智能科学与技术导论.pptx

智能科学与技术导论,适合计算机、人工智能等相关专业大一和大二的本科生,智能科学与技术导论 目录,第一讲 智能科学发展简史 第二讲：智能系统开发流程与算法 第三讲：计算机视觉 第四讲：计算机的语言理解 第五讲 智能社会与数字经济 第六讲 几个热点问题探讨-资料查找和数据科学比赛,2020/12/20,2,第一讲 智能科学发展简史,导论是什么？ 为何要学习智能科学技术导论？概念，思想，视野 如何学好？思考，写作，程序,2020/12/20,3,目 录,第一节 ：学科界定 演化的智能 第二节：智能科学发展简史 曲折中发展 第三节：智能科学的应用场景 ......,目 录,第一节 ：学科界定 演化的智能 第二节：智能科学发展简史 曲折中发展 第三节：智能科学的应用场景 ......,课程背景,人类一直幻想着制造出具有智能的机器 人工智能在计算机科学的发展史上，具有举足轻重的地位 今后计算机应用技术的发展，完全得益于智能技术的发展,2001年IEEE和ACM共同制定的计算机专业本科生教学体系中（Computing Curricula 2001），把人工智能的内容列入重要地位 中国计算机学会和清华大学出版社共同规划的“21世纪大学本科计算机专业系列教材”中，人工智能被列在首批出版之中,课程背景,很多学校在本科中设立了人工智能专业 清华大学计算机应用方向，主要以人工智能相关方向组成 北京大学成立了智能科学系 中国人工智能学会专门成立了人工智能教育指导委员会 清华继姚班之后，2019年开设了人工智能班,课程背景,何为人工智能,究竟什么是人工智能，以及人工智能是否能够实现，一直是一个具有争议的问题。

由于对智能本身研究的不够充分，人们对智能往往神秘话当IBM的深蓝第一次战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的时候，人们先是惊叹人工智能的发展，继而当人们对深蓝的原理有所了解之后，又有很多人提出这样的疑问：这就是智能吗？人类下棋可不是这样的10,智能的演化,原始社会中，自行车是不是具有“智能”的大神？,封建社会中的“飞机”呢？,能和你对话，能根据你的爱好推送“好看”的物品，是否具有智能？,“你”、“我”认识的智能是否相同？,11,智能的演化,有一台运算速度非常快的电脑，记忆容量和逻辑单元的数目也超过了人脑而且还为这台电脑编写了许多智能化的程序，并提供了合适种类的大量数据，使这台电脑能够做一些人性化的事情，如简单地听或说，回答某些问题等 是否就能说这台机器具有思维能力了呢? 我们如何测试“机器”具有智能呢？,12,图灵，英国数学家、逻辑学家，他被视为计算机之父剑桥大学国王学院，普林斯顿大学攻读博士学位，在普林斯顿认识冯.诺依曼 1936年，提出“图灵机”(Turing Machine)的设想图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想象得到的可计算函数。

成为可计算理论基础 1950年10月，图灵又发表了另一篇题为“机器能思考吗”的论文，成为划时代之作也正是这篇文章，为图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠 计算机领域的最高奖项：图灵奖,图灵测试,13,人,被测试对象,问：你会下国际象棋吗？ 答：是的 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的 问：请再次回答，你会下国际象棋吗？ 答：是的图灵测试,14,人,被测试对象,,问： 你会下国际象棋吗？ 答：是的 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的，我不是已经说过了吗？ 问：请再次回答，你会下国际象棋吗？ 答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题图灵测试,智能的特点,智能，没有明确的定义和边界 智能的边界随着认知者知识面的扩大而减小 智能的具有明显的演化性 智能应该具有：记忆能力，学习能力，对外界做出反应的能力总结、思考拓展阅读,“智能”的无定义性、无边界；当前的智能与人类认知差距很大 图灵测试是测试机器是否具有智能的经典方法，反对者的意见也很大，“智能”的辨析属于非常深邃的哲学问题 计算机界不在考虑智能，而是“撸起袖子加油干”总结、思考拓展阅读,随着技术的进步，智能机器人发展到很高的水平如果： 父母定制了一个和“你”一样的机器人，你如何自处？ 法律是否应该承认机器人的“公民”身份？ 机器人能否发展到人类、甚至超出人类的水平？ 请同学们参考下面的拓展阅读，自由发挥，写一篇有根有据的“胡思乱想”课程小论文，下一次课讨论。

MIT的可视化图灵测试项目：,总结、思考拓展阅读,总结、思考拓展阅读,必读书目 A.M. Turing. Computer Machine and Intelligence. Mind, 59, 433-460 建议阅读或者观看 阿西莫夫的机器人系列机器人短篇全集、曙光中的机器人和机器人与帝国 1999年的电影The Matrix，中文翻译为骇客帝国,目 录,第一节 ：学科界定 演化的智能 第二节：智能科学发展简史 曲折中发展 第三节：智能科学的应用场景 ......,现实世界中相当多的问题求解是复杂的，常无算法可循，即使有计算方法，也是NP问题为此，人们可采用启发式知识进行问题求解，把复杂的问题大大简化，可在浩瀚的搜索空间中迅速找到解答这是运用专门领域的经验知识经常会取得有关问题的满意解，而非数学上的最优解这就是启发式搜索第2 节 智能的发展概况 1、50年代：以博弈、游戏为对象进行研究 1）Samuel研制成功具有自学能力的启发式博弈程序 2）Newell研制了启发式程序Logic Theorist对数学原理中38条定理进行了证明，开创了利用计算机研究思维活动规律的工作 3）Chomsky提出语言文法，开创了形式语言研究 4）McCarthy建立LISP，不仅可以处理数值，而且可更方便地处理符号，为人工智能研究提供了重要工具,2、60年代 前期以搜索问题、通用问题求解研究为主 1）Newell发表问题求解程序，使启发式程序有更大的普遍性 2）Feigenbaum研制成功DENDRAL化学专家系统，使人工智能研究从着重算法转向知识表示的研究，也是人工智能研究走向实用化的标志,第2节 智能的发展概况,3）Robinson提出归结原理 4）Quilian提出语义网络的知识表示法 5）IJCAI成立 （international Joint Conference of Artificial Intelligence）,第2节 智能的发展概况,3、70年代 前期以自然语言理解、知识表示研究为主 1）Winograd发表自然语言理解系统SHRDLU 2）Colmerauer创建PROLOG语言 3）Schank提出概念从属理论 4）Minskey提出框架知识表示法 5）Feigenbaum提出知识工程,第2节 智能的发展概况,4、80年代 专家系统广泛应用，出现了专家系统开发工具，开始兴起人工智能产业 1）日本提出五代机计划 2）中国提出863计划-863-306,第2节 智能的发展概况,5、90年代 1）人工神经网络的复兴 2）基于知识的系统 CYC 3）Deep Blue 1997.5.11 4）分布式人工智能与多Agent系统 robots, Softbot,集成自治系统 5）计算智能,第2节 智能的发展概况,6、20世纪 1）信息化系统，电子商务，移动网络 2）云计算平台，海量数据 3）深度学习，人机大战,第2节 智能的发展概况,2020/12/20,29,小结,目 录,第一节 ：学科界定 演化的智能 第二节：智能科学发展简史 曲折中发展 第三节：智能科学的应用场景 ......,2019中国人工智能商业落地成熟企业20强,2019中国人工智能商业落地百强企业的地域分布,传统公司向人工智能转型，容易吗？,1、 企业基因决定了可以做什么，优先做什么。

AI技术纷繁复杂， 盲目追求发展大而全的AI开放平台、或者跨领域延伸业务，对于不依靠IT技术起家 的传统公司而言困难重重应有的逻辑是，先发展应用技术改造升级现有业务， 而后有余力则拓展底层技术，不排除和各方合作 2、 技术优先服务于现有业务中的核心环节，成熟后考虑推广在技术发展的应用选择上，公司应专注于自身核心业务，而非那些容易推广的业务 3、 传统企业掌握有资金的自主权和业务场景、业务数据，AI创业公司掌握有领先的技术和研发团队， 两方在AI商业落地的过程中各占优势未来两者可以竞争也可以合作，传统企业的地位可能非常强势2020/12/20,39,2020/12/20,41,第二讲：智能系统开发流程与算法,2020/12/20,42,例如：,智能算法相关,2020/12/20,47,第三讲：计算机视觉湖南工商大学 刘星宝博士,2020/12/20,50,什么是视觉,人类接受外界信息输入的途径 人、动物有哪些视觉？ 短视频 什么是机器视觉,2020/12/20,51,机器视觉的应用领域,机器有了视觉，到底能够做什么？,2020/12/20,52,机器视觉的应用场景,2020/12/20,53,国内知名的机器视觉公司,2020/12/20,54,旷视科技通过和众多互联网公司合作，并通过“脱敏”技术掌握到了500万张人脸图片数据库，在互联网图片人脸识别LFW的准确率达到99.6%，合作伙伴包括阿里、360等一批大型的图片、社交、设备类企业。

依图在成立之初是做车辆识别的，主要与江苏、福建和成都等公安系统合作，之后开始在人脸识别应用上，开发了静态人像对比系统，并将产品的重点之一转向金融视觉的发展方向,由于人工智能(AI)、大数据甚至5G技术的逐步应用，机器视觉在稳定性、实时性、准确性以及处理能力上都得到了长足发展在未来，视觉图像技术需要重点构建四大核心能力： 1.智能识别海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键 2.智能测量测量是工业的基础，要求精准度 3.智能检测在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断 4.智能互联图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力2020/12/20,55,电子版作业,（1）了解机器视觉方向的工作岗位有哪些？薪水如何？需要掌握哪些知识 （2）搜集尽可能多的视觉公司，列出公司的主营业务 要求：格式化文档， 时间：10.7号晚上9点前2020/12/20,56,机器视觉作业交流,请同学上台报告下面作业： 了解机器视觉方向的工作岗位和薪水，需要掌握哪些知识。

搜集尽可能多的视觉公司，列出公司的主营业务2020/12/20,57,机器视觉的学习路径,游山玩水入门级： 学习基本的CNN卷积神经网络，并能用包实现 找个机器视觉项目如Mnist手写体数字识别，从多个方面改变项目 实现图像风格迁移的项目，从多个方面改变项目 尝试上述项目，觉得还可以，再去查找视觉的相关内容,2020/12/20,58,第四讲：计算机的语言理解,2020/12/20,59,一、基本概念,2020/12/20,60,广义的自然语言处理,自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要研究方向，旨在研究人机之间用自然语言通信的理论和方法广义：包含和语音语义理解、狭义的NLP） 根据Gartner发布的2018世界人工智能产业发展蓝皮书，到2021年，全球自然语言处理市场的价值预计会达到160亿美元2020/12/20,61,,华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群指出，随着人类进入智能时代，智能设备和数据量都空前增长，通过语音和语言进行人机交互需求也在急速增长，语音和自然语言处理领域将涌现更有影响力的前沿研究和技术创新。

2020/12/20,62,主要研究/应用 --- 语音识别,语音识别将人发出的语音词汇内容转换为文字或指令，主要是分析句子、句法以及结构，以便将人类语言转换为计算。