ref秦世引(北航)智能科学的崛起(ppt)

什么是人工智能？
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
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1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
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人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
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4、智能交通 智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物， 它借助现代科技手段和设备，将各核 心交通元素联通，实现信息互通与共 享，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。

2. 智能交通信号优化：传统的定时信号灯无法根据实际交通情况进行灵活调整，容易造成交通拥堵 和浪费时间。而人工智能技术可以根据实时交通流量和交通状况，智能地调整交通信号灯的时长和频 率，以最大限度地提高交通效率。通过使用智能交通管理系统，我们可以减少等待时间，提高交通流 畅度，进而缓解交通阻塞。
3. 智能交通事故预防和处理：人工智能能够通过识别和分析交通监控设备中的视频数据，自动检测 交通违法行为和危险驾驶行为。当发生交通违法或潜在危险时，智能交通管理系统能够及时报警并发 送警报给执法部门，以便快速处理交通事故和减少交通事故发生的可能性。此外，智能交通管理系统 还可以通过实时数据分析，识别道路安全隐患，并提出相应的改进措施，提高道路交通的安全性。
3. 提升医学研究与知识共享：人工智能可以对大规模的医学 文献进行数据挖掘和知识抽取，从中发现新的疾病模式和治 疗方法。此外，人工智能还能够实时跟踪世界各地的疫情和 流行病动态，帮助医学界更好地了解和应对不同疾病的传播 和治疗策略。
机器人手术助手
1. 机器人手术助手提高手术精确性: 机器人手术助手借助人工智能技 术，能够进行高精度的手术操作。由于其精确性高，可以减少手术中 对周围组织的伤害，降低手术风险，提高手术的成功率。 2. 机器人手术助手提升手术效率：机器人手术助手能够借助人工智能 进行快速而准确的诊断和决策，使外科医生能够更高效地执行手术。 其高速度和稳定性使得手术时间缩短，并减少手术过程中的疲劳，方 便外科医生进行长时间的手术操作。
智能生产线
1. 优势提高生产效率。通过人工智能技术的应用，智能生产线能够实现自动化、 智能化的生产过程，从而大大提高生产效率。智能生产线能够自动进行物料的搬 运、装配、检测等工作，减少了人工操作的时间和非生产性的等待时间，有效地 缩短了生产周期，并提高了产品质量的稳定性。

预处理生成的特征可以仍然用数值来表示，也可以用拓扑关系、逻辑结构等其它形式来表示， 分别适用于不同的模式识别方法。
4.1 模式识别概述
4.1.4 模式识别原理与过程
3.特征提取和选择
从大量的特征中选取出对分类最有效的有限特征，降低模式识别过程的计算复杂度，提高分 类准确性，是特征提取和选择环节的主要任务，目的都是为了降低特征的维度，提高所选取的特 征对分类的有效性。
4.1 模式识别概述
4.1.2 模式识别的基本概念
3.有监督学习与无监督学习
模式识别的核心是分类器，在已经确定分类器模型和样本特征的前提下，分类器通过某些算 法找到自身最优参数的过程，称为分类器的训练，也称为分类器的“学习”。
根据训练样本集是否有类别标签，可以分为有监督学习和无监督学习。 （1）有监督学习
1936年，英国学者Ronald Aylmer Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。 1960年，美国学者Frank Rosenblatt提出了感知机。 60年代，L.A.Zadeh（乍得）提出了模糊集理论，基于模糊数学理论的模糊模式识别方法得以 发展和应用。
4.1 模式识别概述
由于过分追求训练样本集中样本的分类的正确性，从而导致的分类器泛化能力降低，称为 分类器训练过程中“过拟合”。
4.1 模式识别概述
4.1.3 模式识别的基本方法
1.统计模式识别
统计模式识别原理： 1）根据待识别对象所包含的原始数据信息，从中提取出若干能够反映该类对象某方面性质的 相应特征参数，并根据识别的实际需要从中选择一些参数的组合作为一个特征向量。 2）依据某种相似性测度，设计一个能够对该向量组表示的模式进行区分的分类器，就可把特 征向量相似的对象分为一类。 统计模式识别是主流的模式识别方法，其将样本转换成多维特征空间中的点，再根据样本的 特征取值情况和样本集的特征值分布情况确定分类决策规则。 其主要的理论基础包括概率论和数理统计； 主要方法包括线性分类、非线性分类、Bayes分类器、统计聚类算法等。

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简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着 1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可 以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在 1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后， 研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概 念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能 的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年 前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们 也影响到了其它 技术的发展。
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THREE 第三部分 发展成果
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三 发展成果
发
➢ 人机对弈：
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程：
猎鹰系统等
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➢ 模式识别：
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程：
专家系统，智能搜索引 擎等
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FOUR
第四部分 发 展争议
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人工智能的应用领域
人工智能主要应用在哪？
自然语言处理 图像处理 数据挖掘
未来五年我国人工智能的发展大势所趋
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TWO
第二部分 发Байду номын сангаас阶段
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第一阶段 计算阶段
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什么是计算？
计算是将各种运算方法与 数据结合并得出结论的行 为。这种行为存在于社会
生活的方方面面。
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智能机器人的计算
借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解 问题的算法。物理学、化学、数学、生物学、心理学、生理学、 神经科学和计算机科学等学科的现象与规律都可能成为计算智 能算法的基础和思想来源。