人工智能AI知識兒童科普

人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。AI兒童人工智能知識科普小課堂主講人：XXX時(shí)間：2024ArtificialIntelligence“智能+”未來人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展人工智能的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法目錄01030204contents第一部分兒童人工智能知識科普小課堂“智能+”未來思考:在這些未來的生活場景中，人工智能的應(yīng)用有哪些?“智能”+未來什么是智能?幫你算數(shù)學(xué)?幫你洗衣服?幫你...人工智能學(xué)家or數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、科學(xué)家跟我們想的是一樣的嗎?知識的表達(dá)與推理>智慧>是一種計(jì)算過程?家庭城市汽車……人工智能腦科學(xué)認(rèn)知科學(xué)心理學(xué)語言學(xué)邏輯學(xué)哲學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能（Artificialintelligence，AI），它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。通俗的說法：人工的方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)的智能何為人工智能？第二部分兒童人工智能知識科普小課堂人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展1950年，艾倫·圖靈(AlanTuring)在他的論文中提出了著名的“圖靈測試(TuringTest)被廣泛認(rèn)為是測試機(jī)器智能的重要標(biāo)準(zhǔn)一位人類測試員會通過文字與密室里的一臺機(jī)器和一個(gè)人對話。如果測試員無法分辨與之對話的兩個(gè)實(shí)體誰是人誰是機(jī)器，參與對話的機(jī)器就被認(rèn)為通過圖靈測試。1.人工智能的橫空出世圖靈測試大A大B大?大C大圖靈測試研究生馬文·閔斯基(MarvinMinsky)建立了世界上第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)路機(jī)器SNARC(StochasticNeuralAnalogReinforcementCalculator).人們第一次模擬了神經(jīng)信號的傳遞，為人工智能奠定了深遠(yuǎn)的基礎(chǔ)19艾倫·紐厄爾(AlanNewell)、赫伯特·西蒙(HerbertSimon)和克里夫·肖(CliffShaw)建立了“邏輯理論家”計(jì)算機(jī)程序來模擬人類解決問題的技能此項(xiàng)工作開創(chuàng)了一種日后被廣泛應(yīng)用的方法:搜索推理(reasoning)1951年1955年閔斯基、約翰·麥卡錫(JohnMcCarthy)、克勞的·香農(nóng)(ClaudeShannon)和納撒尼爾·羅切斯特(NathanRochester)在美國達(dá)特茅斯學(xué)院組織了一次會議，此會議宣告了“人工智能”作為一門新學(xué)科的誕生1956年美國高等研究計(jì)劃局投入兩百萬美元給麻省理工學(xué)院，培養(yǎng)了早期的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能人才。約瑟夫·維森鮑姆(JosephWeizenbaum)教授建立了世界上第一個(gè)自然語言對話程序ELIZA，可以通過簡單的模式匹配和對話規(guī)則與人聊天人工智能還是難以滿足社會對這個(gè)領(lǐng)域不切實(shí)際的期待，因此進(jìn)入了第一個(gè)冬天2.人工智能的第一次浪潮(1956-1974)1963年1964-1966年70年代中期由于專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新進(jìn)展，人工智能浪潮再度興起。卡耐基梅隆大學(xué)為迪吉多公司開發(fā)了一套名為XCON的專家系統(tǒng)，這套系統(tǒng)當(dāng)時(shí)每年可為迪吉多公司節(jié)省4000萬美元。XCON的巨大價(jià)值激發(fā)了工業(yè)界對人工智能尤其專家系統(tǒng)的熱情。3.人工智能的第二浪潮(1980-1987)80年代1980年約翰·霍普菲爾德提出了一種新型的網(wǎng)絡(luò)形式，即霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中引入了相關(guān)存儲(associativememory)的機(jī)制。《通過誤差反向傳播學(xué)習(xí)表示》論文的發(fā)表，使反向傳播算法被廣泛用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練由于專家系統(tǒng)開發(fā)與維護(hù)的成本高昂，而商業(yè)價(jià)值有限，人工智能的發(fā)展再度步入冬天。1982年1986年80年代后期4.人工智能的第二浪潮(2011-現(xiàn)在)在數(shù)學(xué)的驅(qū)動下，一大批新的數(shù)學(xué)模型和算法被發(fā)展起來，逐步被應(yīng)用于解決實(shí)際問題，讓科學(xué)家看到了人工智能再度興起的曙光。21世紀(jì)，人類邁入了“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，此時(shí)電腦芯片的計(jì)算能力高速增長，人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的學(xué)者開始引入不同學(xué)科的數(shù)學(xué)工具，為人工智能打造更堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2012年全球的圖像識別算法競賽ILSVRC(或稱ImageNet挑戰(zhàn)賽)中，多倫多大學(xué)開發(fā)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet取得了冠軍，且大幅超越傳統(tǒng)算法的亞軍引起了人工智能學(xué)界的震動。2016年谷歌通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的阿爾法狗(AlphaGo)程序戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石從此，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)被推廣到多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。西洋棋機(jī)器ANI弱人工智能：擅長于單個(gè)方面的人工智能。AGI強(qiáng)人工智能：人類級別的人工智能，在各方面都能和人類比肩的人工智能。ASI超人工智能：在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦都聰明很多的人工智能。AI誕生，人工智能的第一次浪潮：聚焦人工智能的理論研究1956年工智能的第二次浪潮：人工智能變化趨勢浮現(xiàn)1980人工智能的第三次浪潮：將人工智能的初步應(yīng)用、強(qiáng)人工智能的探索2019預(yù)計(jì)~2040年，出現(xiàn)強(qiáng)人工智能、超人工智能的出現(xiàn)~20405.人工智能的發(fā)展歷程發(fā)展階段第三部分兒童人工智能知識科普小課堂人工智能的應(yīng)用人工智能的定義人工智能是通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)知能力的技術(shù)人工智能的核心能力:根據(jù)給定的輸入作出判斷或預(yù)測人臉識別:根據(jù)輸入的照片，判斷照片的人是誰語音識別:根據(jù)人說話的音頻信號，判斷說話內(nèi)容醫(yī)療診斷:根據(jù)輸入的醫(yī)療影像，判斷疾病的成因和性質(zhì)電子商務(wù):根據(jù)用戶的購買記錄，預(yù)測他對什么商品感興趣，而作出相應(yīng)推薦。金融應(yīng)用:根據(jù)一支股票過去的價(jià)格和交易信息判斷它未來的價(jià)格走勢時(shí)從視頻中檢測出人和車輛自動找到視頻中異常的行為，并及時(shí)發(fā)出帶有具體地點(diǎn)方位信息的警報(bào)自動判斷人群的密度和人流的方向，提前發(fā)現(xiàn)過密人群帶來的潛在危險(xiǎn)幫助工作人員引導(dǎo)和管理人流。智能視頻分析技術(shù)可以代替民警做很多事情安防000000對醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行自動分析技術(shù)的研究和應(yīng)用，可以為醫(yī)生診斷提供參考信息，有效的減少誤診和漏診。有些新技術(shù)還能通過多張醫(yī)療影像建出人體器官的三維模型確保醫(yī)生手術(shù)更加精準(zhǔn)。為解決“看病難”的問題提供了新的思路醫(yī)療12隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展，我們和商家的交流變得越來越多元，為了因應(yīng)這種挑戰(zhàn)，很多企業(yè)開始引入人工智能技術(shù)打造智能客服系統(tǒng)智能客服可以像人一樣和客戶交流溝通，進(jìn)行準(zhǔn)確得體且個(gè)性化的回應(yīng)提升客戶的體驗(yàn)對企業(yè)來說，這樣的系統(tǒng)不僅能夠提高回應(yīng)客戶的效率，還能自動的對客戶的需求和問題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，為之后的決策提供數(shù)據(jù)智能客服123自動駕駛汽車通過多種傳感器，包括視頻攝像頭、激光雷達(dá)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)等，對駕駛環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)感知。智能駕駛系統(tǒng)可以對多種感知信號進(jìn)行綜合分析，實(shí)時(shí)規(guī)劃駕駛路線，控制車子的運(yùn)行。自動駕駛工業(yè)制造系統(tǒng)必須變得更加“聰明”，而人工智能則是提升工業(yè)制造系統(tǒng)的最強(qiáng)動力這種方式不僅容易漏檢和誤判,更會給工人造成疲勞傷害。因此很多任務(wù)業(yè)產(chǎn)品公司開發(fā)使用人工智能的視覺工具，幫助工廠自動檢測出形態(tài)各異的缺陷。工業(yè)制造

品質(zhì)監(jiān)控是生產(chǎn)過程中最重要的環(huán)節(jié)傳統(tǒng)生產(chǎn)線上都安排大量的檢測工人用肉眼進(jìn)行質(zhì)量檢測。例如人工智能+新產(chǎn)業(yè)、新動能、新希望自動駕駛智能駕駛智能機(jī)器人智能醫(yī)療智能家居智慧城市智慧金融智能安防智能硬件無人零售智慧教育跨媒體分析推理技術(shù)應(yīng)用平臺人機(jī)交換語義分析知識圖譜語音識別計(jì)算機(jī)視覺混合增強(qiáng)智能自主無人系統(tǒng)虛擬現(xiàn)實(shí)智能建模第四部分兒童人工智能知識科普小課堂機(jī)器學(xué)習(xí)的方法人工智能如何自動做出判斷或預(yù)測?人工智能從何而來？基于人工定義的規(guī)則來回答特定問題(局限性）專家系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)(learning)來獲得進(jìn)行預(yù)測或判斷的能力這樣的方法已經(jīng)成為人工智能的主流方法機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning)從已知數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的規(guī)律或判斷規(guī)則，再把學(xué)到的規(guī)則應(yīng)用到新數(shù)據(jù)并作出判斷或預(yù)測1.監(jiān)督學(xué)習(xí):要求為每個(gè)樣本提供預(yù)測量的真實(shí)值2.無監(jiān)督學(xué)習(xí):不要求為每個(gè)樣本提供預(yù)測量的真實(shí)值3.半監(jiān)督學(xué)習(xí):介于監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)方式在機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用中，還會遇到另一種類型的問題:利用學(xué)習(xí)得到的模型來指導(dǎo)行動。比如下棋，此時(shí)關(guān)注的不是某個(gè)判斷是否準(zhǔn)確，而是行動過程中能否帶來最大效益，又稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)可動態(tài)變化的狀態(tài)(state)可選取的動作(action)可以和決策主體進(jìn)行交互的環(huán)境(environment)回報(bào)(reward)規(guī)則從行動中學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)熱弄智能就是要模塊化人腦，將人腦的功能在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)建造智能體讓機(jī)器人和人一樣聽見機(jī)器聽覺讓機(jī)器人和人一樣聽見機(jī)器聽覺讓機(jī)器人和人一樣運(yùn)動運(yùn)動控制讓機(jī)器人和人一樣聽懂語言識別人工智能是研究如何通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)知能力的學(xué)科,通過幾十年的努力,人工智能已經(jīng)獲得了長足的發(fā)展,且在多個(gè)行業(yè)得到了成功的應(yīng)用。人工智能這一新興科技正在改變我們的世界并影響著我們的生活,但這僅僅只是個(gè)開始,人工智能過去的發(fā)展為我們展現(xiàn)