人工智能操作教程 -課件 項(xiàng)目1.2人工智能追根溯源

項(xiàng)目1.2人工智能追根溯源01人工智能（AI）的發(fā)展歷程02人工智能的基本概念03人工智能應(yīng)用影響04項(xiàng)目任務(wù)01人工智能（AI）的發(fā)展歷程艾倫·圖靈設(shè)計(jì)ACEACE的設(shè)計(jì)理念艾倫·圖靈設(shè)計(jì)的ACE（AutomaticComputingEngine）旨在模擬大腦的工作方式，這一理念標(biāo)志著機(jī)器智能探索的起點(diǎn)，為后來(lái)的人工智能發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。ACE與機(jī)器智能ACE作為自動(dòng)計(jì)算引擎，其設(shè)計(jì)初衷是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，通過(guò)模擬人腦處理信息的方式，ACE在機(jī)器智能領(lǐng)域開辟了新的研究方向和可能性。圖靈對(duì)ace的貢獻(xiàn)艾倫·圖靈不僅設(shè)計(jì)了ACE，而且他的工作推動(dòng)了計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的發(fā)展，他的貢獻(xiàn)在于提出了一種全新的模擬大腦工作的計(jì)算機(jī)模型，為后續(xù)技術(shù)革新提供了理論支持。123感知機(jī)模型實(shí)現(xiàn)FrankRosenblatt，一位美國(guó)心理學(xué)家，于1956年首次實(shí)現(xiàn)了感知機(jī)模型。他通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，成功將簡(jiǎn)單圖像進(jìn)行分類，為人工智能領(lǐng)域奠定了基礎(chǔ)。感知機(jī)模型的創(chuàng)建者感知機(jī)模型由八個(gè)模擬神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元是由馬達(dá)和轉(zhuǎn)盤制成的。同時(shí)，這些神經(jīng)元與400個(gè)光探測(cè)器連接，共同完成圖像的分類任務(wù)。感知機(jī)模型的構(gòu)成感知機(jī)模型通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，對(duì)輸入的簡(jiǎn)單圖像進(jìn)行分類。在這個(gè)過(guò)程中，模型會(huì)不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，以達(dá)到正確分類的目的。感知機(jī)模型的工作原理達(dá)特茅斯會(huì)議定義AI1956年的夏天，在DartmouthCollege的一次會(huì)議上，AI被定義為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)研究領(lǐng)域，MarvinMinsky(明斯基)，JohnMcCarthy(麥卡錫)，ClaudeShannon(香農(nóng))，還有NathanielRochester(羅切斯特)組織了這次會(huì)議，他們后來(lái)稱為AI的“奠基人"。硬件限制導(dǎo)致低谷計(jì)算能力的限制由于當(dāng)時(shí)硬件的計(jì)算能力有限，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法處理復(fù)雜的運(yùn)算，這直接限制了人工智能的發(fā)展，使得許多理論和模型無(wú)法得到實(shí)際應(yīng)用?！陡兄鳌返挠绊慚arvinMinsky和SeymourPapert在《感知器：計(jì)算幾何學(xué)導(dǎo)論》中指出硬件限制，對(duì)AI領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，導(dǎo)致研發(fā)熱情降低，人工智能進(jìn)入低谷期。AI領(lǐng)域的泡沫破滅硬件限制的觀點(diǎn)被廣泛接受后，投資者和研究者對(duì)人工智能的熱情大減，AI領(lǐng)域經(jīng)歷了第一次泡沫破滅，許多項(xiàng)目和研究因此停滯。123早期專家系統(tǒng)發(fā)展在這個(gè)時(shí)期，AI研究主要集中在符號(hào)主義，以邏輯推理為中心。此時(shí)的AI主要是基于規(guī)則的系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的早期發(fā)展

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于1956年，當(dāng)時(shí)美國(guó)心理學(xué)家FrankRosenblatt演示了感知器模型，盡管后來(lái)遇到了挑戰(zhàn)，但為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的低谷期

由于MarvinMinsky和SeymourPapert指出感知器模型的局限性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究在1960年代至1970年代經(jīng)歷了一段明顯的低潮期。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興與深度學(xué)習(xí)

1980年代，隨著基于規(guī)則系統(tǒng)的弊端顯現(xiàn)，人工智能領(lǐng)域重新關(guān)注到機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究迎來(lái)了復(fù)興。123IBM深藍(lán)勝利深藍(lán)的里程碑

1997年，IBM的深藍(lán)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在一場(chǎng)具有歷史意義的比賽中戰(zhàn)勝了世界國(guó)際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫，標(biāo)志著人工智能在復(fù)雜策略游戲領(lǐng)域的重大突破。概率推論的崛起

深藍(lán)的勝利不僅展示了計(jì)算能力的重要性，還開啟了基于概率推論的AI方法廣泛應(yīng)用的新篇章，這種方法后來(lái)被用于提升機(jī)器的決策和推理能力。深藍(lán)對(duì)AI領(lǐng)域的影響

深藍(lán)的勝利不僅是技術(shù)的勝利，更是對(duì)AI研究方法和未來(lái)應(yīng)用方向的一次重要指引，為后續(xù)如IBMWatson等項(xiàng)目的成功奠定了基礎(chǔ)。Watson項(xiàng)目成功

IBMWatson項(xiàng)目簡(jiǎn)介

IBM的Watson項(xiàng)目是一個(gè)開創(chuàng)性的人工智能研究，旨在通過(guò)模擬人類的認(rèn)知過(guò)程來(lái)處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和問(wèn)題解答任務(wù)，展示了AI技術(shù)的潛力。

Watson在Jeopardy的表現(xiàn)

Watson在電視游戲節(jié)目《Jeopardy》中與人類選手競(jìng)技，憑借其先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理和概率推論能力，成功擊敗了頂尖的人類選手，引起了廣泛關(guān)注。

人工智能方法的有效性

Watson項(xiàng)目的成功不僅展示了基于概率推論的人工智能方法的有效性，也為人工智能領(lǐng)域的研究和應(yīng)用開辟了新的道路，證明了AI在解決復(fù)雜問(wèn)題方面的巨大潛力。

Hinton開創(chuàng)性論文Hinton的開創(chuàng)性論文首次提出了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）的概念，這一理論突破了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的限制，為多層網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)提供了可能。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入該論文介紹了反向傳播算法，這是一種通過(guò)調(diào)整權(quán)重來(lái)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的方法，使得網(wǎng)絡(luò)能夠更快地學(xué)習(xí)并逼近正確的輸出。反向傳播算法Hinton的論文成功突破了1966年Minsky所提出的感知器局限性，展示了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜模式識(shí)別問(wèn)題上的巨大潛力和優(yōu)勢(shì)。打破感知器局限AlexNet突破性成果深度學(xué)習(xí)的引爆點(diǎn)

AlexNet在2012年ImageNet挑戰(zhàn)賽中的成功，不僅是技術(shù)的勝利，更是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域里程碑式的事件，它證明了深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別上的巨大潛力。創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

AlexNet通過(guò)引入深網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、ReLU激活函數(shù)和Dropout等技術(shù)，顯著提高了模型性能，這些創(chuàng)新為后續(xù)深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展奠定了基石。影響與啟示

AlexNet的成功不僅推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的進(jìn)步，還激發(fā)了整個(gè)人工智能界對(duì)深度學(xué)習(xí)的關(guān)注和研究，開啟了深度學(xué)習(xí)技術(shù)廣泛應(yīng)用的新時(shí)代。123AlphaGo戰(zhàn)勝李世石歷史性對(duì)決

2016年，DeepMind的AlphaGo與圍棋世界冠軍李世石的對(duì)決，不僅是人機(jī)較量的象征，更是人工智能在解決復(fù)雜問(wèn)題上邁出的重要一步。技術(shù)突破

Alphago的勝利不是偶然，它背后是深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，這些技術(shù)讓機(jī)器能在圍棋這樣高復(fù)雜度的游戲中自我學(xué)習(xí)并優(yōu)化策略。影響深遠(yuǎn)

這一事件不僅改變了人們對(duì)機(jī)器智能的看法，也引發(fā)了對(duì)未來(lái)人工智能發(fā)展的廣泛討論，特別是在人工智能將如何影響社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和倫理方面的思考。ChatGPT問(wèn)世ChatGPT作為OpenAI開發(fā)的人工智能聊天機(jī)器人，自2022年11月問(wèn)世以來(lái)，標(biāo)志著人工智能在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域邁出了重要一步。發(fā)展歷程該程序依托于先進(jìn)的GPT-3.5和GPT-4架構(gòu)，通過(guò)大型語(yǔ)言模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了高度自然的語(yǔ)言交互能力。技術(shù)架構(gòu)ChatGPT的推出不僅展示了OpenAI在語(yǔ)言模型方面的創(chuàng)新能力，也為用戶帶來(lái)了更加流暢和智能的互動(dòng)體驗(yàn)，推動(dòng)了人機(jī)對(duì)話技術(shù)的發(fā)展。創(chuàng)新特點(diǎn)02人工智能的基本概念定義與目標(biāo)人工智能定義

人工智能是研究、開發(fā)和應(yīng)用理論、方法、技術(shù)及系統(tǒng)的跨學(xué)科領(lǐng)域，旨在通過(guò)算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，賦予機(jī)器模仿、增強(qiáng)甚至超越人類智能的潛力。實(shí)現(xiàn)智能行為

人工智能致力于實(shí)現(xiàn)機(jī)器的智能行為，通過(guò)模擬、延伸和擴(kuò)展人類的智能能力，使機(jī)器能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)，如學(xué)習(xí)、感知、理解語(yǔ)言等。人工智能目標(biāo)

人工智能的目標(biāo)是創(chuàng)建能夠理解和執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的智能機(jī)器或軟件，涉及學(xué)習(xí)、感知、理解語(yǔ)言、識(shí)別模式、推理、規(guī)劃、問(wèn)題解決等多方面。類別區(qū)分

超人工智能（ASI）

超人工智能代表的是超越人類智能的存在，它不僅能夠執(zhí)行所有人類能完成的任務(wù)，還能在許多領(lǐng)域內(nèi)展現(xiàn)出比人類更高的效率和準(zhǔn)確性，預(yù)示著科技的極致發(fā)展。

強(qiáng)人工智能（AGI）

強(qiáng)人工智能指的是具有廣泛知識(shí)和跨領(lǐng)域適應(yīng)能力的通用智能系統(tǒng)，它能夠理解、學(xué)習(xí)并應(yīng)用知識(shí)，解決未見過(guò)的問(wèn)題，是人工智能發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵階段。

弱人工智能

弱人工智能專注于特定任務(wù)或領(lǐng)域，如語(yǔ)音識(shí)別、圖像分類等，通過(guò)專業(yè)化的智能處理，它在特定領(lǐng)域內(nèi)表現(xiàn)出色，但缺乏廣泛的適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力。

主要流派符號(hào)主義

符號(hào)主義是人工智能的早期流派，它通過(guò)使用符號(hào)和規(guī)則來(lái)模擬人類的思考過(guò)程，強(qiáng)調(diào)基于邏輯的知識(shí)表示和推理。連接主義

連接主義模仿人腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)調(diào)整內(nèi)部連接的權(quán)重來(lái)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和信息處理，是深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)。行為主義

行為主義關(guān)注于機(jī)器的行為表現(xiàn)，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，使機(jī)器在與環(huán)境的交互中不斷優(yōu)化其行為策略，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。核心技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是人工智能的基石，通過(guò)算法讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策，深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步通過(guò)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦處理信息的方式，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類語(yǔ)言，它通過(guò)分析文本和語(yǔ)音，讓機(jī)器能與人類以自然語(yǔ)言進(jìn)行交流，提升交互的自然性和效率。自然語(yǔ)言處理機(jī)器人技術(shù)結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等技術(shù)，使機(jī)器人能夠在沒有人工干預(yù)的情況下執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，如自主導(dǎo)航、環(huán)境感知和智能決策。機(jī)器人技術(shù)常見概念A(yù)IAGIAIGCchatGPTAgentsArtificialIntelligence，即人工智能，在1956年于Dartmouth學(xué)會(huì)上提出，一種只在以類似人類反應(yīng)的方式對(duì)刺激做出反應(yīng)并從中學(xué)習(xí)的技術(shù)，其理解和判斷水平通常只能在人類的專業(yè)技能中找到。AI因具備自主學(xué)習(xí)和認(rèn)知能力，可進(jìn)行自我調(diào)整和改進(jìn)，從而應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的任務(wù)。ArtificialGeneralIntelligence,即通用人工智能，是具備與人類同等智能、或超越人類的人工智能，能表現(xiàn)正常人類所具有的所有智能行為，又名強(qiáng)人工智能。Algeneratedcontent，意為人類智能生成內(nèi)容，是一種內(nèi)容生產(chǎn)形式。例如AI文字續(xù)寫、文字轉(zhuǎn)像的AI圖、AI主持人等，都屬于AIGC的應(yīng)用。chatGPT是OpenAI開發(fā)的人工智能聊天機(jī)器人程序，于2022年11月推出。該程序使用基于GPT-3.5、GPT-4架構(gòu)的大型語(yǔ)言模型并強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。一個(gè)設(shè)置了一些目標(biāo)或任務(wù)，可以迭代運(yùn)行的大型語(yǔ)言模型，在chatGP中，提出一個(gè)問(wèn)題并獲得一個(gè)答案作為回應(yīng)。而Agent擁有復(fù)雜的工作流程，模型本質(zhì)上可以自我對(duì)話，而無(wú)須人類驅(qū)動(dòng)每一部分的交互。03人工智能應(yīng)用影響廣泛應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)療診斷

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域通過(guò)高精度圖像識(shí)別和數(shù)據(jù)分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，顯著提高了診斷速度和準(zhǔn)確性，為患者提供了更為精準(zhǔn)的治療方案。金融風(fēng)控

利用ai進(jìn)行金融風(fēng)控，通過(guò)大數(shù)據(jù)s分析與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，有效預(yù)測(cè)和防范金融風(fēng)險(xiǎn)，提高了金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平，保障了金融市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。自動(dòng)駕駛

自動(dòng)駕駛技術(shù)通過(guò)集成高級(jí)ai算法，實(shí)現(xiàn)車輛的自主導(dǎo)航和決策，極大提升了駕駛的安全性和效率，預(yù)示著交通出行方式的重大變革。社會(huì)討論關(guān)注

就業(yè)影響

人工智能的迅速發(fā)展引發(fā)了對(duì)傳統(tǒng)就業(yè)市場(chǎng)的擔(dān)憂，特