人工智能回顾和展望.pdfVIP

人工智能 王存睿 cunrui@ 我们身边的人工智能-机器人 2 人脸识别 3 草图识别 智能吸尘器 从儿童抓起——乐高机器人 什么技术支撑起这次经济危机  ？  ？  ？  ？  ？ 经济危机环境下IT企业“过冬”策略  1.云计算：允许大量网络系统共享IT基础平台,帮助企业的IT系统以最小成本和最便捷方法达 到企业级技术水准。 2.SaaS：通过互联网向应用软件平台服务商定购所需应用软件服务，按所定购的服务支付费 用的一种服务模式。 3.ITIL：一种可以将企业IT系统及IT部门的运营效率提高25～30%的标准化体系框架。 4.SOA ：一种可以实现Internet环境下各独立业务系统之间应用集成的软件服务架构。 5.协同软件：以异地团队协同工作为目标的协作软件工具包。 6.开源软件：一类可以免费使用和二次开发的应用软件。 7.虚拟化技术：一系列节省成本的技术手段，包括虚拟产品技术、虚拟平台技术、虚拟主机 技术、虚拟服务技术等。 8.商务智能（BI）与数据仓库技术（DW）：将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做 出明智的业务经营决策的工具。 提纲  AI的几个重要阶段回顾  AI的研究现状初探  AI的必威体育精装版动态  AI在中国  AI的未来发展方向展望  应对策略  预期目标 9 一、AI 的几个重要阶段回顾  第一阶段：符号逻辑推理  AI初创的10余年间（1956-1969）  代表人物：Simon, Newell, Nilsson, etc.  不足：适合高层推理，但面对海量数据需要底层 的统计学习方法  第二阶段：知识工程及专家系统  20世纪70-80年代（包括90年代初）  代表人物：Feigenbaum, Shortliffe, etc.  贡献：已在医疗、军事等领得到广泛应用 10 几个重要阶段回顾（续）  第三阶段：人工神经网络  20世纪80年代中后期至90年代  代表性成果：BP 网的成功应用, etc.  不足：机器学习的关键问题之一“模型的推广性” 没有理论保证(“过学习”、“欠学习”)  第四阶段：基于统计学习理论的方法  20世纪90年代至今  代表人物：Vapnik, etc.  优势：建立在坚实的数学基础之上 11 其它研究方向回顾  智能Agent及多Agent 系统  20世纪90年代中期开始  代表性成果：足球机器人, Web Spider, etc.  Agent 的观点：将AI领域目前分离的子领域重新组 织为一个有机整体  目前研究重点：Reinforcement Learning和Search in Large Space (NASA, Google, etc.)  遗传算法与进化计算  20世纪70年代，现在又重新热起来了（周志华等）  应用效果虽较好，但理论基础不够坚实 12 其它研究方向回顾（续）  软计算与粒度计算  20世纪60年