1第一章人工智能的前世今生-1

人工智能基础主讲：XXX时间：202X/X目录CONTENTS01人工智能的基本概念02人工智能的发展历史03人工智能的三大学派人工智能的基本概念AIPARTONE人工智能的基本概念人工智能的由来是什么？人工智能可以用来干什么?人工智能的基本概念人工智能的定义是什么？人工智能的特征是什么?人工智能的基本概念人工智能的由来《列子》中有个故事，讲述了一位名精通机械制造的高人——钟离权。据说，钟离权制造了一台能够自动行走、行船、飞行的巨大机械鸟，被称为"木鸢"，它的制作过程需要细致入微的手工技艺和精湛的机械原理。"木鸢"可能是中国历史上最早的与人工智能有关的记载。西汉皇族淮南王刘安及其门客集体编写的哲学著作《淮南子》中，也记载了一种被称为"机械木马"的器械，能够模拟出马的外形和行动，被用于军事作战。清代作家蒲松龄编撰的奇幻小说集——《聊斋志异》，其中《薛宝钗》的故事讲述了一个卖纸扇的书生在一个废弃庙宇中发现了一个机器女子。这个机器女子可以行走、说话，并具备人类的外貌和情感。人工智能的基本概念人工智能的由来

西方关于人工智能的传说可以追溯到古埃及，随着1941年以来电子计算机的发展，技术已可以实现简单的机器智能，“人工智能”一词最初是在1956的达特茅斯会议上提出的，从此以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。历史人工智能的基本概念人工智能的定义

众说纷纭目前还没有统一的定义AI的严格定义依赖于对智能的定义即要定义人工智能，首先应该定义智能但智能本身也还无严格定义因此，应当首先研究人类的自然智能一般解释：人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能、计算机智能。人工智能的基本概念人工智能的应用智能机器人自然语言处理图像识别智能驾驶虚拟现实智能家居智能教育人工智能的特征由人类设计，为人类服务，本质为计算，基础为数据。能感知环境，能产生反应，能与人交互，能与人互补。有适应特性，有学习能力，有演化迭代，有连接扩展。人工智能的发展历史AIPARTTWO人工智能的发展历史2024图灵奖颁发给了安德鲁·巴托和理查德·萨顿，因其在人工智能训练技术领域创造了卓越贡献。2024年诺贝尔物理学奖颁发给了约翰·霍普菲尔德和杰弗里.辛顿，表彰他们利用物理学的工具，莫定了当今机器学习技术的基石。2024年诺贝尔化学奖颁发给了戴维·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，表彰他们在计算蛋白质设计和蛋白质结构预测方面的贡献。人工智能发展历程人工智能的发展历史人工智能的发展历史123456起步发展期：1956年—20世纪60年代初反思发展期：20世纪60年代—70年代初应用发展期：20世纪70年代初—80年代中低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中稳步发展期：20世纪90年代中—2010年蓬勃发展期：2011年至今人工智能的发展历史达特茅斯会议会议背景会议内容会议意义1956年，开办了人工智能达特茅斯暑期学校，旨在讨论一种全新的研究领域。会议上，与会者深入讨论了人工智能的定义、范围和应用前景，并首次提出了“人工智能”概念。达特茅斯暑期学校，标志着人工智能学科的诞生，1965年被称为“人工智能元年”。起步发展期：人工智能的起步与早期发展高潮人工智能的发展历史反思发展期:过于乐观的预测“20年内，机器将能做人所能做的一切。”

——西蒙，1965

“在3-8年时间里，我们将研制出具有普通人智力的计算机。这样的机器能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油，会玩弄政治权术，能讲笑话，会争吵。……它的智力将无以伦比。”

——明斯基，1977现实的限制缺乏理论框架缺乏实际应用场景缺乏足够的研究资源人工智能炼金术人工智能的发展历史应用领域狭窄专家系统主要应用于医疗、化学、地质等领域，解决特定领域的问题缺乏常识性知识，难以处理跨领域的问题。缺乏常识性知识专家系统缺乏常识性知识，难以处理意外情况，需要人类专家讲行干预和纠正。需要人类专家进行干预与纠正专家系统需人类专家进行干预和纠正，这增加了使用成本和维护难度，同时降低了系统的可用性和可靠性。应用发展期：专家系统的问题与挑战人工智能的发展历史01缺乏数据在20世纪80年代中一90年代中,人工智能发展再次陷入低谷,主要由于缺乏数据导致。当时的数据量相对较少,质量也较低,这使得机器学习算法的训练和应用受到限制。缺乏计算资源在20世纪80年代中—90年代中，计算资源相对较少，这使得人工智能算法的训练和应用受到限制。当时的技术水平还不足以支持大规模的计算任务。缺乏良好的算法在20世纪80年代中—90年代中，虽然有一些人工智能算法的出现，但总体来说算法的质量还不是很高。这使得人工智能系统的性能和效率受到限制。0203低迷发展期人工智能的发展历史实验原理介绍稳步发展期：网络技术与人工智能的相互促进

网络技术为人工智能技术提供了更多的应用场景。随着网络技术的不断发展，人们开始将人工智能技术应用到更多的领域，如医疗、教育、交通等。

人工智能技术促进了网络技术的创新。随着人工智能技术的不断发展，人们开始利用人工智能技术来解决网络技术中的一些问题，如网络安全、信息检索等。人工智能的发展历史蓬勃发展期：人工智能进入大模型驱动的通用人工智能探索阶段2018年Gooqle团队发布BERT，基于transformerEncoder和码语言模型(MLM)，极大提升NLP性能。2022年openAl发布ChatGPT(GPT-3.5)引入RLHF训练方法，实现高质量对话交互，引爆全球AIGC应用浪潮。2024年，深庭求索团队的DeepSeek系列模型发布，以其超长上下文窗口和开源策略推动大模型技术普及与应用创新。人工智能的发展历史人工智能的三大学派AIPARTTHREE人工智能的三大学派三个学派符号主义（Symbolism）连接主义（Connectionism）行为主义（Actionism）符号主义连接主义行为主义人工智能的学术派别与江湖上的武林帮派类似，各派武功路数各有所长，各有所短，无法形成大一统。人工智能中的三大学派就类似武林中的少林、武当、峨眉。人工智能的三大学派在符号主义看来，智能是基于符号的逻辑和计算活动，靠知识和规则做决策，并利用形式化的推理规则进行推导。符号主义人工智能的三大学派又称：仿生学派或生理学派原理：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。起源：源于仿生学，特别是人脑模型的研究。学派代表：麦克洛奇、皮茨、霍普菲尔德、鲁梅尔哈特等。连接主义人工智能的三大学派主要特征(1)通过神经元间的并行协作实现信息处理,处理过程具有并行性,动态性,全局性(2)可以实现联想的功能,便于对有噪声的信息进行处理(3)可以通过对神经元之间连接强度的调整实现学习和分类等(4)适合模拟人类的形象思维过程(5)求解问题时,可以较快的得到一个近似解缺点(1)不适合于解决逻辑思维，可解释性差(2)体现结构固定和组成方案单一的系统也不适合多种知识的开发人工智能的三大学派行为主义由一些生物学家及控制论科学家提出，他们认为智能既不是符号的处理，也不是完全的模仿人类的大脑。智能是智能生命体对于环境的适应和生命体在适应过程中本身进行的进化。行为主义人工智能的三大学派行为主义

又称：进化主义或控制论学派原理：控制论及感知—动作型控制系统起源：源于控制论学派代表作：布鲁克斯的六足行走机器人，一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。人工智能的三大学派行为主义基本观点可以概括为：1、知识形式化表达和模型化方法是人工智能的重要障碍之一；2、智能取决于感知和行动，应直接利用机器对环境作用后，环境对作用的响应为原形；3、智能行为只能通过在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来；4、人工智能可以像人类智能一样