高级人工智能课件.ppt

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图像识别与分类方法
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
别准确率。
目标检测与跟踪技术
目标检测方法
核心ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，包括感知、学习、推理、 决策等方面的能力，以便更好地服务于人类社会。
应用领域与前景展望
应用领域
人工智能已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、 智能推荐、智能制造、智慧城市等领域，为人们的生活和工作 带来了极大的便利。
前景展望
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在未 来发挥更加重要的作用。未来的人工智能系统将更加自主、智 能和人性化，能够更好地理解和满足人类的需求，推动社会的 进步和发展。
3
知识产权保护
AI技术的创新和应用涉及到知识产权保护问题， 相关法律法规对AI技术的专利、商标、著作权等 提供保护。
AI对社会经济和生活方式的影响
劳动力市场变革
AI技术的广泛应用将导致部分传统职业的消失和新兴职业的出现， 对劳动力市场产生深远影响。
信息传播方式变革
AI技术改变了信息传播方式，使得信息获取更加便捷和个性化，但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
THANKS
感谢观看
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。

Environment: Patient, hospital, staff 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
➢ 缺点 当达到目标的行为有很多种的时候，需要考虑效率
一个agent的传感器在每个时间点上都能获取环境的部分状态 基于当前的感知选择行动，不关注感知历史
基于模型的反射agent
基于目标的agent
➢ 除了根据感知信息之外，还要根据目标信息来选 择行动
➢ 效率比较低，需要推理
➢ 搜索和规划算法
基于目标的agent
基于效用的agent
➢ 当达到目标的行为有很多种的时候，需要考虑 效率
➢ 环境是部分可观察的和随机的，不确定下的决策 过程可以通过基于效用的agent来实现。
(Environment)，agent的执行器(Actuators) 和传感器(Sensors)，英文缩写为PEAS ➢ 对于每一个智能agent,必须说明其PEAS参数 ➢ Eg.自动驾驶出租车
➢性能度量
➢ 环境 ➢执行器
➢ 传感器
任务环境
➢ Eg.自动驾驶出租车
➢性度量：安全性，快速性，交通违规，舒适度， 利润
➢ 环境：马路，其他交通工具，行人，乘客 ➢执行器：方向盘，加速油门，刹车，语音合成器
➢传感器：摄像头，红外或声纳，速度表，GPS,键 盘，麦克风
任务环境
➢ Eg.医疗诊断系统
➢ 性能度量：病人的健康性，病人花费 ➢ 环境：病人，医院，工作人员
➢ 执行器：显示屏(询问，测试，诊断，治疗方案) ➢传感器：键盘(输入症状，现场检测，病人的回答)
➢ 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输 入
Agent的表驱动方法

“如果A则B”
bird(x) :— animal(x)，has(x, feather)
• 问题：关于对象性质或关系的询问。
?— student(john)
?— married(mary，x)
2020/8/17
史忠植 高级人工智能
26
Prolog语言的基本文法
Prolog语言的最基本语言成分是项(term)，一个 项或者是常量，或者是变量，或者是一个结构。 • 常量：是指对象和对象之间的特定关系的名；
2020/8/17
史忠植 高级人工智能
3
逻辑的历史
• Aristotle——逻辑学 • Leibnitz——数理逻辑 • Gottlob Frege (1848-1925)——一阶谓词演
算系统,《符号论》 • 20世纪30年代，数理逻辑广泛发展
2020/8/17
史忠植 高级人工智能
4
重要的形式工具──逻辑
一个逻辑是可靠的，如果它的证明保持真假值，
即在任何解释I下，如果I是 的模型，且可由推导 出，则I也是的一个模型。即，一个逻辑是可靠的， 如果对任何语句集合和语句 ， ⊢蕴涵 ⊨ 。
完备性(complete)
一个逻辑是完备的，如果任何永真语句是可证的。
即，对任何语句集合和语句 ， ⊨蕴涵 ⊢ 。
如果一个逻辑是完备的，则该逻辑的证明系统已强到
I是L的一个解释，且在I中为真，则记为 I ⊨ ，称作I满足 ，或者I 是的一个模型。
和一个语句 ，如果对 每个解释I ，有I ⊨ 蕴含I ⊨ ，换言之，如果I 是 的一个模型则I也是的一个模型，则记为 ⊨ ，我 们称为的一个逻辑结果。
2020/8/17
史忠植 高级人工智能

能的发展。
➢ 1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适
应能力的西洋跳棋程序。
➢ 1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机（LT)的
数学定理证明程序。
➢ 1958年,麦卡锡建立行动规划咨询系统 ➢ 1960年纽厄尔等研制通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智能
人工智能简介
2024/9/9
1
➢目录
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明“机器学习”这个词，将其定义
为“不显式编程地赋予计算机能力的研究
领域”。而能够进行机器学习的便是人工智
能。
2024/9/9
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
2024/9/9
5
1
人工智能是什么？
➢ 定义小结
➢是研究、开发用于模拟、延伸和扩
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实现帮忙用 户解决问题，其主要是帮忙用户解决生活类问题。
2024/9/9
10
Part 3 人工智能面临的问题
2024/9/9
11
3
人工智能面临的问题
➢ 人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关于伦理、 道德的大讨论，这有可能会在一定时间内阻碍机 器人的发展，但总的来说，科技是第一生产力， 左右着人类的进程，至于伦理、道德体系只是科 技的衍生物，大不了推倒重建，更何况，我们已 有了如此成熟的法律监管制度，估计不会把自己 搞瘫痪。如此看来，对人工智能技术伦理问题的 研究也就成为重中之重，机器人伦理问题近年来 也引起许多学者和社会大众的关注 [1]

cw = EC ( c, F ( c, m, K ))
• 函数F是一个加密过程，水印m通过函数F加密处理后，再 运用嵌入函数 EC在载体信号的时（空）域或变换域中嵌入 水印，即形成含水印的载体信号 cw
• 水印检测提取过程为
m = D e (cw , m, c, K )
• 在水印检测提取过程中，首先是做一个判定水印存在与否 的0-1决策，再在水印存在的前提下，从接收到的含水印 载体信号 c^ 中，运用提取函数 D e 来提取，并用密码K解 w 密还原出水印。含水印的载体信号 cw 。在传输和使用中， cw 会因受到可能的常规信号处理和攻击而由 改变 ^ 为 cw 。提取水印时，需根据是否使用原始信息水印m或原 载体信号c来确定提取函数D。与水印的嵌入过程相比，水 印的提取是水印算法中最重要的步骤。
（二）协同神经网络模型
• 协同学是研究系统依靠自组织产生空间结构、时间结构或 功能结构上自发形态的一门跨学科的研究领域，其研究的 焦点是复杂系统宏观特征的质变，以及如何描述系统在演 化过程中德宏观有序。协同神经网络使用协同学理论所构 造的，其与传统的从研究单个神经元的特性、配置和连接 的构造方法完全不同，它是一种自上而下的神经网络。 • 2.1 动力学演化方程
^ ^ i i
^ ^ i i
^
i
i
∼
i
1024 i =1
∼
∧ ∧
w
i
w
w
谢谢！ 谢谢！
• 3.3 水印嵌入 载体信号是256×256的灰度数字图像，水印信号嵌入到体图 像的DCT域中，嵌入的具体方法和步骤如下： (1)将载体图像像素灰度值矩阵 f = f ( x, y ) 均匀分成互不覆盖的1024 个大小为8 x 8的块, f = f x , y 其中0≤x,y≤255，0≤ ^ , ^ ≤7， x y i=1，2，⋯，1 024； (2)对每块进行8×8的DCT变换来得到1024个2维DCT系数矩 ^ ^ 阵 F = F u , v ，0≤ u, v ≤7； (3)对每个DCT系数矩阵的 F ( 0, 0) 进行从大到小的排序来得到 F ( 0,0) 并 保留排序前后的位置对应关系； ∼ ∼ (4)采用式 Fi ( 0, 0) = Fi ( 0,0) + α ⋅ mi , α 为嵌入强度，把水印信号分量m。 依次嵌入到各个图像块的DCT系数直流分量里，而其他的非直流 分量保持不变，由此得到 F ( u, v ) (5)对DCT域中调整后的系数矩阵进行DCT反变换,再根据排序位置关 系还原，其得到的含水印图像的灰度值为 f ( x, y ) = U IDCT F u, v ， f = [ f ( x, y ) ] 进而可获得嵌入水印的载体图像

2018/10/24 5
一些人工智能的站点




学位论文检索系统 :8080/chinese/l ocal/dris/index.html 英国文摘 http://202.119.8.82/cgi-bin/cgrs.cgi 国外站点： 行为/脑科学 /bbs/ Computer Science Paper / NEC researchindex / /

2018/10/24
13
第一章 人工智能概述

AI的定义
AI的产生 AI的发展历史



AI研究的特点
AI的研究内容
14

2018/10/24
第一章 人工智能概述

AI的定义
AI的产生 AI的发展历史



AI研究的特点
AI的研究内容
15

2018/10/24
ＡI的发展历史（1）
孕育期(1956年前) 古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384322），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

教材及主要参考书
主要教材：
蔡自兴,徐光右.《人工智能及其应用（第三版）》(研究生用书), 北京:清华大学出版社，2004 史忠植,王文杰.《人工智能》,国防工业出版社,2007
主要参考书:
史忠植.《高级人工智能》. 科学出版社 2006年9月 Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (影印本). 北京：机械工业出版社，1999 王万森.《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社 ,2000 蔡自兴,徐广祐.《人工智能及其应用(第三版)》 (本科生书) .北 京：清华大学出版社,2003

孕育期（1956年前） 数理逻辑学科（弗雷治、维纳等 ） 计算的新思想（丘奇、图灵 等）
形成期（1956--1970年） 1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议IJCAI 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
08.08.2020

1.1 定义和发展
2
1.1 定义和发展
1.1.1 人工智能的定义
几种定义 智能机器（intelligent machine） 人工智能（学科2） 人工智能（能力3） 人工智能（拟人思维、行为 4,5,8,9） 人工智能（理性思维、行为6,7,10,11）
08.08.2020
3
1.1 定义和发展
1.1.2 人工智能的起源与发展
“理解”的难度 Context
1.4.4 自动程序设计
根据不同目的描述来编写的计算机程序 促进人工智能系统的发展(语言的发展)
08.08.2020
13
1.4 研究及应用
1.4.5 专家系统
是一个智能化的计算机程序系统 和传统的计算机程序之间有本质区别
1.4.6 机器学习
是机器获取智能的途径 学习是一个有特定目的的知识获取过程 学习的本质是对信息的理解与应用 有多种学习方法
基于物理符号系统假设和有限合理性原理
连接主义（Connectionism）
基于神经网络及其间的连接机制与学习算法
行为主义（Actionism）
基于控制论及感知—动作型控制系统
08.08.2020
10
1.4 人工智能的研究及应用领域
人工智能的基本技术
知识表示（Knowledge Representation） 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法…

策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。

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2021/1/4
高级人工智能
粗糙集的研究
1991年波兰Pawlak教授的第一本关于粗 糙集的专著《Rough Sets：Theoretical Aspects of Reasoning about Data 》和 1992年R.Slowinski主编的关于粗糙集应用 及其与相关方法比较研究的论文集的出版， 推动了国际上对粗糙集理论与应用的深入研 究。1992年在波兰Kiekrz召开了第1届国际 粗糙集讨论会。从此每年召开一次与粗糙集 理论为主题的国际研讨会。
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2021/1/4
高级人工智能
模糊集
1965年，Zadeh提出了模糊集，不少理 论计算机科学家和逻辑学家试图通过这一理 论解决G.Frege的含糊概念，但模糊集理论 采用隶属度函数来处理模糊性，而基本的隶 属度是凭经验或者由领域专家给出，所以具 有相当的主观性。
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2021/1/4
l Let IS = (U, A) be an information system, then
with any
there is an associated
equivalence relation:
where relation.
is called the B-indiscernibility
l If
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2021/1/4
高级人工智能
不可区分性实例 Indiscernibility
Age LEMS Walk
x１ 16-30 x2 16-30 x3 31-45 x4 31-45 x5 46-60 x6 16-30 x7 46-60
50 yes
0
no

高级人工智能-5[1]
概述-表示的3方面问题
v 不确定问题的数学模型表示的3方面问题
*表示问题： 表达要清楚。表示方法规则不仅仅是数，还 要有语义描述。
*计算问题： 不确定性的传播和更新。也是获取新信息的 过程。
*语义问题：将各个公式解释清楚。
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高级人工智能-5[1]
不确定性推理例子
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语义问题：如何解释表示和计算的含义，目前多用概率方法。 如：f（B，A）可理解为当前提A为真时结论B为真的一种影响程
度， C（A）可理解为A为真的程度。
特别关心的是f（B，A）的值： 1）A(T) →B(T), f（B，A）=? 2）A(T) →B(F), f（B，A）=? 3）B 独立于A，f（B，A）=?
v 随机事件：随机事件是一个随机实验的一 些可能结果的集合，是样本空间的一个子 集。常用大写字母A,B,C,…表示。
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高级人工智能-5[1]
概率论基础（事件间的关系与运算 ）
v 两个事件A与B可能有以下几种特殊关系：
Ø 包含：若事件B发生则事件A也发生，称“A包 含B”，或“B含于A”，记作AB或BA。
v 贝叶斯网络方法的不确定性表示基本上是保持了概率的表示方 式，可信度计算也是概率计算方法，只是在实现时，各具体系 统根据应用背景的需要采用各种各样的近似计算方法。推理过 程称为概率推理。因此，贝叶斯网络没有其它确定性推理方法 拥有的确定性表示、计算、语义解释等问题。本节介绍贝叶斯 网络的基本概念和简单的推理方法。
Ø 摩根率：
v 事件计算的优先顺序为：求余，交，差和并。
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高级人工智能-5[1]
概率论基础（概率定义 ）

常用算法
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略

2019/11/21
史忠植 高级人工智能
11

约束传播修改算法
REVISE(Vi,Vj)
1 DELETE false;
2 for each x Di do
3 if there is no such yj Dj
4 such that(x,yj) is consistent,
5 then
6
delete x from Di;
分类：
根据分类模型对数据集合分类。分类属于有导师学习，一般 需要有一个训练样本数据集作为输入。
聚类：
根据数据的不同特征，将其划分为不同的类。无导师学习
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
38
知识发现的任务(2)
相关性分析：
发现特征之间或数据之间的相互依赖关系 关联规则
偏差分析：
I3
解释学习的空间描述
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
32
8.3 解释泛化学习方法
解释泛化学习问题：
已知： • 目标概念 • 训练例 • 领域理论 • 可操作性标准
欲求：
• 训练实例的泛化，使之满足以下条件
1) 是目标概念的充分概念描述
2019/11/21 2) 满足可操史作忠植性高标级人准工智能
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
3
智能
符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求
解。也即所谓的传统人工智能。
计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，
进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊
系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在
计算智能。
2019/11/21