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文档简介

汇报人：PPT日期：2025人工智能技术综述-人工智能的定义01人工智能的历史发展02人工智能的核心目标03人工智能的关键技术方法04人工智能的挑战与未来方向05目录ContentPart11部分人工智能的定义人工智能的定义核心概念人工智能(AI)是使计算机模拟人类智能行为的科学与工程，涵盖智能系统的设计、开发及应用关键定义图灵定义：计算机完成需人类智力任务的能力人工智能的定义AddTet维基百科人工系统表现的智能，及其实现方法的研究AddTet智能的局限性当前AI仅能模拟人类"解决问题"的能力，而"发现问题"与"定义问题"仍依赖人类智慧AddTet斯坦福大学智能机器的科学与工程，尤指智能计算机程序Part22部分人工智能的历史发展人工智能的历史发展>早期阶段(1950年代)弱人工智能兴起聚焦特定领域问题解决强人工智能目标实现机器通用智能，但进展缓慢人工智能的历史发展>三大学派符号主义连接主义行为主义基于数理逻辑与符号运算，代表成果为专家系统仿生人脑神经网络，核心为深度学习(如CNN、DBN)源于控制论，强调感知-动作系统(如Brooks六足机器人)人工智能的历史发展关键转折1980年代机器学习成为主流2006年后深度学习爆发Part33部分人工智能的核心目标人工智能的核心目标推理与知识表示：逻辑演算、知识图谱(如Google知识图谱)1234567自动规划：状态空间搜索(如AlphaGo的蒙特卡洛树搜索)、敌对搜索机器学习：监督/无监督/强化学习，算法涵盖决策树、SVM、深度学习等自然语言处理(NLP)：机器翻译、情感分析、聊天机器人计算机视觉：图像识别、目标检测(如自动驾驶)机器人学：环境适应、人机协作(如服务型机器人)强人工智能(AGI)：通用智能，需整合推理、学习、语言等能力，尚未实现Part44部分人工智能的关键技术方法人工智能的关键技术方法>知识表示与推理语义网(RDF)、知识图谱(如Freebase)技术IBMWatson、Google搜索优化应用人工智能的关键技术方法>自动规划有限状态机(FSM)、启发式搜索(A*算法)方法AlphaGo结合深度学习与蒙特卡洛树搜索案例人工智能的关键技术方法>机器学习算法分类回归、聚类、神经网络(如CNN、LSTM)、集成方法(如随机森林)深度学习突破卷积减少参数、ReLU解决梯度弥散人工智能的关键技术方法>自然语言处理文本生成、信息抽取、语音识别任务词嵌入(Word2Vec)、Transformer模型架构人工智能的关键技术方法机器人视觉应用人脸识别、医学图像分析、自动驾驶环境感知人工智能的关键技术方法Part55部分人工智能的挑战与未来方向人工智能的挑战与未来方向>当前局限01强人工智能仍属理论探索02依赖大数据与算力：缺乏常识推理能力人工智能的挑战与未来方向>发展趋势可解

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