新一代信息技术导论第8章.智能赋能—人工智能AI.pptx

第3章安全第一—信息安全第8章智能赋予——人工智能

CONTENTS目录8.1人工智能的概述8.2人工智能的核心技术8.3新一代信息技术的应用

人工智能的概述8.1

人工智能的概述人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学

人工智能的概述人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学研究目的促使智能机器会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动语音识别、机器翻译图像识别、文字识别语音合成、人机对话人机对弈、定理证明机器学习、知识表示机器人、自动驾驶汽车

8.1.1人工智能的定义

智能人工智能的定义人工人造的，非天然的生物学的智能对人的智能本身的研究其他关于动物或其他人造系统的智能在计算机领域内人工智能的研究

人工智能的定义

8.1.2人工智能的发展

1．20世纪50年代——人工智能的起步图灵测试1950年，著名的图灵测试诞生，按照“人工智能之父”艾伦·图灵（AlanTuring）的定义：如果一台计算机能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其计算机身份，那么称这台计算机具有智能。图灵测试中人类测试者向两个未知的回答者（其中一个是人类，另一个是计算机）问出一系列的问题，来判断哪个是人类、哪个是计算机，人类测试者若不能分辨那就说明计算机通过了测试

2.反思发展期20世纪60年代—70年代初开始尝试更具挑战性的任务，提出一些不切实际的研发目标接二连三的失败和预期目标的落空，人工智能的发展走入低谷

3.应用发展期20世纪70年代初—80年代中从理论研究走向实际应用从一般推理策略探讨转向运用专门知识医疗化学地质

4.低迷发展期20世纪80年代中至90年代中应用领域狭窄缺乏常识性知识知识获取困难推理方法单一缺乏分布式功能难以与现有数据库兼容

5.稳步发展期20世纪90年代中—2010年

6.蓬勃发展期2011年至今大数据云计算互联网物联网信息技术泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展。

我国人工智能的发展与未来8.2

8.2.1发展历程

8.2.2我国人工智能政策环境分析

8.2.3未来的发展

人工智能相关技术逐步成为“事关国家安全和发展全局的基础核心领域”。为进一步推动解决我国人工智能核心技术中的不足和短板，相关文件指出，在“十四五”期间将通过一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目，带动产业界逐步突破前沿基础理论和算法，研发专用芯片，构建深度学习框架等开源算法平台，并在学习推理决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理等领域创新与迭代应用。1．突破核心技术

发展人工智能应以产业的融合应用与产业数字化转型为核心目标，进而逐渐形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。要以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，充分发挥我国数据、应用场景的优势，实施“上云用数赋智”行动，促进数字技术与实体经济深度融合。通过建设重点行业人工智能数据集，发展算法推理训练场景，推进智能医疗装备、智能运载工具、智能识别系统等智能产品制造，推动通用化和行业性人工智能开发平台建设，在智能交通、智慧能源、智能制造、智慧农业及水利、智慧教育、智慧医疗、智慧文旅、智慧社区、智慧家居、智慧政务等领域形成一系列数字化、智能化应用场景。2．打造数字经济新优势

针对当前学术界和产业界关心的伦理与法律风险、AI技术滥用、算法杀熟等人工智能健康发展的问题，要构建与数字经济发展相适应的政策法规体系。3．突破核心技术

人工智能的核心技术8.3

计算机视觉机器学习自然语言处理

8.3.1计算机视觉

计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

1.人脸识别零售行业跟踪顾客在商店的移动分析导航路线、检测步行模式、衡量店面关注时间通过增加定向注视检测功能，了解在商店中放置商品的位置改善消费者体验并提高销售额

2.安防布控人、车、物

3.工业制造预测性维护工况监视成品检验质量控制

4.医疗保健医学图像分析

4.医疗保健将人和周围环境放置在平面图中，帮助视力障碍人群提供实时的视觉体验，从而帮助他们安全地导航室内环境

5.自动驾驶对象检测

6.农业领域识别分析土壤针对问题采取方案识别属性分类

8.3.2机器学习

机器学习人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法从样本数据中学习得到知识和规律，然后用于实际的推断和决策和普通程序的一个显著区别是需要样本数据，是一种数据驱动的方法使用算法解析数据，从中学习