得到｜从互联网思维到人工智能思维
这条音频和你分享百度CEO李彦宏提出的一个新认知：人工智能时代的思维方式。百度CEO李彦宏在5月23日的百度联盟峰会上，提出了一个问题：人工智能时代已经到来了，我们的思维方式是不是要做一些转换？李彦宏说：“从互联网到移动互联网就已经有思维方式的转变，何况是从互联网到人工智能时代。越早转变思维方式，就越能抢占先机。”李彦宏把这种新的思维方式总结为：人工智能时代的思维方式。他总结了四个方面：首先，李彦宏认为，手机还会长期存在，但是移动互联网的机会已经不多了。今天只盯着手机，想通过做一个App就能变得很成功，已经不太现实了。其次，我们的思维方式要从“Think Mobile”转变为“Think AI” 。也就是说，从思考移动互联网，转变为思考人工智能。“Think Mobile”这个理念最早是Facebook明确提出来的，当年移动互联网到来的时候，扎克伯格意识到应该优先考虑移动端。于是他和工程师说，如果你们再给我看PC截屏的页面，我就不和你们一起开会了，只有先把手机、移动截屏页面给我看，我才会和你们开会。扎克伯格用这种极端的方式逼工程师向移动端转型。今天需要以同样的决心从移动时代的思维方式，向人工智能时代的思维方式转变。比如，移动时代的思维方式，会考虑手机触摸屏上的体验，上滑、下滑、左滑、
右滑，字体大小，可以放几个按钮；人工智能时代的思维方式，要考虑镜头应该具备什么样的功能，话筒应该具备什么样的功能。第三是软硬件结合的思维方式，互联网公司大多关心软件而忽略软件会跑在什么样的硬件上，但到了人工智能时代，要更多关注软件和硬件的结合，更加注重人与机器交互时的体验。比如说现在流行的智能音箱，我们和它的主要交互方式是通过麦克风。麦克风阵列技术，就是一个典型的软硬件结合的技术，你不仅要搞明白软件做成什么样，你还要考虑用两个麦克风，还是七个麦克风，它所用的技术是完全不一样的，体验也是不一样的。更典型的是无人驾驶汽车，要有激光雷达，要搭载各种各样的传感器，这些都要和各种各样的软件结合之后才能实现。第四点，用李彦宏的话说，数据秒杀一切算法，但算法推动社会进步。李彦宏说，百度内部的高级工程师总结出来一句话，叫“数据秒杀一切算法”。因为在人工智能时代，大家第一个想到的就是数据，如果有足够多的数据，机器学习就可以越准确、越快速，判断能力就可以越强。但李彦宏跟工程师说，真正推动社会进步的是算法，而不是数据。数据就好像是工业革命时期的煤炭，非常重要，但算法就像是蒸汽机，最后大家记住的是瓦特发明了蒸汽机，而不是英国的煤矿。李彦宏说，所有大家在手机上做的事情，如果重新用AI的方式来做，就是一种降维攻击。比如说手机百度，现在做搜索可能还是用文字，但
是其实更多的时候用语音准确率更高，速度更快，识别率是没问题的。用语音进行搜索，其实就是一种AI时代的思维方式，不是移动时代的思维方式。如果我们从手机推开到家电等各行各业，可能性就会更多了，早一些转变思维方式，我们就能站在时代的最前列。其实，大家可能不知道，“互联网思维”这个说法，最早也是李彦宏提出来的。“互联网思维”在2014年和2015年时曾经红极一时。当时小米CEO雷军曾经把“互联网思维”总结为七个字：专注、极致、口碑、快。雷军说：“互联网其实不是技术，而是一种观念、一种方法论，你用这种方法论，就能把握住互联网的精髓。”他还曾开玩笑说：“互联网专治各种不服。”当时，因为包括BAT在内的互联网公司越来越庞大，以及小米在短时间内迅速崛起为一家百亿美金的公司，大家见证了“互联网思维”的威力。很多人都认为“互联网思维”是雷军的首创。不过，雷军自己也说，根据考证，互联网思维最早是2011年李彦宏提出来的。李彦宏在2011年的百度联盟峰会上说：“在中国，传统产业对于互联网的认识和接受程度是很有限的。在任何传统领域都存在一个现象或者一个规律，那就是他们没有互联网的思维。” 6年后，李彦宏提出了另一个新概念：人工智能时代的思维。不知道这一次，它是否会同互联网思维一样流行。
人工智能与机器人
1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。
2016秋《自然辩证法概论》课程期末论文 班级__ 学号__ 姓名__ 开课学院马克思主义学院任课教师_ 成绩________
人工智能对人类未来社会的影响 摘要：近年来，由于“深度学习”神经网络的提出，突破瓶颈的人工智能迅速发展，各大科技公司也纷纷布局。人工智能逐渐融入人们生活，并极大的促进了社会发展，同时其飞速的发展也引发了人们对于人工智能未来与人类关系的忧虑。 关键词：人工智能人类未来 一、人工智能的发展 今年全球最热门的词汇，“人工智能”无疑是其中之一。前不久谷歌AlphaGo与李世石的围棋人机大战,是继1997年IBM计算机“深蓝”战胜人类国际象棋冠军之后，人工智能领域的又一重大里程碑。提到人工智能，因为受科幻小说或电影的影响，大多数人会想到屠杀人类的机器人大军，但就其本质而言，人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，现代人工智能主要依靠数据和算法。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。随后，人工智能与众多学科产生融合并飞速进展，但在90年代暴力破解需要的呈指数增长的计算量使人工智能发展陷入僵局。直到2006年“深度学习”神经网络的提出，才取得了突破性进展。深度学习算法体现出来的高性能，掀起了新一代人工智能技术的革新浪潮。“近年来，谷歌、微软、IBM、 百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显着进展。”[1] 二、人工智能对现代人类社会的影响 人工智能在我们的生活中早已是随处可见，例如，大多数智能手机上都有的语音助手，使用搜索引擎时跳出的快捷项等。人工智能也对社会生产产生众多影响，例如，富士康每年计划打造1万台机器人同时裁掉6万员工，报社使用人工智能进行简单的新闻编辑，甚至有机构在研发已在研发能写药物处方的算法。“技术的社会价值可以表现为积极的正面价值，推动社会发展增进人类幸福，但也可以表现为消极的负面价值，给社会带来诸多风险。”[2]人工智能在初步发展阶段会极大的造福人类，这也正是人类研发其的原因，但也有人担心现阶段人工智能带来的问题，如失业，对科技的依赖等。首先，对于失业，新闻编辑，富士康员工，药师等人员所做的重复性工作由人工智能代替可以把人类从繁重的劳动中解放出来，提高生产生活的效率和质量。被替换掉的人力资源可以进行更高级的生产，促进社会进步。当年工业化刚开始的时候也曾出现过这样的忧虑，现在看来那时的忧虑完全没有必要，现在情况依旧如此。当然让人们放弃熟悉的事物做出改变是比较困难的，却也是无法违背的。其次，对科技的过分依赖，生活中经常听到不要过度的使用手机这类“善良”的劝告，但在我看来，经常使用手机是必须的。手机是当前人与人连接最高效的方式，在信息时代线上生存是大势所趋，如有必要，时刻保持在线。现在只是处于过渡阶段，虽然人们已经通过手机连接，但线下生活依旧是主流，所以在习惯于线下生活的较年长人的眼里，花费大量时间看手机是不务正业。认识趋势，看到趋势，顺应趋势才是明智得做法。所以老师们不应徒劳的去劝说同学们上课不要看手机，而应积极地结合趋势寻找新的传授知识的
人工智能：拥有不同于人类思维的机器 Artificial intelligence: The machines with alien minds Our smartest machines look nothing like we predicted – has the field lost its way, or do we need to rethink what AI actually means, asks Tom Chatfield. Would modern artificial intelligence live up to the dreams of the field’s founders? Perhaps not. But in many ways, the smartest machines we have built are entities they never could have imagined. In 1956, attendees of a research camp at Dartmouth College in New Hampshire coined the phrase "artificial intelligence" to describe its efforts to “find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves.” Compare that with the AI project that Facebo ok announced this month. Under one of the world’s most prominent experts, it will “do world-class artificial-intelligence research using all of the knowledge that people have shared on Facebook” –with potential gains including building “services that are much more natural to interact with.” What does that mean? Like much of modern AI, they will be training algorithms to sift and analyse unimaginably vast amounts of data in the hope that smart answers will emerge. Google, IBM and many others are now using this technique –called machine learning –to great commercial success, and the “intelligence” they create underpins everything from your internet searches to online language translation. Since the calculations of these machines involves making statistical correlations within huge caches of data, their reasoning can be unfathomable to the human mind – often these systems provide apparently intelligent answers, but nobody has any idea how they came to their conclusions. Yet even the most advanced forms of m achine intelligence cannot hope to pass for a human in Turing’s famous test –let alone use natural language or develop concepts themselves, as the pioneers hoped. More than half a century of research has brought us a far more sophisticated grasp of what machine intelligence looks like – but has it lost its way? Or do we need to reframe our ideas about what the term AI actually means? One person who believes progress in AI has fallen short in many ways is the author and academic Douglas Hoftstadter – most famous for his Pulitzer-Prize-winning 1979 book G?del, Escher, Bach – who in a recentprofile for The Atlantic magazine emphasized his disillusionment with the current direction of AI. For Hoftstadter, the label “intelligence” is simply inappropriate for d escribing insights drawn by brute computing power from massive data sets – because, from his perspective, the fact that results appear smart is irrelevant if the process underlying them bears no resemblance to intelligent thought. As he put it to interview er James Somers, “I don’t want to be involved in passing off some fancy program’s behaviour for intelligence when I know that it has nothing to do with intelligence. And I don’t know why more people aren’t that way.” Cheap tricks By Hofstadter’s standards, iconic computational achievements like beating the world’s best players at chess or Jeopardy are rendered trivial by the “trickery” involved: by the fact that the winning computer has done little more than weigh the relative benefits of several billion possibilities, without at any point knowing anything about the nature of the game being played.
第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。 4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 人工神经网络具有如下至关重要的特性： (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类， (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则，广义Delta规则，反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括
第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？ 解：智能主要是指人类的自然智能。一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？ 解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？ 解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标： 对智能行为有效解释的理论分析； 解释人类智能； 构造具有智能的人工产品； 1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？ 解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起
计算机人工智能的发展及前沿 摘要 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 关键词：人工智能；数学基础；发展预测；
一、什么是人工智能 智能是知识与智力的总合。知识是智能行为的基础；智力是获取知识并运用知识求解问题的能力。智能具有以下特征： (1)具有感知能力——指人们通过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力； (2)具有记忆与思维的能力——这是人脑最重要的功能，亦是人之所以有智能的根本原因； (3)具有学习能力及自适应能力； (4)具有行为能力。 人工智能是计算机科学的一个分支，是智能计算机系统，即人类智慧在机器上的模拟，或者说是人们使机器具有类似于人的智慧（对语言能理解、能学习、能推理）。[1] 美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”[2] 二、人工智能的发展简史 (1)孕育（1956年前）[3] ?古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。 ?英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量” ?德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机 ?英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 ?美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。 ?英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。[4] ?美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC ?美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。 ?美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞生。
大数据、人工智能与人类未来 从古代猿人到现代智人，从小型部落到特大城市，从物物交换到虚拟货币，人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。 未来人类进化的方向是什么？人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击？它会和人类和谐共处还是会取代人类？智能和意识如果可以分离，他们孰轻孰重？假使技术的发展使得人类大规模失业，我们到时该如何自处？在新技术的冲击下，未来商业形态又会向何处演化？ 一、人工智能与人类未来 《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天，生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则，所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在，人类第一次有可能改变这一生命模式，进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从
人类转移到算法的同时，人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场，使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例，生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至，“一旦那些失业的人真的再无经济价值，无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献，他们便会沦为无用阶层。而到那时候，以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育，他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来 每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代，世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本，向数据经济时代的数据和算法演进。 商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence）、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。 与此同时，随着人工智能和生物技术的发展，社会阶层对于人工智能与人类的未来，以及对社会的影响，已经在人工智能领域研究长
人工智能PK人类智能 经过几十年的发展，人工智能已成为涉及计算机、心理学、系统论、博弈论、哲学等领域的交叉学科。人工智能的研究是一项极富挑战性的工作，不论是它的复杂性和学科交叉性，还是它那些带有根本性的思考和创新，其实都是人类对自身的不断认识和挑战。人工智能的研究，最终会不会使人类建成“智能体乌托邦”？人工智能与人类智能的关系问题，从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。 首先，让我们了解下人工智能与人类智能。 人类智能活动的能力是人类在认识世界和改造世界的活动中，由脑力劳动表现出来的能力。人类的自然智能（人类智能）伴随着人类活动时时处处存在。人类的许多活动，如下棋、竞技、解算题、猜谜语、讨论问题、编制计划和编写计算机程序，甚至驾驶汽车都需要“”“智能”。而人工智能实际上是在计算机上实现的智能或者说是人工智能在机器上的模拟，因此又可以称为机器智能。人工智能的第一大成就就是发展了能够求解难题下的下棋（如国际象棋）程序。目前人工智能的研究领域包括：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计。 人工智能从上世纪五十年代诞生起就表现出了极强的生命力，它在上世纪八十年代后期得益于计算机软硬件发展的日新月异而得到迅猛发展。主要表现在军事、医疗、科技等等领域。那么人工智能能否超过人类智能呢？人工智能与人类智能的关系以及人工智能的发展趋势问题，从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。既有一部分人认为人工智能只能作为人的工具的延长而不可能取代人的大脑的工具论；也有一部分人持人工智能一定会战胜人类智能的观点，他们从达尔文的进化论进行类比推断，对比人类智能和人工智能相对发展的速度和加速度，认为人类智能虽然在短时期内还占有绝对的优势，但是从人工智能近些年突飞猛进的发展速度和加速度来对比人类智能对等时间发展来看，人工智能战胜人类智能绝对只是时间的问题。 就个人而言，我比较支持前者的观点。人工智能诞生的初衷是作为人类工具的延长，其作用从其诞生的那一天就已经定性，人工智能只能作为人类智能的附庸和补充，而不可能对人类智能构成挑战，
人类智能与人工智能 姓名：康李伟学号：2015387950721 学院：生化学院 随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。 什么是人类智能呢？人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类之所以能成为万物之灵，是因为人类具有能够高度发展的智能。它包括“智”和“能”两种成分。“智”主要是指人对事物的认识能力；“能”主要是指人的行动能力，它包括各种拔能和正确的习惯等等。人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一，是人类独有的智能活动。意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想，而思想的核心又地思维。“人是一种思维的动物”，没有思维就没有人类的智能。有了思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。有了思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。 而人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能的本质是对人类智能思维的模拟从方法论上讲模拟一般分为 两种结构模拟和功能模拟结构模拟方法根据系统之间形态结构的相似性运 用物理模拟和数学模拟方法用模型去模拟对象通过模型来间接地研究原型 的规律性这种传统模拟方法在科学技术的发展过程中发挥了巨大的作用。 但是当系统之间在形态和结构上相差极大，或原型的结构机制没有得到充分的理解时，结构模拟方法就很难进行对人脑进行结构模拟，就是仿照人脑的结构机制试图制造出类人脑，其模拟的前提是人脑这个原型的结构机制已有了可靠的理解。但是由于人脑这一巨大系统的极端复杂性，当代脑科学尚没
人工智能与未来教育自测 单选题（共30题，每题2分） 1 ．为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信 息处理的机制是（）。 ?A． 专家系统 ?B． 人工神经网络 ?C． 模式识别 ?D． 智能代理 参考答案：B 答案解析：暂无 2 ．专家系统是以（）为基础，以推理为核心的系统。 ?A． 专家 ?B． 软件 ?C． 知识 ?D． 解决问题 参考答案：C 答案解析：暂无 3 ．神经网络研究属于下列（）学派 ?A． 符号主义 ?B． 连接主义 ?C． 行为主义 ?D． 都不是
参考答案：B 答案解析：暂无 4 ．下列使用投影机的不正确操作有（） ?A． 同时切断投影机电源和投影机灯泡的电源 ?B． 投影机灯泡上的污迹可以用透镜纸擦拭 ?C． 较长时间不使用投影机，应切断投影机电源 ?D． 严禁搬动处于工作状态的投影机 参考答案：A 答案解析：暂无 5 ．人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这 个科学家是（） ?A． 明斯基 ?B． 扎德 ?C． 图林 ?D． 冯.诺依曼 参考答案：C 答案解析：暂无 6 ．关于概念图下列说法不恰当的是（） ?A． 概念图也叫思维图 ?B． 概念图是一种评价工具 ?C． 概念图可以作为一种认知工具 ?D． 概念图的使用对发展学生的思维能力没有帮助 参考答案：D
答案解析：暂无 7 ．下列关于人工智能的叙述不正确的有（）。 ?A． 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。?B． 人工智能是科学技术发展的趋势。 ?C． 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。?D． 人工智能有力地促进了社会的发展。 参考答案：C 答案解析：暂无 8 ．属于认知主义理论观点的是( ) ?A． 学习是刺激——反应的联结 ?B． 学习是主动地形成认知结构的过程 ?C． 学习是尝试错误的过程 ?D． 学习就是及时强化 参考答案：B 答案解析：暂无 9 ．人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。 ?A． 具有智能 ?B． 和人一样工作 ?C． 完全代替人的大脑 ?D． 模拟、延伸和扩展人的智能 参考答案：D 答案解析：暂无 10 ． AI的英文缩写是
D、人造机器人 答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案：C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱
答案：C 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事 答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等 答案：ABCD 正则化是为了什么？
：人类智能的特性表现在 4 个方面 。 A：聪明、灵活、学习、运用。 B：能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识 增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。 C：感觉、适应、学习、创新。 D：能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界 信息进行创新思维。 2：人工智能的目的是让机器能够 ，以实现某些脑力劳动的机械化。 A：具有智能 B：和人一样工作 C：完全代替人的大脑 D：模拟、延伸和扩展人的智能 3：下列关于人工智能的叙述不正确的有： 。 A：人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B：人工智能是科学技术发展的趋势。 C：因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D：人工智能有力地促进了社会的发展。 4：人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下列举中的 不属于机器感知 的领域。 A：使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。 B：让机器具有理解文字的能力。 C：使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。 D：使机器具有听懂人类语言的能力 5：自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的 不是它要实现的 目标。 A：理解别人讲的话。 B：对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C：欣赏音乐。 D：机器翻译。 6：为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个 重要的信息处理的机制是： 。 A：专家系统 B：人工神经网络 C：模式识别 D：智能代理 7: 根据下列选项来判断可以用指纹来鉴定的是： ①证件 ②签字 ③照片 ④ 密码 ⑤钥 匙 ⑥印签（ ） Ａ ： ① ② Ｂ ： ① ② ③ Ｃ：①②③④ Ｄ：①②③④⑤⑥ 8：下列选项错误的是（ ） Ａ：研究人工智能成为当前信息化社会的迫切需求 Ｂ：智能化是自动化发展的必要趋势 Ｃ：人工智能的研究方法：结构模拟、功能模拟和行为模拟 Ｄ：人工智能的实质是人造的智能 9：机器人之父是指： （ ） A：阿兰.图灵 B：伯纳斯.李 C：莎佩克 D：英格伯格和德沃尔 10：下列哪个应用领域不属于人工智能应用？（ ）
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人工智能引领未来 ---技术、商业化进程与未来透视 课程背景： 几乎所有人都知道，互联网和移动互联网时代已经过去，整个人类社会的下一幕是人工智能。 ?李彦宏第四届世界互联网大会上指出：未来中国互联网发展主要的推动力就是AI， 人工智能堪比工业革命，所有能想到的产业都会因其而变。 ?李开复曾向CNBC记者表示：人工智能是比电力、工业革命、互联网、移动互联网等 所有人类科技革命加起来都更伟大的奇迹。 当有人对人工智能充满憧憬时，也有人对人工智能充满焦虑！ ?特斯拉CEO埃隆·马斯克曾多次发表对人工智能的担忧：“人工智能可能成为永久的 独裁者”，“人工智能是人类文明最大的威胁“。 ?除了探索宇宙真理之外，霍金在接受《泰晤士报》采访时也曾为人类命运发声：人类 需要控制人工智能，以防止它们在未来可能对人类生存带来毁灭性的威胁。 ?尤瓦尔·赫拉利甚至在《未来简史》中断言：未来99%的人都将沦为”无用阶层”， 只有1%的人能够幸免。 我们并不知道，人工智能到底是一个充满灾难的潘多拉盒子，或是通往更多人类先进文明电梯的门户。但我们都确定的是这个盒子已经打开，这个电梯的按钮也已被按下，没有人可以阻止它。 在很多领域，人工智能已经悄悄地开花结果，藏在你看不见的地方，操控着一切。 那么，你是否需要对人工智能多一点了解呢？ ?机器真的像人一样会做智能思考吗？ ?如何构建一个智能机器？并让它成长、强大？ ?当前人工智能已经发展到哪种程度了？ ?当人工智能越来越强大，个人应该做什么才能避免被AI取代？ ?AI时代，企业应该如何升级与创新，才能在新机遇到来时引领未来？ 本课程可以让你尽早认清人工智能、展望AI与人类的关系，从而了解下一幕时代变革的规律，更好地拥抱新时代的到来。 精华观点：
如何理解人工智能的发展与人类意识的关系 学号 姓名 分数 专业班级
如何理解人工智能的发展与人类意识的关系 随着人工智能的不断发展，它现在基本上可以被应用在所有的领域。然而，随着人工智能的越来越智能化，人们也出现了对人工智能的担忧。人工智能是人类企及不上的，如果人类智能反过来控制人类，奴役人类，那将怎么办的？本文阐述了人工智能产生意识的可能性以及控制人类的可能性。 下一次生产力飞跃的突破口在哪里？从新华社记者杨骏２月２６日发了一篇有关“人工智能技术日益兴起”的报道中可知，目前越来越多的科学家把希望寄托于人工智能。他们认为人工智能将带来一次史无前例的技术革命。 这种预言主要来自以下两个人工智能的尝试结果： 第一个尝试是１９９７年，世界头号国际象棋大师卡斯帕罗夫与超级计算机“ 深蓝”较量后不得不俯首称臣，让人脑第一次尝到了在电脑面前失败的滋味。 第二个尝试是美国伦塞勒工学院研究人员已经研制出了能够写作一篇简单小说的计算机软件系统。研究人员说，教会计算机写小说，比教会计算机下国际象棋等更有益于人工智能的研究。他们指出，计算机下棋只涉及到对简单符号的控制，而计算机写小说所需要的“叙述”和“组织故事”的能力则与人类大脑的思维方式更接近。随著技术的发展，或许有一天会诞生出一个比莎士比亚更具才华的智能机器作家呢。美国麻省理工学院人工智能实验室的罗德尼·布鲁克斯甚至打算在４年内，使他的机器人Ｃｏｇ至少具备一个小孩的各方面的智慧和能力。 由于这些进展似乎使人们看到了人工智能技术发展的美好前景。为了实现人工智能，人们把注意力多半集中在利用现有的计算机技术模拟人工智能和利用全新的技术实现人工智能。 1、人工智能的本质 人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。 2、人工智能与人类思维的本质区别 人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。
论计算机和人工智能 摘要：计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。现在是网络时代,人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新,会更加关注认知科学与人工智能之间的交叉渗透;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型发展人工智能。 关键词：人工智能；计算机发展；应用方向；发展方向 一、引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二、人工智能的定义 人工智能（artificial intelligence，AI）又称为机器智能或者计算机智能。所谓人工智能就是用人工的方法在计算机上实现的智能；或者说是人们使用机器模拟人类智能。人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。 人工智能虽然是计算机科学的一 个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到医学、逻辑学等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 三、计算机和人工智能 的发展史 1.计算机的发展史 计算机的发展与电子技术的发展密切相关，每当电子技 术有突破性的进展，就会导致 计算机的一次重大的改革。 (1)第一代计算机（1946年—1957 年） 第一代计算机的共同特点是：逻辑器件使用电子管；用 穿孔卡片机作为数据和指令 的输入设备；用磁鼓或磁带作 为外存存储器；使用机器语言 编译。 (2)第二代计算机（1958年—1964