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人工智能(讲稿)

《人工智能》

Artificial Intelligence – AI

第一章：概述

产业革命成功地实现了用机器来替代人类长期从事的一些笨重、危险的体力劳动，可以说人类的体能在力量和速度上被机器放大了。机器甚至能完成人类手工不能完成的许多工作，机器使人类从繁重的体力劳动中解放出来。

人类很早就开始了智能问题的研究和探索，到20世纪50年代（1950），随着数字计算机的发明和快速发展，被日益广泛的应用于替代人类进行数字运算处理，极大的提高了数字运算的速度和效率。人们自然联想到能否用这样的?机器?来替代人类非数字运算的其它智力劳动，放大人类的智能。许多学科的一大批科学家和工程技术人员投入到这一领域的研究和开发。人工智能经过长期的孕育过程，终于诞生了。

人工智能是当前科学技术发展中的一门前言学科；是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的科学，正在迅速发展的学科。它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等众多学科的基础上发展起来的，是一门综合性的边缘学科。

1.1 什么是人工智能

1.1.1 智能（ Intelligence ）

什么是智能？智能的本质是什么？是古今中外许多科学家至今仍在努力探索的问题，一直没有完全解决。

智能问题被列为四大自然奥秘之一：

---- 智能的发生、物质的本质、宇宙的起源、生命的本质。

一、关于智能的理论

目前人们通常基于对人的大脑的已有认识，将其与智能的外在表现结合起来，从不同角度、不同侧面、用不同的方法对智能进行研究，提出的观点和得出的结论也不相同。很难给出一个统一的、科学的智能定义。其中比较有影响的思维理论、知识阈值理论、进化理论等。

1．思维理论

认为智能的核心是思维，人的一切智慧或智能都来自于大脑的思维活动，人的一切知识都是人们思维的产物，因而通过对思维规律和方法的研究可望揭示智能的本质。

2．知识阈值理论

强调知识对于智能的重要性和作用。认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，一个系统之所以具有智能是因为它具有可运用的知识。将智能定义为：智能就是在巨大搜索空间中找到满意解的能力。

这一理论在人工智能发展史上有着重要的影响，知识工程、专家系统等都是在这一理论影响下发展起来的。

3．进化理论

有 MIT 的 R.A.Brook 教授提出，1991年提出?没有表达的智能?，1992年提出?没有推理的智能?。

认为人的本质能力是在动态环境中的对外界事物的感知能力、行动能力、维持生命的能力和繁衍生息的能力等，正是这些能力为智能的发展提供了基础。

这个理论的核心是用控制取代表式，从而去消概念、模型、及显示表示的知识，否定抽象对于

智能及智能模拟的必要性，强调分层结构对于智能进化的可能性和必要性。尚未形成完整的理论体系。

二、智能的特征

1．具有感知能力

通过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知器官获取外界环境信息，经过大脑加工为知识。人类感知的信息80%通过视觉、10%通过听觉。

2．具有记忆及思维能力

记忆和思维是人脑的重要功能，是人类具有智能的根本原因之所在。

记忆–存储感知的环境信息和有思维产生的值是。

思维–对记忆的信息进行处理，即利用已有知识对信息进行分析、计算、比较、判断、推理、决策等。思维是一个动态的过程，是获取知识和运用知识求解问题的根本途径。

三种思维方式：

逻辑思维（抽象思维）

形象思维（直感思维）

顿悟思维（灵感思维）

3．具有学习能力和自适应能力

学习是人的本能，每个人随时随地都在学习。自觉的、有意识的学习；不自觉、无意识的学习；有教师指导的学习；通过自身实践的学习。

人类通过和环境的相互作用，不断的进行学习、积累知识、增长能力，适应环境的变化。

由于人类个体所出的环境不同、条件不同，学习的效果不同，体现出个体智能的差异性。4．具有行为能力

响应感知的环境输入信息，自觉或下意识的做出动作行为。

1.1.2 人工智能 Artificial Intelligence

1．智能机器

能够在各种环境下，自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。

2．人工智能学科

是计算机科学中涉及研究、设计和使用智能机器的一个分支。它的近期目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些功能，并开发相关理论和技术。

3．人工智能能力

智能机器执行的通常与人类智能有关的功能，如感知、分析、判断、推理、证明、识别、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

4．人工智能是计算机科学的一个分支，是研究使用计算机来完成能表现人类智能任务的科学。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙地实现更高级的应用。它涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等。总的目标是扩展人类的智能活动。

5．从实用的观点看，是一门知识工程学，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法、知识的实用。

6． Nils J. Nilsson (U.S.A)

Artificial Intelligence ( AI ), Broadly ( and some what circularly ) defined, is concerned with intelligent behavior in artifacts. Intelligent behavior, in turn, involves perception, reasoning, learning, communicating, and acting in complex environments. AI has as one of its long-term goals the

development of machines that can do these things as well as humans can, or possibly even better. Another goal of AI is to understand this kind of behavior whether it occurs in machines or in humans or other animals. Thus, AI has both engineering and scientific goals.

1.1.3 机器智能实验 ---- 图灵实验

A. M. Turing 1924—1954 英国超时代的天才数学家。1950年发表论文?Computing Machinery and Intelligence?，文中提出 Can Machines think? 并给出了著名的 Turing Test ---- 图灵测试，用于测试一台机器是否具有智能。

图灵测试：将智力健全的人和智能机器分别臵于两个房间，彼此不可见，但可以通话。通过交谈，如果人不能辨别对方是计器或是人，那么这台机器即具有智能。

图灵还设计了成为?图灵梦想?的问题对答：人—询问者、机器—智者；假设两者都读过狄更斯 ( C. Dickens ) 的小说《匹克威克外传》。

询问者：你的14行诗的首行为?你如同夏日?，你不觉得?春日?更好吗？

智者：它不合韵。

询问者：?冬日?如何？它可是完全合韵的。

智者：它确是合韵的，但没有人愿被比为?冬日?。

询问者：你不是说过匹克威克先生能让你想起圣诞节吗？

智者：是的。

询问者：圣诞节是冬天的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧？

智者：我认为你不够严谨，?冬日?指的是一般的冬天的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。

图灵测试存在的问题：1。人的智力水平；2。问题的智力标准；3。实验强调了结果，不能反映思维的过程。

1.1.4 人工智能与传统程序的区别

1.研究符号表示的知识，而不只是数值、数据；

2.启发式推理方法，而不是传统算法；

3.控制结构和领域知识分离；

4.允许结果误差、甚至错误。

1.2 人工智能发展简史

?人工智能?，1956年首次作为一门新兴学科正式提出，现在已经成为一门充满生机和希望的前沿学科，是涉及到计算机科学、心理学、哲学、数学等许多学科的交叉学科。已经获得了许多重要的理论和技术成果。它的发展经历了孕育、形成、发展等几个阶段。

一、孕育（1956年之前）

1．公元前，亚里斯多德（Aristotle, 公元前384—322年）在其名著《工具论》中提出了形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论至今仍是演绎推理的基本依据。

2．英国科学家培根（ F. Bacon, 1562--1626 ）曾系统提出了归纳法。

3．德国数学家莱布尼兹（ G. Leibniz, 1646—1761 ）提出了万能符号和推理计算的思想

4．英国逻辑学家布尔（G.. Boole,1815—1864）布尔代数在《思维法则》中首先用符号语言描述了思维活动的基本推理规则。

5．英国数学家图灵（ Turing ）1936年提出理想计算的数字模型——图灵机为数字计算机诞生奠定理论基础。

6．美国神经生理学家麦克洛奇（W. Moculloch）与匹滋（W. pits）1947年提出一个神经网络模型（M—P）模型，至今仍在使用。

7．美国数学家莫克利（J.W.Mauchly）和埃克特（J.P.Eckert）在1946年研制出的第一台电子计算机ENIAC。

二、形成（1956--1969）

1956年夏天，美国Dartmouth大学年轻的数学助教J. W. McCarthy 联合他的三个朋友：M. L. Minsky -- 哈佛大学年轻的数学家和神经学家，

N. Lochester -- IBM 信息研究中心负责人，

C. E. Shannon -- 贝尔实验室研究信息的数学家，四人共同发起并邀请：

T. More -- IBM

A.L. Samuel -- IBM

O. Selfredge -- MIT

R. Solomonff -- MIT

A.Newell -- RAND

H. A. Simon – Carnagie （卡奈基—梅隆大学）

举办长达两个月的夏季研讨班。

这次会上首次使用?Artificial Intelligence – AI ?一词，标志着AI学科的正式诞生。自这次会议后10年，人工智能研究取得了许多令人瞩目的成就。

1．纽厄尔.肖和西蒙合作编制了称逻辑理论机的程序系统，模拟人用数学逻辑证明定理的思维规律，用分解（分解为子问题），代入（常量代入变量），替换等方法，处理待定的定理。该程序证明了《数学原理》第二章中的38条定理，改进后，1963年证明了该章全部52条定理。2． 1956年塞缪尔研制跳棋程序具有自学习、自组织和自适应能力，是一个启发式程序。可以向人学习下棋经验，自己积累经验，学习棋谱。1959年击败本人，1960 年击败一个洲冠军。3．1958年美籍华人数理逻辑学家王浩，在IBM 704上证明了《数学原理》中有关命题演算的全部220条定理，150条谓词演算定理中的80%。1959年用8.4分钟完成上述全部工作。

4．1965年Robinson提出归结原理。

5．模式识别方面

1959年O. Selfredge模式识别程序。

1965年Roberts 编制出分辨积木结构程序。

6．题求解方面

1960年Newell等通过心理学实验总结出了人们求解问题的规律，编制了通用问题求解程序GPS，可用来求解11种问题，GPS研究共持续10年。

7．家系统方面

E. A. Feigenbaum自1965年开始研究DENDRAL，1968年完成并进入使用。——质谱仪数据，

推断化合物的分子结构。

8．人工智能语言

1960年McCarthy研制出Lisp语言。

9． 1969年成立了国际人工智能联合会（IJCAI）, International Joint Conferences On ArtificialIntelligence ——里程碑，标志人工智能学科得到肯定与公认。

三、发展（1970年后）

世界范围的研究和探索。

1972年法国马赛大学的https://www.wendangku.net/doc/8019037274.html,erauer，实现prolog。

1972年MYCIN——诊断和治疗感染新性疾病专家系统。

1970年《 International Journal of AI 》创刊。

1972年Winograel—Shrdlv 自然语言理解系统。

1974年Minsky—框架表示法。

1977年Feignbaum—知识工程。

其它专家系统：80年代专家系统和知识工程迅速发展，推理技术、知识获取、自然语言理解、机器视觉研究、不确定、非单调推理、定性推理。

神经网络提出Hopfield网络，Rumelhart提出BP学习算法。

90年代，理论化、实用化方向迅速发展。

四、中国人工智能研究

1978年智能模拟研究纳入国家计划。

1984年智能计算机及其系统全国学术讨论。

1986年智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理（含模式识别）纳入高技术计划。

1993年智能控制和智能自动化纳入攀登计划。

1981年后相继成立：中国人工智能学会（CAAL）;全国高校人工智能研究会；中国计算机学会人工智能与模式识别专业；中国自动化学会模式识别委员会与机器智能委员会；中国软行业协会人工智能协会；中国智能机器人专业委员会；中国计算机视觉与智能制专业委员会；中国智能自动化专业委员会。

1989年召开中国人工智能控制联合会议。

1987年《模式识别与人工智能》创刊。

五、曲折经历

Newell和Simon 1958年预言：不出十年——计算机将成为世界象棋冠军，除非通过一个比赛规则不准它参加。不出十年——计算机将发现并证明那时还未明的数字定理。不出十年——计算机将谱写出具有相当美学价值并被评论家们认可的乐曲。不出十年——大多数心里学家的理论将采用计算机程序来形成。

然而多年过去了，没有一样完全实现。

塞缪尔的下棋程序与世界冠军对弈时，5：4败。

机器翻译更是出了很多问题，只依赖一部双向字典进行互译：

英语：out of sight, out of mind; 俄语：又瞎又疯；

英语：Time flies like an arrow —光阴似箭

日语，回译变成：苍蝇喜欢箭– Flies like an arrow.

俄语：The spirit is willing ，but the flesh is weak——心有余而力不足

英语：The wine is good ，but the meat is spoiled——酒是好的，但肉变质了。

英美减少对人工智能研究的资助。前苏联将其视为异端邪说。中国更没有涉入该领域。1．图灵机和冯.诺依曼机处理智能活动的不足。

2．博弈的困难：组合爆炸，状态空间巨大，跳棋：1010 , 国际象棋10100, 围棋101000,如此巨大的状态空间，现有计算机无法忍受。

1997年5月3日——5月11日世界国际象棋大师卡斯帕罗夫与IBM公司的RS/6000SP（深蓝）计算机下棋，深蓝以3.5：2.5胜，其并速计算能力为2х10100步/S。

3．机器翻译。

4．自动定理证明和GPS局限。

5．模式识别困惑。

6．自动程序设计的困难。

Simon 1988年12月，日本东京《第二次第五代计算机系统国际会议》说：从一开始，人工智能和认知科学工作者就因过分乐观而受人指责。我希望我们已为某些乐观而感到内疚了，而且对于一个经历了30多年历程才走到今天这一步的一个领域来说，我也不认为这种指责和内疚是过分的。

1.3 人工智能的研究与应用领域

一问题求解

通过搜索方法寻找问题求解操作的一个合适序列以满足问题的要求。

二逻辑推理和定理证明

三自然语言理解

四自动程序设计

程序验证，程序综合。

五专家系统

六机器学习

七机器人

八模式识别

九人工神经网络

十机器视觉

十一智能控制

十二智能检索

十三智能决策支持（专家系统）

十四 Agent 及应用

1.4 人工智能的研究途径

一以符号处理为核心的方法

功能模拟，不管人脑思维过程。

二以网络连接为主的连接机制方法

模拟人脑的物理结构，思维过程。

三系统集成

两者集成：

1.5 人工智能的研究目标

一近期目标

1、如何用计算机去做过去只有靠人的智力才能完成的工作。

2、依赖现有计算机去模拟人类某些智能行为的基本理论、基本技术和基本方法。

3、探讨智能的基本机理。

二最终目标

1、造出智能机器。

2、李艾特和费根鲍姆提出9个最终目标：

（1）理解人知识；

（2）有效的自动化；

（3）有效的智能拓展；

（4）超人智力

（5）通用问题解；

（6）连贯性交谈；

（7）自治——自主决策；

（8）学习；

（9）储存信息。

1.6 人工智能的争论与展望

一、争论

1、信与不信

2、学派之争。

二、对人类的影响

1、经济影响

2、社会影响

3、文化影响

三、展望

第二章：知识表示方法

将要求解的问题以计算机能理解并能有效处理的知识的表达方法。

2.1 状态空间法

2.1.1问题的状态描述

1．状态 ( state )

为描述某类不同事物间差别而引入的一组最少变量q1、q2、…..、qn的有序集合。

矢量形式：Q=[ q0,q1,…,qn ] T

状态变量：qi ( I=0,1,…,n )

给定每个变量的一组值就得到一个具体的状态。

Q1=[ q01,q11,q21,…,qn1 ]T

例如：确定地球表面位臵----经、纬度

矩形面积----长、高

2．操作符（算符）( Operator )

使问题从一种状态变为另一种状态的手段。

3．问题的状态空间 ( State Space )

一个表示该问题空间全部可能状态及其关系的图。

概括起来可以用一个三元集合来表示问题的状态空间。

◢问题所有可能的初始状态描述集合——S集合

◢操作符（算符）集合——F集合

◢目标状态描述——G集合

可以抽象地表示为：（ S，F，G ）

例：15 Puzzle Problem

操作符

MoveUp

MoveDown MoveLeft MoveRight

2.1.2 状态图示法

图示方法形象、直观，帮助对问题的理解。

显式图示、隐式图示

1．有向图 ( Directed Graph )

节点，及连接节点的有向弧线的集合。

● ●

Ni (父节点、祖先节点) Nj(子节点、后裔节点)

A B ● D ● ●

● E

祖先节点后裔节点

2．状态空间图示

①用节点表示状态

②弧线连接表示状态之间的关系，变化方向。可以在弧线上标注操作符，以及可能的路径代价。 Operator

C( Ni,Nj)

● ●

Ni (父节点、祖先节点) Nj(子节点、后裔节点)

路径代价：C( Ni,Nj )用来帮助确定使用某条路线求解问题的花费。

2.1.3 状态空间表示举例

例一：(Page 20) 一个推销员从A 城市出发，旅行经过B 、C 、D 、E 四个城市，然后回到A 市，其

他城市只能经过一次，寻找一条花费最少的旅行路径。

初始状态 (A,,,,,) 目标状态(A,x,y,z,u,A) 其中x,y,z,u 为B,D,C,E 之一

7 6 10 13

(A,B,,,,)(AD,,,)(AC,,,)(AE,,,) . . . (A,C,D,E,B,A)

总的路径代价：Cost=6+5+6+10+7=34

例二：( Page 21) 猴子和香蕉问题 ( Monkey and Banana Problem )

在房间的a 处有一只猴子，b 处有一个箱子，c 处挂着一串香蕉，猴子欲想拿取香蕉，他必须首先走到 b 处，推动箱子到 C 处，然后爬上箱子才可以。假设猴子和箱子都只能做一维

解：

1．引入状态变量

W ——表示猴子的水平位臵；

x ——布尔变量，标记猴子是否在箱子上。x = 1 猴子在箱子上,x = 0 不在箱子上；

Y ——箱子的水平位臵；

z ——布尔变量，标记猴子是否已经拿到香蕉。z = 1 猴子拿到香蕉。

用状态集合表示：（ W, x, Y, z ）

初始状态：（ a, 0, b, 0 ）

目标状态：（ c, 1, c, 1 ）

2．引入操作算符

(1)goto( U )—猴子走到U位臵

使用条件：y = 0 即猴子不能在箱子上。

使用goto(U)产生的状态变化：

goto(U)

（ W, 0, Y, z ）（ U, 0, Y, z ）

(2)pushbox(U)

使用条件：y = 0 AND W=Y 即猴子不能在箱子上,且两者在同一位臵。

使用pushbox(U)产生的状态变化：

pushbox(U)

（ W, 0, W, z ）（ U, 0, U, z ）

(3)climbbox()

使用条件：y = 0 AND W=Y 即猴子不能在箱子上,且两者在同一位臵。

使用climbbox()产生的状态变化：

climbbox()

（ W, 0, W, z ）（ U, 1, U, z ）

(4)grasp()

使用条件：x = 1 AND W=Y=c 即猴子在箱子上,且两者都在c位臵。

使用climbbox()产生的状态变化：

climbbox()

（ W, 0, W, z ）（ U, 1, U, z ）

(3)用状态图求解

2．2 问题归约法（ Problem Reduction ）

问题归约法是通过操作符（算符）变换将初始问题集合，简化为一个简单的子问题的集合，直到这个子问题集合可以直接求解，从而使原问题得到解决。

2.2.1 问题的归约描述

一、梵塔问题（ Tower of Hanoi Puzzle）

在三根柱子的一根上，按大小依次放有N个圆盘，现在要将这些盘子移动到另一根柱子上，可以借助第三根柱子。

移动规则：每次只能移动一片；任何时候大盘子都不能压在小盘子上。

使用状态空间法求解，共有27个节点（状态）。

问题规约分析：

1.要将所有的盘子都移动到3柱上，首先必须将C

2.只有在移开A、B后，才能移C，且A、B最好不要

放在3柱上，即A、B应移动到2柱子上。

3.完成上述移动后，关键一步是将C从1移动到3，

并继续上述过程，直至完成。

由上述分析可见，可以将三盘子的移动问题，简化

为一个盘子（C），和两个盘子（A、B）的移动问题，

通过分析将初始问题归约为三个子问题：

Ⅰ.移动A、B到2柱的两盘问题

Ⅱ.移动C盘到3柱的一盘问题

Ⅲ.移动A、B到3柱的两盘问题

解决了这三个子问题，则初始的三盘问题亦得到解决。

二、本原问题

本原问题：可以直接求解的问题叫做本原问题。

例：上面的移动一个盘子的问题。

三、问题的规约表示（描述）

1．初始问题——S

即要求解问题的数学描述。

2．算子集合——O

通过操作算子将一个问题转换成若干个子问题。

3．本原问题集合——P

其中的每一个问题都不需要再证明，自然成立的问题。如公理、已知事实、或已经证明过的问

题。

这样问题归约法也可以抽象表示为：（ S，O，P ）

归约目的：最终产生本原问题。

算子算子算子

初始问题子问题集合子问题集合本原问题

问题归约中，如果每运用一次操作算子，只产生一个子问题，即为状态空间法。

2.2.2归约问题的与或图表示

人工智能习题讲课讲稿

人工智能习题

1、将下列谓词公式化成子句集 ?x?y(?z(P(z) ∧Q(x,z))→R(x,y,f(a))) ?x?y(??z(P(z) ∧Q(x,z)) ∨R(x,y,f(a))) ?x?y(?z(P(z) ∨Q(x,z)) ∨R(x,y,f(a))) ?y(?z(P(z) ∨Q(b,z)) ∨R(b,y,f(a))) ?y((P(g(y)) ∨Q(b,g(y))) ∨R(b,y,f(a))) 结果为：{P(g(y)) ∨Q(b,g(y)) ∨R(b,y,f(a))} 2、可信度推理的推理方法带有阈值限度的不确定性推理；加权的不确定性推理；前提条件中带有可信度因子的不确定性推理。 3、现在人工智能有哪些学派？它们的任知观是什么？答：人工智能的学派及其认知观如下：符号主义认为人工智能起源于数理逻辑；连接主义认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究；行为主义认为人工智能源于控制论。 4.什么叫人工智能？它的研究主要包含哪些内容？人工智能:是一门研究如何用人工的方法去模拟和实现人类智能的科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、自动程序设计、定理的证明、组合调度和专家系统等。 5.命题逻辑的归结法与谓词逻辑的归结法的不同之处是什么？请举例说明。答：谓词逻辑比命题逻辑更复杂，由于谓词逻辑中的变量受到量词的约束，在归结之前需要对变量进行重命名即变量标准化，而在命题逻辑中的归结则不需要。 6、什么是推理？它有哪些分类方法？答：

2017年人工智能+网络安全分析报告

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正文目录人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力，数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)

相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录图1：级别越高安全保障要求越高 (5) 图2：无人机撞击电线 (6) 图3：《西部世界》剧照 (7) 图4：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6：传统网络安全原理 (9) 图7：人工智能时代网络安全需求 (9) 图8：数据泄密渠道和方式 (10) 图9：UEBA工作原理 (11) 图10：传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11：Invincea首页 (14) 图12：niara官网 (15) 图13：Harvest.ai官网 (16) 图14：投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15：《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16：工控安全三大风险 (19) 图17：2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18：2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19：国内工控安全厂商比较 (22) 图20：启明星辰产品和服务 (23) 图21：启明星辰收入构成 (24)

人工智能》在生活中的应用论文

人工智能论文题目：人工智能在生活中的应用班级： 090615 学号：姓名：指导老师：王全计算机科学与技术系 2011年12月26日人工智能论文评定表题目人工智能在生活中的应用学生姓名陈芳青学号 090615 指导教师评语及成绩

成绩：教师签名：年月日西安工业大学任务书 2011—2012学年第一学期专业：计算机科学与技术学号：姓名：论文名称：人工智能论文论文题目：人工智能在生活中的应用完成期限：自 2011 年 12 月 4 日至 2011 年 12 月 26 日共 3 周论文主要内容及要求：主要内容： 1.人工智能是什么； 2.交通：智能系统实现安全畅通； 3.农业：专家系统会诊作物生长； 4.医学：机器代替专家看病； 5.家居：个性化的生活方式；

6.未来：智能实现“心想事成。” 要求： 1.做好前期的调查分析，确定主题，收集相关材料； 2.论文主题明确，内涵丰富； 3.论文以书面形式提交。指导教师（签字）：批准日期：年月日摘要人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。关键词：专家系统；机器学习；智能交通系统ITS 目录引言 (1) 1.人工智能是什么 (1) 2.交通：智能系统实现安全畅通 (1) 3.农业：专家系统会诊作物生长 (2) 4.医学：机器代替专家看病 (3) 5.家居：个性化的生活方式 (3) 6.未来：智能实现“心想事成” (4) 总结 (5) 参考文献 (6)

人工智能和人类智能英文演讲

Can Artificial intelligence exceed胜过human intelligence？子不语之： Good afternoon, boys and girls. I feel really honored to stand here and make a speech. First of all, please allow me to introduce myself ……. Today, we will talk about “Can Artificial intelligence exceed human intelligence? Back ground: First, let’s talk about what is AI.AI is a new subject which is developed by computer science, artificial intelligence, control theory, information theory, linguistics语言学, neurology神经学, psychology, mathematics, philosophy哲学人生观and other disciplines科目. So AI is a comprehensive综合的subject that has much development space. But why we raise this topic here? Because in recent days, a great chess game had been held on Google between Li Shishi and AlphaGo. The result of the game was 1-4, AlphaGo, which is an artificial intelligence, won the game. This event shocked the world. However, it’s not the first time that the artificial intelligence win the human intelligence. For example, 17 years ago Deep Blue also win the chess game, the movie 终结者describes a world which is governed by artificial intelligence called Skynet. These events inspire us to think about a problem that can artificial intelligence exceed human intelligence?

李开复人工智能演讲稿李开复励志演讲稿

李开复人工智能演讲稿李开复励志演讲稿【--励志演讲稿】引导语：励志的话语总会给人以前进的力量。在我们失败踌躇彷徨时，听一听励志的演讲，尤其是一些成功人士的演讲稿，可能就会成为我们继续前行的力量。以下是的为大家找到的李开复励志演讲稿。希望能够让大家充满力量勇敢前行! 今天分享这个故事，是“给未来的你”，希望你能看到未来你能成为什么样的人。有人可能会说，我未来称为什么养的人，开复怎么会知道呢?其实我不是确切地知道每个人未来会怎么样，但是你们要相信我，在过去的十多年里和大学生的交流，在创新工场，google、微软这三个地方我们所雇佣的每个员工，我们招聘的每个毕业生，来申请项目希望得到投资的每位年轻的创业者，在微薄上留言的每位求助者，他们都是二十来岁，在他们的身上我看到了未来的你。所以今天我想跟大家分享一下，如果今天是9月2日，XX年，我跟在座的各位会谈什么事情，你们心中的困惑又是什么，你们要发展成为的人在XX年的今天还有什么不满意的地方。这就是我想跟大家探讨的：XX年的你可能会成为什么样的人。我的演讲一共分4个部分。

1. 首先我认为，有可能XX年你会成为一个迷茫困惑的人。在创新工场去年做校招的时候，我们去了15所高校，找到了顶尖的计算机系毕业的学生，发出了200份offer，然后我一一打电话，看他们是否愿意加入创新工场，来学习创业。在说服他们之前，我不想误导任何的学生，所以我的第一个问题总是会问：你有没有想过，在你人生的未来，创业是否是你想做的一件事情。当时我的想法是，既然是顶尖学校的顶尖学生，这个问题总应该想透宗应该知道答案吧?如果你不想创业，我可能就不希望你太努力地来创新工场，因为也许你会在一个大企业或者政府里得到更好的发展。但是，我们还是得到了许多回答。常见的回答有： ——啊?你真的是开复吗?是真的开复吗? ——是的，我想跟你谈谈创新工场对你的邀请。在谈offer前，我想先知道，你是否想过创业的事情? ——这时80%的回答是，不知道，没想过。其实这就是一种迷茫。80%来创新工场申请工作并成功得到offer的人都没有想过创业是否是你自己的道路，这一点就是一种迷

人工智能的主题演讲稿

人工智能的主题演讲稿我在的部门在百度叫做深度学习实验室，这是xx年的时候在百度成立的专注于深度学习的实验室，应该是全世界在工业里面第一个专注于深度学习研究的实验室。我今天要和大家分享的首先是看一下最近几年来人工智能在图像语言方面的最新的进展，以及分享一下我对人工智能目前它缺少的东西，以及以后我们未来可以去继续工作的方向。人工智能这个概念最近几年非常火，我们看到人工智能传统的一些研究方向，像计算机视觉，还有语音识别，这些方面在最近几年都有了过去几十年不可想象的巨大进展。尤其是上个月Googel的AlphaGo和李世石下的那盘棋以后，更是激起了大家对人工智能高度的热情。为什么人工智能在最近几年有快速的发展呢?一个最重要的原因就是我们通过了几十年的积累，我们现在已经有了非常可观的计算能力，同时在这个计算能力的基础上，可以在一个可接受的时间内处理大数据。我们最近几年因为深度学习的发展，给我们提供了一个非常灵活的，非常具有建模能力的学习系统，正是因为这两者的结合，它能够把我们大数据后面蕴藏各种丰富复杂的关系，能够把它提取出来。从而成为我们人工智能快速前进的巨大推动力。因为看到深度学习的巨大潜力，百度也投入了非常多的力量来开发一个深度学习的训练和运算平台。这个平台叫做PADDLE。那它的目的就是为了把深度学习更好的应用到百度的各种产品里面去，让它更方便的，更好的提高我们的用户体验，提高智能度。我们这个深

度学习的平台能支持各种丰富的数据类型，比如说像二维图像数据，或者是词的训练数据，尤其像工业界非常重要的上千亿的稀疏数据，也能非常有效的支持。另外也提供了非常灵活的建模表达能力，能非常方便地根据他应用的需求，配置出不同的深度学习的模型。比如说一个循环网络，或者是处理图像的卷积网络，任何灵活的组合都可以在我们这个平台上面很方便的配置出来。因为在百度我们有非常大量的运算资源，为了能够充分的应用我们的运算资源，我们这个平台也非常高效的进行多机的训练，这样也能很有效的处理我们的大量的数据。因为有了这么一个非常高效，非常灵活的计算深度学习的平台。百度最近几年把深度学习运用到了产品的方方面面。比如说核心的搜索和广告这样的产品，还有可能不太想到的，像数据中心的智能控制，病毒的查杀，这种产品里面我们都成功的把深度学习应用到上面去，提高我们产品的体验。随着深度学习的逐步在各种人工智能问题里面的更深入的使用，我们现在开始看到机器在一些很特定的感知问题上，它的能力已经在逐渐接近甚至超过了人类的水平。比如语音识别，我们百度的语音搜索，在比较短的文字，和上下文没有太大关系的语音识别这种任务，我们百度的语音识别系统做到明显比人好的程度，错误率不到6%，而人的任务上的错误率可以是接近了10%。因为实际上在没有上下文关系的情况下，这是非常难的任务。

2018长沙市人工智能及机器人产业链工作情况汇报

人工智能及机器人产业链工作情况汇报市人工智能及机器人产业链推进办公室 2018年，市人工智能及机器人产业链推进办公室积极顺应中国制造“2025”和湖南制造强省战略，在市委、市政府以及市产业链办公室的坚强领导下，在雨花经开区和相关园区的大力支持下，找准定位，主动作为，率先突破，将智能制造产业推向更高层次、更高水平发展，为长沙打造国家智能制造中心贡献力量。现将今年工作情况汇报如下。一、2018年产业链主要收获 (一)总体运营情况目前产业链上中下游共514家企业，其中规模以上企业39家。今年新引进大族激光、长步道等机器人企业49家，排前十规上重点企业产值占比为21.3%，较去年提升5.67%，湖南省机器人产业集聚区企业累计达到187家。产业链全年营收145亿元，同比增长29.87%，以机器人为主体的智能制造产业规模累计产值达到103.7亿元，其中实现产值正增长的有106家。产业链全年实现税收1.32亿元，同比增长32.13%。税收过百万企业有13家，税收正增长的企业有113家，微视

力、泰达机器人等具有一定规模的机器人企业税收呈现爆发式增长，增长速度在100%以上的有36家。今年我们还规划了产业链全景图和现状图，产业发展按图作战；建立了重点项目库和重要客商库，成立专项产业基金，对科达智能、中南智能等企业扶持金额达2000万，助推其产业升级。另外筹备成立了长沙市机器人产业技术创新战略联盟和长沙市人工智能产业联盟两个联盟。（二）核心项目招商及龙头企业培育情况 1.湖南大族智能装备制造基地。9月27日正式竣工投产，项目（一期）面积5万平方米，总投资约5.6亿元，国之重器“三维五轴激光加工机床”落地长沙生产并申请首台套。该项目从进场到投产只用了39天，创造了长沙速度，并在年底实现了1亿元产值。力争在2019年实现年产各类金属加工设备1500台套的生产能力，五年之内形成5000台套的年生产能力。作为全球第二，中国第一的激光企业，大族激光的引进有三个现实意义：第一是使湖南在激光智能装备制造业中处于全球的领先水平；第二是大族激光的产业带动能力，是1:10以上，意味着大族激光产值达100亿元时，将带动1000亿产业的发展；第三是大族激光本身除了是智能制造的产品之外，更是智能制造的工具，是产业链重要的建链、延链、补链、强链项目。在全市14个产业项目的评比中，大族激光拔得头筹，为全年所有的汗水、泪水甚至是血水，留下了最美的注脚。

人脸识别演讲稿

同学们：大家早上好!今天我们组准备的课题是人脸识别(Face Rｅcog ｎitioｎ)。我想大家都知道,至今为止，人脸识别还是一个比较热门的话题。随着人工智能(Artiｆicial Iｎtelliｇenｃe）技术的兴起,以及人类视觉研究的进展，人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情,并形成了一个人脸图像识别研究领域,这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。这也是我们组选择这个课题的原因。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、ＤNA鉴定等更具方便性，开发研究的实际意义更大。然而人脸图像受很多因素的干扰,给识别带来很大难度。国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世,只是对于成像条件要求较苛刻,应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外,还其有许多潜在的应用前景,利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像,而其它的身份验证手段,如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合,这些识别手段就会有不便之处。就从目前和将来来看，可以预测到人脸图像识别将具有广阔的应用前景，

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。易变性：人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大，另外人脸识别还受光照条件、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素的影响。特征脸算法(PCA)使得压缩前后的均方误差最小，且变换后的低维空间有很好的分辨能力,但是在种方法在处理人脸图像时，要将二维图像矩阵转换成一维的列向量,使图像的维数达到上万维，计算工作量非常大，特征提取速度慢。为了克服传统PCA的不足，研究者们相继提出了二维ＰCA(２DPCA)方法、ＰCA+2DPCA等一些方法。这些方法的提出不仅有效地解决了图像处理的高维问题，而且大大提高了人脸的识别率。

人工智能考试复习资料解读讲课稿

人工智能第一章绪论 1、智能（intelligence ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。 2、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 3、人工智能（能力）人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。 4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。 5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。 6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图人类计算机认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。 7、人工智能研究目标为： 1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。

人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机，到运算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。那个AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别，然而AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。例如，在医疗保健中，图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开创新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于

人工智能在奔跑演讲稿

人工智能在奔跑演讲稿刚才大家对机器人开车有一点想法，好像总是感觉不靠谱。汽车——这个曾经被称之为改变了世界的机器，今天受到了人们的质疑，最大的问题是，汽车成了人类的第一杀手。我们做一个简单的调查，你的亲人、朋友、亲人朋友的朋友，在这个大朋友圈里，你有没有发现，其中会有一个人曾经受到过汽车事故的伤害我看到有人点头了，人类开车，更多的情况下，不是汽车的动力学性能不好，而是人有更多的智能要释放，他要看路边的美女好看不好看，结果坏事了，这叫做注意力转移。情绪不稳定，不是我们注意一点就可以的，因为人是个认知主体，他一定要开小差的，他一定要睡眠的，他一定会疲劳的，所以车祸的百分之八十左右都是人为事故，不是车子不好，所以人们对这个人类杀手是耿耿于怀的。我们发明了汽车，为什么让它造成我们的不幸呢人们对汽车的最大意见应该是把驾驶者的活，交给计算机、交给人工智能、交给科学技术。所以我们就千方百计地提高无人驾驶的可靠性、安全性。经过我们的初步估算，人开车的可靠性是十的负三次方，千分之一;而如果改成机器人开车，计算的结果是十的负五次方，比人开车的事故率会降低百分之一，所以安全问题就解决了。大家都比较关注刚才看到的那些摄像头，这些摄像头大概跟手机的那个摄像头的价格差不多，一两百块钱就可以了。

但是，要想看红绿灯，看高速行驶的障碍物，这个摄像头还是需要有一些特殊能力的，比如说高动态。大家知道摄像头的一个最大问题就是光照，夜间要开车，大雾天也要开车，所以摄像头的难度很大。我想告诉大家光有传感器还不够，这就是认知的作用，智能车本质上就是驾驶认知的形式化，需要一个脑子来认知。重点是要讲一下驾驶脑。我们去年用一辆大客车和几辆小轿车，从郑州到开封实现了全程的无人驾驶。我们课题组利用这么多年的时间专门从事驾驶脑、驾驶认知的形式化，还是尝到了一些兴奋点，这件事情不是那么容易的。郑州到开封的实验成功之后，美国一个叫做“连线”的网站给我们做了个评论，它说：谷歌那个小车子叫smart car(智能汽车)，固然性感，大车子也性感，我才知道智能公交车，还可以用“性感”这个词来形容。在智能驾驶当中，我们实际上走了很多的路程，XX年，我们从北京到天津，在高速公路封闭的道路上做无人驾驶，大家可以看一看这段视频，是三四年前的事情了。当时的媒体也很震惊，觉得我们从北京到天津无人驾驶很了不起，其实震惊的不应该是这件事，而是我们汽车的头顶上没有顶美国的64线激光雷达。我们用的比较简单的雷达就把它做到了，我觉得这一点还是值得骄傲的。很多开车的朋友都说开车是个乐趣，是人追求惊喜历险的乐趣，我们

人工智能报告

2015年前后，孩子学编程的风刚刮，三年之后，多家创业公司获得投融资，消费升级、政策推动、资本关注，儿童编程或许迎来了最好的时代。而时至2019年，儿童编程的火热程度也一再推高。人工智能商业化政策落地： 2019年3月19日中央全面深化改革委员会第七次会议上，审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，提出全面促进人工智能与实体产业的融合，人工智能商业化再迎政策红利。什么是人工智能商业化？商业化是相对于实验室概念产品而言，人工智能商业化即企业如何利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现的商业行为。人工智能的概念诞生于1956年世界达特茅斯会议上，距今已经有半个多世纪的发展史，但人工智能真正走出实验室，走进人类生活却是近几年才有的事。据WIPOP2019年人工智能趋势报告显示，50%的AI专利在过去5年内发表，这意味着从2014年-2018年这五年内，AI产业进入了快速发展的阶段。人工智能基础技术渐趋成熟至达到商用条件，从而能够在更广泛的场景下发挥价值，是其商业化的前提。加之近年来，互联网产业进入洗牌期，资本市场对人工智能的投资也表现得更加理性。技术成熟且具有较强商业落地能力的项目持续受到资本的关注，这在一定程度上推动了行业从早期普遍强调技术优势过渡到更加重视产品、解决方案等商业化能力的发展阶段。人类的文明，实际上就是教育和技术的赛跑，当教育跟得上技术的变革时，社会会比较和谐。但是如今，随着以计算机为基础的信息、大数据和人工智能出现，教育受到了很大的挑战和考验，我们已经能预见未来60%的职业会消失。

所以，孩子学编程的长远意义就是让我们下一代的教育能够跟得上AI技术革新的步伐，孩子学编程的价值不止于学编程，更多是以计算思维为核心，让孩子在AI时代能够更好地去掌握像AI这样的一些技术工具，有意识地利用它们来帮人们解决更多新产生的社会需求和问题。

关于人工智能的调查报告

关于人工智能的调查报告目录一、人工智能的定义 (3) 二、人工智能的研究发展阶段 (3) 三、人工智能的研究方法 (4) 四、人工智能在人类生活中的应用 (5) 五、人工智能发展的利 (6) 六、人工智能发展的弊 (7) 七、人工智能的影响 (7) 八、人工智能的研究热点 (7) 九、人工智能的研究价值 (8) 十、展望人工智能 (8) 总结 (9) 前言通过这段时间对人工智能的调查、研究、学习，我对人工智能有了更深的认识。我理解的人工智能就是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来

被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个。“人智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。[1] 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的

思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系 ”而另技术。二、人工智能的研究发展阶段（一）第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能演讲

基于阿尔法狗的现代人类围棋新型算法探析人工智能对我的认知造成的首次冲击是在alphago以4：1战胜李世石的时候。大家可能没有这么深刻的感受，但是在赛前，我的朋友圈的棋友一边倒的认为，计算机是绝对不可能战胜人类的。站在今天去反思这件事情，当时何以会如此夜郎自大？其实也不是没有根据的。大家应该有所了解，对于人工智能来说，决策是它的关键要素。而围棋的难度在于，决策空间实在太大。围棋棋盘上有361个交叉点，如果简单地进行排列组合，那就是361！种可能的组合方式，大约是10 的170 次方，超过宇宙原子总数。在近乎无穷的决策空间中，暴力搜索出当前棋盘的下一步最优走子是绝对不可能的事情。并且，围棋的形势判断非常微妙，并没有一个比较客观的方式。对同一步棋，不同的棋手可能会形成截然相反的评判意见。比如：选择并不坚实却灵巧快速的布局，还是选择厚重稳妥但略显缓慢的着手？不同风格的棋手都会有不同看法。这两大难题，如果说前者仍旧处于理性和科学层面，那么后者可以说已经接触到了人类的感性体验。“阿尔法”在这两个难题上的突破，可以说是人工智能一个令人震惊的飞跃。那下面我们就来看一看，阿法狗所代表的人工智能，究竟是怎样实现这样的突破的。 ·蒙特卡洛树搜索和深度神经网络对于第一个计算量过大的问题。阿法狗是在这样的超级空间中，做到尽可能有效的路径选择。其思路是一个框架加两个模块：解决框架是蒙特卡洛树搜索，两个模块分别是策略网络和价值网络。阿法狗的蒙特卡洛树

搜索系统，研究了三千万局棋局，通过采样来逼近最优解。它的深度神经网络中，策略网络根据当前棋盘状态决策下一步走子，降低了搜索宽度；而价值网络根据当前棋盘状态判断，减小了计算深度。这使得阿法狗可以针对筛选后的着手点进行深度计算。这是解决穷举之难题尤为重要的一点。而对于第二个问题，形式判断的难题。简单地说，阿尔法狗已经不是利用计算机超快的速度来穷举各种可能，而是在某种意义上具备了“思考”的能力。它不再亦步亦趋地将以往棋手的经验集中起来对付人类，而是形成了自己的围棋观点和思路。深度强化学习是一模仿人类行为思路的方法，它使得机器能够与人一样从高维感知输入进行学习。但是，由于缺乏使其对应到人脑机理中的生理学基础，使其更深层次的研究受到了一定的限制。将深度强化学习算法对应到人脑机理的生理学研究，是一项难度极高的工作，也是一项重要的工作。尽管这场象征着人类智慧最后堡垒的围棋“人机大战”意义重大，但仍不足以上升到人工智能与人类智慧孰胜孰败的高度。尽管战胜了李世石，阿尔法围棋仍然只是一个具备学习能力的庞大数据库，仍处于最原始的“阿尔法”水平，还没有达到“贝塔”层次。人工智能仍面临技术瓶颈，目前应用范围还很狭窄，要像人类那样处理复杂和模糊的情形，还有很长的路要走。更为关键的是，人工智能的发展有赖于人类脑神经科学的突破，任何人工智能都是人类科研成果的结晶，都不可能超越人脑。何况人类自身对于

人工智能调查报告

人工智能调查报告集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#

关于人工智能的调查报告目录前言通过这段时间对人工智能的调查、研究、学习，我对人工智能有了更深的认识。我理解的人工智能就是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（、、）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（、、）之一。这是因为近三十年来它

获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。在领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。一、人工智能的定义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。[1] 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算

中小学人工智能教育现状问题与思考讲课稿

中小学人工智能教育现状问题与思考北京教育科学研究院王振强在党中央、国务院关于发展人工智能的各项政策的引导下，近年来，人工智能教育呈现蓬勃发展之势。在高等教育领域，高校纷纷设立人工智能学院，创设人工智能专业。在基础教育领域，人工智能教育不仅受到教育行政部门的普遍重视，中小学校纷纷引进各种人工智能教育项目，开发课程、教材。众多科技教育企业也将其视为自身发展的机遇，投入大量资金、技术和人力。大力发展人工智能技术已经成为国家战略，基础教育顺应国家发展、时代发展的需要责无旁贷。青少年是未来社会发展的生力军和中坚力量，青少年时期是兴趣养成和世界观形成的关键时期。在基础教育领域，研究如何切实有效地开展人工智能教育，提升青少年对人工智能发展现状和研究前沿的认知水平，更好地适应人工智能时代的生活，加深对人工智能所蕴含的技术思想和技术原理的理解，培养综合实践能力和创新精神，激发对人工智能的兴趣，树立投身人工智能事业的志向，既是培养新时代创新人才的重要手段，更是国家经济社会发展的战略需要。中小学人工智能教育已经成为一个炙手可热的话题，然而如何让人工智能教育真正落到实地，其中还有许多问题值得深入研究。人工智能技术进入中小学，一方面可以作为教育、教学和学生学习的工具，另一方面可以作为学生学习的内容。以下主要讨论作为学习内容方面的问题。一、国内中小学人工智能教育现状 1. 国家课程在中小学阶段设置人工智能相关课程的要求，出现政府文件中，始于2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，但其作为高中信息技术学科选修模块教学内容早在2003年就已正式写入教育颁布的《普通高中技术课程标准（试行）》。由于当时技术发展水平和普及程度不高，师资条件欠缺明显，课程内容设置不够合理等多种原因，高中信息技术人工智能选修模块在全国范围内开设状况不佳。在《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》

演讲稿：人工智能在奔跑“无人驾驶”即将成为现实--李德毅

人工智能在奔跑“无人驾驶”即将成为现实-- 李德毅刚才大家对机器人开车有一点想法，好像总是感觉不靠谱。汽车——这个曾经被称之为改变了世界的机器，今天受到了人们的质疑，最大的问题是，汽车成了人类的第一杀手。我们做一个简单的调查，你的亲人、朋友、亲人朋友的朋友，在这个大朋友圈里，你有没有发现，其中会有一个人曾经受到过汽车事故的伤害？我看到有人点头了，人类开车，更多的情况下，不是汽车的动力学性能不好，而是人有更多的智能要释放，他要看路边的美女好看不好看，结果坏事了，这叫做注意力转移。情绪不稳定，不是我们注意一点就可以的，因为人是个认知主体，他一定要开小差的，他一定要睡眠的，他一定会疲劳的，所以车祸的百分之八十左右都是人为事故，不是车子不好，所以人们对这个人类杀手是耿耿于怀的。我们发明了汽车，为什么让它造成我们的不幸呢？人们对汽车的最大意见应该是把驾驶者的活，交给计算机、交给人工智能、交给科学技术。所以我们就千方百计地提高无人驾驶的可靠性、安全性。经过我们的初步估算，人开车的可靠性是十的负三次方，千分之一；而如果改成机器人开车，计算的结果是十的负五次方，比人开车的事故率会降低百分之一，所以安全问题就解决了。大家都比较关注刚才看到的那些摄像头，这些摄像头大概跟手机的那个摄像头的价格差不多，一两百块钱就可以了。但是，

要想看红绿灯，看高速行驶的障碍物，这个摄像头还是需要有一些特殊能力的，比如说高动态。大家知道摄像头的一个最大问题就是光照，夜间要开车，大雾天也要开车，所以摄像头的难度很大。我想告诉大家光有传感器还不够，这就是认知的作用，智能车本质上就是驾驶认知的形式化，需要一个脑子来认知。重点是要讲一下驾驶脑。我们去年用一辆大客车和几辆小轿车，从郑州到开封实现了全程的无人驾驶。我们课题组利用这么多年的时间专门从事驾驶脑、驾驶认知的形式化，还是尝到了一些兴奋点，这件事情不是那么容易的。郑州到开封的实验成功之后，美国一个叫做“连线”的网站给我们做了个评论，它说：谷歌那个小车子叫smart car（智能汽车），固然性感，大车子也性感，我才知道智能公交车，还可以用“性感”这个词来形容。在智能驾驶当中，我们实际上走了很多的路程，2012年，我们从北京到天津，在高速公路封闭的道路上做无人驾驶，大家可以看一看这段视频，是三四年前的事情了。当时的媒体也很震惊，觉得我们从北京到天津无人驾驶很了不起，其实震惊的不应该是这件事，而是我们汽车的头顶上没有顶美国的64线激光雷达。我们用的比较简单的雷达就把它做到了，我觉得这一点还是值得骄傲的。很多开车的朋友都说开车是个乐趣，是人追求惊喜历险的乐趣，我们用上海汽车集团的一辆新概念车叫iGS，做了一个赛车考驾照的科目，叫做十八米绕桩，既要快又不能碰到锥形标。你看（视频），又要快又不能碰到这

关于科技创造未来演讲稿

关于科技创造未来演讲稿在场的各位老师、各位同学，大家好! 今天，有幸在这里作科技创造未来的演讲，我感到十分荣幸。前不久，一年一度的科技节在上海科技馆拉开了序幕，这让我了解到近几年来，我们伟大祖国的科技事业正迅猛发展。记得很久以前，手机的用途几乎只有一个，那就是打电话，可是前几年，手机有了很大的改变，不仅外观漂亮多了，而且用途也多了，手机可以用来拍照、开会、上网等等，这让我们的生活更为方便，也让我更加领会到了科技的力量。不过，我只是个刚出茅庐的学生，我对“科技”二字的内容还知之有限，我无法用一些很深奥的理论来阐述科技的玄奇，但我愿意用一个刚出茅庐的学生的角度来畅想科技与未来。从基因工程让人活到一千岁的梦想，到纳米技术包你穿衣不用洗的诺言;从人工智能送你一只可爱机器狗的温馨，到转基因技术让老鼠长出人耳朵的奇观，不断有新的科技在诞生，每一个新科技的发现都会让人们欣喜若狂。当非典成为全球公认的危害性最大的疾病，而我们中国则首先完成了非典病毒全基因组测序，使得我们中国的国际地位日益上升，也让我们祖国更加坚信——科技改变命运，科技创造未来。对于时常忙碌于学习的我们，科普知识成为我们关注的焦

点，爱因斯坦、霍金、比尔盖茨是我们心中的明星，计算机科学、现代物理和化学动态更是无时不牵动着我们。我们越来越明白科技的重要性与普遍性，因此也时常会有科技小发明在我们的校园里出现。华/考/范文/ 科技创造新生活的前景引人暇思，令人神往。回望文明的历程，是科技之光扫淡了人类历史上蒙昧的黑暗，是科学之火点燃了人类心灵中的希望;是科技支撑了文明，是科技创造着未来，而未来在我们手中。让我们成为知识的探索者，让我们在未知的道路上摸索，让我们用创造力将我们居住的世界变得更美好。