居、樓宇、制造、教育、醫(yī)療、安防等方面的應用。2.3人工智能專業(yè)的知識結構第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系圖2-6人工智能的研究領域及分層第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系基礎支撐層隨著移動互聯(lián)網、社交媒體、移動設備、監(jiān)控檢測設備的持續(xù)工作，當今社會積累了大量數據，大數據時代已經到來。大數據技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業(yè)化處理。計算機是一個進行信息處理和信息轉換的基本系統(tǒng)，對數據有著很強的依賴性。而人工智能作為計算機的“升級版”，它的發(fā)展與應用更是需要龐大的數據來支撐。人工智能中很多算法都需要大量數據作為樣本，如圖像、視頻、語音的識別，都需要大量樣本數據進行訓練并不斷優(yōu)化。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系計算力是計算機計算Hash函數時輸出的速度，可以簡單的理解為計算能力。人工智能的發(fā)展和應用有了大量的數據，但如果計算力太低，不能及時處理這些數據，那也是萬萬不行的。人工智能對計算力的要求很高，特別是深度學習是非常消耗計算資源的。之前在研究人工智能時，經常會受到單機計算力的限制，并行處理器提升計算力的方法也有很大的局限性。云計算和圖形處理器的出現極大的改善了這種情況，此次人工智能發(fā)展浪潮的掀起也有它們的不少功勞。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系算法，通俗講就是解決問題的計算方法，能夠在給定一定規(guī)范輸入的情況下，有限時間內獲得所要求的輸出。近年來，新算法的不斷涌現有力地提升了機器學習的能力，尤其是隨著深度學習理論的成熟，很多企業(yè)采用云服務或開源方式向行業(yè)提供先進技術，將先進算法封裝于易用的產品中，大大推動了人工智能技術的發(fā)展。目前，市場上有很多廠家都在搭建通用的人工智能機器學習和深度學習計算底層平臺，如Google的TensorFlow、百度的AI開放平臺等。如果將人工智能比作一臺機器，那么大數據就是這臺機器運轉的能源，計算力就是機器運轉的發(fā)動機，而算法是機器運轉的控制器，三者缺一不可，是人工智能發(fā)展應用的保障，共同構成了人工智能知識結構的基礎支撐層。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系2.智能感知智能感知旨在讓計算機具有類似于人的感知能力，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等，是機器獲取外界信息的主要途徑，相當于智能系統(tǒng)的輸入部分。智能感知的研究領域有計算機視覺、模式識別、自然語言處理等。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系計算機視覺，又叫機器視覺，就是用計算機來實現模擬人類視覺的功能，其主要研究目標是使計算機具有從圖像中識別物體、場景和活動的能力。在人類感知到的外界信息中，有80%以上是通過視覺得到的。視覺感知不僅僅指對光信號的感受，它包括了對視覺信息的獲取、傳輸、處理、存儲與理解的全過程。計算機視覺技術一般通過視覺機器將被攝目標轉換為圖像信號，經過圖像處理系統(tǒng)的專業(yè)分析得到被攝目標的形態(tài)信息，按照需求進行各種運算，提取目標的特征值以便進行后續(xù)任務。計算機視覺的應用非常廣泛，如：在安防及監(jiān)控領域用于指認嫌疑人；醫(yī)療影像分析用于提高對疾病的預測、診斷和治療；工廠車間用于自動化控制等。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系模式識別是指讓計算機能夠對給定的事務進行鑒別，并把它歸入與其相同或相似的模式中。被鑒別的事物可以是物理的、化學的、生理的，也可以是文字、圖像、聲音等。模式識別時，首先要采集待識別事物的信息，然后對其進行各種變換和預處理，從中抽出有意義的特征或基元，接著與機器中原有的各種標準模式進行比較，對事物進行分類識別，最后輸出識別結果。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系自然語言處理研究的是如何使用自然語言實現人與機器之間的有效通信，對智能人機接口和不確定人工智能的研究都有著重大意義，是人工智能技術發(fā)展的一大難點。自然語言就是人與人交流用的語言，包括各個國家的語言、各個地區(qū)的方言等，是相對于匯編語言、C語言等計算機可以理解的人造語言來說的。自然語言處理包括自然語言理解和自然語言生成兩個部分，機器要做到自然語言處理，需要會分析語音、詞法、句法、語義、語境等。目前，市場上已經出現了一些針對特定領域具有一定自然語言處理能力的系統(tǒng)，例如手機中的語音助手和各種翻譯軟件。但是，通用高質量的自然語言處理系統(tǒng)還有待進一步實現。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系3.智能思維智能思維就是讓計算機模仿和實現人的思維能力，從而能夠對感知到的外界信息和自己產生的內部信息進行思維性加工。在研究方面具體包括搜索、推理等方面的研究。搜索是指為了達到某一目標，不斷尋找推理線路，以引導和控制推理，使問題得以解決的過程。人工智能中的搜索策略大體有盲目搜索和啟發(fā)式搜索兩種。在應用盲目搜索求解問題的時候，一般是盲目地窮舉。盲目搜索包括寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索和等代價搜索等。而啟發(fā)式搜索會用啟發(fā)函數來衡量哪一個狀態(tài)更加接近目標狀態(tài)，并優(yōu)先對該狀態(tài)進行搜索。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系推理是指按照某種策略從已知事實出發(fā)，利用現有知識推出所需結論的過程，其理論基礎為邏輯。推理根據其所用知識的確定性可分為確定性推理和不確定性推理。確定性推理應用確定性知識進行精確推理，是一種單調性推理，能解決的問題很有限，典型的推理方法有消解反演推理、消解演繹推理、規(guī)則演繹推理等。不確定性推理所使用的知識和推出的結論不可以精確表示，主要基于非經典邏輯和概率數據。最常用的不確定性推理技術有貝葉斯推理、概率推理、可信度方法和證據理論等。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標與課程體系4.智能計算智能計算也就是計算智能，是在對生物體智能機理深刻認識的基礎上，采用數值計算的方法去模擬和實現人類的智能。智能計算基本領域包括神經計算、模糊計算