第五章 人工智能知识点总结 2021-2022学年高中信息技术浙教版（2019）必修1 数据与计算

人工智能及应用 人工智能的产生与发展 人工智能的概念 人工智能，是指以机器（计算机）为载体，模仿、延伸和扩展人类智能，其与人类或其他动物所呈现的生物智能有着重要区别。 人工智能作为一门多学科广泛交叉的前沿科学，不仅涉及计算机科学，还涉及控制科学、认知科学、心理科学、脑及神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、行为科学、教育科学、数理科学等众多学科领域如下图 人工智能的发展历程 20世纪30年代，三种计算机制相继被提出，它们分别是原始递归函数、lambda演算和图灵机。由于图灵机可以通过最简单、最基本和最确定的方法，一步一步机械地完成计算任务 图灵机成了现代计算机的理论模型，而其发明人阿兰. 图灵也被誉为“现代计算机理论之父”。 图灵测试：是测试机器是否具有智能的一种方法。 1955年“人工智能达特茅斯夏季研讨会”项目申请书中首次提出了“人工智能”的术语。 1956年，达特茅斯夏季研讨会的召开，标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生。 人工智能自1955年登上历史舞台后，在视觉计算、语音识别、机器翻译、问答助理、商品推荐和无人系统等领域蓬勃发展。 人工智能的三种主要方法，即符号主义、联结主义和行为主义。 符号主义(Symbolicism)，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，认为学习或者其他的智能特征原则上均可以被符号精确地描述，从而被机器仿真。 处理机制：数据库+推理引擎 代表应用：沃森、NELL、DENDRAL（第一个专家系统）、MYCIN（专家系统的设计规范）、“知识工程”为规则驱动或者知识驱动的人工智能指明了方向 联结主义(Connectionism)，又称仿生学派或生理学派，通过模仿人类大脑中神经元之间的复杂交互来进行认知推理。 处理机制：深度学习 代表应用： 微软的“深层残差卷积云网络”、谷歌AlophaGo 行为主义(Actionism)，又称进化主义或控制论学派，这一方法从“交互—反馈”角度来刻画智能行为，认为智能体可以在与环境的交互中不断学习，从而提升自己的智能水平。 处理机制：强化学习 代表应用：AlphaGo Zero、德州扑克人工智能Libratus 人工智能自1955年登上历史舞台后，在视觉计算、语音识别、机器翻译、问答助理、商品推荐和无人系统等领域蓬勃发展。 人工智能的应用 领域人工智能 定义：依赖于领域知识和数据的人工智能被称为领域人工智能。 应用：人工智能（尤其是深度学习方法）在车牌识别上取得了较大成功。此外，人工智能在车辆颜色与车辆厂商标志识别、无牌车检测、非机动车检测与分类、车头车尾判断、车辆检索、人脸识别等方面的应用也比较成熟。 跨领域人工智能 定义：跨领域人工智能指智能系统从一个领域快速跨越到另外一个领域。跨领域人工智能不仅依赖于已有数据和已有规则，而且专注于知识和技能的获取，能够举一反三、触类旁通，开展深度推理。 应用：AlphaGo将其用于控制数据中心风扇、制冷系统等，帮助谷歌公司在电力使用效率上提升了15%、“沃森”在医疗领域为医生提供医疗支持。 跨领域人工智能研究难度较大，虽然人类擅长举一反三式的跨域学习，但是对人工智能算法而言，尚缺乏一条清晰推进跨领域人工智能的思路。专家们认为，在跨领域人工智能的研究过程中，需要从特殊技能到泛化技能、从单一知识到多源知识、从易到难，永不停息地学习。 混合增强人工智能 定义：混合增强智能是多种智能体的混合形式，它将人的作用或人的认知模型引入人工智能系统，形成“混合增强智能”的形态。需要注意的是，在智能叠加协调的回路中，人类智能是智能回路的总开关。 应用： 在医疗领域有达芬奇外科手术机器人，其由外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统三部分组成。 在电商平台上，有人类客服和人工智能客服一起来回答用户问题；通过用户手机搜索记录和位 ... ...