第1课 走进人工智能（含动画演示）-八年级信息科技下册同步精品课堂（浙教版2023）

WPS,a click to unlimited possibilities 走进人工智能 CONTENTS 目录 01 人工智能概述 02 人工智能的起源 03 人工智能的发展 04 我国人工智能的发展 05 人工智能的未来 人工智能概述 01 概念定义 人工智能在全球范围内蓬勃发展，已影响着人们生活的方方面面。 语音识别、图像识别、自然语言处理等基础性技术，语音交互、机器翻译、智能机器人、人机博弈等应用性技术，自动驾驶、智慧医疗、智慧农业、智能交通等综合应用技术，在各个领域得到了广泛应用。 了解人工智能 发展历程 符号主义：人工智能的早期阶段，主要研究符号表示和推理 01 连接主义：20世纪80年代，神经网络的研究和应用逐渐兴起 02 深度学习：2010年代，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得突破性进展 03 人工智能+：人工智能与其他领域的融合，如医疗、金融、教育等，推动人工智能的应用和发展 04 应用领域 教育：个性化教学、智能辅导、在线教育等 金融：风险评估、量化交易、智能客服等 娱乐：游戏AI、虚拟偶像、智能创作等 工业：智能制造、工业机器人、质量检测等 环保：污染监测、生态保护、资源管理 医疗：辅助诊断、药物研发、手术机器人等 交通：自动驾驶、智能交通系统、无人机配送等 零售：智能推荐、库存管理、物流配送等 智能家居：智能家电、语音助手、家庭安防等 农业：智能灌溉、无人机监测、智能养殖等 人工智能的起源 02 起源 自计算机发明以来，人类一直不懈努力，试图让机器模拟人类的智能,从而提升生产能力，帮助人类完成更为复杂或有危险的工作,更多地造福人类社会。 1956年8月，在美国达特茅斯学院召开的研讨会上,与会的科学家共同讨论了机器如何模拟智能。这次会议长达2个月。对人工智能进行了广泛深入的探讨，提出了通过编程使机器能使用语言、能用神经网络感知与分类、能自我学习与提高等设想。这些设想成了此后多年人工智能的发展指南和研究范畴。这次会议正式提出了“人工智能”(Artificial Intelligence，简称AI）一词，1956年也被认为是人工智能元年。 而早在20世纪50年代初,英国数学家阿兰·图灵 (Alan Turing）就在他的论文《计算机器与智能》中提出并尝试回答“机器能否思考”的问题，还提出了“图灵测试模型”,一种用于判定机器是否具有智能的试验方法。 人工智能的发展 03 人工智能的发展 从人工智能诞生以来，科学家在机器定理证明、机器翻译、人机博弈、识图辨物等领域进行了研究。人工智能的发展并非一帆风顺，经历了三起两落的过程。 1.第一阶段（20世纪50年代至70年代中期) 从达特茅斯会议到20世纪70年代中期，人工智能迅速发展。基于数理逻辑的符号知识表示与推理是这一阶段的主要特色。定理证明√棋类博弈、感知器的提出等，是当时人工智能研究的方向。 但是，由于时代局限性,人工智能的第一次低容很快来临。1973年，英国数学家詹姆士·莱特希尔 (James Lighthill)发表报告，该报告对当时英国的人工智能研究进行了评估,认为研究集中在自动机、机器人和中央神经系统领域，并得出如下结论:自动机和中英神经系统的研究有价值，但进展令人失望;机器人的研究没有价值,进展非常令人失望，建议取消机器人的研究。 2.第二阶段（20世纪80年代至90年代末) 这一阶段,“知识”逐渐成为人工智能领域的核心观念。符号推理的理论框架添加了“知识”的核心观念后，使机器能够解决更实用、更专业和更复杂的问题。专家系统迅速发展，同时神经网络、统计学习与并行信息处理等领域也有长足进步,自然语言和机器视觉的起步为人工智能的发展注入了新的动力。 但是，由于专家系统在知识获取、推理能力等方面的不足，以及开发成本高等因素，人工智能的发展又一次进入低谷期。具体标志为日本在1982年开始研制的第五代（智能）计算机，计划研制具有1000个处理单元的并行推理机，连接10亿信息组的数据和知识库，具备听说能力。到1992年，因没能突破关键性的技术难题，该计划最终以失败告终。 这一时期的人工智能专家试图以专家手工构建方式，来生成包含人类所有知识的“知识大脑”，并期望基于此来对所有问题进行推理。当时的人工智能专家认为，如果拥有了包罗万象、囊括万物的“知识大脑”，就可以通过“知识大脑”构建专家系统，回答任何问题。后来他们发现，将人类所有知识完整收集且形式化描述的任务根本无法完成。因此，单纯依赖规则和知识的专家系统未能表现出所期望的效果。 3.第三阶段（20世纪90年代后期至今) 到20世纪90年代后期，计算机性能得到高速发展，通过海量数据的积累和人工智能研究者的不懈努力，人工智能在许多领域取得了突破性成果。到了2010年左右，人工智能迎来了全面爆发期，人工智能在