信息技术基础 课件 单元6 新一代信息技术.pptx

单元6新一代信息技术

《信息技术基础》

提纲6.1人工智能技术6.2量子信息技术6.3移动通信技术6.4物联网技术6.5区块链技术6.6大数据技术6.7信息安全

6.1人工智能技术6.1.1人工智能的概念6.1.2人工智能的基本特征6.1.3人工智能的关键技术6.1.4人工智能的发展6.1.5人工智能的核心驱动力6.1.6人工智能的应用场景

6.1.1人工智能简介人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它是计算机科学的一个分支，其研究领域包括机器学习、自然语言处理和专家系统等，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的本质是对人的意识、思维的信息过程的模拟，让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

6.1.2人工智能的基本特征人工智能通过深度学习和机器学习技术，具备自主学习、推理和解决问题的能力，模拟人类智能行为，处理图像识别、语音识别等复杂任务。智能化人工智能系统能根据环境和任务变化自主调整和改进，提升性能，适应不同情况，展现出灵活性和效率。自适应性人工智能运用先进算法和模型，快速处理大量数据，并行计算能力提高工作效率，缩短处理时间。快速处理人工智能通过传感器获取并解析外部环境信息，通过界面、语音、手势等方式与人或系统交流操作，提高用户体验和满意度。感知与交互

6.1.3人工智能的关键技术1）机器学习机器学习是人工智能核心技术，让计算机从数据中学习并做出决策。研究聚焦于算法改进、强化学习等，神经网络作为深度学习基础，在多领域取得成果。2)自然语言处理自然语言处理（NLP）研究人与计算机间有效通信的理论和方法，融合语言学、计算机科学和数学，应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要等领域。3）专家系统专家系统是智能计算机程序，模拟人类专家解决复杂问题，实现人工智能从理论到实际应用的重大突破。

6.1.4人工智能的发展起步发展期反思发展期应用发展期低迷发展期稳步发展期蓬勃发展期2011年至今，人工智能在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域有突破，但面临数据安全和算法公平性挑战。20世纪60年代-70年代初，人工智能面临高期望与实际困难，如机器定理证明、自然语言理解等挑战，导致资金减少和领域低谷。20世纪80年代中-90年代中，因技术瓶颈、数据问题和实际应用挑战，人工智能发展缓慢。1950年，图灵提出“图灵测试”评估机器智能。马文·明斯基与约翰·麦卡锡共同组织了达特茅斯会议，这次会议不仅提出了“人工智能”这一术语，还明确了人工智能作为一个独立学科的研究方向。应用发展期：20世纪70年代初-80年代中，出现专家系统，成功应用于医疗、化学等领域，推动人工智能应用。20世纪90年代中-2010年，技术进步和应用需求增加，计算能力提升，互联网技术和云计算兴起，人工智能开始应用于金融、医疗等领域。

6.1.5人工智能的核心驱动力算法数据算力231核心驱动力数据则是训练和优化AI系统的基础，需进行预处理以提升系统性能。算力提供必要的计算支持，使AI模型训练和推理更高效。算法是AI的“大脑”，通过数据处理实现问题解决。

6.1.6人工智能的应用场景人工智能应用广泛，涵盖语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器学习、智能家居、医疗健康、金融服务、教育培训和游戏娱乐等。这些技术正改变安全监控、自动驾驶、个性化推荐、医疗服务、数据分析、教育普及和游戏体验等领域。随着技术进步，人工智能将在农业、工业、能源等更多领域发挥作用，但需关注伦理和隐私问题。

6.2量子信息技术6.2.1量子信息技术的概念6.2.2量子信息技术的发展历程6.2.3量子信息技术的核心领域6.2.4量子信息技术的应用领域6.2.5未来发展趋势

6.2.1量子信息技术的概念量子信息技术是以量子物理学为基础的新一代信息技术。它主要通过对光子、电子和冷原子等微观粒子系统及其量子态进行精确的人工调控和观测，借助量子叠加和量子纠缠等独特物理现象，以经典0和1理论无法实现的方式获取、传输和处理信息。

6.2.2量子信息技术的发展历程量子信息论与量子计算兴起（1970-1990年）：英伽登提出量子信息论，贝尼奥夫提出量子图灵机，Deutsch和Jozsa展示量子计算优势。量子力学诞生与基础理论完善（1900-1930年）：普朗克提出辐射量子假说，爱因斯坦引入光量子概念，玻尔解释氢原子光谱，海森堡提出不确定性原理。量子电动力学与规范理论发展（1930-1970年）：量子力学应用于基本粒子研究，推动量子电动力学和规范场理论进展。量子通信与信息技术应用（1990年至今）：泽勒和贝尼特提出量子纠缠通信，