高中信息技术浙教版 (2019)必修1 数据与计算5.2 人工智能的应用集体备课课件ppt
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5.1 人工智能的产生与发展
人工智能在生活中还有哪些应用呢?
人类梦想发明各种机械工具和动力机器,协助甚至代替人们从事各种体力劳动。18世纪第一次工业革命中,瓦特发明的蒸汽机开辟了利用机器动力代替人力和畜力的新纪元。此后,显著减轻体力劳动和实现生产过程自动化才成为可能。
5.1 什么是人工智能
人类同样梦想发明各种智能工具和智能机器,协助甚至代替人们从事各种脑力劳动、20世纪40年代计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后,显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可能。
5.1 神经元与感知机
以机器(计算机)为载体,模仿、延伸和扩展人类智能,其与人类或其他动物所呈现的生物智能有着重要区别
小狗学会了算术是拥有了人工智能吗?
人工智能,也称机器智能。最初于1956年的Dartmuth学会上提出,是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。以现代科技诠释和模拟人类智能,以延伸人类智能的科学,就是“人工智能”(AI:Artificial Intelligence) 。
半个世纪以来,人们对人类获得知识的方式总结为:逻辑演绎、归纳总结、生物进化,对应地发展出了人工智能的三大流派:符号主义、连接主义、行为主义。
对于符号主义流派,有没有难以用文字符号或者逻辑来编码表达人类的知识?
原始递归函数、lambda演算和图灵机的提出
1955年8月约翰·麦卡锡、马文·明斯基、香农、纳撒尼尔·罗切斯特
提交了“人工智能达特茅斯夏季研讨会”项目申请书
首次提出了“人工智能”的术语
1956年研讨会如期召开
标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生
5.1 人工智能发展历程
图灵测试最早出现在1950年图灵发表的一篇名为《计算机械和智能》(Cmputing Machinery and Intelligence)的论文中,是判断机器是否具有人工智能的一套方法。 图灵测试的方法很简单,就是让测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人工智能。 它的发明者图灵被誉为计算机科学之父、人工智能之父。
请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。
问:34957加70764等于多少?
答:(停30秒后)105721
问:你会下国际象棋吗?
问:我在我的K1处有棋子K
在R1处有棋子R。轮到你走
答:(停15秒钟后)棋子R走到R8处
事实证明:很多计算机能很好地回答某些人类问题,且分辨人与一定程度的人工智能是有难度的
从表面上看,要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难,可以通过编制特殊的程序来实现。然而,如果提问者并不遵循常规标准,编制回答的程序是极其困难的事情。例如,提问与回答呈现出下列状况:
上述两种对话的区别在于,第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案,第二种则具有分析综合的能力,回答者知道观察者在反复提出同样的问题。“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准,如果想要制造出能通过试验的机器,以我们的技术水平,必须在电脑中储存人类所有可以想到的问题,储存对这些问题的所有合乎常理的回答,并且还需要理智地作出选择。
你是通过什么来判断是计算机还是人呢?
大讨论: 如果你是图灵测试者,你会问机器什么问题?
第一组:冯.诺依曼和图灵掉水里你先救那个?
第二组: 猫坐在毯子上,因为它很温暖。什么很温暖? 猫坐在毯子上,因为它很冷。什么很冷?
第三组 小王给局长送礼,如下对话 局长:“你这是什么意思?” 小王:“没什么,意思意思。” 局长:“你这就不够意思了。” 小王:“小意思,小意思。” 局长:“你这人真有意思。” 小王:“其实也没有别的意思。” 局长:“那我就不好意思了。” 小王:“是我不好意思。”
第四组李明:我昨天刚换上了假牙。 珍妮:真的假的?! 李明:真的。 问题:李明现在的牙齿是真的还是假的?老师让小明擦黑板。小明:我擦!问:小明擦黑板了吗? 小红问小明:你要去图书馆吗?小明:我去!问:小明去图书馆了吗?
以第二题为例 猫 或者 毯子 之一,温暖。 猫》一种动物 毯子》一种保暖用的床上用品 动物>生物>检索资料库>一亿条资料内有482条资料中有动物『使……其他东西温暖』的资料。 毯子>床上用品>检索资料库>一亿条资料内有7千万条与『使……温暖』『保暖』相关,2千万条和『漂亮』相关。 >推算出有大约 一亿分之七千万以上的概率 猫不可能 比 毯子 更符合当前语义的情况。
1.非常主观,缺乏严谨
你觉得用图灵测试来判断一个测试机器是否具有人工智能有没有不合理的地方
2.数据库庞大就可以提高通过几率
数据驱动的人工智能方法—深度学习
神经冲动对阈值的界定在某种意义上对感知器,线性分类器提供了思路
Dnald Hebb,1949,神经心理学
深度学习是人工神经网络的分支,其本质上就是一个深度神经网络。增加层数和神经元数量,让系统运行大量的数据,并进行深度训练学习,这时神经网络就可以自己“教”自己,搞清人和猫分别到底是怎样的
2016年3月,人工智能围棋( AlphaG )以4比1 战胜李世石,宣告了人工智能时代的到来,其主要工作原理即“深度学习”。
AlphaG战胜李世石图像识别全面超越人类语音识别接近人类将声学模型中混合高斯模型替换为DNN模型获得30%+ 相对提升Tesla Autpilt投入商用Ggle Translate、百度翻译投入商用它把原文例如中文词先翻成一个词向量,变成一个数字向量。它对这个词向量再编辑,变成一个语义表示的方式。再把它翻译成它的目标语言,例如英文。
强化学习是一种以己为师、自求自得的学习,通过环境和自我激励的方式不断学习、调整、产生验证集并自我纠错的迭代过程。有行为主义的色彩。
问题引导下的人工智能学习方法—强化学习
人工智能未来十年发展趋势将在促进RT全息时代、新硬件、新语言、新算法和人类认知突破等方面产生积极作用,并且使弱人工智能趋于完美,使机器人和人的混合体有机融合。人工智能革命必将踏上从弱人工智能起步,通过强人工智能飞跃,最终迎来超人工智能时代的旅途。这段旅途之后,世界将变得完全不一样。
单个方面的人工智能。目前,主流科研集中在弱人工智能上。并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。
不仅能真正推理和解决问题的智能机器,还具有知觉的或自我意识。分为类人的人工智能和非类人的人工智能。
超越人类智慧并且将人类智慧延展的智能体系,各方面都可以比人类强。
5.1 人工智能的未来
Q1:2014年第一次有超级计算机首次通过了“图灵测试”,成功让人类相信它是一个13岁的男孩。在这以后越来越多的设备通过了图灵测试,人工智能会不会带来某些担忧。Q2:思考人类伦理与人工智能发展的微妙关系
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