人工智能通识教程 课件 第01讲 第1章 人类智能与人工智能概述

第1章

人类智能与人工智能概述第01讲人工智能通识教程人工智能通识教程

本章导读：人工智能源于人类智能，人们试图利用计算机程序模拟人类智能。一部分人工智能走入了人们的生活，如花卉识别、人机对话、文本生成等，而大部分的人工智能隐含在各种各样智能化产品之中，如机器人、自动驾驶、无人机、工业控制系统等。作为大学人工智能通识课教程的开篇，本章给出人类智能与人工智能概述，包括人类智能与人工智能的基本含义、人工智能的由来、人工智能的发展历程，并介绍人工智能的多样性。第2页共21页人工智能通识教程（1）了解人类智能与人工智能的定义和特点；（2）了解人工智能的由来与发展史；（3）学会使用DeepSeek进行简单问答；（4）培养读者立足中国、面向全球的科技视野。本章学习目标第3页共21页人工智能通识教程本章思维导图第4页共21页1.1人工智能正向我们走来1.2从人类智能看与人工智能1.3人工智能的由来1.4人工智能的发展历程人工智能通识教程1.5人工智能的多样性目录人工智能通识教程

首先了解一下已经进入我们生活的人工智能：（1）路面自动清洁车给我们带来清洁的环境；（2）搬运机器狗可以把建筑材料驼上泰山；此外，各种各样机器人将服务于我们的生活。视频1：路面自动清洁车视频2：搬运机器狗【视频：见电子资源CH01\路面自动清洁车.mp4，机器狗驼重物上山.mp4】1.1人工智能正向我们走来图1-1：各种各样机器人服务于我们的生活第6页共21页人工智能通识教程2025年开始强力商用的DeepSeek，不仅可以回答我们各种各样的生活中的问题，还能回答许多我们学习中问题。图1-2DeepSeek智能工厂就在我们身边。这一切，都源于一个名称“人工智能”，她正在悄悄地向我们走来，走如我们的生活、走入我们的学习，走入我们的工作。然而，人工智能还刚刚开始，甚至可以说还处于萌芽阶段，她的历史还很短很短，但是她很快就将出现在我们生活的方方面面。要了解人工智能，让我们从人类智能说起吧！图1-3智能工厂示意图第7页共21页人工智能通识教程人类智能是基于人的大脑、眼睛、触觉、听觉、手脚及肢体动作而产生的输入输出系统。为了使得计算机程序可以模拟人类智能，人们提出了数量众多的人工智能算法，适用于不同场景，性能也各有差异，犹如不同的人及人的不同阶段知识水平的差异。人类智能和人工智能在定义及特点等方面具有显著差别，尽管人工智能在某些方面已经取得了显著的进展，但它仍然无法完全替代人类智能。1.2从人类智能看与人工智能1.2.1人类智能

1．人类智能的定义人类智能（HumanIntelligence，HI）是一个人类学术语，是指人类认识世界和改造世界的才智和本领，包括感知、记忆、学习、推理、判断、决策、创造性、抽象思维、自我认识、情感和意愿等多种能力。人类智能的范围广泛且多样化，涵盖了认知、情感、社会等多个方面，具有高度的灵活性和创新性，能够应对各种复杂和不确定的情况。人类智能‌是人类文明和文化发展的基石，人类智能的不断发展和进步推动了社会的进步和变革。第8页共21页人工智能通识教程

2．‌人类智能的特点

一般来说，人类智能主要具有以下特点：（1）具有意识与自我感知的能力。能够感知自己的存在和周围环境的变化。（2）拥有学习和适应的能力。能够不断获取新的知识和经验，并根据环境的变化不断调整自己的行为和思维方式。（3）具备推理与思考的能力。能够运用逻辑和分析来解决问题，并能够创造性地思考和创新。（4）具有语言和交流的能力。能够使用符号和语言来表达思想和意图，以及与他人进行交流和合作。（5）拥有创造和艺术的能力。能够创造出新的事物和想法，并通过艺术和文化来表达和传达自己的情感和思想。第9页共21页人工智能通识教程

1.2.2人工智能

1．‌人工智能的定义人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一门研究用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。它包括多个子领域，如机器学习、语音识别、计算机视觉和自然语言处理等。它试图让计算机具备像人类一样的思考、学习、推理、判断和解决问题的能力。人工智能是通过人造的算法、数据和硬件来实现的，其目标是使计算机具有类似于人类智能的能力，以解决复杂的问题和完成复杂的任务。人工智能的范围主要限于解决特定的问题和完成特定的任务。尽管人工智能在某些方面已经取得了显著的进展，但它仍然受到算法、数据和硬件等方面的限制。此外，目前的人工智能缺乏人类智能中的意识、情感和创造性等方面的能力。人工智能作为新兴技术领域的代表，正在迅速发展和普及。人工智能的广泛应用正在改变人们的生活方式和工作方式，同时也对社会经济、伦理道德等方面产生了深远的影响。然而，人工智能的发展也面临着诸多挑战和问题，如数据安全、隐私保护、伦理道德等。第10页共21页人工智能通识教程

2．‌人工智能的特点一般来说，人工智能‌主要具有学习能力、适应性、速度快及交互性等特点。（1）学习能力。通过大量的数据和算法，可以不断学习和改进自己的性能。（2）适应性。能够根据环境的变化和新的任务要求，自动调整自己的策略和行为。（3）速度快。在处理大量复杂的数据和任务时，往往能够比人类更快速、更准确地完成。（4）交互性。可以实现与人类的自然语言交互，理解人类的语言和意图，并给予相应的回应，使得人与机器之间的沟通更加便捷和高效。第11页共21页人工智能通识教程要了解人工智能的由来，不能不从电子计算机的出现说起。没有电子计算机，就没有今天的人工智能。1.3人工智能的由来1.3.1电子计算机的出现电子计算机的出现是人工智能出现的前提。1946年，诞生了世界上第一台电子数字计算机（TheElectronicNumericalIntegratorAndCalculator，ENIAC），如图1-4所示。它由美国宾夕法尼亚大学莫尔电工学院以真空电子管为基础制造，耗电174千瓦，重30吨，占地170平方米，每秒钟可以进行5000次加法运算，标志着计算机时代开始，最初主要是军方用于弹道计算。图1-4世界上第一台电子计算机第12页共21页人工智能通识教程随后计算机技术快速发展，早期按照规模，根据运算速度、体积大小、存储器大小、输入输出能力等指标，分为巨型机、大型机、小型机、微型机等四个种类，已经难以涵盖目前计算机家族。今天，小型机概念已经十分淡化，地位被微型机取代，大型机与企业工作站、服务器、网络计算机等融合在一起。但是，总体上，巨型机用超级计算机一词取代，向更高运算速度迈进，微型计算机向更广泛的应用拓展。性能介于巨型机与微型机中间的计算机，其性价比不断提高，目标定位是服务于企业、网络及通信等领域。计算机发明之后，人们一直在计算机硬件、软件等方面加以深入研究，计算机的微型化一直是人们努力的方向。从1946年计算机发明到1971年第一个微处理器的出现，整整过去了25年。后来，微型计算机飞速发展，遍及社会各个角落。在微型计算机的发展道路上，有两条线路，一条是通用计算机模式，即个人计算机（PersonalComputer，PC）模式，另外一条线路是嵌入到各种电子产品中的微处理器，以实现电子产品智能化为目标，即嵌入式计算机系统，简称嵌入式系统。1.3.2达特茅斯会议第13页共21页世界上第一台电子计算机发明10年之后，1956年的关于人工智能的达特茅斯会议标志着人工智能的开端。1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·闵斯基（MarvinMinsky，人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（ClaudeShannon，信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（AllenNewell，计算机科学家）、赫伯特·西蒙（HerbertSimon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容确定了一个名字：人工智能（ArtificialIntelligence），因此，1956年也就成为了人工智能元年。实际上，这一术语的由来可以追溯到1950年，当时，计算机科学家约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）首次提出了“人工智能”这一词汇，在1956年的这次会议上正式确立了人工智能作为一个学科领域。人工智能通识教程图1-51956年的关于人工智能的达特茅斯会议第14页共21页人工智能通识教程

从计算机的出现到人工智能被人们熟知并应用到具体生产生活中，有几个关键的标志性节点，如电子计算机的出现、图灵测试、达特茅斯会议、以太网的出现、AlphaGo、ChatGPT、DeepSeek等。表1-1人工智能发展过程的标志性节点综上所述，人工智能技术发展史上的这些标志性事件不仅见证了AI技术的不断进步和突破，也预示着未来AI将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更加深远的影响。要了解人工智能的发展历程，首先从了解人工智能发展过程的标志性节点谈起。本节首先给出人工智能发展历程中的几个标志性节点，随后给出人工智能发展简史。1.4人工智能的发展历程1.4.1人工智能发展过程的标志性节点第15页共21页人工智能通识教程人工智能发展到今天，可以从技术演进、应用范围和社会影响的视觉，粗略地把人工智能的发展高度概括为萌芽阶段、探索阶段、应用阶段三个阶段。这个阶段时间大致为：1946年—1970年代。由于电子计算机可以自动运行程序，为后来的算法提供了软硬件基础。这个时期建立了基本理论基础，并进行了初步尝试。1946年电子计算机的出现是催生人工智能的物质基础。1948年香农的信息论和维纳的控制论为人工智能提供了跨学科框架。1950年图灵提出了后来被人们称为“图灵测试”的评估人工智能程度的经典方法，奠定了机器智能的理论基础。1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，标志着人工智能正式成为独立学科。1956年符号主义兴起，早期人工智能系统基于逻辑推理（如纽厄尔与西蒙的“逻辑理论家”）。这个年代的计算机算力资源不足，仅能进行简单数学证明类的玩具级问题，同时“通用智能”过度乐观（如马文·明斯基预言“一代人内解决AI问题”等）。1.4.2人工智能发展简史1．萌芽阶段第16页共21页人工智能通识教程这个阶段时间大致为：1970年代—2010年代初。这个阶段表现出技术多元化与反复试错。1970-1980年代，专家系统通过规则库模拟人类专家知识（如MYCIN医疗诊断系统），具有规则维护成本高、难以适应复杂场景等特征。1980年代，神经网络研究重启，如1986年的反向传播算法推动多层网络训练。1990年代，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等统计学习方法兴起。这个阶段，技术未达预期，政府和资本投入锐减，处于探索阶段，也有人把这个时期称为人工智能的1970-1980年代、1990年代两次寒冬。但是，这个阶段，摩尔定律推动算力提升，互联网普及为数据积累奠定了技术基础。

2．探索阶段第17页共21页

这个阶段时间大致为：2010年代—今。这个阶段表现为技术落地及大规模商业化。2012年以来，AlexNet在ImageNet竞赛中突破，开启了深度学习革命；卷积神经网络、循环神经网络、Transformer架构等技术推动AI在图像、语音、自然语言处理等领域的性能飞跃。GPU/TPU等专用硬件加速模型训练，标志着大数据时代到来，云计算降低人工智能的应用门槛。

推荐系统（如Netflix、抖音）、智能助手（如Siri、Alexa）等应用于消费领域；工业质检、自动驾驶、医疗影像分析等产业领域出现了不少人工智能应用案例；在科学研究领域，AlphaFold预测蛋白质结构、AI辅助药物研发等。应用普及的同时，也出现了数据隐私、算法偏见等伦理问题、大模型训练成本的能耗问题、可解释性不足的技术黑箱化等问题。当前仍处于应用阶段初期，AI的通用性、自主性尚未实现，技术瓶颈（如小样本学习、因果推理）仍需突破，但距离真正的智能革命仍有很长的路要走。未来，AI与生物技术、量子计算、脑科学等深度融合，实现通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）或增强人类智能。人工智能通识教程第18页共21页

3．应用阶段人工智能通识教程DeepSeek可以回答我们学习中的问题，现在就来问一下：用80个字描述人工智能发展简史，DeepSeek回答。1.4.3DeepSeek给出的关于人工智能发展史的回答图1-6DeepSeek关于人工智能80个字发展简史的回答DeepSeek可以辅助学习，但不能完全依赖她，还需要我们思考，是否电子计算机的出现，也应该程序人工智能发展史上的浓墨重彩的一环呢？毕竟没有电子计算机的出现，也不可能有今天的人工智能。加上DeepSeek自身也可以说是人工智能发展史上一个节点，她推进了人工智能普及化，为此我们可以给出一个38字人工智能极简史：1946年电子计算机→1950年图灵机器思考设想→1956年达矛斯会议人工智能概念→2022年ChatGPT→2025年DeepSeek。第19页共21页人工智能通识教程1.5人工智能的多样性人工智能的表现是多样的，应用于不同场景，呈现出各种形态。人工智能中有“大模型”与“小模型”之分，大模型应用已经逐渐普及，如ChatGPT、DeepSeek等，小模型主要面向工业智能化，如电路板焊接的缺陷检测。类比通用计算机与各种具体智能产品中起核心控制作用的嵌入式计算机，有通用人工智能与嵌入式人工智能之分。通用人工智能（ArtificialGenera