人工基础智能 1

课堂设计一、基本信息课次第1讲课次学时数2学时主题人工智能概述二、设计方案课堂目标（一）知识目标能简述人工智能基本概念、主要任务；能讲述人工智能实现的三种途径；能举例说明人工智能对社会各领域的发展推动作用，及其可能带来的伦理和社会问题。（二）能力目标能辨析人工智能与人类智能的差异性，能分析人工智能技术在具体应用场景的作用和局限性；能批判性地看待人工智能技术的发展和应用。（三）素质目标能形成对人工智能技术的学习兴趣，增强创新意识和探索精神，对智能技术具有批判性思考。教学重难点（一）教学重点人工智能的定义、人工智能的发展历程、人工智能的应用场景。（二）教学难点人工智能的主要学派的主旨思想和研究方法。教学设计思路（一）教学内容组织1.人工智能的起源2.人工智能的概念3.人工智能的发展4.人工智能的应用（二）教学方法策略采用问题驱动教学法，“为什么（有人工智能）、（人工智能）是什么、如何用（人工智能）”的问题链构建课堂教学的问题链。以GPT、SORA、Figure01机器人等最新人工智能领域进展示例，引出人工智能的概念，激发学员的学习兴趣；进而探讨人工智能从哪里来，介绍人工智能的起源，引出计算机是人工智能实现的基础条件；然后辨析不同学者给出的人工智能的概念，让学员能够归纳出人工智能的定义；接着介绍人工智能的发展，围绕三种学派的主旨思想和研究方法，介绍人工智能领域的典型概念和技术途径；最后介绍人工智能的应用，深入介绍机器感知、机器理解和机器行动领域的应用，特别是围绕OODA介绍军事与应用的应用。课程思政设计突出我国人工智能发展战略、人工智能领域科学家事例等元素融入，培育爱国情怀、科学探究精神等。教学资源1.头歌（EduCoder）平台在线资源2.《人工智能技术及其军事应用》在线课程

内容备注课堂导入介绍DeepSeek等大模型和军事智能变革，激发学员的学习兴趣，探究人工智能发展对人类社会和军事领域的影响，引起学员的思考。理论讲授一、智能的起源（一）智能与大脑的关系人类大脑由约860亿个神经元通过突触相互连接，形成复杂的神经网络，每个神经元通过接收和发送电信号实现信息处理。人工智能中的深度神经网络同样由输入层、隐藏层和输出层构成，其神经元节点通过权重连接，实现数据的层层抽象和特征提取，类比于大脑对信息的逐级处理。这种结构相似性为AI的发展提供了启示，使得工程师们能够借鉴大脑的运行机制来优化AI算法人脑与动物大脑的区别神经元数量：人脑神经元数量与其它动物差异极大。人脑神经元数量约为小鼠大脑的1000倍，是猕猴的13.5倍。但大脑外观和发育过程与人类迥然不同的乌鸦等，也具有学习或记忆能力，说明神经元数量不能完全决定大脑的独特性体积与重量：与其它灵长类动物相比，人脑体积大。人脑体积比黑猩猩、大猩猩等大脑大3倍以上。并且，相对于体型大小，人脑是所有脊椎动物中最大的，和体型相当的动物相比，人脑重量约是它们“预期大脑”重量的7倍，而老鼠大脑仅为同样体型动物“预期大脑”重量的一半左右。不过，并非所有动物大脑都比人脑小，像海豚、大象、蓝鲸等动物的大脑绝对重量就高于人类。细胞类型：人脑存在一些独特细胞类型，如人类视觉皮层中特有的几种神经元，但总体细胞类型与其他物种差异不大。不过，人脑与其他动物大脑在某些区域细胞类型的相对比例和细胞表达基因的方式上不同。以人类和小鼠大脑皮层为例，二者都处理听觉信息，但小鼠大脑皮层中兴奋性神经元比例更高，人类大脑皮层则含有更多非神经元细胞，如星形胶质细胞、少突胶质细胞和小胶质细胞，且同样细胞类型在不同物种呈现不同形态。讨论辨析候选问题：地球上出现过更聪明的其他物种吗？男女大脑有何不同？哪个更优？人脑有哪些特殊结构？二、人工智能的概念（一）智能的概念智能=智慧（智力）+能力从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果就产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称“智能”，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和能力的表现。（二）人工智能的概念定义l人工智能是一门科学，是使机器做那些人需要通过智能来做的事情。（明斯基定义）定义2人工智能是关于知识的科学。研究知识的表示、知识的获取和知识的运用。（尼尔森定义）定义3人类智慧的行为规律，如学习、计算、推理、思考、规划等，构造具有一定智能的人工系统，以完成往常需要人的智慧才能胜任的工作。（帕特里克.亨利.温斯顿定义）其它人工智能的定义还有：定义4：以大数据、并行计算、深度学习为驱动，通过研究人类智能，使得机器能够模拟、延伸、扩展人类的智能行为，从而构造出具有一定智慧能力的人工系统，能够完成通常需要人类智能才能胜任的工作。定义5：研究人的智能产生的原理，通过编写程序在计算机上运行的方式来创造机器，使得机器具有像人一样的行为能力，以替代、扩展、延伸，甚至超越人的智能。三、人工智能的发展（一）人工智能的发展历程人工智能“三起两落”的发展历程。（引出符号主义、连接主义和行为主义的介绍）（一）符号主义通过符号表示知识，通过知识推理，表现出智能。介绍谓词逻辑、知识图谱、专家系统等典型应用。知识图谱（KnowledgeGraph）是人工智能的重要分支技术，它在2012年由谷歌提出，是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关属性—值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。符号主义的局限性：（1）组合爆炸：常识难以穷尽，推理步骤可以无穷。（2）组合悖论：两个都是合理的命题，组合起来就变成了没法判断真假的句子了。（3）概念和知识难以符号化：“我只知道一件事，那就是我一无所知。”——苏格拉底。（二）连接主义模仿人类大脑神经元物理结构，通过学习的方法，构建神经网络表示知识，对未知进行预测，从而表现出智能。介绍神经元、感知器、机器学习、神经网络、深度学习等。连接主义的局限性：（1）简单网络表示知识有限：与人类大脑的神经网络参数相差太远，无法表示复杂知识，表现的智能太弱。（2）复杂网络建立困难：网络参数量太大，计算机的计算力有限，难以得到有效的网络参数，从而难以构建复杂网络。（三）行为主义认为人工智能源于控制论。假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理，只需要将智能行为表现出来就好。具身智能是指一种智能系统或机器能够通过感知和交互与环境进行实时互动的能力。具身智能系统通常具备感知、认知、决策和行动的能力，能够通过感知器和执行器与环境进行交互，并根据环境的变化做出相应的决策和行动。行为主义的局限性：莫拉维克悖论：有时人觉得困难的问题，对计算机来说反而是简单的；有时人觉得简单的问题，对计算机来说反而困难的。以上三个人工智能学派将长期共存与合作，取长补短，并走向融合和集成，共同为人工智能的发展作出贡献。四、人工智能的应用（一）机器感知（1）计算机视觉——概念计算机视觉系统是指通过图像摄取装置将被摄取的目标转成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素的分布、宽度、颜色等信息，转换成数字信号，对这些信号进行各种运算，抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场设备的各种动作。语音识别——概念让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。除了语音识别，还有语音合成、声纹识别等（二）机器理解（3）自然语言处理——概念研究如何让计算机理解人类自然语言，即对人类语言活动中信息成分的发现、提取、存储、加工与传输。（4）自动定理证明由前提P得到结论Q的永真性（5）专家系统一个智能的计算机程序，运用知识和推理步骤来解决只有专业才能解决的疑难问题。（三）机器行动（6）博弈下棋、打牌、游戏等一类具有对抗性的智能活动。（7）自动驾驶近年来，自动驾驶汽车的发展取得了重大进展。这些系统要求人类在飞机处于自动驾驶状态时能够像飞行员一样进行干预，我们将其称为“受监督的自主系统”。机器人可以模拟人类行为的机器。机器人需要具备感知机能、思维机能、行为机能、人机交互机能。（四）军事应用围绕OODA（观察、定位、判断、行动）环，分别介绍人工智能技术在目标感知、目标识别、情报分析、任务规划、加速决策、无人化装备等领域的典型军事应用案例。小结人工智能是在计算机上，通过程序实现模拟、扩展和延伸人的智能的理论、方法和技术。人工智能分为模拟人的思维、人脑构造和人类行为三种不同的途径。（三）人工智能分为机器感知、机器理解和机器行动等领域广泛应用。课程思政：DeepSeek打破了大语言模型以大算力为核心的预期天花板，为探索通用人工智能开辟了新的道路。从智能引发思考，智能来源于大脑。深入分析大脑能形成智能的原因。为后续智能方法的学习奠定基础。对比分析：人类大脑与动物大脑的区别与联系。讨论辨析：人脑为何需要智能，是不是智能越高越好等开放性问题，引发思考。思考：人工智能发展与哪些因素有关？课程思政：中国科学家在几何定理自动证明领域的贡献。思考：符号主义实现人工智能的优点和缺点思考：连接主义实现人工智能的优点和缺点思考：三种途径哪种更能够实现人工智能辨析：人工智能是否会取代人类的智能板书设计智能的起源人工智能的概念图灵测试人工智能的发展（1）符号主义：逻辑逻辑