《智能设计方法》课件 2 人工智能基础.pptx

第二章人工智能基础演讲人

在科技飞速发展的今天，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）已成为引领时代变革的重要力量。它不仅是计算机科学的一个分支，也是一个融合了数学、心理学、哲学等多学科的交叉领域。人工智能旨在探索并创造能够模拟、拟态、延伸甚至扩展人类能力的具身智能体，赋予这些智能体执行复杂、精巧且通常需要人类智能才能完成的任务。

本章旨在揭开人工智能的神秘面纱，直观理解这一领域的基本概念、发展历程、主要技术和应用前景。

1人工智能基本概念人工智能研究与应用正在深入到人类生产生活的各个方面，从智能家居到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风控，其身影无处不在。而这一切背后，都离不开机器学习、深度学习、神经网络等一系列关键方法理论和算法技术的支撑。它们共同构成了人工智能的基石，推动着人工智能的快速发展。

这一节简明探讨人工智能领域的基本概念及其背后的原理。首先，介绍机器学习和深度学习的基本原理，探讨神经网络的结构与功能。然后，我们将介绍知识表征、智能代理、专家系统等概念，并分析它们在人工智能系统中的应用。最后，我们还将讨论认知计算、计算机视觉、自然语言处理等前沿技术，以及它们如何共同推动科技进步。

1人工智能基本概念2.1.1人工智能（ArtificialIntelligence）

人工智能是一门致力于研究、开发用以模拟、延伸及扩展人类智能的理论、方法、技术与应用系统的科学。其研究范畴广泛，涵盖从基础理论探索至具体应用实践的诸多领域，诸如专家系统、机器学习、模式识别等均属其重要组成部分。人工智能的核心目标是使机器能够具备理解、学习和应用知识的能力，从而解决复杂问题。

在概念内涵上，人工智能的核心本质在于通过人工手段实现智能的创造与提升。这一过程的基础在于整合优化现有的智能要素，并模拟人类智能的运作机制机制，使机器能够具备理解、学习和应用知识的能力。这种能力的获得，不仅依赖于技术的创新与发展，更需要对人类智能机制的深入理解与探索。无论是智能家居、自动驾驶，还是医疗诊断、金融分析，人工智能都在发挥着越来越重要的作用。同时，随着技术的不断进步，新的应用领域和技术实践也在不断涌现，为人工智能的发展注入了新的活力。

1人工智能基本概念从哲学视角审视，人工智能可视为人类通过人工手段追求智能实现的探索过程，它体现了人的本质力量的外在展现与实现。这一观点强调，人工智能不仅是一个技术问题，更涉及深刻的哲学与伦理议题。

在技术维度上，人工智能是以模拟为主要方法，探索人类智能的技术实践，具有鲜明的模仿性特点，其发展依赖于对人类智能机制的深入理解与精确模拟，通过模拟人类的学习、推理、决策等过程，人工智能得以不断提升其智能水平。同时，随着大数据、云计算等技术的快速发展，人工智能的应用也变得更加广泛和深入。这些技术的发展与应用，为人工智能的未来发展提供了无限可能。

人工智能研究还涉及对智能的界定与判定方法，其中，图灵测试作为著名的判定标准，关注机器是否能展现出与人类无异的智能行为。然而，随着人工智能技术不断发展，对智能的界定与判定方法也需要不断更新与完善，以适应新的技术与应用场景。

1人工智能基本概念图2-1深度学习研究关键词

1人工智能基本概念1.2机器学习（MachineLearning）机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需进行明确的编程。机器学习基本概念涉及多个学科，包括统计学、概率论、算法复杂度等。它的目标是研究如何让机器模仿和学习人类行为，通过自我学习获得整体性能提升，甚至新知识和技能的自行优化和探索。机器学习是实现人工智能的关键技术之一，通过智能算法让计算机从大量数据中自动提取知识。

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习是指在已知输入输出对的情况下训练模型，无监督学习则是在没有标签的数据中寻找模式，而强化学习则是通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习是机器学习的一个子集，通过构建含有多个隐层的神经网络深层模型，对输入的高维数据逐层提取特征，以发现数据的低维嵌套结构，形成更加抽象有效的高层表示。

1人工智能基本概念1.2机器学习（MachineLearning）机器学习应用非常广泛，包括但不限于智能机器人、数据挖掘、生物识别监测、推荐系统等领域。随着技术的发展，机器学习已经成为了数据分析领域的重点研究方向之一。它的应用范围从医疗诊断、机器人技术、推荐系统、面部识别到股票价格预测和情感分析等多个实际问题中都取得了巨大的成功。

机器学习的发展历程显示了其理论和实践的不断进步。从最初的简单算法到现在的复杂模型，如深度学习中的多层感知器、循环神经网络、卷积神经网络等，机器学习的方法和技术已经极大地推动了人工智能领域的研究和发展