《人工智能与社会》高职人工智能通识课程全套教学课件

人工智能与社会ArtificialIntelligenceandSociety模块1人工智能简介模块2模式识别与机器视觉—人脸识别助力模块3自然语言理解与机器翻译模块4人工智能与机器人模块5人工智能与博弈模块6人工智能与产业发展模块7人工智能与未来职业全套可编辑PPT课件

本课件是可编辑的正常PPT课件CONTENTS01人工智能简介单元一02人工智能发展史单元二03人工智能与信息安全单元三04人工智能的应用单元四模块一

人工智能简介本课件是可编辑的正常PPT课件单元一.人工智能简介Part01本课件是可编辑的正常PPT课件知识信息处理系统它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学数学计算、观察、对话、学习等，都涉及“智能”感知，记忆、行为运动或者自我学习。本课件是可编辑的正常PPT课件——科技改变生活用机器模拟人的意识和思维本课件是可编辑的正常PPT课件知识信息处理系统本课件是可编辑的正常PPT课件——科技改变生活那么人工智能有哪些特征?本课件是可编辑的正常PPT课件1.服务提供：计算与数据按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作。（人工智能系统必须以人为本）知识信息处理系统本课件是可编辑的正常PPT课件单元二.人工智能发展史Part02本课件是可编辑的正常PPT课件智能化：人机交互创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。本课件是可编辑的正常PPT课件3.学习型：自我演化（自适应特性和学习能力）即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力。云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展本课件是可编辑的正常PPT课件孕育人工智能热度……

时间孕育阶段1950公元850年，古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。在我国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。本课件是可编辑的正常PPT课件十二世纪末至十三世纪初年间，西班牙逻辑学家试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。本课件是可编辑的正常PPT课件十七世纪法国物理学家和数学家制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。本课件是可编辑的正常PPT课件德国数学家和哲学家在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。还提出了逻辑机的设计思想，即通过符号体系，对对象的特征进行推理，这种"万能符号"和"推理计算"的思想是现代化"思考"机器的萌芽，因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。数学家哲学家本课件是可编辑的正常PPT课件十九世纪英国数学和力学家致力于差分机和分析机的研究，虽因条件限制未能完全实现，但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。本课件是可编辑的正常PPT课件

1950年，艾伦·麦席森·图灵提出“图灵测试”（如果一台机器能够与人类展开对话，而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能），让机器产生智能这一想法开始进入人们的视野。本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能诞生美国达特茅斯大学学术研讨会…………

时间热度形成阶段1956—1969会上提议正式采用了“人工智能”这一术语本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能的研究机器学习定理证明模式识别问题求解专家系统人工智能语言取得了许多引人注目的成就本课件是可编辑的正常PPT课件1969年成立的国际人工智能联合会议是人工智能发展史上一个重要的里程碑，它标志着人工智能这门新兴学科已经得到了世界的肯定和认可。1970年创刊的国际性人工智能杂志对推动人工智能的发展，促进研究者们的交流起到了重要的作用。本课件是可编辑的正常PPT课件专家系统遍地开花AI转向实用热度……

时间发展阶段1970以后20世纪70年代，人工智能的发展主要集中在机器学习、自然语言处理、专家系统、计算机视觉和机器人技术等领域。斯坦福大学的肖特利夫（EdwardH.Shortliffe）等人从1972年开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN。本课件是可编辑的正常PPT课件机器学习，特别是神经网络，一直在探索不同的学习策略和方法。随着时间的推移，这些技术在大量的实际应用中逐渐复苏。卡耐基梅隆大学（CMU）研发的专家系统XCON正式投入使用，这成为一个新时期的里程碑，专家系统开始在特定领域发挥威力，也带动整个人工智能技术进入了一个短暂的繁荣阶段。本课件是可编辑的正常PPT课件热度……

时间进入低谷80年代末发展方向遭受了质疑人工智能的“冬天”深度学习、强化学习互联网的普及和带宽的提升，使得大量数据能够被快速、高效地收集、存储和处理，为人工智能提供了丰富的“燃料”。本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能已经可以流利地进行语音交流和文本生成。自然语言处理领域计算机视觉领域人工智能已经可以准确地识别图像和视频内容。医疗领域人工智能已经成为了一种强有力的疾病诊断工具。本课件是可编辑的正常PPT课件单元三.人工智能与信息安全Part03本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能安全定义和隐患通过采取必要措施来防范人工智能系统的攻击侵入、干扰破坏、非法使用和意外事故，从而使人工智能系统处于稳定、可靠运行的状态。人工智能安全安全原则完整性、保密性、可用性、鲁棒性、透明性、公平性和隐私性。以人为本、权责一致本课件是可编辑的正常PPT课件如何保护数据隐私了解隐私政策了解相关服务或平台的隐私政策，确保个人信息得到妥善保护。使用加密技术对敏感数据进行加密，确保在传输和存储过程中的安全性。最小化数据收集仅收集必要的信息，避免过度收集个人信息。数据脱敏对个人信息进行脱敏处理，降低泄露风险。数据安全管理建立完善的数据安全管理制度，确保数据安全和合规。隐私培训提高员工对数据隐私保护的意识，增强数据安全意识。定期审计定期对数据隐私保护措施进行审计，确保合规性。本课件是可编辑的正常PPT课件数据干扰通过向人工智能系统输入大量干扰数据，使其无法正常处理或做出正确决策。攻击或破坏人工智能系统的正常运行，甚至可能导致系统崩溃或产生不可预测的行为。数据干扰本课件是可编辑的正常PPT课件数据保护数据保护是人工智能应用中至关重要的一环。人工智能系统需要处理大量数据，包括用户的私人信息和企业的商业秘密等敏感信息。如果这些数据被非法获取或滥用，可能会对个人隐私、企业利益甚至国家安全造成严重损害。因此，保证数据安全是人工智能必须面对和解决的首要问题。本课件是可编辑的正常PPT课件如何进行数据保护企业需要采用安全的技术来保护用户上传的数据，比如对大联盟模型的数据进行加密。监管部门应该严格规范企业使用消费者数据的行为，并打击数据滥用行为，让企业从根本上尊重消费者的隐私权。本课件是可编辑的正常PPT课件如何进行数据保护威胁检测和恶意软件检测等本课件是可编辑的正常PPT课件如何进行数据保护数据隐私、对抗攻击和伦理问题等本课件是可编辑的正常PPT课件单元四.人工智能的应用Part04本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能在智能制造中的应用本课件是可编辑的正常PPT课件机器人在自动化生产中的应用智能机器人可以通过不同的感应器和传感器与其周围环境进行交互，执行各种任务。在现代工业制造过程中，智能机器人可以执行危险和重复的任务，同时还可以提高生产效率和质量。智能机器人还可以通过学习和适应来提高生产效率和生产力。本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能在城市交通中的应用本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能技术的发展与挑战本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能技术的发展与挑战本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能技术的发展与挑战本课件是可编辑的正常PPT课件技术失控的可能性人工智能技术是在预设的算法和规则下运行的，而这些算法和规则是由人类设计的但是，由于机器学习技术的引入，人工智能系统的学习过程不断改变算法和规则在某些情况下，人工智能系统可能会发展出不受设计者控制的行为，从而导致技术失控和意外的后果本课件是可编辑的正常PPT课件失业和人工智能的道德问题这可能会导致社会不平等和经济分化人工智能技术可能会取代某些工作岗位，从而导致失业风险因此需要探索新的方式来确保人工智能技术的应用遵循公平、平等和人道的原则本课件是可编辑的正常PPT课件感谢您的观看！ArtificialIntelligenceandSociety本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能与社会ArtificialIntelligenceandSocietyCONTENTS01机器思维单元一02智慧工业：自动化解放双手单元二模块二：模式识别与机器视觉—人脸识别助力03智慧医疗：延缓衰老不是梦单元三04智慧交通：与堵车说再见单元四05智慧生活：一张脸走天下单元五本课件是可编辑的正常PPT课件单元一.机器思维Part01人工智能的研究目的是使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为。究竟该如何理解机器思维？机器思维和人类思维有什么区别？机器思维又是怎么实现的呢？机器思维，也称为人工智能或AI，是一种由计算机程序或机器实现的智能行为和决策的领域。对自然语言的理解和生成对图像和声音的理解对环境的感知和理解以视觉为例，讨论机器思维和人类思维的区别2.1.1

从人类视觉到机器视觉数字图像（又称为数或数位图像），是二维图像用有限数字数值像素的表示RGB三元色，一个为红色（R），一个为绿色（G），另一个为蓝色（B）英文名称R.G.B16色Snow（雪色）255250250#FFFAFAGhostWhite（鬼白色）248248255#F8F8FFWhiteSmoke（白烟色）245245245#F5F5F5三元色配色光线穿过角膜，再通过瞳孔。虹膜控制瞳孔进入的光量人类视觉主要依靠眼睛和大脑来完成对物体的观察和理解光线穿过晶状体，当光线照射到视网膜，感光体细胞会将光线转换成电信号人类视觉流程电信号从视网膜通过视神经传播到大脑，最后大脑成像计算机视觉：是通过数据语言中的各种符号以及计算机信息化模式和信息网络平台，进行信息化过程高效传输所产生的一种新型追踪系统。机器视觉与人类视觉的区别：人眼存在长短错觉平行错觉大小错觉机器视觉是由光学成像、人工智能、图像处理等多个领域交叉结合出来的技术。机器视觉与人类视觉相比，有什么优势呢？①识别速度快，每分钟可以识别几百至几千个物件；②识别精度高，检测精度可达微米级；③环境要求低，能适应的温度范围广，不惧恶劣环境，可以加装防护罩；④不疲劳、可持续工作；⑤不受主观因素影响，检测质量稳定可靠；⑥持续使用成本低，只需前期投入购买成本，后期只需支付电费费用。人眼有知觉，机器无知觉2.1.2生活中的“慧眼”——机器视觉

机器视觉系统架构主要分为硬件设备和软件算法两部分。机器视觉的组成机器视觉的构成机器视觉的优势类别人类视觉机器视觉精确性差，64灰度级，不能分辨微小目标强，256灰度级，可观测微米级目标速度性慢，无法看清快速运动的目标快，快门时间可达到10微妙适应弱，很多环境对身体有害强，可适应各种恶/特殊环境客观低，数据无法量化高，数据可量化重复弱，易疲劳强，可持续工作可靠易疲劳，受环境、情绪波动检测效果稳定可靠效率效率低效率高信息集成不容易信息集成方便信息集成应用领域示例主要应用行业识别标准一维码、二维码的解码电子产品制造汽车消费品行业食品和饮料业物流业包装业光学字符识别（OCR）和确认（OCV）检测色彩和瑕疵检测零部件有无检测目标位置和方向检测测量尺寸和容量测量预设标记的测量，如孔位到孔位的距离定位和引导输出坐标空间，引导机械手精准定位机器视觉的应用机器视觉扫描产品包装二维码机器视觉自动识别电路板焊缝缺陷机器视觉检测瓶盖机器视觉的应用机器视觉测量物品尺寸元件对位机器视觉的应用啤酒厂采用的填充液位检测系统实例模式识别系统模式识别2.1.3模式识别与机器学习什么是模式识别？它指的是通过对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，从而达到对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的目的。此图是透明的吗？机器学习机器学习：机器从已知的经验数据（样本）中，通过某种特定的方法（算法），自己去寻找提炼（训练/学习）出一些规律（模型）；提炼出的规律就可以用来判断一些未知的事情（预测）模式识别和机器学习的区别：前者喂给机器的是各种特征描述，从而让机器对未知的事物进行判断；后者喂给机器的是某一事物的海量样本，让机器通过样本来自己发现特征，最后去判断某些未知的事物。小故事：计算机科学之父-图灵艾伦·麦席森·图灵艾伦·麦席森·图灵（英语：AlanMathisonTuring，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，第二次世界大战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。如果要用最简单的话语去描述图灵以及他的一生，其实只需要两个单词：战争英雄、计算机科学的缔造者。单元二Part02智慧工业：自动化解放双手中国作为制造业大国，存在大量的密集型制造业，如今劳动力短缺，劳动密集型企业正遭遇“大考”。机器视觉应用到工业中会是一种什么景象呢？物流机器人机器视觉+物流领域2.2.1物流中的自动分拣

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和环境适应强等优点，为高速发展的物流分拣系统打开“新视界”。自动化色码扫描

不同类型的物流机器人无论外形如何，都带有图像识别系统，通过磁条引导、激光引导、超高频RFID引导以及机器视觉识别技术，机器人可以自动行驶，“看到”不同的物品形状之后，机器人可以将托盘上的物品自动运送到指定的位置。自动化形状识别自动化数量检测机器视觉+制造业2.2.2视觉焊接机器人

机器视觉可以不知疲倦的一直工作，在进行大量重复性工作时，能克服人眼易疲劳的劣势，并且能长时间够保持高精、高速的水平。机器视觉相比于人类，更能适应恶劣的工作环境，可在对人有伤害的恶劣环境中工作。焊缝跟踪、识别

自动的焊缝跟踪机,利用具有良好的抗电磁场干扰能力工业级3D相机，可对焊缝进行自动跟踪，精准获取焊缝区域三维数据信息。三维数据通过图像处理系统进行分析，可输出机器控制信号，以此来控制焊枪的运动。焊缝检测

传统检测定位精度不够，经常会出现焊缝偏差较大的结果，无法满足焊接需求。在此背景下，在焊缝检测中使用机器来代替传统的人工检测，并完成焊缝缺陷的识别和分类，可有效降低设备安装的复杂度、减少工件形变、飞溅等干扰因素造成的焊接位置偏差，提高焊缝精度。汽车装配机器人机器人视觉+检测2.2.3汽车检测与装配

汽车行业本来就是一个自动化程度比较高的高科技行业，很多先进的自动化技术已经成功的运用到该行业各个生产流程中。在汽车制造的许多环节已经做到了无人化操作，这样就要求有一种可靠的检测技术去验证每一次装配的正确性及装配部件的合格性。机器视觉技术以其独特的技术优势成为自动检测系统的首选。活塞检测活塞安装到气缸内时应保持其方向的一致性检查螺孔涡轮增压铸件件检测螺孔内残留铁屑的有无检测铆钉汽车电子-控制阀检测铆钉的有无和破损、读取二维矩阵码思考：机器视觉会取代人类视觉吗？

随着科技日新月异的发展，机器视觉慢慢的被人所熟悉，那么用工业相机和分析软件作为主体组成的机器视觉检测系统，到底能否全面取代人工目视检测？如果能，可应用的范围有哪些？如果不能，是缺少什么条件，难度在哪里？单元三Part03智慧医疗：延缓衰老不是梦借助于物联网/云计算技术、人工智能的专家系统、嵌入式系统的智能化设备，可以构建起完善的物联网医疗体系。机器视觉在医疗领域可以做些什么呢？2.3.1图像识别帮医生看片子通过人工智能来分析、学习医学影像的特点，再与大量临床数据结合，就有可能在短时间内完成靠人工需要进行几年、十几年的学习认识过程，迅速提升医生的诊断水平。机器视觉在医疗影像中的应用手术机器人这是一款适用于神经外科的导航定位机器人来说，机器人搭载3D相机，可以实现手术室内的“脑”、“眼”、“手”协同作业。“脑”就是多模态影像融合系统，“眼”就是机器人的视觉识别定位系统，“手”就是机器人的操作端2.3.2手术机器人为你做手术机器视觉自动检测帕金森病帕金森氏症患者的绘画速度较慢，笔压较低，对于这种疾病的急性/晚期患者尤其如此。而帕金森氏症最常见的两种症状包括震颤和肌肉僵硬，这直接影响到手绘螺旋和波浪形的视觉外观，很难绘制出光滑的螺旋和波浪。有研究发现可以通过要求患者画出螺旋线然后进行跟踪来检测帕金森氏症，视觉外观的变化将使我们能够训练计算机视觉和机器学习算法，以自动检测帕金森氏病。2.3.1图像识别帮医生看片子通过人工智能来分析、学习医学影像的特点，再与大量临床数据结合，就有可能在短时间内完成靠人工需要进行几年、十几年的学习认识过程，迅速提升医生的诊断水平。机器视觉在医疗影像中的应用思考：你信任AI医生吗？你会让他帮你做手术吗？设想一下，你去一家医院看病，一进诊疗室的门就有一位护士不断地为你拍照，然后这些照片会上传到一台AI设备里，这个设备则会根据照片里你的模样来进行病情诊断……而在整个过程中，不会出现任何专业的人类医生。单元四Part04智慧交通：与堵车说再见

随着机动车数量的增加，人们面临“一位难求”的停车困难，交通事故也不断增加。该如何利用机器视觉去解决和避免这些问题呢？交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全，如图为在无人驾驶中增加交通灯辅助功能。将数字化技术和智能交通技术融入到红绿灯的设计中交通灯识别流程利用机器视觉识别交通灯识别的流程主要包括交通灯定位、颜色空间变化、颜色识别、数字识别疲劳驾驶由于驾驶员坐姿和动作长时间固定重复，其生理机能和心理状态缓慢发生变化，导致注意力分散、打瞌睡、视野变窄、信息漏看、反应判断迟钝，出现驾驶操作失误或完全丧失驾驶能力，以至发生碰撞、冲出路面等严重交通事故。非接触式检测不需要驾驶员佩戴任何接触身体的传感器的检测方式。这种方式的优点是使用方便，不需要驾驶员有任何额外操作接触式检测需要驾驶员佩戴接触身体的传感器来采集生理信号。优点是，生理信号理论上是更加准确可靠的疲劳指示。缺点是，驾驶员的身体动作会使测量信号伪迹和噪声增加，降低检测准确度传感器+智慧停车目前市场上的解决方案包括需要安装在地面上的传感器，以检测车辆是否停放。考虑到一个城市通常有数千个停车位，这是非常昂贵和维护密集的。此外，这些传感器可以提供的信息仅限于停车可用性。其他数据，如车辆类型或牌照是不可用的。具有挑战性的环境条件，如能见度，雨，雪等，使传统的图像处理解决方案不是非常准确机器视觉+传感器+智慧停车机器视觉能够在通过摄像机对外界景物图像进行获取的情况下通过计算机的使用对图像进行理解分析，以确定可用的停车数量。该解决方案只需要使用特定的摄像头就可以实现，因此提供了灵活性，无论限制的光，雨，雪等思考：想象一下未来交通会是什么样子？未来，交通会是怎样的摸样？会不会像《未来警察》里那样，天空中到外开着飞船，还是像现在一样，我想大家都会认为第一种，现在的科技水平可谓一日千里，悬浮的列车、无人驾驶的小车、警察机器人……所有的畅想，可能真会变成现实。单元五Part05智慧生活：一张脸走天下随着人工智能的到来，我们进门可以刷脸、支付可以刷脸。不久的将来，手机会薄如纸张，人们只需凭一张脸就可以走遍天下。在我们的日常生活中机器视觉都存在于那里呢？在图片类、短视频类和直播类的APP中，都存在“美颜”的影子机器视觉+美颜美颜的流程“美颜”是一个深度学习+图像处理+图形学的技术人脸检测人脸检测技术指的是对图片中的人脸进行检测，并定位到图片中人脸的位置。人脸检测主要的技术难点在于，人脸在一张图片中可能存在人脸区域光照条件，人脸姿态变化、人脸表情变化、遮挡等问题。人脸关键点人脸关键点定位技术是对人脸中眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及脸部的轮廓进行定位，人脸关键点定位是紧接在人脸检测后：首先在一张图片中检测到人脸，然后才对检测到的人脸做关键点定位。人脸渲染使用OpenGL，Metal来对检测到的人脸进行渲染，做到收敛、磨皮和美白机器视觉+安防机器视觉与安防的结合具有多重优势AI人工智能在安防上的深度技术发展表现在以下几个方面1.多特征识别技术；2.姿态识别技术；3.3D相机技术机器视觉+修复老照片这里会用到两项技术，第一项技术是图像超分辨率技术。第二项技术是老照片修复技术思考：你生活中基于计算机视觉的应用有哪些？计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，也就是用摄像头代替人眼，用电脑代替人脑，对目标进行识别、跟踪、测量等。计算机视觉是人工智能研究的重要领域，它试图建立一个像人一样的视觉感知系统。我们熟知的人脸识别技术，就是一个典型的计算机视觉技术。它近些年来发展迅速，已经越来越多地应用与日常生活中。同样的，行人检测，车牌检测、车辆检测等，都是常见的计算机视觉技术。感谢您的观看ArtificialIntelligenceandSociety人工智能与社会ArtificialIntelligenceandSociety本课件是可编辑的正常PPT课件CONTENTS01自然语言理解单元一02机器翻译单元二03自然语言理解的现实应用单元三04机器人的听力发育单元四01机器人社会地位单元五04AI语言大模型单元六模块三：自然语言理解与机器翻译本课件是可编辑的正常PPT课件单元一.自然语言理解Part01本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解自然语言理解语言学心理学逻辑学声学数学和计算机科学研究现代语音学音系学语法学语义学语用学本课件是可编辑的正常PPT课件认识自然语言理解自然语言理解（NLU,NaturalLanguageUnderstanding）是自然语言处理（NLP,NaturalLanguageProcessing）的一部分。“讲人话”自然语言理解本课件是可编辑的正常PPT课件认识自然语言理解自然语言：自然语言理解就是对“讲人话”的自然语言的理解、领会非自然语言：这位小朋友眼睛近视了。这位小朋友屈光不正，平行光线进入他眼内时视网膜上不能形成清晰像。本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解买机票有去北京的航班吗？看看航班下周二去北京的。要出差帮我查一下机票。本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解‘上海’时间：下周二本课件是可编辑的正常PPT课件认识自然语言理解自然语言：自然语言理解就是对“讲人话”的自然语言的理解、领会非自然语言：这位小朋友眼睛近视了。这位小朋友屈光不正，平行光线进入他眼内时视网膜上不能形成清晰像。本课件是可编辑的正常PPT课件多样性鲁棒性知识依赖上下文歧义自然语言理解本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解

LUNAR系统是由伍兹（W.Woods）于1972年研制成功的一个自然语言情报检索系统，具有语义分析能力，用于帮助地质学家比较从月球卫星Apollo-11上得到的月球岩石和土壤组成的化学成分数据本课件是可编辑的正常PPT课件单元二.机器翻译Part02本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译20世纪30年代初，法国科学家阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译苏联发明家特罗扬斯基设计了把一种语言翻译成另一种语言的机器。1933年本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译1947年提出了利用计算机进行语言自动翻译的想法。美国科学家W.Weaver英国工程师A.D.Booth本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译第三个阶段，恢复期（1947—1964）70年代后80年代中期以后技术层面推动了机器翻译研究的复苏，机器翻译项目又开始发展起来。我国首先研制成功了

KY-1和MT/EC863两个英汉机译系统本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译第四个阶段，中国的成就:“译星”

“雅信”“通译”“华建”本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译拍照翻译语音/对话翻译取词翻译本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译文档翻译本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译A到底什么是情感？情感何以产生？什么是人的情感？什么是人工智能的情感？是否可能产生类似于人的情感？本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译源人工智能的情感人的情感本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译表情变化声调浮动肢体移动人的情感本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译本课件是可编辑的正常PPT课件机器翻译A机器翻译会取代人类吗？本课件是可编辑的正常PPT课件单元三.自然语言理解的现实应用Part03本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解的现实应用有道翻译王语言学习智能家教500万像素的高清摄像头，支持AF自动对焦功能有道神经网络翻译（YNMT）支持离线神经网络翻译本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解的现实应用有道翻译王语音翻译我想换一些美元拍照翻译Theflightwilltakefourhours.本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解的现实应用机器客服本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解的现实应用小度机器人小度智能音箱由百度开发的智能机器人在国内还属首例，依托于百度强大的人工智能，集成了自然语言处理、对话系统、语音视觉等技术，使小度机器人能够自然流畅地与用户进行信息、服务、情感等多方面的交流。本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解的现实应用小米小爱小米AI音箱是小米公司发布的一款智能音箱小爱同学是该首款人工智能（AI）音箱的唤醒词及二次元人物形象本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解的现实应用天猫精灵方糖天猫精灵是阿里巴巴集团阿里云智能事业群发布的AI智能终端品牌。本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解的现实应用开放域的代表核心对话引擎多重交互感官第三方内容的触发与第一方内容生成跨平台的部署解决方案微软小冰本课件是可编辑的正常PPT课件自然语言理解的现实应用主要覆盖音乐创作、演唱、有声读物和电台电视台节目内容等领域主要覆盖诗歌、金融摘要、研报及资讯等领域主要覆盖绘画及图案设计等两个领域文本创作声音创作视觉创作本课件是可编辑的正常PPT课件单元四.机器人的听力发育Part04本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的听力发育机器视觉歌尔声学共达电声新嘉联声音声学本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的听力发育那么机器人的听力现状是什么呢？本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的听力发育机器视觉声音本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的听力发育机器视觉数据集积木块鞋苹果手动工具倾斜机器人网球本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的听力发育那么机器人未来听力又是如何呢？本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的听力发育机器视觉本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的听力发育目前机器人除了在听力上进行研究外，还有哪些进展呢？本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的听力发育机器视觉图像识别目标检测语音翻译机器翻译文字识别语音对话本课件是可编辑的正常PPT课件单元五.机器人的社会地位Part04本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的社会地位安防机器人随着现在科技产品的发展，最令大众关注的就是人工智能机器人的发展。服务机器人越来越普遍，此前，有很多的人工智能机器人电影广受欢迎，大众也都很疑惑，人工智能时代来临，人类还有未来吗？机器人会取代人类的地位吗？安防机器人又称安保机器人，是半自主、自主或者在人类完全控制下协助人类完成安全防护工作的机器人，如图3-15所示。安防机器人作为机器人行业的一个细分领域，立足于实际生产生活需要，用来解决安全隐患、巡逻监控及灾情预警等，从而减少安全事故的发生，减少生命财产损失。本课件是可编辑的正常PPT课件机器人的社会地位机器人对未来社会的影响劳务就业社会结构变化心理上的威胁技术失控的危险思维方式与观念的变化本课件是可编辑的正常PPT课件单元六.AI语言大模型Part04本课件是可编辑的正常PPT课件大模型概述随着计算能力的飞速进步和大数据时代的到来，大模型技术已经成为推动人工智能发展的关键力量。这些复杂的算法结构，通过模拟人类大脑的信息处理方式，能够处理和学习海量数据，从而在多个领域展现出前所未有的能力。在计算机科学领域，大模型的应用正日益广泛，从自然语言处理到图像识别，再到复杂的决策支持系统，它们正在重塑人们的技术景观。大模型之所以受到如此重视，是因为它们在处理复杂问题时表现出的卓越性能。与传统的机器学习模型相比，大模型能够捕捉到更加细微和抽象的模式，这使得它们在语言理解、视觉识别等任务上取得了突破性进展。此外，大模型的泛化能力也意味着它们可以在一个领域学到的知识迁移到其他领域，这种跨领域的学习能力极大地扩展了它们的应用范围。尽管大模型带来了许多令人兴奋的可能性，但它的兴起也伴随着一系列挑战。本课件是可编辑的正常PPT课件大模型的类型1．自然语言处理模型自然语言处理模型专注于处理和生成文本数据，如情感分析、机器翻译和文本生成等。典型的模型有GPT-3和BERT。它们在各种语言任务（如文本分类、自动问答和文档摘要）中表现出色。华为即将上线的“盘古系列AI大模型”中包括了NLP大模型，这类模型被认为最接近人类中文理解能力。本课件是可编辑的正常PPT课件大模型的类型2．计算机视觉模型计算机视觉模型专注于图像和视频数据的处理，包括图像识别、对象检测和视频分析等。典型的模型有ResNet和YOLO，它们在视觉任务中被广泛应用，例如实时物体检测和人脸识别。本课件是可编辑的正常PPT课件大模型的类型3．多模态模型多模态模型能够同时处理多种类型的数据，如文本、图像和声音。这种模型在理解跨媒体内容和增强人机交互方面展现出强大的能力。例如，一个多模态模型可以同时分析图像和相关的描述文本，以提供更丰富的信息理解和生成。GPT-4是OpenAI开发的模型，是第一个可以同时接受文本和图像作为输入的多模态模型。而PaLM2是谷歌推出的AI模型，专注于常识推理、形式逻辑、数学和20多种语言的高级编码。华为盘古大模型采用文本+代码融合训练的方式，支持从文本中提取信息，并理解代码的语义和逻辑及与文本之间的关系，具有很强的推理能力，且支持32KB及以上长序列的处理能力。本课件是可编辑的正常PPT课件大模型的类型4．特定领域模型特定领域模型专为特定行业或任务设计，常用于医疗健康、法律或金融等领域。它们通过学习特定领域的大量数据来优化性能，例如在医疗影像诊断或法律文件分析中的应用。这四种类型的大模型各有其特点和应用场景。随着技术的发展和应用需求的增加，它们的界限可能会进一步拓展或融合。例如，未来可能会出现更多将自然语言处理与计算机视觉技术结合的多模态模型，以解决更加复杂的实际问题。总的来说，这些分类反映了大模型技术的多样性和复杂性，同时也指向了未来研究和应用的潜在方向。随着深度学习技术的不断进步，我们可以预见到这些大模型将在更多的领域得到应用，并推动相关技术和服务的发展。本课件是可编辑的正常PPT课件大语言模型概述大语言模型是一种在自然语言处理（naturallanguageprocessing,NLP）领域应用广泛的深度学习技术，它通过训练大量文本数据来理解和生成人类的语言。这种模型特别擅长捕捉和模拟人类语言的复杂性，使其能够在多种语言任务中表现出色，如机器翻译、内容创建、情感分析等方面。本课件是可编辑的正常PPT课件大语言模型概述1．大语言模型的技术特点（1）模型结构大语言模型通常建立在复杂的神经网络架构上，如Transformer，这是一种利用自注意力机制高效处理序列数据的模型。自注意力机制允许模型在处理输入的每个单词时，同时考虑到句子中的其他单词，从而更好地理解上下文和语义关系。（2）训练过程大语言模型通过在庞大的数据集上进行预训练，学习语言的潜在模式。预训练后的模型可以在特定的下游任务上进行微调，例如文本分类或问答系统，这进一步提高了模型在特定应用场景中的表现。（3）参数规模大语言模型的另一个特点是其庞大的参数数量，这直接关联到模型处理信息的能力。例如，典型的GPT-3模型就包含1750亿个参数，这使得它在各种语言任务中都显示出惊人的性能。（4）应用实例大语言模型已被成功应用于多种实际场景，包括自动写作、聊天机器人以及语音识别等。在这些应用中，模型不仅能生成连贯和相关的文本，还能与用户进行互动，提供类似人类的交流体验。本课件是可编辑的正常PPT课件大语言模型概述2．大语言模型的优势大语言模型逐渐成为人工智能领域的重要研究方向，具有很多的优势。（1）大语言模型的发展将极大地提高人们的工作效率在许多行业，如新闻、教育、医疗等，大语言模型可以帮助人们快速地处理大量的文本信息，从而提高工作效率。例如，在新闻行业，大语言模型可以帮助记者快速撰写新闻报道；在教育行业，大语言模型可以帮助教师批改学生的作业；在医疗行业，大语言模型可以帮助医生分析病例资料。（2）大语言模型的发展将改变人们获取信息的方式传统的搜索引擎主要依赖关键词匹配来提供搜索结果，而大语言模型可以理解用户的需求，提供更加准确、个性化的搜索结果。这将使人们可以更加高效、便捷地获取信息。（3）大语言模型的发展还将推动智能助手的进步随着大语言模型技术的成熟，智能助手将能够更好地理解人类的需求，提供更加智能化的服务。例如，在智能家居领域，智能助手可以根据用户的喜好和习惯，自动调整家居环境；在出行领域，智能助手可以为用户提供实时路况信息，规划最佳出行路线。本课件是可编辑的正常PPT课件大语言模型产品对比1．国外大语言模型目前，国外流行的大语言模型产品有GPT-3、BERT、XLNet和Transformer-XL等。这些模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，下面介绍它们各自的优缺点。（1）GPT-3由OpenAI开发的GPT-3是目前最大的预训练语言模型之一，具有1750亿个参数。其优点在于具有强大的生成能力，可以生成高质量的文本，可以完成回答问题、进行翻译等任务。然而，GPT-3的缺点是计算资源消耗巨大，需要大量的GPU内存来训练和运行模型。此外，GPT-3可能会生成一些不准确或与事实不符的内容。目前，它已经升级到GPT-4版本。（2）BERT由Google推出的BERT（bidirectionalencoderrepresentationsfromtransformers）模型在多个自然语言处理任务中取得了优异的表现。其优点在于能够理解上下文信息，从而更好地捕捉句子中的语义关系。其缺点是需要大量的计算资源来训练模型，并且对于长文本的处理可能不够有效。（3）XLNetXLNet是一种融合了自回归和自编码器结构的语言模型。它在一些任务上的表现要优于BERT。XLNet的优点在于它能够更好地处理长文本，并且能够捕捉到更长距离的依赖关系。其缺点是训练过程相对复杂，需要更多的计算资源。本课件是可编辑的正常PPT课件大语言模型产品对比2．国内大语言模型目前，国内大语言模型的研究和开发呈现出百家争鸣的局面。不仅有大学和研究机构积极参与，还有众多科技巨头和创业公司纷纷投入研发。例如，百度的文心一言在多个评测维度中取得了优异成绩，展现了国产大语言模型的强大实力，其市场的规模也在不断扩大。据统计，2023年我国AI大模型行业的市场规模为147亿元。下面介绍几款国内的大语言模型。（1）文心一言（ERNIEBot）文心一言基于GLM-130B模型，针对中文的预训练语言模型，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，包括文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成等，可应用于搜索问答、内容创作生成、智能办公等众多领域和场景。（2）天工大模型（KunlunAISearch）天工大模型由昆仑万维与奇点智源联合研发，是国内首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型，具备强大的自然语言处理和智能交互能力，支持现代汉语、文言文、英语、日语、韩语、德语等多种语言相互翻译。本课件是可编辑的正常PPT课件大语言模型产品对比（3）讯飞星火（SparkDesk）讯飞星火是新一代认知智能大模型，拥有跨领域的知识和语言理解能力，基于自然对话方式理解与执行任务，适用于多种应用场景。（4）通义千问（TongYi）通义意为“通情，达义”。通义千问具备全副AI能力，致力于成为人们的工作、学习、生活助手。其功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持，能够跟人类进行多轮的交互，也融入了多模态的知识理解，且有文案创作能力，能够续写小说、编写邮件等。（5）豆包（DouBao）豆包是抖音旗下产品。借助丰富的训练集，豆包能够准确识别用户的需求，并根据需求提供相应的内容。例如，在生成视频文案时，豆包能够准确识别关键词，并依据平台的热门文风进行写作。本课件是可编辑的正常PPT课件感谢您的观看！ArtificialIntelligenceandSociety本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能与社会ArtificialIntelligenceandSociety本课件是可编辑的正常PPT课件CONTENTS机器的大脑单元一02进化中的机器单元二模块四

人工智能与机器人03AI重塑制造业单元三04机器与社会单元四01本课件是可编辑的正常PPT课件单元一.机器的大脑Part01本课件是可编辑的正常PPT课件机器的大脑人工智能是怎么思考的？人工智能·畅想未来PARTONE科技改变生活计算智能（ComputationalIntelligence）1992—贝兹德克(Bezdek)：CI取决于数据，不依赖知识；AI应用知识精品.计算智能的概念计算智能：生命科学+信息科学计算智能是信息科学、生命科学、认知科学等不同学科相互交叉的产物。它主要借鉴仿生学的思想，基于人们对生物体智能机理的认识，采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。计算智能的主要研究领域包括：神经计算、进化计算、模糊计算、蚂群计算等。机器的大脑即神经元细胞，是神经系统最基本的结构和功能单位。分为细胞体和突起两部分。末梢分布于某些组织器官内，形成各种神经末梢装置。感觉神经末梢形成各种感受器；神经元科技改变生活机器的大脑神经网络是一种对人类智能的结构模拟方法，它是通过对大量人工神经元的广泛并行互联，构造人工神经网络系统去模拟生物神经系统的智能机理的。进化计算是一种对人类智能的演化模拟方法，它是通过对生物遗传和演化过程的认识，用进化算法去模拟人类智能的进化规律的。模糊计算是一种对人类智能的逻辑模拟方法，它是通过对人类处理模糊现象的认知能力的认识，用模糊逻辑去模拟人类的智能行为的。计算智能的主要研究领域机器的大脑人工神经网络概述人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）：抽象，简化与模拟大脑生物结构得计算模型，也称连。人工神经元ANN的三大要素神经元，网络拓扑结构,学习算法拓扑结构:分层结构,互连结构学习算法:监督型(有指导),非监督型(没指导)机器的大脑机器的大脑神经元模型双层感知器模型69年Minsky论著1982年Hopfield的成功拓扑结构：无反反馈/有反馈、层次/全连接学习方法：有教师/无教师网络性能：连续型/离散型、线性/非线性确定性：确定性/随机型ANN的分类到50年代中期前到50年代中期前到50年代中期前到50年代中期前人工神经网络概述（二）高潮时期低潮时期蓬勃发展时期产生时期ANN的发展机器的大脑科技改变生活神经元的工作机制神经元组成：细胞体（处理器）、树突（输入端）、轴突（输出端）神经元有两种工作状态：兴奋和抑制神经元间的连接权是可以接受外界刺激而改变的，这构成了学习机能的基础。科技改变生活神经元网络(NeuralNet)：什么是神经元网络人脑有1000亿个神经元，每个神经元平均与10000个其他神经元互连，这就构成了人类智慧的直接物质基础。指由大量神经元互连而成的网络，有点象服务器互连而成的国际互连网(Internet)。机器的大脑科技改变生活轴突树突神经元

Neuron细胞

Some

Axon突触

Synapse

Dendrite计算智能的概念机器的大脑人工神经元的基本结构要素：权值(wi),门限值(θ),非线性激励函数(f)状态:被激活的兴奋状态(ui>=θ)没被激活的抑制状态(ui<θ)∑x1xnxiF()yi=f(uj)=f（∑wixi-θ）ujw1wnwi激励函数(或传播函数)DFF2FF机器的大脑常用神经元激励函数(一)1-1a阶跃函数1-1b斜坡函数f(x)=1x≥1kx-1<x<1-1x≤-1f(x)=1x≥0-1x<0机器的大脑常用神经元激励函数(二)Sigmoid函数1-1f(x)=1/(1+exp(-x))机器的大脑多层神经网络yj=f((∑wijhi)-θj)激励函数为Sigmoid输入层隐层1x1xny1yn隐层2输出层Hj=f((∑wijxi)-θj)hj=f((∑wijhi)-θj)单元二.进化中的机器脑

机器人的发展

Part01本课件是可编辑的正常PPT课件智能机器人的概念机器人的发展如今机器人和人工智能大行其道，在社会生产和生活的方方面面都得到了广泛的运用，成为二十一世纪科学发展的明珠。同学们对于机器人和人工智能了解多少呢？机器人的发展机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义:什么是机器人？智能机器人的概念“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”机器人的发展那么最开始你们畅想的机器人是这样？或者这样霸气十足？又或者是身边中的机器人？科技改变生活机器人的发展那么最开始你们畅想的机器人是这样？或者这样霸气十足？又或者是身边中的机器人？科技改变生活机器人的发展那么最开始你们畅想的机器人是这样？或者这样霸气十足？又或者是身边中的机器人？科技改变生活机器人的发展波士顿动力公司的机器狗视频科技改变生活机器人的发展“机器人三定律”1942年美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”第一定律：——机器人不得伤害人,或任人受到伤害而无所作为；第二定律：——机器人应服从人的一切命令,但命令与第一定律相抵触时例外；第三定律：——机器人必须保护自身的安全,但不得与第一,第二定律相抵触；机器人的发展第一代遥控操作机器不能离开人的控制独自运动，是通过一台计算机控制一个多自由度的机械，通过存储的程序和信息，在其工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的机器人可以重复的根据人当时存储的结果，再现出这种动作，该类机器人的特点是它对外界的环境没有感知。机器人的发展这种带感觉的机器人是类似人的某种功能的感觉。比如：力觉、触觉、听觉。第二代机器人靠感觉来判断力的大小和滑动的情况，在机器人工作时，根据感觉器官获得的信息，灵活调整自己的工作状态，以保证在适应环境的情况下完成工作。机器人的发展科技改变生活机器人的发展科沃斯推出了“窗宝”机器人，可以帮助主人擦洗窗户。科沃斯还推出了扫地机器人，可以自动充电，具有一定的智能。机器人的发展2016年2月8日央视春晚广州分会场上，540个优必选Alpha1机器人步调一致，翩翩起舞。机器人的发展人工智能机器人悟空，在交互能力上添加了很多拟人化的互动方式，比如在不理它的时候，它会打喷嚏、也会打哈欠，看起来十分呆萌可爱。悟空机器人支持语音互动、人脸识别、物体识别、智能拍照与斗舞等功能，具备极强的人机交互能力。单元三.

AI重塑制造业Part01本课件是可编辑的正常PPT课件永不休息的工人持续工作的能力：机器人确实具有持续工作的能力，因为它们不受生理疲劳、疾病或情绪等因素的影响。在适当的维护和保养下，机器人可以长时间、连续地进行工作，这是人类工人无法比拟的。。永不休息的工人永不休息的说法：“永不休息”这一说法过于绝对。虽然机器人可以长时间工作，但它们仍然需要定期维护和检修，以确保其正常运行和延长使用寿命。机器人也需要能源供应，如电力或燃料，如果能源耗尽，它们将无法继续工作。永不休息的工人工作效率与稳定性：机器人通常能够在重复性和精确性方面超越人类工人，因为它们不受人为错误或情绪波动的影响。然而，机器人的工作效率和稳定性也取决于其设计和制造的质量，以及维护和操作的方式。永不休息的工人适用场景：机器人最适合在需要高度重复性、精确性和稳定性的环境中工作，如制造业、自动化仓库等。在一些需要人类创造力、决策能力和情感交流的领域，机器人可能无法完全替代人类。智物互联多方式交互单元四.机器与社会Part01本课件是可编辑的正常PPT课件机器与社会军事医疗体育家庭教育娱乐演艺当我们还在关注普通IT产品的发展时，其实尖端科技机器人的发展也已经突飞猛进了。以下这些照片都是采自真实世界的机器人成果机器与社会著名的波士顿动力公司的四足机器人名叫大狗，旨在帮助士兵携带重型设备领域，爬上山坡雪原机器与社会波士顿动力机器人公司研发的BigDog以“一脚踹不倒”而闻名，可以执行步行、小跑、起立、坐下等动作，具备攀爬斜坡的能力，配合先进的算法，实现复杂地形下的步态和平衡动力控制。机器与社会截肢手联系在一起的机器人手电极用意念来控制假肢。使截肢者能够利用他们的大脑脉冲而不是肌肉来操作机械臂。更精确，干扰性更小机器与社会教育领域小学试点的项目：机器人教师。与真人教师相比，它们更有耐心，不容易生气和对学生说风凉话。机器与社会装配厂采用这些机器人生产运动型多用途车机器与社会随着技术的发展，成本降低，自动化的机器人也开始进入各家各户，比如扫地机器人，保姆机器人机器与社会碑帖机器与社会机器人本体机器与社会机器人控制器机器与社会机器与社会上纸切纸机器与社会机器与社会感谢您的观看！ArtificialIntelligenceandSociety本课件是可编辑的正常PPT课件人工智能与社会ArtificialIntelligenceandSociety01什么是人机学习单元一02从棋类对弈到星际争霸看人机博弈的前世今生单元二03人工智能助力天气预测单元三04人工智能与电子商务单元四模块五：人工智能与博弈05人工智能助力宇宙探索单元五本课件是可编辑的正常PPT课件单元一.什么是人机学习Part01单元一5.1.1机器学习的种类及内容5.1.2监督学习5.1.3无监督学习5.1.5强化学习5.1.4半监督学习5.1.1机器学习的种类及内容机器学习（MachineLearning）是概率论、统计学、计算理论、最优化方法，以及计算机科学组成的交叉学科，其主要的研究对象是如何从经验中学习并改善具体算法的性能。人们通常所说的“机器学习”大致包含四大类：监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）和强化学习（ReinforcementLearning）。利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习SupervisedLearning监督学习顾名思义就是无须给出监督数据，进行机器学习的方法。UnsupervisedLearning无监督学习是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法semi-supervisedlearning,SSL半监督学习对某种状态下的各种行动进行评价，借此主动学习更好的行动方式reinforcementlearning强化学习监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。这就要求学习算法是在一种“合理”的方式从一种从训练数据到看不见的情况下形成。无监督学习即指不提供正解数据的学习方法。在机器学习方面使用，不知道正解或是没有正解的数据时，即使用无监督学习，这是一种可以对数据潜在的规律性加以归纳的学习方法。SupervisedLearning监督学习UnsupervisedLearning无监督学习半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性，因此，半监督学习越来越受到人们的重视。半监督学习使用的数据一部分是标记过的，而大部分是没有标记的。和监督学习相比较，半监督学习的成本较低，但是又能达到较高的准确度。综合利用有类标的和没有类标的数据，来生成合适的分类函数强化学习也是使用未标记的数据，但是可以通过一些方法知道是离正确答案越来越近还是越来越远（奖惩函数）。可以把奖惩函数看作正确答案的一个延迟、稀疏的形式。可以得到一个延迟的反馈，并且只有提示是离答案越来越近还是越来越远。与监督学习不同，强化学习不会给出明确的答案（监督数据），但是人类会给予其行动的选项，以及判断该行动是否合理的基准。计算机再在这一范围内反复进行试验。因此，类似围棋和象棋这样具有固定规则，且人类能给出相关评价标准的对象是比较适合的，倘若无法给予固定规则，则计算机无法给出解决方案semi-supervisedlearning,SSL半监督学习reinforcementlearning强化学习思考：应在什么时候去使用监督学习、无监督学习和强化学习？我们对监督学习、无监督学习和强化学习三种类型的机器学习进行了说明，其实监督学习无监督学习和强化学习的方法有许多，实际操作中需要结合目标选择与其相符的方法。监督学习：优势在于“分类”。进行分类操作时，监督学习最为实用。无监督学习：优势在于“分割”。或许人们并不清楚分割的具体方式，但如果有进行分割的需求，无监督学习无疑是最恰当的选择。强化学习：优势在于“学习行动模式”。产品的某项功能按一定的规则运转，如果希望它执行最合适的行动，则可以尝试强化学习单元二Part02从棋类对弈到星际争霸看人机博弈的前世今生单元二5.2.1半个世纪前的西洋跳棋人工智能程序击败人类选手5.2.2

IBM深蓝战胜国际象棋世界冠军5.2.3

AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石5.2.4星际争霸的大师级玩家AlphaStar阿瑟·萨缪尔，1901年出生于美国堪萨斯州的恩波利亚。1923年大学毕业后进入麻省理工学院读研究生1926年取得硕士学位并留校工作。两年后加入贝尔实验室从事电子器件和雷达技术的研究。1956年2月24日，萨缪尔的下棋程序和康涅狄格州的西洋跳棋冠军进行公开对抗病取胜阿瑟·萨缪尔是通过自我对弈来学习评价函数，大致原理是利用两个副本进行对弈，学习线性评价函数每个特征的权重，其中一个副本Beta始终使用固定的评价函数，另一个副本Alpha则通过与使用极小极大搜索（minimaxsearch）算法作对比来学习特征的权重西洋跳棋人工智能程序的核心技术西洋跳棋又称国际跳棋，是一种在8×8=64（格）的两色相间的棋盘上进行的技巧游戏，以吃掉或堵住对方所有棋子去路为胜利。西洋跳棋的玩法1956年2月24日，萨缪尔在IBM704计算机上设计的西洋跳棋程序和美国康涅狄格州的西洋跳棋冠军选手进行公开对抗赛，西洋跳棋程序取胜。1959年，萨缪尔设计的西洋跳棋程序击败了萨缪尔本人1962年6月12日，西洋跳棋程序击败了罗伯特·尼雷人机博弈大战回顾西洋跳棋人工智能程序击败人类选手5.2.2

IBM深蓝战胜国际象棋世界冠军国际象棋的棋盘为正方形，由64个黑白（深色与浅色）相间的格子组成；棋子分黑白（深色与浅色）两方共32枚，每方各16枚。国际象棋起源于亚洲，后由阿拉伯人传入欧洲，成为国际通行棋种，也是一项智力竞技运动，曾一度被列为奥林匹克运动会正式比赛项目。国际象棋棋盘是个正方形，由横纵各8格、颜色一深一浅交错排列的64个小方格组成。深色格称黑格，浅色格称白格，棋子就放在这些格子中移动，右下角是白格国际象棋人机博弈历史回顾（一）名为“思考”的IBM704成为第一台能同人下国际象棋的计算机，处理速度为每秒200步，但是在人类棋手面前被打得丢盔弃甲。B.Slate和Atkin成功开发了国际象棋软件CHESS4.0，成为未来国际象棋人工智能程序的基础，1979年国际象棋软件CHESS4.9达到专家级水平KenThompson开发了国际象棋硬件BELLE，它由数百个芯片组成，每秒可计算18万步，达到大师级水平。美国卡内基梅隆大学设计的国际象棋计算机程序“深思（DeepThought）以每秒75万步的处理速度露面，其水平相当于拥有2450国际等级分的棋手。1958年1973年1983年1987年“深思”击败丹麦特级国际象棋大师拉尔森。“深思”已经有六台信息处理器，处理速度达到每秒200万步，但还是在与国际象棋棋王卡斯帕罗夫的人机大战中以0∶2败北。“深思”第二代产生，使用IBM的硬件，吸引了前世界国际象棋棋王卡尔波夫与之对抗，卡尔波夫和棋。由CHESSBASE公司研制的国际象棋计算机程序“弗里茨”（Fretz）问世。“深思”二代击败了丹麦国际象棋国家队，并在与前女子世界冠军小波尔加的对抗中获胜。1988年1989年1990年1991年1993年国际象棋人机博弈历史回顾（二）“深思”更新程序，新的集成电路将其“思考”速度提高到每秒300万步。“深蓝”（DeepBlue）诞生，其棋力高于“深思”数百倍，首次挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，最终以2∶4落败。1995年1996年“深蓝”的升级版“更深的蓝”开发出了更强大的“大脑”，最终“更深的蓝”以3.5∶2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫“弗里茨”升级为“更弗里茨”，2001年击败了卡斯帕罗夫、阿南德以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的国际象棋棋手。“更弗里茨”与克拉姆尼克在巴林进行“人机大战”，思考速度为每秒600万步，双方战成4∶4平由两位以色列计算机专家研究出的“更年少者”与卡斯帕罗夫举行人机大战，双方3∶3战平。世界排名第一的棋手卡斯帕罗夫与计算能力强大的“X3D-弗里茨”计算机战成2∶2平。阿达姆斯（ADAMS）以0.5∶5.5输给Hydra。1997年1999年2002年10月2003年1~2月2003年11年2005年1月3．卡斯帕罗夫与“深蓝”

“深蓝”质量达1.4t，有32个节点，每个节点有8块专门为进行国际象棋对弈设计的处理器，平均运算速度为每秒200万步。总计256块处理器集成在IBM研制的RS6000／SP并行计算系统中，从而拥有每秒超过2亿步的惊人速度。IBM研制小组向“深蓝”输入了100年来所有国际特级大师开局和残局的下法。“深蓝”小组公布了一个秘密，每场对局结束后，小组都会根据卡斯帕罗夫的情况相应地修改特定的参数，这些工作实际上起到了强迫它学习的作用在硬件上将通用计算机处理器与象棋加速芯片相结合，采用混合决策的方法及在通用处理器上执行运算分解任务象棋加速芯片通过缩小搜索空间的上界和下界提高搜索效率，同时可根据棋子的重要程度、棋子的位置、棋子对的关系等特征对棋局进行更有效的评价。优化搜索的方法九七型“深蓝”与九六型相比，运算速度差不多提高了两倍。在有限的时间内计算出当前盘面往后12步甚至20步行棋方案运算速度深蓝存储了国际象棋100多年来70万份国际特级大师的棋谱，能利用知识库在开局和残局阶段节省处理时间，并得出更合理的行棋方案。超大规模知识库4．“深蓝”的成功秘诀围棋难的地方在于它的估值函数非常不平滑，差一个子盘面就可能天翻地覆，同时状态空间大，也没有全局的结构。在游戏进行当中，它拥有远比国际象棋更多的选择空间李世石与阿尔法围棋的围棋人机大战为五番棋挑战，最终结果是人工智能阿尔法围棋以总比分4∶1战胜人类代表李世石。DeepMindTechnologies于2010年在伦敦成立，但是四年后Google收购了这家公司DeepMind在开发人工智能时采用的机器学习技术：强化学习阿尔法围棋的核心技术是将深度学习、强化学习和蒙特卡洛树搜索有机整合起来，使其既具有围棋的局部战斗能力，又具备围棋的全局观。围棋人工智能比国际象棋人工智能高深在哪01阿尔法围棋的核心技术04阿尔法围棋与世界围棋冠军李世石的大战02AI巨头之谷歌DeepMind035.2.3

AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石（1）深度学习+强化学习框架（2）基于LTSM的长短时记忆强化学习训练OriolVinyals是DeepMind星际2项目的核心负责人，也是曾经的《星际争霸》世界顶级高手OriolVinyals在2016年1月加入DeepMind北京时间2019年1月25日凌晨2点，DeepMind公布了其录制的人工智能在《星际争霸2》中与两位职业选手的比赛过程：AlphaStar5∶0战胜职业选手TLO，5∶0战胜2018年WSC奥斯汀站亚军MaNa。与国际象棋或围棋不同，星际玩家面对的是“不完美信息博弈”。这意味着玩家的规划、决策、行动，要一段时间后才能看到结果。这类问题在现实世界中具有重要意义。为了获胜，玩家必须在宏观战略和微观操作之间取得平衡。游戏人工智能的研发将会进一步拓宽人类对于人工智能能力的认知，这样的研究最终将探索人工智能是否能够通过游戏规则进行自主学习，达到更高层次的智能乃至通用型人工智能。不完全信息博弈游戏AlphaStar的成长OriolVinyals技术框架的新突破5.2.4星际争霸的大师级玩家AlphaStar单元三Part03人工智能助力天气预测单元三5.3.1天气预报发展现状5.3.2人工智能对天气预报的影响5.3.3人工智能助力天气预测的应用案例天气预报的发展经历了从定性预报、描述性预报向数字化、网格化预报的过程如何理解“网格预报”呢？就像地球上的经纬网一样，可以把中国以及每个城市所在的区域分解成许多个5km×5km