人工智能通识教程 课件 第12讲 第7章-人工智能实例

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章

通用人工智能实例第12讲人工智能通识教程人工智能通识教程

本章导读：通用人工智能就像一个“百事通”，能够胜任多种任务。2022年发布的ChatGPT以及2025年发布的DeepSeek，都属于通用人工智能的范畴。正是这些模型的出现，推动了人工智能的普及与应用。此外，还有一些面向特定领域的大模型，堪称该领域的“百事通”。然而，这些“百事通”的能力是基于现有已知数据训练而来的，面对极为特殊或未知的情况，它们可能无法给出准确答案。因此，通用人工智能并非无所不能。第2页共30页人工智能通识教程（1）理解通用人工智能的定义、目标与评价标准；（2）了解通用人工智能关键技术路径；（3）了解通用人工智能应用开发挑战；（4）了解通用人工智能应用实例；（5）了解人工智能交叉学科，培养开放思维和创新精神。本章学习目标第3页共30页人工智能通识教程本章思维导图第4页共30页7.1

通用人工智能概述7.2通用人工智能关键技术路径7.3通用人工智能应用开发挑战7.4通用人工智能应用举例人工智能通识教程目录人工智能通识教程

目前，通用人工智能的概念并不完全统一，百度百科给出的定义为：通用人工智能是指具有高效的学习和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，具备自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德观念

。其研究发展通常涉及众多学科领域，包括计算机科学、认知科学、心理学、神经科学等。

我们可以看出，AGI具备类似人类的智能和广泛任务处理能力，目前，实现AGI仍是人们在人工智能技术发展的道路上追求的目标。7.1通用人工智能概述7.1.1通用人工智能定义第6页共30页人工智能通识教程

弱人工智能（也叫窄人工智能）是专门针对某一特定领域或任务而设计的人工智能。例如，一个智能语音助手，它只能完成一些简单的任务，如设置提醒、查询天气等。它就像一个只会做一道菜的厨师，只能在自己熟悉的领域内发挥作用。

通用人工智能则像一个全能的厨师，不仅能做各种各样的菜，还能根据不同的食材、场合和顾客的口味来灵活调整。AGI能够在各种不同的任务和环境中学习和工作，不局限于特定的领域，如既可以进行复杂的科学研究，又可以处理日常的事务。第7页共30页

1．与弱人工智能的区别人工智能通识教程

第8页共30页人工智能通识教程

通用人工智能可以看作是人工智能发展的一个重要阶段，它是通向强人工智能的一个中间阶段。AGI具备通用的学习和适应能力，但还没有达到超越人类智能的程度。

强人工智能是一种超越人类智能的存在。它不仅能够像人类一样思考和学习，还可能在某些方面远远超过人类。

例如，在知识获取速度、信息处理能力和逻辑推理能力等方面，强人工智能可能会以一种人类无法想象的速度和精度进行工作。通用人工智能的智能水平是与人类相当的，能够完成各种复杂的任务，但不会像强人工智能那样在某些方面展现出远超人类的智能。第9页共30页

2．与强人工智能的区别人工智能通识教程

专家系统是基于人类专家的知识和经验构建的，它主要是将特定领域的专家知识以规则和逻辑的形式编码到系统中。例如，在医疗诊断专家系统中，是将医生的诊断知识和经验转化为一系列的规则，用于辅助诊断疾病。它就像一本特定领域的专业书籍，只能提供书中已有的知识。

通用人工智能不仅仅是基于已有的知识，它还能够自主学习新的知识，并且可以将这些知识应用到各种不同的场景中。它就像一个能够自己学习新知识并灵活运用的学习者，而不是仅仅依赖于已有的知识库。

专家系统的灵活性较差。一旦遇到超出其知识库范围的情况，它就很难做出正确的判断。例如，如果出现了一种全新的疾病，医疗诊断专家系统可能就无法准确诊断，因为它没有关于这种新疾病的知识。第10页共30页

3．与专家系统的区别人工智能通识教程

（1）从学习能力来看，AGI具有广泛的学习能力。它能够像人类一样，从各种来源获取知识，包括书籍、网络、与他人的交流等。

（2）从适应能力来看，AGI能够适应各种不同的环境和场景。无论是在实验室、办公室、家庭还是户外，它都能够根据环境的变化调整自己的行为和决策。例如，在不同的天气条件下，AGI可以自动调整自己的运行参数，以确保最佳的性能。

（3）从理解能力方面来看，AGI能够理解各种复杂的概念和抽象的思想。它不仅仅局限于对具体事物的认识，而是可以理解诸如自由、正义、爱等抽象的概念。

（4）从推理能力和决策能力方面来看，它不仅仅局限于已有的知识和规则，而是可以通过创造性思维，提出新的解决方案和思路。例如，在进行一项科学研究时，AGI可以通过创造性推理，提出新的假设和实验方案，从而推动科学的发展。第11页共30页

4．通用人工智能的特点人工智能通识教程

AGI的首要目标就是实现人类水平的认知能力。AGI应该能够像人类一样，通过感知获取信息，通过记忆存储信息，通过学习获取知识，通过思考进行推理和判断，通过解决问题实现目标。AGI的目标还应该具备人类水平的情感和社会能力。这包括理解情感、表达情感、与他人建立关系、合作等方面的能力。

此外，AGI还应具备强大的推理和规划能力，能够在不确定性环境中作出决策，并使用自然语言与人类进行有效沟通。AGI应具备情感理解和伦理道德判断能力，能够理解人类的情感，并遵循社会伦理和道德规范，以更好地与人类互动。

最终AGI的目标是实现类似人类的创造力和自我意识，能够生成新的知识和解决方案，并在复杂动态环境中自主产生和完成任务。7.1.2通用人工智能目标第12页共30页人工智能通识教程

1.通用性（Generality）2.学习能力（LearningAbility）3.推理和规划（ReasoningandPlanning）4.情感理解和伦理道德（EmotionalUnderstandingandEthicalJudgment）5.创造力和自我意识（CreativityandSelf-Awareness）6.安全性和可靠性（SafetyandReliability）7.效率和资源利用（EfficiencyandResourceUtilization）

总而言之，对AGI的评价的最终目标除了能够对社会产生积极的影响，提高生产效率、改善人们生活质量、促进科学研究等，更重要地目标是造福人类，遵从社会伦理道德、保障人类能可持续发展，避免对人类社会造成负面影响。7.1.3通用人工智能的评价标准第13页共30页人工智能通识教程

感知和认知模型是通用人工智能的基础，它们使AGI能够像人类一样感知和理解外部世界。感知能力包括视觉、听觉、触觉等，而认知能力则涉及对感知信息的处理和理解。

机器的感知能力通常通过传感器（如摄像头、麦克风等）获取环境信息，包括视觉、听觉、触觉等。然后，对感知到的信息进行处理和理解，包括物体识别、场景理解、语言理解等。最终将不同模态的信息（如视觉、听觉、语言等）进行融合，设计类似于人类大脑的认知架构，以更全面地理解环境，支持复杂的推理和决策过程。7.2通用人工智能关键技术路径7.2.1感知和认知模型第14页共30页人工智能通识教程

智能家居系统是感知和认知模型的一个典型应用场景。通过在家庭环境中部署多种传感器，如摄像头、麦克风和温度传感器，智能家居系统能够感知环境中的多种信息。例如，摄像头可以捕捉家庭成员的活动，麦克风可以接收语音指令，温度传感器可以监测室内温度。通过多模态融合技术，智能家居系统能够综合这些信息，做出更智能的决策。

例如，当系统通过摄像头检测到家庭成员进入房间，并通过麦克风接收到“打开空调”的语音指令时，系统不仅会根据语音指令打开空调，还会根据温度传感器的数据调整到合适的温度。这种多模态融合能力使得智能家居系统能够更自然地与用户互动，提供更加个性化的服务。第15页共30页人工智能通识教程

学习与自适应能力是通用人工智能的核心，它们使AGI能够自主学习新知识，并根据环境变化调整自身行为。

通过奖励和惩罚机制，使AGI能够在复杂环境中学习最优行为策略，并根据环境的变化自动调整行为策略，将已有的知识和技能迁移到新的任务中，提高学习效率。7.2.2学习与自适应能力第16页共30页人工智能通识教程

机器人导航是学习与自适应能力的一个典型应用场景。机器人需要在复杂的环境中自主导航，避开障碍物并到达目标位置。强化学习是实现这一目标的关键技术。机器人通过与环境的交互，不断尝试不同的路径，并根据是否成功到达目标位置获得奖励或惩罚。

例如，当机器人成功避开障碍物并到达目标位置时，它会获得正向奖励；而当机器人撞到障碍物或迷路时，它会获得负向惩罚。通过这种方式，机器人逐渐学习到最优的导航策略。这种强化学习方法不仅使机器人能够在已知环境中导航，还能使其在新的环境中快速适应并找到最优路径。第17页共30页人工智能通识教程

跨领域知识整合与应用是通用人工智能的重要能力。通过语义网络、知识图谱等，设计能够表达跨领域知识的知识表示方法。

将不同领域（如语言、视觉、逻辑等）的知识进行融合，以支持复杂的推理和决策。

将已有的知识迁移到新的领域或任务中，在多种不同领域（如教育、医疗、工业等）中应用跨领域知识，解决实际问题。7.2.3跨领域知识整合与应用第18页共30页人工智能通识教程

智能医疗系统是跨领域知识整合的一个典型应用场景。医疗领域涉及多个子领域，包括诊断、治疗、康复和健康管理。一个具备跨领域知识整合能力的智能医疗系统能够将这些子领域的知识进行融合，提供全面的医疗服务。

系统可以通过分析患者的病历、症状和检查结果（如X光、CT、MRI等），结合医学文献和临床指南，为医生提供诊断建议。

系统还可以根据患者的病情和身体状况，制定个性化的治疗方案，并在治疗过程中实时监测患者的康复情况，提供康复指导。

通过跨领域知识整合，智能医疗系统能够为患者提供更加精准和全面的医疗服务。第19页共30页人工智能通识教程

情感与社交智能是通用人工智能的重要组成部分，它们使AGI能够理解人类的情感和社交信号，并与人类进行自然的交流和合作。情感与社交智能的关键技术路径有情感识别、情感理解、情感表达和社交互动。

客户服务是情感与社交智能的一个典型应用场景。在客户服务中，情感识别技术可以帮助客服系统更好地理解客户的情绪状态，从而提供更加个性化的服务。

通过分析客户的语音语调、文字表达和面部表情，客服系统可以判断客户是否感到愤怒、沮丧或满意。如果系统检测到客户情绪不佳，它可以自动调整服务策略，例如提供更多的安慰话语或优先处理客户的问题。这种情感识别能力不仅能够提高客户满意度，还能减少客服人员的工作压力。7.2.4情感与社交智能第20页共30页人工智能通识教程

复杂性：人类智能的复杂性在于其多层面的结构和动态变化。人类智能不仅包括逻辑推理和语言能力，还涉及情感、创造力和社交能力。这些能力相互交织，形成了一个复杂的系统。例如，人类在解决问题时，不仅依赖于逻辑推理，还会受到情感和直觉的影响。

多学科交叉：理解人类智能需要跨学科的研究，涉及认知科学、神经科学、心理学、哲学等多个领域。每个学科都有其独特的研究方法和理论框架，这增加了整合这些研究成果的难度。

个体差异：人类智能存在显著的个体差异。不同的人在不同的任务中表现出不同的能力，这种差异可能源于遗传、环境和经验等多种因素。7.3通用人工智能应用开发挑战7.3.1理解人类智能的挑战第21页共30页人工智能通识教程

数据需求：自主学习需要大量的数据支持。为了训练一个能够处理多种任务的AGI系统，需要收集和处理来自不同领域的大量数据。这些数据不仅需要数量庞大，还需要质量高、标注准确。然而，获取高质量的数据往往面临诸多困难，例如数据隐私问题、数据标注成本高等。

学习效率：尽管目前的机器学习算法在特定任务上取得了显著进展，但其学习效率仍然有限。例如，深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间来训练。对于AGI系统来说，需要在更短的时间内学习更多的知识，这要求开发更高效的学习算法。

泛化能力：AGI系统需要能够在学习新任务时将已有的知识迁移到新的任务中，以提高学习效率和性能。然而，目前的机器学习模型在泛化能力上仍然存在不足。7.3.2自主学习的挑战第22页共30页人工智能通识教程

计算资源：实现通用人工智能需要强大的计算资源支持。目前的深度学习模型通常需要大量的计算能力来进行训练和推理。

能源消耗：高性能计算往往伴随着高能耗，这限制了AGI的广泛应用。例如，训练一个大型的深度学习模型可能需要消耗大量的电力。这种能源消耗不仅增加了成本，还对环境产生了负面影响。

资源分配：在资源有限的情况下，如何在不同的任务和领域之间分配计算资源，以实现最佳的性能和效率，是一个重要的研究课题。此外，资源分配还需要考虑到公平性和可持续性，以确保AGI技术能够惠及更多的人。7.3.3资源需求的挑战第23页共30页人工智能通识教程

安全问题：AGI的开发需要解决技术上的复杂性，包括算法的健壮性、模型的可靠性以及全生命周期的安全性。AGI产品的网络安全问题也日益突出，如何在产品设计、研发、数据集构建和算法训练等环节中考虑网络安全因素，以保障性能的可靠性和模型的健壮性。

伦理问题：AGI的行为需要符合人类的伦理和道德标准。

在AGI时代对计算伦理和数字道德提出了新的挑战。需要在负责任的AI框架下构建计算伦理和数字道德体系，重塑伦理道德的数字边界，并制定和遵守一系列伦理准则和政策，以确保AI系统符合伦理和法律标准。

7.3.4安全性与可靠性第24页共30页人工智能通识教程

案例：设计个性化学习路径

首先，通过学习管理系统（LMS），可以收集学生的学习行为数据，如学习时间、任务完成速度、测试成绩和讨论参与度，同时利用问卷调查、学习日志和互动数据来洞察学生的兴趣和学习偏好。

接着，基于收集到的数据，智能推荐系统根据学生的知识水平和学习偏好，提供定制化的学习内容，如为数学基础薄弱的学生推荐针对性的练习题和教学视频，或为对科学充满好奇的学生推荐实验和研究项目。AGI系统能够提供即时反馈，动态调整能力，当学生完成练习题时，系统立即展示正确答案和解析，帮助学生及时纠正错误。7.4通用人工智能应用举例7.4.1教育领域应用举例第25页共30页人工智能通识教程

案例：智能手术机器人与康复治疗

智能手术机器人能够控制手术机器人，实现更精准、更安全的手术操作。机器人可以根据术前规划和术中实时数据，自动调整手术路径和操作精度。系统能够实时监测手术过程中的各种参数（如组织的生理状态、手术器械的位置等），并根据反馈信息及时调整手术操作。AGI系统还可以辅助医生进行复杂的手术操作，如微创手术和高精度的神经外科手术。

此外，AGI系统可以根据患者的病情和身体状况，设计个性化的康复训练方案。7.4.2医疗领域应用举例第26页共30页人工智能通识教程

案例：智能质量检测系统

海尔卡奥斯构建的COSMOPlat工业互联网平台深度融合了AI技术，广泛应用于工业设计与研发、机理仿真及数字孪生等领域。

在工业设计与研发方面，COSMOPlat利用AI分析市场需求和用