内容正文:
第二册
信息技术
项目5-1 绘制人工智能知识树
学习领域五
江苏凤凰教育出版社·凤凰职教
通过消费账单的简单计算,培养电子数据处理能力,提高数据处理意识。
学习目标
核心素养
知识目标
能力目标
情感目标
能够对人工智能和物联网产生兴趣,开展探索,提升数字化学习与创新能力。
学习领域五 项目5-1 绘制人工智能知识树
掌握人工智能的概念;
了解和举例说明人工智能的简单应用;
理解人工智能的关键技术。
能够通过实际案例学习,理解人工智能对人类生活乃至人类存在的挑战,提升数字化学习能力和创新意识。
能够正确认识和运用人工智能。
情境导入
一
【人机大战——象棋到围棋】
点击视频,进入观看
“阿尔法围棋”的横空出世激发了全社会研究的热情。恰逢学校“人工智能科普营”活动,请你作为志愿者参与其中,协助搜集信息,并为活动出谋划策。
查阅资料为以下内容连线
【人机大战——历史资料搜寻】
新知讲授
二
新知讲授
二
完成连线,并讲述每个阶段的人机对战背后的故事以及对你的启发。
总结每个故事背后,人类失败的原因!
新知讲授
二
【深蓝】的故事
1997年5月11日,一场别开生面的国际象棋比赛落下帷幕,参加比赛者包括了“深蓝”计算机和当时世界棋王卡斯帕罗夫。该计算机有着高速计算的优势,3分钟内可以检索500亿步棋,而其弱点是不能像人一样总结经验,随机应变能力还是赶不上以象棋为职业的世界棋王卡斯帕罗夫。但即便如此,计算机程序还是以3.5:2.5 (2胜1负3平)赢了棋王卡斯帕罗夫。
在今天看来,“深蓝”还算不上足够智能,主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略:“深蓝”靠硬算可以预判12步,卡斯帕罗夫可以预判10步,两者高下立现。
比赛中,第二局的完败让卡斯帕罗夫深受打击,他的斗志和体力在随后3局被拖垮,在决胜局中仅19步就宣布放弃。IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求,拆卸了“深蓝”。卡斯帕罗夫虽然后来多次挑战电脑战平,却无法找“深蓝”“复仇”,留下永久的遗憾。
新知讲授
二
2011年,“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军。《危险边缘》以答案的形式给出线索,如“小时候砍了樱桃树”,选手需要以问题作答,如“是乔治·华盛顿吗”。
参赛者需要大量历史、文学、政治、科学及流行文化知识,还需要解析隐晦含义和谜语等。虽然比赛时不能接入互联网搜索,但“沃森”存储了2亿页的数据,包括各种百科全书、词典、新闻、甚至维基百科的全部内容。
“沃森”可以在3秒内检索数百万条信息并以人类语言输出答案,还能分析题目线索中的微妙含义、讽刺口吻及谜语等。“沃森”还能根据比赛奖金的数额、自己比对手落后或领先的情况、自己擅长的题目领域来选择是否要抢答某一个问题。
【沃森】的故事
新知讲授
二
【阿尔法围棋与李世石】的故事
3月15日,韩国九段棋手李世石与“阿尔法围棋”在韩国首尔进行第五场对弈,经过五个小时的博弈,最终李世石输掉了本场比赛,围棋人机大战的总比分为1比4。在与谷歌计算机Alpha Go前三盘的对弈中,李世石以0比3连续失利。3月13日双方进行的第四局比赛中,李世石实现惊天逆转,挽回人类棋手颜面,将总比分改写为1:3。
许多专家认为“阿尔法围棋”最大的特点是,它会自己学习!在战胜樊麾之前,“阿尔法围棋”已进行了超过3000万局的自我训练,不断提升自身棋力。
李世石面对失败的说:“即使‘阿尔法围棋’战胜了欧洲冠军,但我认为到目前为止还是人类比人工智能强。不过听到人工智能具有了类似人类的直觉判断能力,我倒感到有些紧张,恐怕我以5比0战胜它有点儿够呛,因为人类下棋时会有失误。”
新知讲授
二
柯洁表示自己和机器测试过了很多盘棋,已经是人机大战的“老司机”了。
“跟机器人对抗失败是非常正常的事情,因为人就是一个血肉之躯会疲劳会疲惫,但是机器不会。”
中国棋手柯洁与人工智能“阿尔法围棋”(AlphaGo)展开三番棋比赛的终局对决。应柯洁赛前请求,他在此局执白棋。在历经约3个半小时的对弈后,柯洁投子认输,执黑的“阿尔法围棋”(AlphaGo)中盘获胜。至此,柯洁在与“阿尔法围棋” (AlphaGo)的三番棋较量中,连输三局完败。相比于去年与李世石对阵的版本,此次的“阿尔法围棋” (AlphaGo)进步十分明显。中国棋手常昊九段在解说中认为,“之前‘阿尔法围棋’和李世石下棋的时候,人类的痕迹更重一点。到了现在的版本,好像更有自己的想法了”。
【阿尔法狗与柯洁】的故事
新知讲授
二
人类究竟败在了哪里?
请你总结。
1、机器不知疲倦、没有生理极限;
2、机器进化速度超级快,拥有自主学习的能力;
3、机器通过自己的策略、算法来学习、破解人类的博弈。
4、机器的“脑容量”非常强大。
……
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二
【人工智能的概念与应用】
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