計算機應用與人工智能基礎項目9 人工智能

計算機應用與人工智能基礎人工智能項目九人工智能涉及計算機科學、哲學、認知科學、神經(jīng)生理學、仿生學、心理學、數(shù)理邏輯、信息論、控制論等多個學科，它是在這些學科研究的基礎上發(fā)展起來的綜合性很強的交叉和邊緣學科，是當今社會計算機科學中最活躍的分支之一。隨著計算機技術和硬件設備的不斷進步和升級，人工智能技術也得到了迅速的發(fā)展，并滲透到人類生活的方方面面。項目導讀學習目標了解人工智能的發(fā)展歷程。掌握人工智能的常用技術。了解人工智能的經(jīng)典算法。熟悉人工智能的行業(yè)應用。思政目標學習人工智能的基礎知識，加強對新技術的了解，增強探究意識。關注國家行業(yè)發(fā)展，感受國家的發(fā)展、民族的強大，加深愛黨、愛國的情感。了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢初探人工智能的常用技術了解人工智能的經(jīng)典算法認識人工智能的行業(yè)應用任務一項目九人工智能任務一了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢認識人工智能知識鏈接一、認識人工智能人工智能（artificial

intelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門學科，其目標是生產(chǎn)出能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。具體來說，人工智能就是讓機器像人類一樣具有感知能力、學習能力、思考能力、溝通能力、判斷能力等，從而更好地為人類服務。項目九人工智能任務一了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢知識鏈接在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、腦科學等新理論、新技術，以及經(jīng)濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅動下，無論是手機上的指紋識別、人臉識別、導航系統(tǒng)、美顏相機、新聞推薦、智能搜索、語音助手、翻譯助手、垃圾郵件過濾等應用，還是智能監(jiān)控、智能音箱、智能機器人（見圖1）、自動駕駛汽車（見圖2）、無人機，這些都與人工智能密切相關。圖1智能機器人圖2自動駕駛汽車項目九人工智能任務一了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢知識鏈接二、人工智能的發(fā)展歷程人工智能的發(fā)展歷程跌宕起伏，總的來說可分

為7個時期，依次是孕育期、起步發(fā)展期、反思發(fā)展期、應用發(fā)展期、低迷發(fā)展期、穩(wěn)步發(fā)展期和蓬勃發(fā)展期，如圖所示。人工智能的發(fā)展歷程項目九人工智能任務一了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢自信中國如今，中國人工智能發(fā)展已經(jīng)處于世界領先地位，專利申請量和授權量都位列世界前茅。國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、工信部電子知識產(chǎn)權中心聯(lián)合發(fā)布的《中國人工智能高價值專利及創(chuàng)新驅動力分析報告》顯示，中國人工智能專利申請量和授權量都在快速增長。隨著技術迭代發(fā)展和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的逐步完善，中國人工智能技術專利繼續(xù)保持爆發(fā)增長態(tài)勢。截至2021年9月，中國人工智能領域申請專利共計909

401件，授權專利共計253

811件。項目九人工智能任務一了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢任務實施對于人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，社會上存在一些“炒作”，如人工智能系統(tǒng)的智能水平即將全面超越人類水平、30年內機器人將統(tǒng)治世界、人類將成為人工智能的奴隸等。因此，我們要正確認識人工智能技術和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，避免對人工智能產(chǎn)生認知誤差。本任務帶領大家了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢。查閱相關資料，了解我國和世界各國在人工智能領域的發(fā)展現(xiàn)狀。查閱相關資料，了解人工智能可能引發(fā)的隱患和科技倫理問題。231根據(jù)查閱的資料，結合自己的理解，寫出對人工智能現(xiàn)狀的認識及對其未來的展望。項目九人工智能任務一了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢課堂討論2目前，人工智能產(chǎn)品在我們的日常生活中隨處可見，請問你都了解哪些人工智能產(chǎn)品？1

人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了哪些時期？每個時期有什么事件發(fā)生？任務二了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢初探人工智能的常用技術了解人工智能的經(jīng)典算法認識人工智能的行業(yè)應用任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能機器學習知識鏈接一、機器學習1．機器學習是什么機器學習（machine

learning）是通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務，并獲得完成任務方法的一門學科。它可以對數(shù)據(jù)進行自動分析，并從中獲得規(guī)律或模型，然后利用規(guī)律或模型對未知數(shù)據(jù)進行預測。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的重要途徑。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接目前，機器學習還沒有一個公認且準確的定義，下面列舉了部分學者對機器學習的描述。機器學習是研究機器如何獲取新知識和新技能，并識別現(xiàn)有知識的學科。機器學習是研究如何用機器模擬人類學習活動的一門學科。231機器學習是研究機器如何模擬人類的學習活動，自主獲取新知識和新技能，不斷提升系統(tǒng)性能的學科。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接2．機器學習的分類機器學習有很多種學習方法，從不同的角度，根據(jù)不同的方式，可以將其劃分為不同的類別，如表所示。分類方式分類描述按學習形式分類有監(jiān)督學習從含有標簽的數(shù)據(jù)集中推出一個功能的學習方法無監(jiān)督學習從不含標簽的數(shù)據(jù)集中推出一個功能的學習方法半監(jiān)督學習綜合利用有標簽的數(shù)據(jù)和無標簽的數(shù)據(jù)，生成合適的函數(shù)強化學習以環(huán)境反饋（獎懲信號）作為輸入，以統(tǒng)計和動態(tài)規(guī)劃技術為指導的一種學習方法按學習目標分類概念學習學習的目標和結果為概念，典型的概念學習有示例學習規(guī)則學習學習的目標和結果為規(guī)則，典型的規(guī)則學習有決策樹學習函數(shù)學習學習的目標和結果為函數(shù)，典型的函數(shù)學習有神經(jīng)網(wǎng)絡學習類別學習學習的目標和結果為對象類別，典型的類別學習有聚類分析按學習方法分類機械式學習通過直接記憶或外部提供的信息達到學習的目的指導式學習由外部環(huán)境向系統(tǒng)提供指示或建議示例學習通過從環(huán)境中獲取若干與某知識有關的例子，經(jīng)歸納得到一般性知識類比學習把兩個事物進行比較，找出它們在某一抽象層上的相似關系，并以這種關系為依據(jù)，把某一事物的有關知識加以適當整理，然后對應到另一事物，從而獲得求解另一事物的知識解釋學習在領域知識指導下，通過對單個問題求解實例的分析，構造出求解過程的因果解釋結構，并獲取控制知識，便于指導以后求解類似問題按推理基于演繹的學習以演繹推理為基礎的學習任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能有監(jiān)督學習1有監(jiān)督學習知識鏈接有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習是機器學習中常用且易懂的方法，下面將詳細介紹這兩種機器學習方法。有監(jiān)督學習是一種比較簡單且直接的機器學習方式，它是利用含有標簽的數(shù)據(jù)集對學習模型進行訓練，然后得到預測模型，最后利用測試集對預測模型的性能進行評估的學習方法。例如，老師拿兩張貓咪圖片，教小朋友認識貓咪，小朋友結合圖片中貓咪的外在特征和老師的講解認識貓咪，然后老師再拿出一張新的圖片，詢問小朋友圖片中是什么動物，如圖所示。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能無監(jiān)督學習2無監(jiān)督學習知識鏈接無監(jiān)督學習是在沒有標簽的數(shù)據(jù)集里發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間潛在關系的學習方法。例如，學生看到幾只動物，觀察發(fā)現(xiàn)它們的外部特征相似，便將它們歸為一類，并取了一個類名——“狗狗”，之后學生再看到這種動物，自然就將它歸類于“狗狗”了，如圖所示。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接3．機器學習的應用場景機器學習中處理的數(shù)據(jù)主要包括結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。針對不同的非結構化數(shù)據(jù)，機器學習的不同應用場景如表所示。數(shù)據(jù)類型應用場景描述舉例文本數(shù)據(jù)垃圾郵件檢測根據(jù)郵箱中的郵件識別垃圾郵件和非垃圾郵件網(wǎng)易郵箱中自動分類垃圾郵件信用卡欺詐檢測根據(jù)用戶的信用卡交易記錄，識別用戶操作的交易和非用戶操作的交易，可以找到欺詐交易銀行對用戶的交易檢測機制電子商務決策根據(jù)用戶的購物清單或收藏記錄，識別用戶感興趣的商品，為用戶推薦這些商品促進消費淘寶網(wǎng)根據(jù)用戶的瀏覽記錄推薦類似的商品語音數(shù)據(jù)語音識別機器通過識別和理解將語音轉化為相應的文本或操作百度地圖可以通過語音輸入目的地語音合成通過機械或電子的方

法產(chǎn)生人造語音的技術，即將外部輸入的文字轉化為語音輸出知乎中的文章閱讀功能機器學習的應用場景任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接數(shù)據(jù)類型應用場景描述舉例語音數(shù)據(jù)語音交互通過語音進行相互交流語音助手，如iPhone手機推出的Siri機器翻譯利用機器將某一種自然語言（源語言）翻譯為另一種自然語言（目標語言），如將漢語翻譯為英語有道詞典等翻譯軟件聲紋識別將聲音信號轉換為電信號，再利用計算機進行識別公安聲紋鑒定技術圖像數(shù)據(jù)文字識別利用計算機自動識別圖像上的字符銀行App通過拍攝身份證圖像識別個人身份信息指紋識別通過比對指紋的細節(jié)特征識別個人身份信息手機的指紋解鎖功能人臉識別通過人臉部特征信息進行身份識別人臉識別支付形狀識別根據(jù)已知的形狀資料庫判斷用戶手繪的圖形形狀地圖制圖綜合視頻數(shù)據(jù)智能監(jiān)控跟蹤視頻中的運動物體熱成像人體測溫技術計算機視覺利用攝像頭和計算機模仿人類

的視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)對目標的識別、跟蹤等汽車的自動駕駛技術機器學習的應用場景（續(xù)表）任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接二、人臉識別人臉識別，通常也稱為人像識別、面部識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，是圖像識別的一個研究方向。人臉識別技術主要利用攝像機或攝像頭等成像設備采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行識別。人臉識別任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接1．人臉識別的特點人臉與人體的其他生物特征（如指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復制性為身份鑒別提供了必要的前提。與其他類型的生物識別技術相比較，人臉識別還具有如下特點：人臉采集設備幾乎可以在用戶無意識的狀態(tài)下獲取人臉圖像，即用戶不需要專門配合人臉采集設備，這樣的采集方式對用戶而言沒有強制性的要求。非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸，設備就能獲取人臉圖像。132在實際應用場景中，人臉識別設備可以同時對多個人臉進行分揀、判斷和識別。并發(fā)性：非強制性：任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接2．人臉識別的過程人臉識別的過程主要包含4個部分，即人臉圖像采集與檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取和人臉圖像匹配與識別，如圖所示。人臉識別的過程任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接三、文字識別文字識別是利用計算機自動識別字符的技術，其目的是讓計算機和人一樣能夠識字。其中，最為常見的有光學字符識別（opticalcharacter

recognition，OCR），它是通過掃描、拍攝等輸入方式將各種票據(jù)、報刊、書籍、文稿及其他印刷品的文字轉化為圖像信息，再利用文字識別技術將圖像信息轉化為可以使用的文本的計算機輸入技術。OCR文字識別任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接OCR的發(fā)展為無紙化、智能化辦公提供了技術支持，其實現(xiàn)的基本流程可歸納為8步，即圖像輸入、圖像預處理、版面分析、字符切割、字符特征提取、字符識別、版面恢復和后處理校正，如圖所示。OCR的基本流程任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接四、語音識別語音識別（speech

recognition）是機器通過識別和理解將語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹募夹g。它是實現(xiàn)語音自動控制的基礎，是利用計算機自動對語音信號的音素、音節(jié)或詞進行識別的技術總稱。語音識別所涉及的領域包括信號處理、模式識別、概率論和信息論、發(fā)聲機理和聽覺機理、人工智能等。語音識別任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接1．語音識別的分類語音識別起源于20世紀50年代的“口授打字機”夢想，即機器可以把普通的讀音轉換成書寫的文字。近20年來，語音識別取得了顯著進步，開始從實驗室研究走向市場應用。從不同的角度出發(fā)，可以將語音識別分為不同的類別，具體如圖所示。語音識別的分類任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能提

示小詞匯量是指50個詞以下，中詞匯量是指50～500個詞，大詞匯量是指500個詞以上，超大詞匯量是指幾千至幾萬個詞。認人識別是指只對特定的發(fā)音人識別，不認人識別是指不分發(fā)音人是誰都能識別。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接2．語音識別的過程語音識別的過程一般包含特征提取、聲學模型、語言模型、語音解碼和搜索算法4大部分，如圖所示。語音識別的過程任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能聲紋識別知識鏈接五、聲紋識別聲紋識別（voiceprint

recognition，VPR）和語音識別的概念相近，但是它們的用途卻大不相同。人們研發(fā)語音識別的目的是為了提高人們的工作效率和生活質量，而研發(fā)聲紋識別則是為了給人們高效率、高品質的智能化生活提供安全保障。聲紋識別也稱為說話人識別，相較于語音識別，它不僅可以捕捉語音內容，還可以根據(jù)說話人的生理特征、聲波特點等參數(shù)，自動識別說話人的身份信息。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能提

示聲紋識別是一種生物識別技術。除此之外，常見的生物識別技術還有人臉識別、指紋識別、手掌幾何學識別、虹膜識別、視網(wǎng)膜識別和簽名識別等。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接1．聲紋識別的分類隨著計算機技術的成熟，聲紋識別也得到了迅速的發(fā)展。從不同的角度出發(fā)，聲紋識別可劃分為不同的類別。聲紋辨認1根據(jù)實際的應用范疇，可將聲紋識別分為兩類，即聲紋辨認和聲紋確認。它們的識別目標略有不同，聲紋辨認是指判定待測試語音屬于目標說話人模型集合中的哪一個人，是一對多的選擇問題，如圖所示。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接1．聲紋識別的分類聲紋確認是確定待測試語音是否屬于所聲明的目標說話人，是一對一的判決問題，如圖所示。聲紋確認任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能提

示不同的任務和應用會使用不同的聲紋識別技術。例如，警察在縮小刑偵范圍時，需要聲紋辨認技術；而銀行交易時，則需要聲紋確認技術。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接2根據(jù)待識別語音的文本內容，可將聲紋識別分為3類，即文本無關、文本相關和文本限定。文本相關是指聲紋識別系統(tǒng)要求用戶必須按照事先指定的內容進行發(fā)音，

系統(tǒng)可以精確地建立每個人的聲紋模型。文本無關是指聲紋識別系統(tǒng)對于語音文本的內容沒有任何要求，說話人的說話內容比較自由隨意。231文本限定綜合了前兩者的優(yōu)點，它是指識別的時候，從限定的文本庫中隨機提取若干詞匯組合后提示用戶進行下一步操作。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能提

示對比文本無關和文本相關這兩類聲紋識別：文本相關的聲紋識別的語音內容匹配性優(yōu)于文本無關的聲紋識別。所以，一般來說其系統(tǒng)的性能也會相對較好，但需要用戶配合，并且識別文本容易被竊取。文本無關的聲紋識別，使用較為靈活方便，用戶是無感的。因此，它具有更好的推廣性和適應性，適合海量后臺監(jiān)控場景。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接2．聲紋識別的過程聲紋識別的過程主要包含了聲紋模型訓練和測試語音識別兩個階段，如圖所示。聲紋識別的過程任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能自然語言處理自然語言是指人們生活中使用的語言，如漢語、英語、德語等。自然語言處理（natural

language

processing，NLP）主要是研究用電子計算機模擬人的語言交際過程，使計算機能理解和運用人們生活中使用的自然語言，并實現(xiàn)人機之間的自然語言通信，從而進一步實現(xiàn)計算機代替人進行部分腦力勞動的目標。知識鏈接六、自然語言處理1．自然語言處理的基本概念任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接2．自然語言處理的基本框架自然語言處理不是一個獨立的技術，它受到大數(shù)據(jù)、云計算、機器學習等多方面理論的支撐，其基本框架，如圖所示。自然語言處理的基本框架任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接3．自然語言處理的過程劃分自然語言是由字成詞，由詞成句，由句成段的一個層次化過程。因此，完整的自然語言處理也是一個層次化的過程。許多現(xiàn)代語言學家將這個過程劃分為5個層次，如圖所示。自然語言處理的過程任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接4．自然語言處理的基本流程雖然自然語言處理可應用于多個不同的領域，但其基本流程大致相同。其中，基于語料庫的自然語言處理的基本流程可用圖表示。自然語言處理的基本流程任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識圖譜（knowledge

graph）的概念是由谷歌公司于2012年正式提出的，當時旨在實現(xiàn)更智能的搜索引擎，但隨著智能信息服務的不斷發(fā)展，知識圖譜已廣泛應用于智能搜索、智能問答、個性化推薦、大數(shù)據(jù)風控等多個領域。知識鏈接七、知識圖譜1．自然語言處理的基本概念知識圖譜任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接從本質上理解，知識圖譜是一張結構化的語義網(wǎng)絡圖，用于迅速描述真實世界中存在的各種實體（或概念）及其相互關系。它通過對錯綜復雜的數(shù)據(jù)進行有效的加工、處理和整合，將這些數(shù)據(jù)中隱藏的實體（或概念）間的關系轉化為簡單、清晰的三元組（“實體—關系—實體

”），最后通過聚合形成一張巨大的語義網(wǎng)絡圖（見圖），從而實現(xiàn)知識的快速響應和推理。知識圖譜任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能知識鏈接知識圖譜的體系架構是指其構建模式的結構，它主要包含知識抽取、知識表示、知識融合、知識推理4個階段，如圖所示。知識圖譜的體系架構任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能任務實施AR試妝通過人臉識別技術，準確識別用戶的唇部、臉部、眉眼等特征，利用人臉特征與口紅、腮紅、眉筆顏色相結合，讓用戶只需滑動選擇不同色號，即可看到試妝效果。采用AR試妝的功能，能夠大大提升用戶購物的趣味性，輔助用戶決策，提升用戶購買體驗。本任務帶領大家以京東“AR試試”功能為例，體驗人臉識別技術的實際應用。任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能用戶頁面1在手機上下載并安裝京東App。打開該App，進入首頁后點擊右下角的“我的”選項，切換到用戶頁面，如圖所示。任務實施任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能任務實施2鈕點擊右上角的“設置”按

進入賬戶設置頁面，如圖1所示。在賬戶設置列表中點擊“功能實驗室”選項，打開功能實驗室頁面，顯示所有新功能，如圖2所示。圖1 賬戶設置頁面圖2 功能實驗室頁面任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能AR試妝效果3點擊“AR試試”功能，進入功能主頁，用戶可根據(jù)需要選擇不同類別的產(chǎn)品進行AR試妝，如圖所示。任務實施任務二

初探人工智能的常用技術項目九人工智能生活中使用人臉識別技術的產(chǎn)品有哪些？你知道哪些文字識別軟件？你還知道哪些人工智能技術？課堂討論任務三了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢初探人工智能的常用技術了解人工智能的經(jīng)典算法認識人工智能的行業(yè)應用項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法1計算智能是什么計算智能（computationalintelligence，CI）是人們受自然規(guī)律和生物智能機制的啟迪，根據(jù)其原理模仿設計的一組算法，用于解決復雜的現(xiàn)實世界問題。知識鏈接一、計算智能概述項目九人工智能目前，計算智能還沒有統(tǒng)一的定義，下面列舉部分學者對計算智能的不同描述。任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接（2）計算智能是依靠生產(chǎn)者提供的數(shù)值數(shù)據(jù)進行加工處理，而不是依賴于知識。（1）計算智能主要是借鑒仿生學的思想，基于人們對生物體智能機制和自然規(guī)律的認識，采用數(shù)值計算的方法去模擬和實現(xiàn)人類智能、生物智能和自然規(guī)律。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接計算智能是一種智力方式的低層認知，只處理數(shù)值數(shù)據(jù)，而人工智能是一種智力方式的中級認知，可以處理符號形式的知識。如果一個系統(tǒng)僅處理底層的數(shù)值數(shù)據(jù)，含有的模式識別部分，沒有使用人工智能意義上的知識，且具有計算適應性、計算容錯性、接近人的計算速度和近乎人的誤差率這4個特性，則該系統(tǒng)是智能計算系統(tǒng)。計算智能是一種以模型（包括數(shù)字模型和計算模型）為基礎，以分布和并行計算為特征的自然智能模擬方法。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接2計算智能的分類計算智能的研究與發(fā)展反映了當代科學技術多學科交叉融合發(fā)展的重要趨勢。根據(jù)算法設計依據(jù)的原理不同，可將計算智能分為進化計算、群體智

能、神經(jīng)計算、模糊計算、免疫計算

和人工生命等，它們的簡介如表所示。類別簡介進化計算指受生物界的自然遺傳規(guī)律和進化機制的啟發(fā)而設計的算法，常見的進化計算有遺傳算法、遺傳規(guī)劃等群體智能指受動物群體的智能行為啟發(fā)而設計的算法，常見的群體智能有蟻群算法、粒子群算法、蜂群算法等神經(jīng)計算用于研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模和信息處理。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡是指由大量的處理單元（神經(jīng)元）互相連接而形成的復雜網(wǎng)絡結構，是對人腦組織結構和運行機制的某種抽象、簡化和模擬。常用的網(wǎng)絡有前向網(wǎng)絡、反饋網(wǎng)絡等模糊計算以模糊集理論為基礎，模擬人腦非精確、非線性的信息處理能力，通常將模糊推理、模糊邏輯、模糊系統(tǒng)等統(tǒng)稱為模糊計算免疫計算將免疫學中的免疫機理和模型廣泛引入到計算機智能、網(wǎng)絡科學、

計算機控制與安全等研究和工程中，常見的免疫算法有克隆選擇算法、免疫遺傳算法等人工生命通過人工模擬生命系統(tǒng)，建造具有自然生命現(xiàn)象和特征的人造系統(tǒng)。目前，比較成功的研究和應用有人工腦、細胞自動機、人工核苷酸等計算智能分類項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法1進化計算是什么生物群體的生存過程普遍遵循達爾文的進化準則，即物競天擇、適者生存。生物通過個體間的婚配、交叉、變異和競爭來適應大自然的環(huán)境，如圖所示。進化計算是一個“算法簇”，包括遺傳算法、遺傳規(guī)劃、進化策略和進化規(guī)劃等。其中，遺傳算法是最初形成的一種最具影響力的模擬生物進化的優(yōu)化算法。知識鏈接二、進化計算生物進化過程項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接2遺傳算法的基本術語遺傳算法（genetic

algorithm，GA）是模仿生物遺傳學和自然選擇機理而設計的計算模型，是人工構造的一種搜索最優(yōu)解的方法。它常用于處理傳統(tǒng)方法難以解決的復雜和非線性優(yōu)化問題。遺傳算法涉及的基本術語如表所示?；拘g語術語問題的解空間說明遺傳算法主要用于尋找問題的最優(yōu)解或次優(yōu)解，通常問題的最優(yōu)解或次優(yōu)解是包含在一個龐大的有限可能的解集合中，將該解集合稱為問題的解空間用遺傳算法求解問題時，從初始給定的多個解開始搜索，該初始給定的多個解的集合稱為一個種群，種群是問題解空間的一個子集種群中的每個元素稱為個體。個體是一個數(shù)據(jù)結構，用來描述基本的遺傳結構對個體進行編碼后所得到的編碼串稱為染色體種群個體染色體基因染色體中的每一位編碼稱為基因基因組染色體上由若干個基因構成的一個有效信息段稱為基因組用來對種群中個體的環(huán)境適應性進行度量的函數(shù)稱為適應度函數(shù)，其函數(shù)值是遺傳算法實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰的主要依據(jù)。在優(yōu)化問題中，適應度函數(shù)是一個估計函數(shù)作用于種群并產(chǎn)生新的種群的操作稱為遺傳操作，標準的遺傳操作包括3種基本形式，即選擇、交叉和變異適應度函數(shù)遺傳操作項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接3遺傳算法的基本思想遺傳算法的基本思想是從初始種群出發(fā)，采用優(yōu)勝劣汰、適者生存的自然法則選擇適應度高的個體，并通過交叉、變異來產(chǎn)生新一代種群，新的種群既繼承了上一代的基因，又優(yōu)于上一代。如此迭代進化，群體中個體的適應度不斷提高，直到滿足目標條件為止。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接4遺傳算法的基本流程遺傳算法的基本流程可用圖描述，其中主

要包含了5個基本要素，即參數(shù)編碼、種群設定、適應度函數(shù)、遺傳操作（選擇、交叉和變異）和控制參數(shù)。遺傳算法的基本流程項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接5遺傳算法的主要特點遺傳算法是一種基于空間搜索的算法，它通過選擇、交叉、變異等操作模擬生物進化過程尋找所求問題的答案，可見，遺傳算法的求解過程是優(yōu)化的過程。遺傳算法的特點有以下幾點。（2）遺傳算法同時處理群體中的多個個體，即對搜索空間中的多個解進行評估，減少了陷入局部最優(yōu)解的風險，同時算法本身易于實現(xiàn)并行化。（1）遺傳算法從多個問題解開始搜索，而不是從單個解開始。這是遺傳算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的極大區(qū)別。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接（4）遺傳算法是采用概率的變遷規(guī)則來指導它的搜索方向，而不是采用確定性規(guī)則。（3）遺傳算法基本上不用搜索空間的知識或其他輔助信息，而僅用適應度來評估個體，并在此基礎上進行遺傳操作。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法提

示在實際應用中，遺傳算法找到的解不一定就是最優(yōu)解，但是可采用一定的方法將解的誤差控制在一定的范圍內，

得到次優(yōu)解。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法1什么是群體智能群體智能是一種受自然界生物群體的智能現(xiàn)象啟發(fā)而提出的智能優(yōu)化方法，是計算智能領域的關鍵技術之一。例如，通過觀察螞蟻尋找路徑的行為提出蟻群算法，通過觀察蜜蜂繁殖、采蜜等行為提出蜂群算法，通過觀察鳥群的捕食行為提出粒子群算法，等等。常見的群體智能算法還有很多，如圖所示。知識鏈接三、群體智能群體智能項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接2蟻群算法的基本原理蟻群算法是通過模擬自然界螞蟻尋找路徑的方式而提出的一種算法，它是群體智能研究領域的一種主要算法。下面通過模擬自然蟻群的尋路過程來解釋蟻群算法的基本原理。蟻群算法的基本原理項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接1）自然螞蟻尋路過程在螞蟻尋找食物時，它們總能找到一條從食物到巢穴的最優(yōu)路徑。現(xiàn)有兩只螞蟻在A處遇到了從未走過的路口，且通往食物D的路徑有兩條，即ABD和ACD，螞蟻隨機

挑選一條前行。假設兩只螞蟻分別選擇了不同的兩條路徑，每分鐘爬0.5米且留下一個信息素，路徑ABD和ACD的距離分別是4米和8米。（1）經(jīng)過8分鐘后，螞蟻的運動情況及路徑上信息素的分布如圖所示。8分鐘時路徑信息素分布項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接16分鐘時路徑信息素分布（2）經(jīng)過16分鐘后，螞蟻的運動情況及路徑上信息素的分布如圖所示。選擇路徑ABD的螞蟻到達終點D后獲得食物并返回到起點A，在路徑ABD上共留下16個信息素；選擇路徑ACD的螞蟻剛好到達終點D后取得食物，并在路徑ACD上也留下16個信息素。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接按照信息素的指導，再經(jīng)過16分鐘后，兩條路徑上每一處信息素分別累計為6和2，其比值為3∶1。按照信息素的指導，出現(xiàn)的第4只螞蟻還是選擇路徑ABD，則該路徑上增加至3只螞蟻，而路徑ACD上仍然為1只螞蟻。再

經(jīng)過16分鐘后，兩條路徑上每一處信息素分別累計為12和3，其比值為4∶1。綜上所述，根據(jù)信息素的指導，更多的螞蟻不斷地選擇路徑

ABD，越來越少的螞蟻選擇路徑ACD，且隨著時間的推移，路徑

ABD上信息素濃度越來越高，而路徑ACD上信息素濃度將會降低，直至完全消除。因此，最終所有的螞蟻都會選擇路徑ABD，放棄路徑ACD。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接2）基本原理蟻群算法的基本原理就是通過模擬自然蟻群的尋路過程實現(xiàn)的，其具體描述如下：螞蟻在路徑上釋放信息素。當螞蟻遇到還沒有走過的路口時，就隨機挑選一條路前行，同時，釋放與路徑長度有關的信息素。信息素濃度與路徑長度成反比。后來的螞蟻再次遇到該路口時，就更大概率地選擇信息素濃度較高的路徑。最優(yōu)路徑上的信息素濃度越來越高。最終蟻群找到最優(yōu)路徑。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法知識鏈接3蟻群算法的主要特點蟻群算法是一種自組織的算法。蟻群算法是一種基于多主體的智能算法，不是單個螞蟻搜索，而是多個螞蟻同時搜索，具有分布式的協(xié)同優(yōu)化機制。蟻群算法本質上是一種并行的算法。每只螞蟻搜索的過程彼此獨立，僅通過信息素進行通信。1234蟻群算法具有較強的魯棒性。蟻群算法對初始路線要求不高，而且在搜索過程中不需要進行人工的調整。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法任務實施遺傳算法是解決搜索問題的一種通用算法，它不僅在函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、車間調度等傳統(tǒng)領域有著較好的應用，還在人工智能和大數(shù)據(jù)計算等領域得到了廣泛應用。蟻群算法也從單純地求解組合優(yōu)化問題拓展到了網(wǎng)絡路由、線路規(guī)劃、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘、圖的著色問題等多個應用領域。本任務帶領大家了解人工智能的經(jīng)典算法——遺傳算法和蟻群算法的應用。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法任務實施1查閱相關資料，了解遺傳算法的應用領域，可參考表列舉的遺傳算法的應用領域舉例。應用領域簡介機器人技術機器人技術用于創(chuàng)造具有特定用途的機器人，且不同用途的機器人設計也不同。通過遺傳算法進行編程，可以針對機器人的特定用途，搜索出一系列的機器人設計方案和組件，并為計算機計算模擬出多種可能操作。隨著遺傳算法的改進，未來人們將看到更多具有特定功能的機器人，如掃地機器人、看家機器人、管理機器人等線路規(guī)劃航空路線規(guī)劃、旅行路線規(guī)劃、最短路線規(guī)劃，以及如何避免交通阻塞等都是人們經(jīng)常面臨的問題。遺傳算法可以通過程序在后臺對所有問題進行建模，并將最佳線路規(guī)劃反饋給人們電腦游戲使用遺傳算法進行游戲編程，程序可以吸收人類決策，促使游戲智能化，提高人類體驗感汽車設計使用遺傳算法可以為賽車和常規(guī)運輸工具（包括航空）設計復合材料和符合空氣

動力學的形狀，可以搭配出最佳材料和最佳工程技術的組合，可以為車輛提供更快、更輕、更省油和更安全的保證。使用遺傳算法進行計算機建模，可以隨意返回多種

設計方案供設計師挑選，可以提高汽車設計效率工程設計遺傳算法可以充分利用各種材料的特點來優(yōu)化建筑物、工廠、機器等架構，如優(yōu)化機器人抓臂、衛(wèi)星吊桿、建筑桁架、飛輪及渦輪機等加密解密在安全方面，遺傳算法既可用于加密敏感數(shù)據(jù)，也可用于解密這些數(shù)據(jù)投資策略現(xiàn)在人們越來越依賴于人工智能來進行投資，利用遺傳算法輔助的投資策略模型，是指導或者說影響人們財富匯聚的重要因素遺傳算法的應用領域舉例項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法任務實施2查閱相關資料，了解蟻群算法的應用領域，可參考表列舉的蟻群算法的應用領域舉例。蟻群算法的應用領域舉例應用領域簡介網(wǎng)絡路由優(yōu)化蟻群算法可解決受限路由問題，并優(yōu)化網(wǎng)絡路由線路規(guī)劃蟻群算法受群體智能啟發(fā)對所有問題進行建模，并及時反饋最佳的線路規(guī)劃方案圖像處理蟻群算法應用于圖像分割、邊緣檢測、圖像分類、圖像匹配、圖像識別等多種處理方法中數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘中主要包括分類和聚類兩個任務，蟻群算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應用有助于獲得更好的數(shù)據(jù)分類或聚類算法圖的著色問題圖的著色問題是一個經(jīng)典的優(yōu)化問題。用蟻群算法求解圖的著色問題可保證程序運行的高效率和高收斂性，并有效地避免求解過程中陷入局部最優(yōu)陷阱3查閱相關資料，了解人工智能的其他算法，并參考表9-5和表9-6列出其他算法的應用領域舉例。項目九人工智能任務三

了解人工智能的經(jīng)典算法課堂討論生活中使用遺傳算法和蟻群算法的產(chǎn)品有哪些？你還知道哪些人工智能算法？了解人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢初探人工智能的常用技術了解人工智能的經(jīng)典算法認識人工智能的行業(yè)應用任務四項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接一、智慧安防1．智慧安防概述智慧安防是指基于泛在監(jiān)控、泛在網(wǎng)絡和泛在計算機技術，實現(xiàn)全域監(jiān)控、智能預警、安全防范和高效應急救援等功能的一體化綜合實時智慧安防體系。項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接1智慧安防的特點智慧安防可以通過智能分析技術實時監(jiān)測安全隱患，并在發(fā)現(xiàn)隱患時及時自主報警，實現(xiàn)智能預防功能。多方面的監(jiān)控，同時還可以進行智能信息共享和調度。231智慧安防為社會的安寧提供了保障，同時為世界科學技術的前進和發(fā)展保駕護航。它的主要特點可概括為以下3點：智慧安防能夠實現(xiàn)多區(qū)域、多維度和發(fā)生安全隱患時，智慧安防能夠通過對醫(yī)療、消防和警力等多方資源的智能調度，進行高效地應急救援行動。項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接2智慧安防的發(fā)展歷程從1959年至今，安防系統(tǒng)發(fā)生了翻天覆地的變化，除了聲音監(jiān)聽、圖像監(jiān)測、紅外報警、門禁識別外，各個系統(tǒng)聯(lián)動的安防設備也已經(jīng)覆蓋到了多個常見場所。對國內安防行業(yè)來說，1979年才是中國安防一個公認的起點。其發(fā)展歷程可用圖描述。智慧安防的發(fā)展歷程項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用課外拓展1959年，故宮發(fā)生了新中國成立后的第一起盜寶案，由于當時安防意識不強，皇帝訂婚用的金冊、玉冊、玉雕花把金鞘匕首及金釵、佩刀等文物失竊。從那之后，故宮開始高度重視安防，于是采用了最原始最簡單的晶體管監(jiān)聽報警設備。這也是全國第一個作為民用產(chǎn)品來使用的安防設備。正是這個安防設備，在1962年故宮發(fā)生的一起盜寶事件中發(fā)揮了重要作用。當時，盜賊企圖盜走珍妃印、48斤黃金等貴重物品，可是盜賊萬萬沒有料到，防盜監(jiān)聽報警器很清楚地將盜竊過程中撬展柜的聲音傳入了值班室，值班人員察覺到這一情況，并當場抓獲了盜賊。項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接2．智慧安防的應用場景人們日常生活中，走過的大街小巷都安裝著各種攝像頭（見圖），這些監(jiān)控設備為維護社會治安、打擊違法犯罪行為、降低安全隱患等做出了巨大的貢獻。安裝攝像頭的場景項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接1警用智慧安防警用智慧安防是指利用計算機硬件設備的強大計算能力及軟件系統(tǒng)的智能分析能力，從海量的城市級信息中，實時分析嫌疑人的信息，并給出最可靠的線索建議，為偵破案件提供有效性的方案，節(jié)約破案時間，如AR智能警用眼鏡（見圖1）、南昌公安智慧指揮平臺（見圖2）等。圖1

AR智能警用眼鏡圖2南昌公安智慧指揮平臺項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用旗幟引領公安部在《公安科技創(chuàng)新“十三五”專項規(guī)劃》中提出了警用技術與裝備智能化、數(shù)據(jù)化、網(wǎng)絡化、集成化、移動化的要求，并強調研發(fā)智能單警裝備，提升復雜情境下單警綜合實戰(zhàn)能力。由此可見，政府部門高度重視科技的發(fā)展，并緊跟時代的步伐，改革創(chuàng)新，將前沿技術賦能警務工作。項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接2民用智慧安防民用智慧安防是指利用生物識別、圖像識別和視頻監(jiān)控等技術設計具有高智能化、高便攜性，同時還應用于生活中多個場景的系統(tǒng)和設備。目前，常見的安防設備有用于人員出入管理的人臉識別門禁（見圖1）；用于車輛管理的車牌識別（見圖2）；用于治安管理的視頻監(jiān)控（見圖3）；用于房屋安全防范的可視門鈴（見圖4）等。圖1視頻監(jiān)控設備圖2可視門鈴圖1人臉識別門禁圖2車牌識別項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接3金融智慧安防金融智慧安防是以維護金融機構公共安全為目的，借助安全防范技術，有效保障金融機構人員人身和財產(chǎn)安全，保證正常的工作秩序，為金融機構建立具有防盜竊、防入侵、防搶劫、防破壞等多種功能的安全防范系統(tǒng)。金融智慧安防主要包括技術防范系統(tǒng)和實體防護設施。技術防范系統(tǒng)主要通過攝像頭實現(xiàn)監(jiān)控（見圖）。金融安防系統(tǒng)項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接二、智慧醫(yī)療1．智慧醫(yī)療概述智慧醫(yī)療是指在診斷、治療、康復、支付、衛(wèi)生管理等多個環(huán)節(jié)，利用計算機、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術，建設醫(yī)療信息完整、跨服務部門且以病人為中心的醫(yī)療信息管理和服務體系，實現(xiàn)醫(yī)療信息互聯(lián)、共享協(xié)作、臨床創(chuàng)新、輔助診斷等多種功能，以提高

治療效率、減少醫(yī)療消耗、提升醫(yī)療服務。項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接1智慧醫(yī)療的優(yōu)勢智慧醫(yī)療可以將數(shù)據(jù)集中存放管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的廣泛共享和深度利用，有助于緩解關鍵病例和疑難雜癥帶來的困擾。智慧醫(yī)療可以利用多種傳感設備和醫(yī)療儀器，自動或自助地采集人體生命的各類特征數(shù)據(jù)，這不僅減輕了醫(yī)護人員的負擔，還能夠獲取更豐富的數(shù)據(jù)。231智慧醫(yī)療可通過無線網(wǎng)絡將采集的數(shù)據(jù)自動傳輸至醫(yī)院的數(shù)據(jù)中心。相較于傳統(tǒng)的醫(yī)療服務模式，智慧醫(yī)療具備多個優(yōu)勢。項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接智慧醫(yī)療的整體結構2智慧醫(yī)療的整體結構主要由8部分組成，分別為基礎層、數(shù)據(jù)庫層、云層、管理服務層、服務層、安全保障體系、標準規(guī)范體系和管理保障體系，如圖所示。智慧醫(yī)療的整體結構項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用提

示HIS代表醫(yī)院信息系統(tǒng)，LIS代表實驗室信息管理系統(tǒng)，PACS代表醫(yī)學影像的存儲和傳輸系統(tǒng)。項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接2．智慧醫(yī)療的應用場景隨著智能技術的不斷提升和應用系統(tǒng)的逐漸完善，智慧醫(yī)療在提高醫(yī)療效率、服務等方向都有著重要的作用。下面列舉幾個應用場景。1針對使用群體的不同，可將醫(yī)院管理系統(tǒng)劃分為面向公眾的模塊和面向內部員工的模塊。面向公眾的模塊中提供了就醫(yī)導航、診療中心、患者服務、醫(yī)院新聞、健康科普等多種服務，如圖所示。醫(yī)院管理系統(tǒng)面向公眾的醫(yī)院管理系統(tǒng)項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接面向內部員工的模塊需要登錄才可以使用（見圖），它包含病理結構化、分級診療、診斷相關分類智能系統(tǒng)和支持醫(yī)院決策的專家系統(tǒng)等模塊，以此完成管理醫(yī)院內部、醫(yī)院之間等的各項工作。面向員工的醫(yī)院管理系統(tǒng)項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接醫(yī)學影像2醫(yī)學影像（見圖）是指基于圖像數(shù)據(jù)集，采用計算機視覺、人工智能等技術識別并標注病灶，輔助醫(yī)生診斷病情，以增強診斷的準確性。醫(yī)學影像項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接輔助醫(yī)療2輔助醫(yī)療主要包括兩類，即醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療和醫(yī)療機器人。其中，醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療是在大數(shù)據(jù)的支撐下，利用數(shù)據(jù)分析技術輔助醫(yī)生診斷和治療患者；醫(yī)療機器人主要是指針對診斷與治療環(huán)節(jié)的機器人，包括手術機器人（見圖1）、康復機器人（見圖2）等。圖1手術機器人圖2康復機器人項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接三、智慧教育1．智慧教育概述智慧教育是以數(shù)字化信息和網(wǎng)絡為基礎，利用計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術，對教學、科研、管理、技術

服務、生活服務等校園信息進行收集、處理、整合、存儲、傳輸和應用，以充分優(yōu)化和利用數(shù)字資源。項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接2．智慧教育的應用場景智慧教育的應用體現(xiàn)了人工智能在教育行業(yè)的價值，開創(chuàng)了教育的新型模式。智慧教育結合教育行業(yè)的特性，運用關鍵技術和智慧教育平臺，實現(xiàn)了人工智能與教育的深度融合，促進了教育信息化的變革。下面列舉幾個應用場景。項目九人工智能任務四

認識人工智能的行業(yè)應用知識鏈接精準教學1精準教學是從輔助教師教學的角度出發(fā)，涵蓋了備課、授課、作業(yè)、輔導、教研等多個教學流程，實現(xiàn)了對學生學情的精準分析、教學資源的精準推送、課堂互動的即時反饋數(shù)據(jù)留存、智能輔導與答疑、課堂的錄制與