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人工智能基础知识培训
口人工智能的定义
·英文全称:artificialintelligence(人工的、人造的智能),简称Al。
·定义:人工智能,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。
·目的:使计算机系统具备执行“通常需要人类智能才能完成的任务”的能力。
■人工智能的基本概念
■人工智能的基本概念
口人工智能的关键点
·属于什么学科:AI的本质属性,是一门科学,是一个技术领域。它涉及到了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多种学科的知识。但总体上,归类于计算机学科之下。
·研究什么对象:AI的研究目的,是让一个“系统”具备智能。这个“系统”,可以是一套软件程序,也可以是一台计算机,甚至是一个机器人。
·什么是智能:目前看来,能够像人一样感知、理解、思考、判断、决策,就是实现了人工智能。
■人工智能的基本概念
口智能的维度
认知能力:理解、学习、推理、记忆等
适应能力:解决问题、应对环境变化等
自主能力:独立完成任务、自主决策等
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■人工智能的基本概念
口人工智能的学派
·符号主义学派:认为人类认知和思维的基本单元是符号,而认知过程就是在符号表示上的一种运算。致力于使用某种符号来描述人类的认知过程,并把这种符号输入到能处理符号的计算机中,从而模拟人类的认知过程。
·联结主义学派:模拟人脑的工作方式,使用神经网络来模拟人脑神经元的连接方式和学习算法。
·行为主义学派:强调从行为的角度来理解智能。认为智能体应该通过与环境的交互来学习和适应,而不是仅仅通过内部符号处理。·进化学派:对生物进化进行模拟,使用遗传算法和遗传编程。
·贝叶斯学派:使用概率规则及其依赖关系进行推理。
·类推学派
符号主义
人工智能联结主义
三大学派
行为主义
基于知识的方法
·专家系统:基于规则、“知识+推理”
·知识图谱:结构化的知识表示、存储
基于学习的方法
·机器学习:通过数据进行训练,建立自动学习模型·深度学习:基于神经网络,构建自动学习方法
基于仿生的方法
·行为主义:模拟生物行为,进行学习
·进化计算:模拟生物的进化过程,进行优化
■人工智能的基本概念
口人工智能的研究方法
口人工智能的分类(按智能水平)
·弱人工智能(WeakAl):只专精于单一任务或一组相关的任务,不具备通用智能能力。目前,人类
就处于这个阶段。
·强人工智能(StrongAl):具有一定的通用智能能力,能够理解、学习并应用于各种不同的任务。目前,这个还处于理论和研究阶段,还没落地。
·超人工智能(SuperAl):在几乎所有方面都超过人类智能,包括创造力、社交技能等。超人工智能
■人工智能的基本概念
是未来的终极形态,我们假设它能够实现。
口萌芽阶段
·17世纪,莱布尼茨、托马斯·霍布斯和笛卡儿等率先提出:是否可以将人类理性的思考系统,转化为代数学或几何学体系?
·在查尔斯·巴贝奇(CharlesBabbage)的分析机、赫尔曼·何乐礼(HermanHollerith)的制表机、阿兰·图灵(AlanTuring)的图灵机,以及Z3、珍妮机、MarkI、ENIAC等一系列发明的接力推动下,人类终于进入了数字电子计算机时代。
·1950年,阿兰·图灵在《心灵(Mind)》杂志上发表了一篇非常重要的论文,名叫《计算机器与智能(ComputingMachineryandIntlligence)》。图灵在论文中仔细讨论了创造“智能机器”的可能性。由于“智能”一词很难定义,他提出了著名的图灵测试。
■人工智能的发展历程
口萌芽阶段(图灵测试)
图灵测试:
多名评委在隔开的情况下,通过设备向一个机器人和一名人类随意提问。
多次问答后,若超过30%的人不能确定被测者是人还是机器,那么,该机具备人类智能。
■人工智能的发展历程
计算机应答真人提问真人应答
向应答者提问
给发问者应答
口正式诞生
·1955年9月,约翰·麦卡锡(J.McCarthy)、马文·明斯基(M.L.Minsky)、克劳德·香农(C.E.Shannon)、纳撒尼尔·罗切斯特(N.Rochester)共同提出了一个关于机器智能的研究项目,首次引入了“ArtificialIntelligence”这个词,也就是人工智能。
·1956年6月,在刚才那4个人的召集下,十余位来自不同领域的专家,聚集在美国新罕布什尔州汉诺威镇的达特茅斯学院,召开了
一场为期将近两月的人工智能学术研讨会,就是著
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