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人工智能的发展与挑战动态PPT

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国内人工智能发展趋势PPT

国内人工智能发展趋势PPT
技术成熟度
虽然人工智能技术取得了很大的进展，但仍然存在 一些技术瓶颈和挑战，如机器学习的可解释性、数 据泛化等问题，需要进一步研究和突破。
02
国内人工智能技术 发展特点
政策支持力度加大
政策支持
政府出台了一系列 政策，支持人工智 能技术的发展，包 括资金支持、税收 优惠、人才培养等。
技术研发
政府加大了对人工 智能技术研发的支 持力度，投入了更 多的资金和资源， 推动了技术的不断 创新和发展。
国内人工智能技术发展的 建议与展望
加强政策引导与支持力度
制定政策
政府应出台相关政策，为人工智能技
术发展提供政策支持。 01
人才培养
政府应加大对人工智能领域人才的培
养力度，为产业发展提供人才保障。
03
资金支持
政府应设立专项资金，为人工智能技
术研发提供资金支持。 02
推动跨界合作与产学研用一体化
跨界合作 鼓励不同领域的企业、研究机构和高校进行跨界合 作，共同推动人工智能技术的发展和应用。
随着人工智能技术的不断发展，其在各行业的 应用越来越广泛，如医疗、金融、教育等。
人工智能技术应用
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展， 人工智能技术在各行业的应用将迎来更多的发
展机遇。
未来发展机遇
商业模式创新
人工智能技术的应用，为各行业带来了商业模 式的创新，如智能客服、智能投顾、智能推荐
等。
05
谢谢
汇报人：xxx
国内人工智能 发展趋势
汇报人：xxx
CONTENTS
目录
1 发展现状 2 发展特点 3 发展趋势 4 面临的挑战与机遇 5 发展的建议与展望
01
人工智能技术 发展现状

人工智能的前景及未来ppt

人工智能的前景及未来ppt

智能制造和工业互联网
人工智能在制造领域的应用
人工智能技术能够提高生产效率、降低能耗，实现个性化生产。智能制 造将是工业4.0的重要支柱。
人工智能在工业互联网中的应用
人工智能技术将与工业互联网融合，实时监测、控制、优化设备及工艺， 推动产业数字化升级，促进商业模式创新。
智慧城市和智慧农业
人工智能在智慧城市和智慧农业中的应用
数据集的扩大
多模态融合技术
人工智能的技术创新
随着数据规模和质量的提升，人工智能的性能和表现 将得到显著提高，推动人工智能技术的进一步发展。
数据规模和质量提升
计算能力和存储能力的突破
计算能力
随着算法的优化和芯片技术的发展，人工智 能的计算能力不断提升，加速了人工智能的
发展和应用。
存储能力
新型存储技术的出现，如闪存、分布式存储 等，为人工智能提供了更大的存储空间和更
人工智能的前景 及未来PPT
目录
01 人 工 智 能 的 技 术 创 新 02 人 工 智 能 在 各 领 域 的 应 用 前 景 03 人 工 智 能 的 伦 理 和 社 会 影 响 04 人 工 智 能 的 发 展 限 制 和 挑 战 05 未 来 人 工 智 能 的 发 展 趋 势 和 方 向
在智慧城市建设中，人工智能可以应用于交通管理、安防监控、垃圾处理 等领域，提高城市运行效率和管理水平。在智慧农业中，人工智能可以应 用于智能种植、智能养殖、智能灌溉等领域，提高农业生产效率和农产品 质量。
人工智能在智慧城市和智慧农业中的优势
人工智能的应用可以大幅提高城市和农业的运行效率，减少人力成本，提 高资源利用率，为城市和农业的可持续发展提供有力支持。
人工智能技术可以帮助实现更高效、更环保的能源管理， 例如智能电网、智能建筑和智能交通系统等。

2024年人工智能技术发展趋势与应用解析培训课件

2024年人工智能技术发展趋势与应用解析培训课件
自动化决策与责任归属
人工智能系统在某些领域已经能够自主做出决策 ，但决策过程中出现的错误或问题如何归责，成 为一个亟待解决的问题。
法律法规对AI发展影响分析
数据保护法规
随着全球范围内对数据隐私和安全问题的关注度不断提高 ，各国纷纷出台相关法律法规，对人工智能技术的数据使 用和处理提出严格要求。
算法监管政策
知识图谱与语义理解技术进展
知识图谱构建
研究自动化构建大规模、 高质量知识图谱的方法， 实现知识的有效组织和利 用。
语义理解
通过自然语言处理、机器 学习等技术，提高计算机 对文本、语音等信息的语 义理解能力。
知识推理
基于知识图谱和语义理解 技术，实现知识的推理和 演绎，推动人工智能从感 知智能向认知智能发展。
果。
当前人工智能技术现状及挑战
技术现状
当前人工智能技术已经取得了长足的进步，在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域已经达到了 较高的水平。同时，深度学习、机器学习等算法的不断发展也为人工智能技术的进一步应用提供了有 力支持。
面临挑战
尽管人工智能技术已经取得了显著成果，但仍面临着一些挑战。例如，数据质量和数量问题、算法的 可解释性和鲁棒性问题、隐私和安全问题等。此外，人工智能技术在实际应用中还需要考虑伦理和道 德问题，如何确保技术的合理和公正使用也是当前面临的挑战之一。
03
人工智能技术在各行业应用解析
智能制造领域应用实践及案例分析
自动化生产流程
通过引入人工智能技术，实现生 产线的自动化和智能化，提高生
产效率和产品质量。
智能供应链管理
利用人工智能技术对供应链进行优 化，实现库存、物流等环节的智能 化管理，降低成本。
工业机器人应用

2024年度这30张PPT告诉你人工智能的应用与趋势

2024年度这30张PPT告诉你人工智能的应用与趋势
2024/2/3
金融欺诈检测与预防
通过大数据分析和机器学习等技术手段识别 和预防金融欺诈行为。
金融服务机器人
提供客服、咨询、办理等功能的金融服务机 器人，提升用户体验和满意度。
11
智能制造领域
智能化生产流程
通过自动化设备和智能化管理系统实 现生产流程的智能化和高效化。
工业机器人应用
利用工业机器人完成高精度、高效率 的生产任务，提高生产质量和效益。
智能照明与节能
根据环境光线和用户需求自动 调节照明亮度和色温，实现节
能环保。
家居机器人
提供扫地、擦窗、陪伴等功能 的家居机器人，提升生活品质
。
2024/2/3
8
智慧医疗领域
辅助诊断与治疗
利用AI技术分析医学影 像和病历数据，辅助医 生进行疾病诊断和治疗
。
2024/2/3
智能健康监测
通过可穿戴设备实时监 测患者生理参数，及时 发现异常情况并预警。
2024/2/3
智能供应链管理
通过大数据分析和AI技术优化供应链 管理，降低库存和物流成本。
产品创新与研发
利用AI技术辅助产品创新设计和研发 过程，缩短研发周期和降低成本。
12
03
人工智能技术的发展趋势
2024/2/3
13
深度学习技术的不断进步
1 2
神经网络结构的优化与创新
包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网 络等。
数据泄露风险
随着人工智能应用的广泛普及， 个人和企业的数据泄露风险也在
不断增加。
2024/2/3
隐私保护难度加大
人工智能技术的快速发展使得隐私 保护难度越来越大，如何平衡数据 利用和个人隐私保护之间的关系成 为亟待解决的问题。

人工智能的前景及未来ppt

人工智能的前景及未来ppt

金融行业的智能化
AI将彻底改变金融行业的面貌 AI的应用范围越来越广泛，不仅用于投资和风险管理，还用于客户服务、反欺诈等，未来金融行业将更加智能化，更加高效。 AI在金融行业的应用面临诸多挑战 AI的算法和模型需要不断优化和调整，以适应市场的变化。同时，数据隐私和安全问题也需要得到充分考虑，以确保客户信息和交易数据的安全。 AI在金融行业的应用将带来无限可能 AI的预测和决策能力将大大提高金融行业的效率和准确性。例如，AI可以帮助金融机构更准确地评估贷款风险和客户信用状况，为客户提供更优质 的服务。
AI在黑客攻击中的应用
AI未来发展潜力巨大 AI在医疗、金融、教育等领域的应用不断拓展，未来发展潜力巨大。 AI在黑客攻击中具有挑战性 黑客利用AI技术进行攻击，增加了网络安全风险，但AI也可以用于防御，提高网络安全水平。
AI在虚假信息传播中的作用
AI将在未来成为主流技术 AI在多个领域的应用已经取得了显著成果，未来其将在更多领域得到广泛应用，成为主流技术之一。 AI将带来无限可能 AI的强大计算能力和学习能力使其能够处理大量数据，从而为各领域带来创新和突破。 AI在虚假信息传播中的潜在影响 AI可能会加速虚假信息的传播，因此需要制定相应的监管政策和技术措施来应对这一挑战。 AI技术将促进人与机器和谐共存 随着AI技术的不断发展，人们需要适应与机器共存的生活方式，共同创造更美好的未来。
AI在恐怖主义中的应用
AI的未来发展潜力巨大 随着算法的改进和数据量的增长，AI的能力将得到极大的提升。未来，AI可能会 在各个领域发挥重要作用，包括医疗、教育、娱乐等。 AI在恐怖主义中的应用挑战社会安全 恐怖组织可能会利用AI进行武器制造、计划袭击等活动，这对社会安全构成了严 重威胁。 AI的道德与法律问题 随着AI的发展，道德和法律问题也日益凸显。例如，AI是否应该承担责任、如何 保护个人隐私等，这些问题需要我们认真思考和解决。

人工智能发展现状和趋势ppt

人工智能发展现状和趋势ppt
人工智能在各领域的应用场景:教育培训
AI技术在教育培训中普及化随着AI技术的不断发展，其在教育培训领域的应用也日益普及。据统计，全球有超过70%的教育机构正在使用AI技术。AI技术提升教育培训效率AI技术可以通过智能推荐、自动化批改等方式，提高教育培训效率。一项研究显示，使用AI技术的在线英语学习平台，可以提高学习效率20%以上。AI技术将改变教育培训模式AI技术将推动教育培训模式从传统模式向个性化、智能化模式转变，更好地满足不同学员的需求。
产学研用协同创新
人工智能发展迅速近年来，人工智能的发展速度越来越快，各种应用场景不断涌现，为人类带来了巨大的便利和效益。产学研用协同创新是人工智能发展的关键产学研用协同创新是指企业、高校、研究机构和用户之间紧密合作，共同推动人工智能技术的发展和应用。这种协同创新模式可以促进技术转移和产业化，提高科技创新和应用效率。人工智能将重塑产业格局人工智能技术的广泛应用将深刻改变传统产业格局，推动产业转型升级。例如，智能制造、智能家居、智能医疗等领域的发展，将带动相关产业的发展和壮大。人工智能发展面临的挑战尽管人工智能发展前景广阔，但仍面临诸多挑战，如数据安全、隐私保护、伦理道德等问题。需要各方共同努力，加强合作，制定相关政策和法规，推动人工智能技术的可持续发展。
人工智能的未来趋势与展望
The Future Trends and Prospects of Artificial Intelligence
05
技术创新与突破
人工智能技术将改变未来生活随着人工智能技术的不断发展，它将在未来改变我们的生活方式。例如，自动驾驶汽车将取代传统驾驶方式，智能家居将使家庭更加智能化，人工智能医疗将提高医疗效率和精度。人工智能技术创新将推动经济发展人工智能技术创新将推动经济发展。随着人工智能技术的不断发展，它将为各行各业带来更多的创新和突破，从而推动经济增长和就业。

人工智能的前景及未来ppt

智能客服将逐渐取代人工客服 随着人工智能技术的不断发展，智能客服将在未来逐渐取代人工客服， 成为主流客户服务方式。 智能客服将提高客户服务效率 智能客服能够快速响应客户需求，提供准确的信息和解决方案，从而 提高客户服务效率。 智能客服将促进企业数字化转型 智能客服是数字化转型的重要一环，能够为企业提供更高效、便捷的 客户服务，推动企业数字化转型进程。
与人类社会深度融合
人工智能将改变人类生活 AI将在医疗、教育、交通等领域发挥重要作用，提高生活质量。 人工智能将促进经济发展 AI将提高生产效率，降低成本，推动经济增长。 人工智能将改变人类社会结构 AI将改变劳动力市场，重塑社会关系，推动社会变革。
跨领域应用拓展
AI跨领域应用拓展是未来趋势 AI技术正在不断拓展其在医疗、教育、交通等领域的跨应用，未来将有更多领域 受益于AI技术 AI技术将推动产业升级 AI技术将改变传统产业模式，推动产业升级，提高生产效率 AI技术将促进经济发展 AI技术将带动相关产业的发展，促进经济增长，为社会创造更多就业机会 AI技术将改变人类生活方式 AI技术将改变人们的生活方式，提高生活质量，使人们的生活更加便捷和舒适
自动驾驶将改变出行方式 随着自动驾驶技术的发展，未来出行将更加便捷、高效，减少人力成本，提高出行安全性。 自动驾驶将推动汽车行业变革 自动驾驶技术的引入将促使汽车行业转型升级，加速产品迭代，提升市场竞争力。 自动驾驶面临法规和道德挑战 尽管自动驾驶具有许多优势，但仍需解决法规制定、道德伦理等问题，确保技术与社会和法律价值的协调发展。 自动驾驶将创造新的就业机会 随着自动驾驶的普及，将产生新的职业需求，如自动驾驶系统工程师、高级技工等，为就业市场注入新的活力。
人工智能的发展历程:成熟阶段
AI将实现全面自动化 随着技术的进步，AI将能够自动执行更复杂的任务，如自动化生产、无人驾驶等，从而提高效率，降低成本。 AI与人类更加协同工作 AI在很多领域的应用需要人类的指导和管理。未来，AI和人类将更好地协作，提高工作效率和创新能力。 AI算法将持续优化 AI算法在许多领域仍有优化空间。未来，通过不断改进算法，AI的性能将进一步提高，从而更好地解决各种问题。 AI普及程度不断提升 随着技术的普及，AI将在各个领域得到更广泛的应用，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。

人工智能的现状与未来ppt课件


人工智能伦理与社会问题的挑战
人工智能的发展历程 自1956年提出人工智能概念以来，经过几十年的发展，人工智能已从理论研究走向实际应用。 据统计，2019年全球AI市场规模达到约250亿美元，预计2025年将超过1900亿美元。 人工智能伦理的挑战 随着AI技术的广泛应用，伦理问题日益凸显。例如，2018年谷歌DeepMind因在围棋比赛中 使用AI作而受到指责。这引发了关于AI技术是否应遵循道德和法律规定的讨论。 人工智能的社会问题挑战 人工智能的发展也带来了一系列社会问题。例如，自动化可能导致大量失业，据国际劳工组 织预测，到2030年，全球约有8亿个工作岗位将被自动化取代。此外，AI技术可能加剧数字 鸿沟，使得资源分配更加不均衡。 人工智能的未来展望 尽管面临伦理和社会挑战，人工智能的发展前景依然广阔。预计到2030年，全球AI市场规模 将达到约1900亿美元。同时，AI技术将在医疗、教育、交通等领域发挥更大作用，提高人类 生活质量。
图灵测试的提出与影响
人工智能的发展历程 自1956年提出人工智能概念以来，经过60多年的发展， 人工智能已经从理论研究走向实际应用。据统计，2019年 全球AI市场规模达到约250亿美元，预计到2025年将达到 380亿美元。 图灵测试的影响 图灵测试作为衡量机器智能的重要标准，对人工智能的发 展产生了深远影响。自图灵提出测试以来，许多计算机科 学家以此为目标进行研究，推动了人工智能技术的进步。 据统计，自1950年以来，全球已有超过50个国家、数千 个研究机构参与过图灵测试的研究。
04
人工智能的未来趋势与展望
Future Trends and Prospects of Artificial Intelligence
人工智能与其他新兴技术的融合

人工智能发展历程与挑战ppt


人工智能的沉寂与复苏
人工智能的发展历程
人工智能 诞生
计算机技术 独立学科
发展 复杂过程
人工智能的挑战
人工智能发展 挑战
伦理法律问题
人工智能 深度学习 应用领域
02 人工智能的应用挑战
深度学习的发展与应用
人工智能的发展历程与挑战 人工智能的发展经历了多个阶段，包括符号主义、连接主义和深度学习等。同时，人工智能也面临着数据隐私、算法公平性和可解释性等挑战。 深度学习的发展与应用 深度学习是人工智能领域的重要分支，通过神经网络模型进行特征学习和分类。在语音识别、图像识别和自然语言处理等领域有着广泛的应用。
技术应用的普惠性和可解释性
人工智能的发展经历了漫长历程 自上世纪50年代起，人工智能已经经历了符号学习、统计学习、深度 学习等阶段，逐步发展至今日成熟的技术水平。 人工智能技术应用面临普惠性挑战 虽然AI技术取得了显著进展，但普及程度仍有限。许多企业和个人无 法获得高质量的AI服务，因此面临普惠性的挑战。 提高AI的可解释性是未来发展的重要方向 为了增强AI的信任度和应用范围，需要提高其可解释性。这将是未来 AI发展的重要方向，有助于解决AI决策的透明度和公正性问题。
人工智能第一次繁荣源于计算机视觉 20世纪50年代到80年代，人工智能经历了从符号主义到连接主义 的转变。直到计算机视觉技术的突破，人工智能迎来了第一次繁荣。 深度学习加速人工智能的发展 深度学习技术的发展为人工智能提供了强大的动力，大大提高了计 算机的感知和理解能力。 人工智能面临的挑战是数据隐私和伦理问题 随着人工智能的发展，数据隐私和伦理问题成为越来越重要的挑战。 需要关注人工智能对人类社会的影响，并制定相应的规范和政策。
AI技术发展的道德和伦理挑战

人工智能的最新研究动态及应用前景ppt


深度学习简介 卷积神经网络 递归神经网络 生成对抗网络 强化学习与迁移学习
神经网络及其发展历程 图像识别与处理关键技术 时间序列分析与自然语言处理 数据生成与样本生成 自适应学习与跨领域应用
计算机视觉突破
图像识别与自然语言处理
01
深度学习驱动
图像识别准确率提升
02
跨领域融合
自然语言处理突破
03
实时动态监测
客户画像与市场预测
01
客户画像构建
精准描绘消费者特征
02
市场预测分析
利用大数据预测趋势
03
个性化推荐
基于用户数据个性化推送
04
消费者行为研究
分析消费习惯指导营销
云计算与边缘计算融合
弹性计算与资源优化
IaaS、PaaS和SaaS的发展
10
8
6
4
2
0
Test
Test
Test
Test
IaaS服务模型发展
人工智能的最新
研究动态及应用前景
深入解析科技前沿与创新实践
目录 Agenda
01 人工智能技术发展 02 大数据技术与应用 03 云计算与边缘计算融合 04 未来研究方向与挑战
人工智能技术发展
智能算法与机器学习应用
深度学习研究进展
神经网络模型与训练技术
20XX 20XX 20XX 20XX 20XX
学习与适应性
机器策挑战
自主系统概述
系统自主性及其发展前景
环境感知技术
机器视觉与感知融合
人机交互协作
智能协作与互操作性
安全与隐私保护
自主系统安全防护策略
跨界融合与创新生态
推动多领域协作发展
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机器学习是未来方向 将人类从重复性劳动中解放出来
04
PART04
机器学习是未来方向 PART04
目前，机器学习仍然是人工智能研究的热点之一，包 括深度学习的可解释性和可信性，增强智能系统的自学 习和自适应能力，以及无监督学习、多模态协同学习、 强化学习、终生学习等新的机器学习方法。
另外，考虑到数据安全和隐私保护，在数据加密或 者部分加密的情况下如何学习，也是重要研究方向之一。 在深度学习浪潮推动下，人工智能其他研究方向也在加 速发展，包括机器感知、模式识别与数据挖掘、自然语 言处理、知识表示与处理、智能芯片与系统、认知与神 经科学启发的人工智能、人工智能和其他学科的交叉等。
第 二
发
展
03
三是产业链的完整性。人工智能的框架、算法方面，以及人脸识别、语音识 别等领域方面均有所突破，人工智能产业链的完整性和配套都是很大的优势。
期
人工智能发展的 基本思想和技术路径
03
PART03
基本思想和技术路径 PART03
人工智能研究工作肇始于20世纪40年代， 但其完整概念在1956年才正式登上历史 舞台，在美国达特茅斯学院举行的“人 工智能夏季研讨会”上提出。这个研讨 会的主题就是用机器来模仿人类学习以 及其他方面的智能，推进了人工智能起 起伏伏、螺旋发展的历程。
人工智能定义及研究 PART01
“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。
机器学习的特点： 这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题 的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题 并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续 型学习”。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造 的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创 造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人 工系统”就是通常意义下的人工系统。
人工智能定义及研究 PART01
关于什么是“智能”?
01
02
03
人工智能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
繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确， 因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技 术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面 又转向更有意义、更加困难的目标。
技术、能源技术、人工智能）。
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
人工智能定义及研究 PART01
人工智能的研究价值：
机器学习是未来方向 PART04
机
遇 VS 挑
战
中国的人工智能发展，挑战与机遇同在，机遇大于挑战。尽管 是后来者，但我们市场规模大，青年人多，奋斗精神强，长期来看 更有优势。如果说18世纪中叶蒸汽机带来第一次工业革命，持续 了100年；19世纪中叶电力带来第二次工业革命，持续了100年； 20世纪中叶计算机与通信带来第三次工业革命，到现在持续了70 多年；我们可以预见，本世纪中叶前后人工智能可能会带来下一次 工业革命，影响百年。当然，现在人工智能技术的储备还远没有达 到开启智能时代的量级，还需要持续积累和创新。现在的计算机体 系结构，还无法满足实现强人工智能的需求。未来可能的突破方向 包括人工智能基础理论与算法、类脑计算、生物计算、量子计算等。
基本思想和技术路径 PART03
自诞生以来，人工智能发展的基本
思想和技术路径总的来说有三种。
第一种 元素学派
第一种路径主张人工智能应从智能的功能模拟入手，认为符号是智能的基本元素， 智能是符号的表征和运算过程。
第二种 网络学派
第二种路径是连接主义或者说神经网络学派，发源于上世纪40年代，强调智能活 动是由大量简单（神经）单元通过复杂连接后并行运行的结果。
人工智能带领人类 从信息社会迈向智能社会
制作人：xxx
汇报人：xxx
人工智能定义及研究 01
人工智能的发展阶段 02 人工智能发展的基本思想和技术路径 03
目录
CONTENTS
机器学习是未来方向
04
将人类从重复性劳动中解放出来
人工智能定义及研究
01
PART01
人工智能定义及研究 PART01
人工智能的定义可以分为两部分，即 “人工”和“智能”。“人工”比较好理解， 争议性也不大。
1976—2006年，基于人工规则的专家系统阶段。这个阶段的主要进展 是打开了知识工程的新研究领地，研制出专家系统工具与相关语言，开发 出多种专家系统，比如故障诊断专家系统、农业专家系统、疾病诊断专家 系统、邮件自动分拣系统等等。
基本思想和技术路径 PART03
人工智能起起伏伏、螺旋发展的历程
2006年至今，大数据驱动的深度神经网络阶段， 也是深度学习大行其道的时期。人工神经网络的发展， 随着人工智能的发展起起伏伏。初期人们对其可以模拟 生物神经系统的某些功能十分关注，但是对复杂网络的 学习收敛性、健壮性和快速学习能力一直难以把握，直 到上世纪80年代反向传播算法的发明和90年代卷积网 络的发明，神经网络研究取得重要突破。深度神经网络 方法走到前台，开启了人工智能新阶段。
经验主义 这类“机器学习”对 “经验”的依赖性很 强。
创新主义 但人类除了会从经验中 学习之外，还会创造， 即“跳跃型学习”。
机器学习的壁垒 计算机在学习和“实践” 方面难以学会“不依赖 于量变的质变”。
人工智能的发展阶段
02
PART02
人工智能的发展阶段 PART02
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。
IBM公司“深蓝”电脑击败了 人类的世界国际象棋冠军更是 人工智能技术的一个完美表现。
概
共同研究和探讨用机器模拟智
念
能的一系列有关问题，并首次
阶
提出了“人工智能”这一术语，
段
它标志着“人工智能”这门新
兴学科的正式诞生。
人工智能的发展阶段 PART02
上世纪60年代是人工智能的第一个发展黄金阶段，该阶段的人工智能主要以 语言翻译、证明等研究为主。
第三种 控制学派
第三种路径是行为主义或者说控制学派。控制论认为，智能来自智能主体与环境 以及其他智能主体相互作用的成功经验，是优胜劣汰、适者生存的结果。
基本思想和技术路径 PART03
人工智能起起伏伏、螺旋发展的历程
1956—1976年，基于符号逻辑的推理证明阶段。这一阶段的主要成果是利用 布尔代数作为逻辑演算的数学工具，利用演绎推理作为推理工具，发展了逻辑编 程语言，实现了包括代数机器定理证明等机器推理决策系统。
人工智能带领人类 从信息社会迈向智能社会
制作人：xxx
汇报人：xxx
01 语言翻译、证明等研究
第
一
02 简单的机械运动
发
展
期
人工智能的发展阶段 PART02
已有人工智能研究成果逐步应用于各个领域，人工智能技术在商业领域取得 了巨大的成果；
01 一是互联网和物联网在全世界的发展，在数据方面有很大的积累优势。
02
二是应用场景的优势。人口的消费能力、服务能力非常大，在智慧医疗、智慧 教育、智慧市等领域有很丰富的实践场景。