5.1 人工智能的产生与发展（课件）（共25张PPT）-【新教材】高一信息技术同步精品课堂（浙教2019版必修1）

第5章 人工智能及应用 浙教版信息技术（高中） 必修1 数据与计算 5.1 人工智能的产生与发展 学习目标 1 2 理解人工智能的概念，能结合实例辨别人工智能技术。 了解人工智能产生及其发展历史，能初步辩证地看待人工智能的发展。 1 2 重点难点 重点：人工智能的发展历程 难点：人工智能的发展历程 课堂导入 近年来，人工智能已经深刻广泛地影响着人们的生活。从刷脸支付到交通出行预测，从扫地机器人到无人飞机，从“深蓝”到AlphaGo,都渗透着人工智能的创新应用。人们依靠智能导航出行，通过语音与机器互动，应用智能工具搜索知识信息······已自觉或不自觉地处于人工智能的环境中。 5.1.1 人工智能的概念 所谓人工智能，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（Artificial Intelligence,简称AI)是以机器为载体所展示出来的智能。1955年，人工智能就按照模仿人类部分功能这一目标开始了其漫长征途，如研制能够进行定理证明的算法来模仿解题者、研制机器翻译系统来模仿翻译家等。在这个过程中，形成了符号主义人工智能、联结主义人工智能和行为主义人工智能等代表性方法。 图5.1.1 人工智能学科结构 人工智能的三种主要方法： 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。因此，在符号主义人工智能中，智能行为就是对符号的推理和运算。在这种方法中，每个符号反映了其在客观世界中的语义，如IsCar(A)表示A这个符号为“小车”或者“不为小车”。但是，人类某些语义并不能被精确描述，如“仁义”“微笑”等语义就很难直接用符号来描述。 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。在这种方法中，需要从海量数据出发，学习神经网络中成千上万的神经元之间的关联关系，这些关联关系通过神经元之间的链接权重来刻画。如果两个神经元之间的权重很大，表示输人端数据激活了这两个神经元。于是，所有被激活的神经元以逐层递进的形式来一起刻画数据中所蕴含的模式（即概念或知识）。目前性能表现优越的深度学习就是这种学习方法的代表。 又称进化主义或控制