人工智能与未来-引言

人工智能通识课引言2035目录CONTENTS1234为什么要学这门课程？这门课程学什么？学这门课要达到什么样的目标？这门课程怎么学？5这门课如何考核？人工智能长啥样？6两个通知（早有规划）：

2017年《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》2018年教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知一个指向（有目标）：

明确指出到2030年：高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地。政策层面四个事件（引爆和促进）：2022年11月OPENAI推出ChatGPT2024年2月南京大学报道：面向全校本科生开展人工智能通识课2024年3月教育部举行数字教育集成化、智能化、国际化专项行动，吴岩副部长说下一步，将打造人工智能通识课程体系，赋能理工农医文等各类人才培养；2025年1月DeepSeek重拾中国人在大模型的创新自信心，并引发大模型大众化。政策层面2025年4月29日习近平到上海徐汇区的大模型创新生态社区调研。对大家说：人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。我们正在全面推进强国建设、民族复兴伟业，正是年轻一代展示才华、大显身手的好时候。实现中华民族的伟大梦想，寄希望于年轻人。政策层面看看2024年的诺贝尔奖诺贝尔奖的三大科学奖项中，两项大奖与人工智能的研究有关先是物理学奖颁给了神经网络研究的先驱约翰·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）1933年7月15日出生在美国伊利诺伊州芝加哥，1958年在美国康奈尔大学获得博士学位；2022年获得了

玻尔兹曼奖，现任美国普林斯顿大学教授。杰弗里·辛顿（GeoffreyE.Hinton）1947年12月6日出生于英国温布尔登，2018年图灵奖得主，英国皇家学会院士，加拿大皇家学会院士，美国国家科学院外籍院士，多伦多大学名誉教授。生物物理学家物理学家社会现象层面接着化学奖也一半给了程序员，Alphafold预测蛋白结构大卫·贝克美国生化学家和计算生物学家。戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）毕业于剑桥大学计算机科学专业，DeepMind创始人兼首席执行官。凭借在“蛋白质结构预测”方面的贡献获得诺贝尔化学奖。约翰·江珀（JohnM.Jumper）DeedMind公司科学家、高级研究员从事机器学习模拟蛋白质折叠和动力学研究。看看2024年的诺贝尔奖诺贝尔奖的三大科学奖项中，两项大奖与人工智能的研究有关社会现象层面看看2024年的诺贝尔奖2024年是诺贝尔奖的图灵元年？诺贝尔奖变身图灵奖？诺贝尔奖图灵附体？透过现象看本质人工智能给各行各业带来无限可能各行各业需要人工智能来赋能增效社会现象层面

未来青年，使用现代工具能力成为必备能力，人人都在使用AI来提升效率和提高质量，不会使用AI的人将会成为最快被淘汰的人。社会需要来看现在的教育训练，无法满足时代的要求

你学计算，发现没有计算机算的快，

你拼记忆，发现没有计算机记得多，

你搞创作，大模型会生成了...教育训练，必须跟上潮流

会用AI作为辅助工具

会管理AI

会创造AI...AI已渗透生活，在未来企业（智能化企业）--超聚变CEO刘宏云每个自然人员工会拥有一个AI助理智能体

智能指导个人作业过程

智能指导个人职业发展学习每个岗位拥有一个岗位超级智能体

岗位首席专家：提取岗位人群的专家经验，自动优化岗位活动与效率

岗位首席导师：岗位人群的智能陪练和能力测评，提升岗位人群技能。社会需要来看

微软对此有一个大胆的判断：随着越来越多智能体加入，每位员工都将成为“智能体主管”，负责建立、委派和管理智能体，最大化它们的能力。

但多数人对这些及其背后的原理一知半解，这正是课程的起点。

作为新时代的大学生，不仅要掌握应用，更要了解其底层的科学道理，能对其发展的边界有清晰的认识，知其能和不能。社会需要来看

四新（新工科、新文科、新医科、新农科）建设拉开对新时代复合型人才培养的序幕，要求培养的人才具有多学科交叉的复合能力，而人工智能本身就具有多学科交叉的特性。人才培养层面人工智能哲学计算机科学心理学控制论神经科学数学...手工计算到自动计算自然语言处理算法自动计算到智能计算生成式人工智能计算机视觉具身智能自动驾驶...人工智能革命的三要素未来技术伦理与道德深度学习神经网络等互联网物联网传感器手机终端等大数据

机器学习通用计算超算云计算智算等算力数据人工智能发展

搜算算法传统算法

人工智能要素

人工智能应用

人工智能未来手工计算到自动计算自动计算到智能计算互联网图灵图灵机冯·诺依曼架构图灵测试提出计算机可行性问题人工智能思想萌芽人工智能发展

手工计算到自动计算自动计算到智能计算互联网1956年，以麦卡锡为代表的一群年轻人，异想天开的以讨论“机器智能”为主题在美国的达特茅斯学院开了一个暑期的会议。人工智能概念的诞生人工智能发展

纳撒尼尔·罗切斯特NathanielRochesterIBM,701主设计师约翰·麦卡锡JohnMcCarthy1971年获图灵奖马文·明斯基MarvinLeeMinsky1969年获图灵奖克劳德·香农ClaudeShannon

信息理论之父1966年获图灵奖手工计算到自动计算自动计算到智能计算互联网

会议开的时间很长，因此有的人来了又走，有的人走了又来，但这个会议有两个重要意义，一是确定了人工智能的7个议题，有的议题现在还在研究，另一个重要意义就是起了一个名字：人工智能。我们今天会说达特茅斯会议是人工智能的原点。人工智能概念的诞生人工智能发展

手工计算到自动计算自动计算到智能计算互联网

后来，以麦卡锡为代表的符号主义人工智能大力发展，并出现了以推理为主的专家系统（医疗诊断、石油勘探）。专家系统有缺点，用于特定场景、数据采集难度大、费用高等。2006年

辛顿

神经网络2009年

李飞飞ImageNet数据集2012年

黄仁勋的英伟达制造的GPU快发发展人工智能发展

AlexNet人工智能的发展

后来，以麦卡锡为代表的符号主义人工智能大力发展，并出现了以推理为主的专家系统（医疗诊断、石油勘探）。专家系统有缺点，用于特定场景、数据采集难度大、费用高等。2006年

辛顿

神经网络2009年

李飞飞ImageNet数据集2012年

黄仁勋的英伟达制造的GPU快发发展手工计算到自动计算自动计算到智能计算互联网人工智能的发展人工智能发展

AlexNet数据算法算力手工计算到自动计算自动计算到智能计算互联网人工智能发展

生成对抗网络GANTransformerChatGPTDeepSeekAlexNet人工智能的发展2025202220172014

后来，以麦卡锡为代表的符号主义人工智能大力发展，并出现了以推理为主的专家系统（医疗诊断、石油勘探）。专家系统有缺点，用于特定场景、数据采集难度大、费用高等。2006年

辛顿

神经网络2009年

李飞飞ImageNet数据集2012年

黄仁勋的英伟达制造的GPU快发发展人工智能发展历程，从1956年的达特茅斯会议启航，发展至今60余年。第一阶段第二阶段1956年-1976年基于符号逻辑的推理证明阶段第三阶段1976年-2006年基于人工规则的专家系统阶段2006年-至今大数据驱动的深度神经网络阶段第一次浪潮：判别式人工智能（2006-）第二次浪潮：生成式人工智能（2014-）第三次浪潮：智能体第四次浪潮：具身智能第一阶段第二阶段1956年-1976年基于符号逻辑的推理证明阶段第三阶段1976年-2006年基于人工规则的专家系统阶段2006年-至今大数据驱动的深度神经网络阶段第一次浪潮：判别式人工智能（2006-）第二次浪潮：生成式人工智能（2014-）第三次浪潮：智能体第四次浪潮：具身智能符号主义流派连接主义流派行为主义流派判别式人工智能人脸识别物体识别第一次浪潮生成式人工智能基于大模型的文本、图像、视频、代码等生成第二次浪潮智能体出现各种智能体，如Manus，豆包等，第三次浪潮具身智能具有行动力的具身智能智能驾驶汽车各位服务机器人第四次浪潮算法人工智能革命的三要素深度学习神经网络等互联网物联网传感器手机终端等大数据

机器学习通用计算超算云计算智算等算力数据搜算算法传统算法

人工智能要素

生活中数据数据怎么表示怎么存储怎么采集何谓大数据要想让数据有价值，需要算法来实现如通过浏览商品推荐产品：推荐算法（机器学习）而搜索商品，派送时的物流规划用的是搜索算法大模型则用神经网络要想用特定算法在大量数据上实现特定功能，还需要算力算法人工智能革命的三要素深度学习神经网络等互联网物联网传感器手机终端等大数据

机器学习通用计算超算云计算智算等算力数据搜算算法传统算法

人工智能要素

吃的饭想的事干的活自然语言处理生成式人工智能计算机视觉具身智能自动驾驶...

人工智能应用

DeepSeek豆包KIMI文心一言通义大模型...能无中生有研究让机器能模拟人眼的功能刷脸（人脸识别）区分香蕉和橘子（物体识别）等具身智能就是研究让机器具有行动力的如搬运机器人能搬运扫地机器人能扫地做饭机器人能做饭智能驾驶能载人等等所谓的自然语言处理，就是我们说人话，机器懂人事。或者机器要把它想表达的事用人话来表达。未来技术伦理与道德人工智能未来人工智能发展这么快是不是有一天会超过人类？超人会不会真的出现？在人工智能智能主导的世界如何保持人类尊严？人类的工作被人工智能替代了，我大学毕业怎么办？坏人会不会利用人工智能控制这个世界？当人工智能发生伤人事件，谁来负责？线上线下混合（1）线下授课36理论+18实践机房（2）线上会布置讨论和学习任务，要及时参与（3）会组织一些竞赛项目，以赛促创，以赛促进专业融合手工计算到自动计算自然语言处理算法自动计算到智能计算生成式人工智能计算机视觉具身智能自动驾驶...人工智能革命的三要素未来技术伦理与道德深度学习神经网络等互联网物联网传感器手机终端等大数据

机器学习通用计算超算云计算智算等算力数据人工智能发展

搜算算法传统算法

人工智能要素

人工智能应用

人工智能未来自然语言处理算法生成式人工智能计算机视觉具身智能自动驾驶...人工智能革命的三要素未来技术伦理与道德深度学习神经网络等互联网物联网传感器手机终端等大数据

机器学习通用计算超算云计算智算等算力数据人工智能发展

搜算算法传统算法

人工智能要素

人工智能应用

人工智能未来1.理解布尔、香农、图灵、冯.诺依曼的工作对自动计算产生的意义；2.了解数字电子计算机产生的历史与发展逻辑；3.理解人工智能的产生和发展；4.描述图灵对人工智能发展的贡献；5.了解我国智能计算发展之路。自然语言处理生成式人工智能计算机视觉具身智能自动驾驶...未来技术伦理与道德互联网物联网人工智能发展

人工智能要素

人工智能应用

人工智能未来1.理解布尔、香农、图灵、冯.诺依曼的工作对自动计算产生的意义；2.了解数字电子计算机产生的历史与发展逻辑；3.理解人工智能的产生和发展；4.描述图灵对人工智能发展的贡献；5.了解我国智能计算发展之路。1.掌握数据表示、数据的存储的原理与方法，能进行数据采集。掌握大数据及其相关特征，了解其价值和意义。2.能理解计算机算法的基本概念和分类，能描述常见的排序和搜索算法，理解常见的机器学习算法、神经网络算法等及其应用场景。3.掌握算力的概念，了解通用计算算力、超级计算算力和智能计算算力，能理解算力网络的思想。未来技术伦理与道德互联网物联网人工智能发展

人工智能要素

人工智能应用

人工智能未来1.理解布尔、香农、图灵、冯.诺依曼的工作对自动计算产生的意义；2.了解数字电子计算机产生的历史与发展逻辑；3.理解人工智能的产生和发展；4.描述图灵对人工智能发展的贡献；5.了解我国智能计算发展之路。1.能理解计算机“听”语言和“懂”语言的基本原理，能进行语音识别和语言合成。2.能掌握大模型的处理流程和相关技术。能根据需求实现相应内容生成，能设计智能体等。3.能理解计算机“看”图像和“懂”图像的基本原理，能进行计算机视觉的相关应用，如人脸识别。4.能了解具身智能概念，核心能力和了解其应用1.掌握数据表示、数据的存储的原理与方法，能进行数据采集。掌握大数据及其相关特征，了解其价值和意义。2.能理解计算机算法的基本概念和分类，能描述常见的排序和搜索算法，理解常见的机器学习算法、神经网络算法等及其应用场景。3.掌握算力的概念，了解通用计算算力、超级计算算力和智能计算算力，能理解算力网络的思想。互联网物联网人工智能发展

人工智能要素

人工智能应用

人工智能未来1.理解布尔、香农、图灵、冯.诺依曼的工作对自动计算产生的意义；2.了解数字电子计算机产生的历史与发展逻辑；3.理解人工智能的产生和发展；4.描述图灵对人工智能发展的贡献；5.了解我国智能计算发展之路。1.掌握数据表示、数据的存储的原理与方法，能进行数据采集。掌握大数据及其相关特征，了解其价值和意义。2.能理解计算机算法的基本概念和分类，能描述常见的排序和搜索算法，理解常见的机器学习算法、神经网络算法等及其应用场景。3.掌握算力的概念，