《第一章》課件-1.2人生智能的發(fā)展

目錄人工智能的誕生人工智能的發(fā)展新一代人工智能1.11.21.3以匠心致創(chuàng)新第一章：人工智能發(fā)展史目標1、了解人工智能誕生的過程與人工智能概念2、了解人工智能的發(fā)展階段、關(guān)鍵事件與關(guān)鍵技術(shù)3、了解新一代人工智能的驅(qū)動因素與發(fā)展特征重點1、人工智能的概念與發(fā)展階段難點1、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)1.2人工智能的發(fā)展1.2.1人工智能的發(fā)展階段神秘又令人神往的人工智能，它的發(fā)展并不是一帆風順的，在充滿未知的探索道路上它經(jīng)歷了興起與低迷，然而，它又以新的面貌迎來了新一輪的發(fā)展。我們將人工智能的發(fā)展歷程劃分為以下6個階段：起步發(fā)展期、反思發(fā)展期、應(yīng)用發(fā)展期、低迷發(fā)展期、穩(wěn)定發(fā)展期和蓬勃發(fā)展期。1.2人工智能的發(fā)展圖1-3人工智能發(fā)展歷程1.2人工智能的發(fā)展1）起步發(fā)展期1956年—20世紀60年代初。人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序等，掀起人工智能發(fā)展的第一個高潮。2）反思發(fā)展期20世紀60年代—70年代初。人工智能發(fā)展初期的突破性進展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并提出了一些不切實際的研發(fā)目標。然而，接二連三的失敗和預(yù)期目標的落空（例如，無法用機器證明兩個連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)、機器翻譯鬧出笑話等），使人工智能的發(fā)展走入低谷。1.2人工智能的發(fā)展3）應(yīng)用發(fā)展期20世紀70年代初—80年代中。20世紀70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識和經(jīng)驗解決特定領(lǐng)域的問題，實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運用專門知識的重大突破。專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，推動人工智能走入應(yīng)用發(fā)展的新高潮。4）低迷發(fā)展期20世紀80年代中—90年代中。隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴大，專家系統(tǒng)存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫兼容等問題逐漸暴露出來。1.2人工智能的發(fā)展5）穩(wěn)步發(fā)展期20世紀90年代中—2010年。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進一步走向?qū)嵱没?997年國際商業(yè)機器公司（簡稱IBM）深藍超級計算機戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。6）蓬勃發(fā)展期2011年至今。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)實現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，迎來爆發(fā)式增長的新高潮。1.2人工智能的發(fā)展1.2.2人工智能史上的關(guān)鍵事件1946年，全球第一臺通用計算機ENIAC誕生。1950年，艾倫·圖靈提出“圖靈測試”。1956年，“人工智能”概念首次提出。1959年，首臺工業(yè)機器人誕生。1964年，首臺聊天機器人誕生。1965年，專家系統(tǒng)首次亮相。1968年，首臺人工智能機器人誕生。1.2人工智能的發(fā)展1.2.2人工智能史上的關(guān)鍵事件1946年，全球第一臺通用計算機ENIAC誕生。1950年，艾倫·圖靈提出“圖靈測試”。1956年，“人工智能”概念首次提出。1959年，首臺工業(yè)機器人誕生。1964年，首臺聊天機器人誕生。1965年，專家系統(tǒng)首次亮相。1968年，首臺人工智能機器人誕生。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵技術(shù)見圖1-4，主要分三個核心層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。圖1-4人工智能產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵技術(shù)1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)1）機器學(xué)習機器學(xué)習（ML，machineLearning），這是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習行為，以獲取新的知識或技能。根據(jù)學(xué)習模式、學(xué)習方法以及算法的不同，機器學(xué)習存在不同的分類方法。根據(jù)學(xué)習模式將機器學(xué)習分類為監(jiān)督學(xué)習、無監(jiān)督學(xué)習和強化學(xué)習等。根據(jù)學(xué)習方法可以將機器學(xué)習分為傳統(tǒng)機器學(xué)習和深度學(xué)習。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)2）知識圖譜知識圖譜主要的目標是用來描述真實世界中間存在的各種實體和概念，以及它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如國家間的知識圖譜，見圖1-5。圖1-5國家間知識圖譜1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)3）自然語言處理自然語言處理(NLP)就是開發(fā)能夠理解人類語言的應(yīng)用程序或服務(wù)，實現(xiàn)人機間的信息交流。自然語言處理機制涉及兩個流程，包括自然語言理解和自然語言生成：自然語言理解是指計算機能夠理解自然語言文本的意義；自然語言生成則是指能以自然語言文本來表達給定的意圖。自然語言處理涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機器翻譯，如譯星、金山詞霸，有道詞典、百度翻譯，谷歌翻譯；機器閱讀理解，如百度閱讀理解；問答系統(tǒng)，如tipask、Googleanswer、百度知道、新浪愛問、天涯問答、雅虎知識堂、果殼、知乎網(wǎng)。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)4）人機交互人機交互（Human-ComputerInteraction,簡寫HCI）：是指人與計算機之間使用某種對話語言，以一定的交互方式，為完成確定任務(wù)的人與計算機之間的信息交換過程。它主要包括人到計算機和計算機到人的信息交換兩部分，人機交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術(shù)。人機交互應(yīng)用潛力巨大，比如智能手機配備的地理空間跟蹤技術(shù)，應(yīng)用于可穿戴式計算機、隱身技術(shù)、浸入式游戲等的動作識別技術(shù)，應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實、遙控機器人及遠程醫(yī)療等的觸覺交互技術(shù)，應(yīng)用于呼叫路由、家庭自動化及語音撥號等場合的語音識別技術(shù)等等。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)5）計算機視覺計算機視覺是指使用計算機來模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計算機具備類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。目前，但是計算機視覺技術(shù)的發(fā)展將面臨以下挑戰(zhàn)：如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計算機視覺利用大數(shù)據(jù)來解決某些問題時，雖已經(jīng)非常智能，但是卻無法達到很高的精度；如何降低開發(fā)時間和人力成本，目前計算機視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)和人工標注，需要較長的研發(fā)周期，要達到應(yīng)用領(lǐng)域的要求，還是有些難度；如何加快新型算法的設(shè)計開發(fā)，多樣化的成像硬件與人工智能芯片的不斷出現(xiàn)，計算機視覺的算法設(shè)計與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)6）生物識別生物特征分為生理特征（如指紋、面像、虹膜、掌紋等）和行為特征（如步態(tài)、聲音、筆跡等）。生物特征識別技術(shù)，是指通過計算機利用人體所固有的生理特征（指紋、虹膜、面相、DNA等）或行為特征(步態(tài)、擊鍵習慣等)來進行個人身份鑒定的技術(shù)。目前人們已經(jīng)發(fā)展了指紋識別、掌紋與掌形識別、虹膜識別、人臉識別、手指靜脈識別、聲音識別、簽字識別、步態(tài)識別、鍵盤敲擊習慣識別，甚至DNA識別等多種生物識別技術(shù)，其中指紋機和手形機市場占有率最高。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)7）VR/AR虛擬現(xiàn)實（VR）/增強現(xiàn)實（AR）是使用以計算機為核心的新型視聽技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。目前虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)