簡介：1中美人工智能產(chǎn)業(yè)玩家圖譜2017718【易凱行研報告【易凱行研報告2017–人工智能】人工智能】32、熱門領域熱門領域（1）海外市場中，醫(yī)療、金融、無人駕駛及銷售營銷為最熱門的應用領域；在海量數(shù)據(jù)的優(yōu)質(zhì)環(huán)境下，其中純軟件應用高度可行從而占據(jù)絕對多數(shù)。（2）中國市場中，醫(yī)療、陪伴交互、無人駕駛、教育是最熱門的應用領域；企業(yè)相對更集中于硬件領域，以便于直接同終端用戶接觸獲取數(shù)據(jù)。3、巨頭布局巨頭布局（1）海外互聯(lián)網(wǎng)和IT巨頭均完成至少10億美元級別的投資或并購，以并購交易為主，占比高達70，其中不乏ALTERA、MOBILEYE等百億美元的重大交易。（2）中國巨頭投資和并購布局相對緩慢，僅完成接近海外巨頭13的數(shù)量，以前期投資為主，金額較小；它們最關注的是海外優(yōu)質(zhì)標的。

簡介：人工智能原理第1章人工智能概述,本章內(nèi)容11關于人工智能的定義12人工智能的基礎13人工智能簡史14智能體與環(huán)境15智能體結(jié)構(gòu)小結(jié)參考書目附錄和人工智能相關的社會倫理問題,第1章人工智能概述,11關于人工智能的定義智能體對AI的4種不同定義類人行動/類人思考/理性思維/理性行動,第1章人工智能概述,4,作為智能體的人類,智能體AGENT人類是一種智能體我們，作為一個智能體，為什么能夠思考大腦這么一小堆東西怎么能夠感知、理解、預測和應對一個遠比自身龐大和復雜的世界理解人類，理解智能體人工智能AI走得更遠不僅試圖理解智能體，而且要建造智能體制造出像人類一樣完成某些智能任務的系統(tǒng)軟件,第1章人工智能概述,5,AI是新興學科，也是激動人心的學科RUSSELL聲稱不同于物理學，這里還有出現(xiàn)幾個愛因斯坦的余地為什么研究主觀世界的成果遠少于研究客觀世界的成果,第1章人工智能概述,處于探索初期的學科,6,對AI的4種不同定義,第1章人工智能概述,7,不同定義類人行為1,類人行為圖靈測試1950圖靈建議不是問“機器能否思考”，而是問“機器能否通過關于行為的智能測試”,第1章人工智能概述,8,不同定義類人行為2,測試過程讓一個程序與一個人進行5分鐘對話/然后人猜測交談對象是程序還是人如果在30測試中程序成功地欺騙了詢問人，則通過了測試圖靈期待最遲2000年出現(xiàn)這樣的程序，但是到目前為止，面對訓練有素的鑒定人，沒有一個程序接近30的標準,第1章人工智能概述,9,不同定義類人行為3,要想程序通過圖靈測試，還需要做大量工作，這些技能包括自然語言處理,使機器可以用人類語言交流知識表示,存儲機器獲得的各種信息自動推理,運用知識來回答問題和提取新結(jié)論機器學習,適應新環(huán)境并檢測和推斷新模式以及為了完全圖靈測試計算機視覺,機器感知物體機器人技術(shù),操縱和移動物體,第1章人工智能概述,10,不同定義類人行為4,AI研究者并未花費很多精力來嘗試通過測試,因為研究智能的根本原則遠比復制樣本重要如同空氣動力學與模擬鳥類飛行之對于飛機的產(chǎn)生,第1章人工智能概述,11,不同定義類人思考,類人思考認知模型方法如何得知人類是如何思考的通過自省捕捉人類思維過程和通過心理測試這種方法不滿足于讓程序正確地解決問題,更加關心對程序的推理步驟軌跡與人類個體求解同樣問題的步驟軌跡進行比較認知科學把來自AI的計算模型與來自心理學的實驗技術(shù)相結(jié)合,試圖創(chuàng)立一種精確而且可檢驗的人類思維工作方式的理論通常,我們只關心程序?qū)崿F(xiàn)了什么功能,而不會比較AI技術(shù)和人類認知之間的異同,第1章人工智能概述,12,不同定義理性思考,理性地思考“思維法則”方法19世紀,邏輯學家就發(fā)展出可以描述世界上一切事物及其彼此關系的精確的命題符號1965年,原則上,已經(jīng)有程序可以求解任何用邏輯符號描述的可解問題消解法AI領域傳統(tǒng)的邏輯主義希望通過編制上述程序來創(chuàng)造智能系統(tǒng)難點非形式化的知識難以用邏輯符號形式化/“原則上”可以解決問題和實際解決問題二者之間存在巨大差異,第1章人工智能概述,13,不同定義理性行動1,理性地行動理性智能體方法計算機智能體應該有別于“簡單的”程序具有諸如自主控制操作、感知環(huán)境、適應變化等理性智能體要通過自己的行動獲得最佳結(jié)果，或者在不確定的情況下，獲得最佳期望結(jié)果不僅要正確地推理，還要正確地行動/正確推論是理性智能體的部分功能，而不是理性的全部內(nèi)容圖靈測試中需要的技能都是為了作出理性行為,第1章人工智能概述,14,不同定義理性行動2,把AI研究視為理性智能體的設計過程好處普遍性比“思維法則”法則方法理性地思維更廣/比建立在人類行為或者思維基礎類人方法上的方法更形式化,因為相比具有清楚的定義或標準正確的結(jié)果在不同條件下可以定義清楚完美理性總能做正確的事情VS有限理性在沒有足夠計算時間的前提下采取正確的行動完美理性在復雜環(huán)境下是不可行的,第1章人工智能概述,15,4種方法的比較,第1章人工智能概述,類人思考或類人行為直接模擬/追隨人理性思考或理性行為間接模擬/概括人––更普遍,16,AI概念理解是一個過程,上述定義見仁見智重要的是學習AI方法、應用AI方法，在實踐中逐步深入領會AI這個詞的含義目前，AI就是一種運行在我們自己機器中的程序，它的智能都是我們給的,第1章人工智能概述,12人工智能的基礎各學科的貢獻哲學/數(shù)學經(jīng)濟學/神經(jīng)科學/心理學計算機工程控制論/語言學,第1章人工智能概述,18,對人工智能有貢獻的學科,哪些學科、哪些思想和哪些人物給予AI以貢獻哲學BC428現(xiàn)在數(shù)學800現(xiàn)在經(jīng)濟學1776現(xiàn)在神經(jīng)科學1861現(xiàn)在心理學1879現(xiàn)在計算機工程1940現(xiàn)在控制論1948現(xiàn)在語言學1957現(xiàn)在,第1章人工智能概述,19,哲學的貢獻1,哲學BC428現(xiàn)在貢獻的思想問題1形式化規(guī)則能用來抽取合理的結(jié)論嗎問題2精神的意識是如何從物質(zhì)的大腦產(chǎn)生出來的問題3知識是從哪里來的問題4知識是如何導致行動的,第1章人工智能概述,20,哲學的貢獻2,問題1形式化規(guī)則能用來抽取合理的結(jié)論嗎（哲學家及其貢獻）亞里士多德ARISTOTLE,BC384BC322,為形式邏輯奠定了基礎/第一個把支配意識的理性部分法則形式化為精確的法則集合/著名的三段論RAMONLULL/LEONARDODAVINCI達芬奇/BLAISEPASCAL帕斯卡/GOTTFRIEDWILHELMLEIBNITZ萊布尼茲等人均設計或制造了能計算的機器,第1章人工智能概述,21,哲學的貢獻3,17世紀,有人提出推理如同數(shù)字計算/帕斯卡寫道“算術(shù)機器產(chǎn)生的效果顯然更接近于思維而不是動物的其他活動”問題1結(jié)論肯定的結(jié)論,即可以用一個規(guī)則集合描述意識的形式化、理性的部分,第1章人工智能概述,22,哲學的貢獻4,問題2從物理系統(tǒng)的角度來考慮意識意識與物質(zhì)的大腦之間的關系如何RENéDESCARTES笛卡爾給出了第一個關于意識和物質(zhì)之間的區(qū)別以及由此產(chǎn)生的問題的清晰討論笛卡爾是二元論的支持者堅持意識或稱為靈魂/精神的一部分是超脫于自然之外的,不受物理定律影響而動物不擁有這種二元屬性,它們可以被作為機器對待,第1章人工智能概述,23,哲學的貢獻5,唯物主義認為大腦依照物理定律運轉(zhuǎn)而構(gòu)成了意識,自由意志也就簡化為對出現(xiàn)在選擇過程中可能選擇的感受方式問題2結(jié)論存在兩種選擇二元論和一元論,第1章人工智能概述,24,哲學的貢獻6,問題3知識是從哪里來的關于知識的來源FRANCISBACON培根新工具論開始了經(jīng)驗主義運動JOHNLOCKE洛克指出“無物非先感而后知”DAVIDHUME休謨提出歸納原理一般規(guī)則是通過揭示形成規(guī)則的元素之間的重復關聯(lián)而獲得的,第1章人工智能概述,25,哲學的貢獻7,基于LUDWIGWITTGENSTEIN,BERTRANDRUSSELL的工作，RUDOLFCARNAP領導維也納學派發(fā)展了實證邏輯主義，堅持認為所有的知識都可以用最終和傳感器輸入相對應的觀察語句相聯(lián)系的邏輯理論來描述問題3結(jié)論知識來自于實踐,第1章人工智能概述,26,哲學的貢獻8,問題4知識是如何導致行動的關于意識的哲學圖景的最后元素是知識與行動之間的聯(lián)系/智能既要求推理也要求行動亞里士多德認為行動是通過目標與關于行動結(jié)果的知識之間的邏輯來判定的,第1章人工智能概述,27,哲學的貢獻9,他的進一步闡述指出要深思的不是結(jié)局而是手段/假設了結(jié)局并考慮如何以及通過什么手段得到該結(jié)局,結(jié)局是否容易是否最好/手段在分析順序中是最后一個,在生成順序中是第一個這實際上就是回歸規(guī)劃系統(tǒng),2300年后由NEWELL和SIMON在其GPS程序中實現(xiàn)了問題4結(jié)論知識用于指導行動去達到目標,第1章人工智能概述,28,數(shù)學的貢獻1,數(shù)學800現(xiàn)在貢獻的思想什么是抽取合理結(jié)論的形式化規(guī)則什么可以被計算如何用不確定的知識進行推理AI成為一門規(guī)范科學要求在三個基礎領域完成一定程度的數(shù)學形式化邏輯、計算、概率,第1章人工智能概述,29,數(shù)學的貢獻2,數(shù)學家及其貢獻問題1如何抽取形式化規(guī)則GEORGEBOOLE布爾,18151864,1847年完成了形式邏輯的數(shù)學化/命題邏輯或稱布爾邏輯GOTTLOBFREGE弗雷格,18481925,1879年擴展了布爾邏輯,使其包含對象和關系,創(chuàng)建了一階邏輯ALFREDTARSKI塔斯基引入了一種參考理論,可以把邏輯對象與現(xiàn)實世界對象聯(lián)系起來,第1章人工智能概述,30,數(shù)學的貢獻3,問題1結(jié)論形式化規(guī)則命題邏輯和一階謂詞邏輯問題2什么可以計算可以被計算,就是要找到一個算法算法本身的研究可回溯至9世紀波斯數(shù)學家ALKHOWARAZMI19世紀晚期,把一般的數(shù)學推理形式化為邏輯演繹的努力已經(jīng)展開,第1章人工智能概述,31,數(shù)學的貢獻4,1900年,DAVIDHILBERT希爾伯特,18621943提出了包括23個問題的清單,其中最后一個問題是是否存在一個算法可以判定涉及自然數(shù)的邏輯命題的真實性,即可判定性問題/他所要問的是有效證明過程的能力是否有基礎的局限性這一問題被KURTG?DEL哥德爾,19061978在1931年證實確實存在真實的局限,第1章人工智能概述,32,數(shù)學的貢獻5,1930年,哥德爾提出存在一個有效過程可以證明羅素和弗雷格的一階邏輯中的任何真值語句,但是一階邏輯不能捕捉到刻畫自然數(shù)所需要的數(shù)學歸納法原則1931年,哥德爾證明了他的不完備性定理在任何表達能力足以描述自然數(shù)的語言如某種邏輯中,在不能通過任何算法建立它們的真值的意義上,存在不可判定的真值語句不完備性定理還可以表述為整數(shù)的某些函數(shù)無法用算法表示,即不可計算的,第1章人工智能概述,33,數(shù)學的貢獻6,由此激發(fā)了ALLENTURING圖靈,19121954的熱情,他試圖精確地刻畫哪些函數(shù)是能夠被計算的/實際上計算或者有效過程的概念是無法給出形式化定義的/但是CHURCHTURING論題指出圖靈機可以計算任何可計算的函數(shù)/該結(jié)論作為一個充分的定義而被接受圖靈說明了一些函數(shù)沒有對應的圖靈機/沒有通用的圖靈機可以判定一個給定的程序?qū)τ诮o定的輸入能否返回答案或者永遠運行下去,第1章人工智能概述,34,數(shù)學的貢獻7,在不可計算性以外,不可操作性具有更重要的影響/如果解決一個問題需要的計算時間隨著實例規(guī)模成指數(shù)級增長,則該問題被稱為不可操作的（計算復雜性問題）多項式級和指數(shù)級增長的區(qū)別在20世紀60年代得到重視如何認識不可操作問題以STEVENCOOK1971和RICHARDCARP為代表的NP完全理論的研究提供了一種方法,第1章人工智能概述,35,數(shù)學的貢獻8,COOK和CARP證明有大量各種類別的規(guī)范的組合搜索和推理問題屬于NP完全問題任何NP完全問題類可歸約成的問題類很可能是不可操作的目前尚未證明,但大家猜測是如此AI研究幫助解釋了為什么NP完全問題的一些實例很難,而另外一些較容易問題2結(jié)論有了可計算性和算法復雜性理論的指導,第1章人工智能概述,36,數(shù)學的貢獻9,數(shù)學對AI的第三個貢獻是概率理論PIERREFERMAT,PASCAL,JAMESBERNOULLI,PIERRELAPLACE等都推進了概率理論的發(fā)展及引入了新的統(tǒng)計方法論THOMASBAYES貝葉斯,17491827提出了根據(jù)證據(jù)更新概率的法則貝葉斯公式/條件概率公式由此衍生出的貝葉斯分析形成了AI系統(tǒng)中不確定推理方法的基礎問題3結(jié)論使用貝葉斯理論進行不確定推理,第1章人工智能概述,37,經(jīng)濟學的貢獻1,經(jīng)濟學1776現(xiàn)在貢獻的思想如何決策以獲得最大收益在他人不合作的情況下如何做到這點在收益遙遙無期的情況下如何做到這點問題1效用理論問題2決策理論問題3運籌學上述研究工作對于建造理性智能體很有貢獻,其原因之一是制定理性決策的復雜性,第1章人工智能概述,38,經(jīng)濟學的貢獻2,HERBERTSIMON西蒙,19162001是AI研究的先驅(qū)者/他于1978年獲得諾貝爾經(jīng)濟學獎,是因為他早年的工作基于滿意度的模型制定“足夠好”的決策,而不是艱苦計算獲得最優(yōu)化決策能更好地描述真實人類行為關于在智能體系統(tǒng)中使用決策理論技術(shù)的研究興趣正在復蘇,第1章人工智能概述,39,神經(jīng)科學的貢獻1,神經(jīng)科學1861現(xiàn)在的貢獻大腦是如何處理信息的神經(jīng)科學是研究神經(jīng)系統(tǒng)特別是大腦的科學雖然幾千年來人類一直贊同大腦以某種方式與思維相聯(lián)系因為證據(jù)表明頭部受重擊會導致精神缺陷,但是直到18世紀中期人類才廣泛地承認大腦是意識的居所,第1章人工智能概述,40,神經(jīng)科學的貢獻2,PAULPROCA布魯卡通過研究大腦損傷病人的失語癥,闡明了語言產(chǎn)生定位于大腦左半球的一部分,現(xiàn)在稱為布魯卡區(qū)1873年CAMILLOGOLGI開發(fā)出一項染色體技術(shù),允許人們觀察大腦的各個神經(jīng)元1929年HANSBERGER發(fā)明腦電圖記錄儀1990年核磁共振成像為神經(jīng)科學家提供了關于大腦活動的細致圖像,使得以某種方式與正在進行的認知過程相符合的測量成為可能,第1章人工智能概述,41,神經(jīng)科學的貢獻3,真正令人震驚的結(jié)論是簡單細胞的集合能夠?qū)е滤季S、行動和意識，換句話說，大腦產(chǎn)生意識西爾勒,1992計算機和大腦如何相比大腦活動過程對計算機工作過程有所啟發(fā),第1章人工智能概述,42,計算機與大腦的比較,盡管計算機在原始的轉(zhuǎn)換速度上快100萬倍,大腦最終在做事上比計算機快10萬倍,第1章人工智能概述,43,心理學的貢獻1,心理學1879現(xiàn)在的貢獻人類和動物如何思考和行動心理學家的工作科學的心理學源自德國物理學家HERMANVONHELMHOLTZ霍爾姆霍茲,18211894和其學生WILHELMWUNDT的研究工作,1879年萊比錫大學開設了第一個實驗心理學的實驗室,進行仔細控制的實驗,第1章人工智能概述,44,心理學的貢獻2,JOHNWATSON領導的行為主義運動認為內(nèi)省不能提供可靠的證據(jù),拒絕任何涉及精神過程的理論,只研究動物的感知及其反應行為主義在19201960年期間一直控制著心理學認知心理學的主要特征是把大腦當作信息處理裝置,可以回溯至WILLIAMJAMES的研究工作FREDERICBARTLETT領導的劍橋大學應用心理學小組使得認知模型得以繁榮,第1章人工智能概述,45,心理學的貢獻3,在美國,計算機科學的發(fā)展導致了認知科學的創(chuàng)建,始于1956年9月MIT的一個研討會就在AI創(chuàng)始的那次學術(shù)會議2個月之后,會上有三篇著名論文GEORGEMILLER介紹了魔法數(shù)字7THEMAGICNUMBERSEVEN/NOAMCHOMSKY喬姆斯基介紹了語言的三種模型THREEMODELSOFLANGUAGE/ALLENNEWELL紐厄爾和HERBERTSIMON介紹了邏輯理論機THELOGICTHEORYMACHINE,第1章人工智能概述,46,心理學的貢獻4,這三篇論文分別顯示了計算機模型可以用來表達記憶、語言和邏輯思維的心理狀態(tài)心理學家普遍認為“認知理論就應該像計算機程序”ANDERSON,1980,即認知理論應該描述詳細的信息處理機制,由此可能實現(xiàn)某種認知功能結(jié)論人類思考和活動應該是一個信息處理過程,第1章人工智能概述,47,計算機工程的貢獻1,計算機工程1940現(xiàn)在的貢獻如何才能制造出能干的計算機計算機被視為智能和人工制品的結(jié)合最早的可計算的裝置應該從17世紀算起19世紀中葉,CHARLESBABBAGE巴貝奇,17921871設計了兩臺機器,名為“差分機”和“分析機”,前者最終于1991年建造出來并在倫敦展出,第1章人工智能概述,48,計算機工程的貢獻2,最早的現(xiàn)代計算機幾乎同時在二戰(zhàn)期間分別在英國、德國和美國發(fā)明出來1945年在賓夕法尼亞大學UPENN開發(fā)出來的ENIAC被公認為現(xiàn)代計算機最有影響的先驅(qū),研制者包括JOHNMAUCHLY和JOHNECKERT計算機硬件按照摩爾定律每18個月性能翻一番,這樣的增長速度還可以持續(xù)穩(wěn)定10年至20年,以后就不得不尋求新技術(shù)了,第1章人工智能概述,49,計算機工程的貢獻3,計算機軟件技術(shù)為AI提供了操作系統(tǒng)、程序設計語言、工具軟件等AI反過來也對主流計算機科學產(chǎn)生了影響分時技術(shù)、交互式編譯器、窗口和鼠標的個人機、快速開發(fā)環(huán)境、鏈接表數(shù)據(jù)類型、自動存儲管理、面向?qū)ο蟮木幊痰?第1章人工智能概述,50,控制論的貢獻1,控制論1948現(xiàn)在的貢獻人工制品怎樣才能在自己的控制下運轉(zhuǎn)現(xiàn)代控制論控制論的創(chuàng)始人NORBERTWIENER維納,18941964的暢銷書CYBERNETICS控制論喚醒了人們對人工制造智能機器的可能性的熱情現(xiàn)代控制論,特別是隨機優(yōu)化控制的分支,把設計出能隨時間變化使目標函數(shù)最大化的系統(tǒng)作為其目的,也粗略符合對AI的觀點,第1章人工智能概述,51,控制論的貢獻2,AI和控制論為什么是兩個不同領域控制論的數(shù)學工具是微積分和矩陣代數(shù),適合于用固定的連續(xù)變量集合描述的系統(tǒng),精確分析在典型情況下只對線性系統(tǒng)可行AI自20世紀50年代建立以來,部分起因是尋求擺脫控制論數(shù)學方法的局限性邏輯推理和計算工具使得AI研究者考慮語言/視覺/規(guī)劃等問題,完全脫離了控制論的范圍,第1章人工智能概述,52,語言學的貢獻1,語言學1957現(xiàn)在貢獻的思想語言和思維是怎樣聯(lián)系起來的喬姆斯基最先作出了貢獻1957年句法結(jié)構(gòu)出版,顛覆了行為主義,認為該理論不能解釋兒童怎么能理解和構(gòu)造他們以前沒有聽到的句子,而喬姆斯基關于語法模型的理論則能夠解釋這個現(xiàn)象,并且足夠形式化/喬姆斯基理論的影響一直持續(xù)到20世紀80年代末,第1章人工智能概述,53,語言學的貢獻2,計算語言學或者自然語言處理與AI差不多同時誕生,一直在發(fā)展,但是距離徹底理解語言和思維的關系尚很遠研究語言的理解過程是人類智能研究的核心之一,第1章人工智能概述,54,各學科的貢獻,哲學邏輯/推理方法/智能作為一種物理系統(tǒng)/理性的基礎數(shù)學形式表示與證明/算法/可計算性/可操作性/概率性心理學自適應性/感知和控制的現(xiàn)象語言學知識表示/語法神經(jīng)科學智能活動的物理基礎SUBSTRATE控制理論自我平衡系統(tǒng)/穩(wěn)定性/優(yōu)化設計計算機工程計算機硬件和軟件系統(tǒng)經(jīng)濟學復雜系統(tǒng)中的決策/驗證環(huán)境,第1章人工智能概述,55,推動AI發(fā)展的動力,上述學科對于各種問題的探索,由此激發(fā)的認識、思想、成就都成為推動AI發(fā)展的動力由此而發(fā)展出來的技術(shù)就構(gòu)成了AI的學科研究內(nèi)容人工智能人造物計算機智能特殊化程序從智能體角度,有2類智能體人類/計算機作為人造智能體,人們期待計算機智能體在解決某些問題方面要達到專家水平,盡管從整體上它遠遠不及一個普通人,第1章人工智能概述,13人工智能簡史7個歷史時期孕育期/誕生/早期的成功與期望困難期/基于知識系統(tǒng)的崛起AI成為工業(yè)/AI成為科學,第1章人工智能概述,57,人工智能發(fā)展的7個時期,按照RUSSELL的觀點,AI近五十年的發(fā)展歷史可以分為以下7個時期AI孕育期19431955AI的誕生1956早期的熱情,巨大的期望19521969現(xiàn)實的困難19661973基于知識的系統(tǒng)力量的鑰匙19691979AI成為工業(yè)1980現(xiàn)在AI成為科學1987現(xiàn)在/神經(jīng)網(wǎng)絡的回歸1986現(xiàn)在/智能化智能體出現(xiàn)1995現(xiàn)在,第1章人工智能概述,58,人工智能孕育期19431955,神經(jīng)網(wǎng)絡最早的AI工作是1943年WARRENMCCULLOCH和WALTERPITTS人工神經(jīng)元模型的研究,他們證明任何可計算的函數(shù)都可以通過某種由神經(jīng)元連接成的網(wǎng)絡進行計算,還提出適當?shù)木W(wǎng)絡能夠?qū)W習1951年,普林斯頓大學數(shù)學系研究生MARVINMINSKY明斯基和DEANEDMONDS建造了第一臺神經(jīng)元網(wǎng)絡計算機,第1章人工智能概述,59,圖靈的論文,圖靈1950年的論文第一個清晰地描繪出AI的完整圖像COMPUTINGMACHINERYANDINTELLIGENCE提出了圖靈測試、機器學習、遺傳算法、增量學習,第1章人工智能概述,60,人工智能的誕生19561,1956年夏天,AI正式誕生于達特茅斯大學JOHNMCCARTHY麥卡錫自普林斯頓大學畢業(yè)以后去了達特茅斯大學,他說服了另外2個人幫助召開了為期2個月的研討會會議組織者4人麥卡錫、MINSKY明斯基、CLAUDESHANNON香儂、IBM的NATHANIELROCHESTER羅切斯特,參加者共10人其他6位是普林斯頓大學TRENCHARDMORE、IBM的ARTHURSAMUEL塞繆爾、MIT的RAYSOLOMONOFF和OLIVERSELFRIDGE、CMU的紐厄爾和西蒙,第1章人工智能概述,61,人工智能的誕生19562,會上,紐厄爾和西蒙最為活躍,介紹了他們的推理程序邏輯理論家盡管這次會議沒有新突破,但聚集了AI的主要人物特別是AI領域的4位著名專家,他們后來所在的大學也成為了美國AI研究的3大基地MIT明斯基STANFORD麥卡錫先在MIT后去了STANFORDCMU紐厄爾和西蒙此外,還有IBM,第1章人工智能概述,62,人工智能的誕生19563,這次會議最為長久的貢獻就是麥卡錫為該領域起的名字人工智能為什么AI有必要成為一個新領域目標不同AI從一開始就承載著復制人的才能如創(chuàng)造性、自我修養(yǎng)、語言功能等思想，沒有任何一個其他領域涉及這些問題方法論不同是唯一一個明確屬于計算機科學的分支，因而不是數(shù)學或者控制論或其他學科的分支AI是唯一這樣的領域它試圖建造在復雜和變化的環(huán)境中自動發(fā)揮功能的機器,第1章人工智能概述,63,早期的熱情,巨大的期望195219691,當時，主流的思想是“一臺機器永遠不能做X”而不是考慮“看看計算機能不能做X”AI研究者們就演示一個接一個的XCMU紐厄爾和西蒙完成通用問題求解器GPS,該系統(tǒng)及其后續(xù)程序的成功導致了他們提出著名的物理符號系統(tǒng)假設,第1章人工智能概述,64,早期的熱情,巨大的期望195219692,IBM1959HERBERTGELERNTER建造了幾何定理證明機1952年起,塞繆爾寫了一系列西洋跳棋程序,通過學習可達業(yè)余高手的級別MIT1958年麥卡錫到了以后作出了三項重要貢獻/貢獻1定義了LISP語言/貢獻2與MIT其他人發(fā)明了分時技術(shù)/貢獻3發(fā)表了題為PROGRAMWITHCOMMONSENSE的論文,文中描述了“建議采納者”程序該程序?qū)崿F(xiàn)了知識表示和推理的中心原則具備明確的知識表示,并能通過演繹過程處理這些表示,第1章人工智能概述,65,早期的熱情,巨大的期望195219693,STANFORD1963年麥卡錫啟動了斯坦福的AI實驗室,著重研究邏輯推理的通用方法后來如ROBINSON發(fā)現(xiàn)歸結(jié)方法/以及機器人研究MIT1958年明斯基也到了,不過他對程序如何實現(xiàn)更感興趣,并最終發(fā)展出反邏輯的觀點/指導了一系列學生,選擇那些顯然需要智能才能解決的受限問題/貢獻微世界模型MIT最著名的微世界是積木世界,在此基礎上完成了許多研究工作如視覺項目、自然語言理解項目TERRYWINOGRAD、規(guī)劃器等,第1章人工智能概述,66,現(xiàn)實的困難196619731,早期AI研究者過于盲目的樂觀態(tài)度,10年預見,而實際上至少40年早期的AI系統(tǒng)在試圖解決更寬范圍和更難的問題時,都悲慘地失敗了/原因何在第一類困難缺少主題知識通用而非專門化典型例子機器翻譯MT/最早對AI研究的發(fā)難始于機器翻譯1966ALPAC報告時至今日,MT研究仍然不完善但是被廣泛期待，也在作為一種輔助文檔處理工具,第1章人工智能概述,67,現(xiàn)實的困難196619732,第二類困難AI試圖解決的很多問題是不可操作的NP類在計算復雜性理論建立之前,對“問題放大”從玩具到現(xiàn)實的認識局限于速度和存儲容量例子包含超過幾十條事實的定理證明/早期遺傳算法實驗195859無限計算能力的幻覺程序原則上能夠找到解并不意味著程序?qū)嶋H上包含找到解的機制1973年英國政府在LIGHTHILL報告之后終止了除2所大學以外所有的AI研究資助,第1章人工智能概述,68,現(xiàn)實的困難196619733,第三類困難用于產(chǎn)生智能行為的基本結(jié)構(gòu)存在某些限制例子1969年MINSKY和PAPERT證明了感知器簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡所能表示的東西很少單層感知器對XOR函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡研究由此沉寂了20年,直到80年代后期多層網(wǎng)絡的反向傳播算法出現(xiàn)引起了神經(jīng)網(wǎng)絡的復興這一

簡介：WD格式整理【判斷題】人工智能課程為理工類通選課本課程給予學生的主要是思想而不是知識。我的答案√得分1000分1【單選題】圖靈曾協(xié)助軍方破解的著名密碼系統(tǒng)ENIGMA。A、英國B、美國C、德國D、日本我的答案C得分333分2【判斷題】圖靈使用博弈論的方法破解了ENIGMA。我的答案√得分334分3【判斷題】電影模仿游戲是紀念圖靈誕生90周年而拍攝的電影。我的答案得分333分1【單選題】1937年圖靈在發(fā)表的論文中首次提出圖靈機的概念。A、左右周期性的等價B、論可計算數(shù)及其在判定問題中的應用C、可計算性與Λ可定義性WD格式整理D、機器智能可以有人類智能的創(chuàng)造力我的答案B得分250分3【多選題】機器智能可以有自己的“人格”體現(xiàn)主要表現(xiàn)在。A、模型間的對抗智能進化的方式B、機器智能的協(xié)作機器智能的社會組織C、機器智能是社會的實際生產(chǎn)者D、機器智能可以有人類智能的創(chuàng)造力我的答案ABC得分250分4【判斷題】圖靈測試存在的潛臺詞是機器智能的極限可以超越人的智能機器智能可以不與人的智能可比擬。我的答案得分250分1【單選題】以下關于未來人類智能與機器智能共融的二元世界敘述不正確的是。A、人類智能與機器智能具有平等性B、機器智能是模仿人類智能C、人類智能與機器智能均具有群智行D、人工智能與機器智能均具有發(fā)展性、合作性我的答案B得分250分2【單選題】機器通過人類發(fā)現(xiàn)的問題空間的數(shù)據(jù)進行機器學習具有在人類發(fā)現(xiàn)的問題空間

簡介：1吳文俊人工智能科技進步獎吳文俊人工智能科技進步獎科普項目科普項目推薦推薦書書填寫要求填寫要求為了做好吳文俊人工智能科技進步獎科普項目的推薦、評審工作，按照吳文俊人工智能科學技術(shù)獎勵實施細則的規(guī)定，對吳文俊人工智能科技進步獎科普項目的推薦、評審工作補充說明如下一、吳文俊人工智能科技進步獎科普項目的評審范圍暫限于科普圖書、科普電子出版物、科普音像制品以下稱科普作品?？破找粝裰破肥侵敢凿浺魩?、錄像帶、唱片、激光唱盤和激光視盤等為載體的公開出版、發(fā)行的科普出版物。二、科普作品是指以普及科技知識、倡導科學方法、宣傳科學思想、弘揚科學精神為宗旨，以提高國民科學文化素質(zhì)為目的的公開出版、發(fā)行的科學普及出版物。三、吳文俊人工智能科技進步獎科普作品項目的獎勵范圍包括1、科普原創(chuàng)作品是指作品所表達的科技知識、科學方法、科學思想和科學精神在國內(nèi)外還沒有其他科普作品將其作為主要表達對象進行創(chuàng)作；或者國內(nèi)外雖有科普作品對其進行了創(chuàng)作，但采用了與已有科普作品不同的創(chuàng)作手法、表現(xiàn)形式進行創(chuàng)造性創(chuàng)作的科普作品。2、科普編著作品是指對其他科普圖書、電子出版物等科普載體中的相關科技知識、科學方法、科學思想和科學精神進行創(chuàng)造性的編著，形成獨立體系的科普作品。四、下列各項暫不列入?yún)俏目∪斯ぶ悄芸萍歼M步獎科普作品項目的獎勵范圍1、科普論文；2、科普報紙和期刊；3、以外國語言文字撰寫的科普作品；4、國民學歷教育的教材、實用技術(shù)的培訓教材；5、科幻類作品；6、科普翻譯類作品。五、推薦吳文俊人工智能科技進步獎的科普作品應當符合黨和國家的方針、政策及正確的輿論導向，能準確、及時反映當代科學技術(shù)的發(fā)展動態(tài)。六、推薦吳文俊人工智能科技進步獎的科普作品在出版上應當符合國家出版3供必要的證明材料，如1、圖書及電子出版物樣本提供出版的最新版本。2、發(fā)行量、再版次數(shù)證明由出版社出具的作品發(fā)行數(shù)量、再版次數(shù)的證明。3、公開引用或應用證明指國內(nèi)外重要出版物中引用、評價該圖書、電子出版物的材料復印、打印件，及該作品的內(nèi)容被其他傳播方式使用的證明材料。4、科普作品成品質(zhì)量證明由相關部門出具。5、被譯為其它語種的作品樣本被譯為其他語種的科普作品，應提供被譯為其他語種作品的樣本。6、有助于科普作品評審的其他證明材料。十二、推薦吳文俊人工智能科技進步獎的科普作品應當是2014年以后（含2014年）出版發(fā)行的作品。十三、未作規(guī)定的其他事宜，按照吳文俊人工智能科技進步獎的有關規(guī)定執(zhí)行。

簡介：“學在清華真人圖書館”系列講座特邀報告之段路明的量子計算與人工智能基本概念重要人物介紹參考資料AI三大學派簡介（排列順序按照報告出現(xiàn)位置前后）演講者介紹段路明，男，博士，1972年8月出生于安徽安慶市桐城市。美國密歇根大學費米講席教授，清華大學姚期智講座教授。段路明教授主要從事量子信息、量子光學和冷原子物理方面的研究。他完成了量子信息應用領域的一系列開創(chuàng)性工作，提出用于實現(xiàn)長距離量子通信的“DLCZ（DUANLUKINCIRACZOLLER）量子中繼方案，引發(fā)了世界上多個研究組的實驗研究熱潮。量子計算量子計算QUANTUMCOMPUTATION的概念最早由IBM的科學家RLAUER及CBENT于70年代提出，是一種依照量子力學理論進行的新型計算?；驹硎牵胀ㄓ嬎銠C中的2位寄存器在某一時間僅能存儲4個二進制數(shù)（00、01、10、11）中的一個，而量子計算機中的2位量子位（QUBIT）寄存器可同時存儲這四個數(shù)，因為每一個量子比特可表示兩個值。如果有更多量子比特的話，計算能力就呈指數(shù)級提高。其他概念及參考內(nèi)容1概率幅在量子力學里又稱為量子幅，是一個描述粒子的量子行為的復函數(shù)。一個概率幅Ψ的概率密度函數(shù)是ΨΨ，等于Ψ的絕對值的平方，又稱為概率密度。馬克斯玻恩因為對波函數(shù)的統(tǒng)計學詮釋，獲得1954年的諾貝爾物理學獎。2馬克斯玻恩1882年12月11日～1970年1月5日，德國種量子力學現(xiàn)象，其定義上描述復合系統(tǒng)（具有兩個以上的成員系統(tǒng)）之一類特殊的量子態(tài)，此量子態(tài)無法分解為成員系統(tǒng)各自量子態(tài)之張量積（TENSPRODUCT）。量子糾纏技術(shù)是安全的傳輸信息的加密技術(shù)，與超光速傳遞信息無關。2016年12月，潘建偉院士及同事陸朝陽、陳宇翱等近期在量子信息科研領域再獲重大突破，他們通過兩種不同的方法制備了綜合性能最優(yōu)的糾纏光子源，首次成功實現(xiàn)“十光子糾纏”，再次刷新了光子糾纏態(tài)制備的世界紀錄。7量子態(tài)（QUANTUMSTATE）電子做穩(wěn)恒的運動，具有完全確定的能量。這種穩(wěn)恒的運動狀態(tài)稱為量子態(tài)。量子態(tài)是由一組量子數(shù)表征，這組量子數(shù)的數(shù)目等于粒子的自由度數(shù)。8摩爾定律（MOESLAW）摩爾定律是由英特爾（INTEL）創(chuàng)始人之一戈登摩爾（GDONMOE）提出來的。其內(nèi)容為當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔1824個月便會增加一倍，性能也將提升一倍?！澳柖伞睂φ麄€世界意義深遠。在回顧40多年來半導體芯片業(yè)的進展并展望其未來時，信息技術(shù)專家們認為，在以后“摩爾定律”可能還會適用。但隨著晶體管電路逐漸接近性能極限，這一定律終將走到盡頭。9圖靈機又稱圖靈計算、圖靈計算機，是由數(shù)學家阿蘭麥席森圖靈（1912年～1954年）提出的一種抽象計算模型，即將人們使用紙筆進行數(shù)學運算的過程進行抽象，由一個虛擬的機器替代人們進行數(shù)學運算。所謂的圖靈機就是指一個抽象的機器，它有一條無限長的紙帶，紙帶分成了一個一個的小方格，每個方格有不同的顏色。有一個機器頭在紙帶上移來移去。機器頭有一組內(nèi)部狀態(tài)，還有一些固定的程序。在每個時刻，機器頭都要從當前紙帶上讀入一個方格信息，然后結(jié)合自己的內(nèi)部狀態(tài)查找程序表，根據(jù)程序輸出信息到紙帶方格上，并轉(zhuǎn)換自己的內(nèi)部狀態(tài)，然后進行移動。10量子比特（QUANTUMBIT）簡寫為QUBIT或QBIT。量子比特

簡介：224224萬條萬條相關新聞報道數(shù)據(jù)126126家保險科技初創(chuàng)公司數(shù)據(jù)4747位專家的相關調(diào)查數(shù)據(jù)1010項人工智能政策解讀3輪菲爾德調(diào)查方法問卷結(jié)果本報告立足人工智能技術(shù)在保險細分行業(yè)的運用，是全球首份對人工智能保險行業(yè)應用路徑的全面報告，從歷史沿革、政策規(guī)劃、技術(shù)背景、投融資情況等方面梳理人工智能領域狀況，結(jié)合保險業(yè)現(xiàn)狀，通過人工智能與保險業(yè)的交叉，直面保險業(yè)痛點并提供智能化時代下的解決方案與應用場景，全面繪制保險行業(yè)的人工智能發(fā)展路線圖。

簡介：AIYOUPERCEPTIONSOFARTIFICIALINTELLIGENCEFROMTHEEMEAFINANCIALSERVICESINDUSTRYAPRIL2017AIYOU|PERCEPTIONSOFARTIFICIALINTELLIGENCEFROMTHEEMEAFINANCIALSERVICESINDUSTRY1LEADERSOFFINANCIALSERVICESINSTITUTIONSARECONCERNEDEXCITEDABOUTTHEBUSINESSIMPLICATIONSOFARTIFICIALINTELLIGENCEFIRMSACROSSTHEGLOBEAREBECOMINGAWAREOFTHEPOWEROFTHESETECHNOLOGIESARENOWSTARTINGTOEXPLEHOWAICOULDENABLETHEMTOINTRODUCENEWSERVICESTOMARKETWIDENINGEMPOWERINGTHEIROFFERINGTOIMPROVEEXISTINGBUSINESSOPERATIONALCAPABILITIESINTHISPAPERBASEDONANEMEAFSISURVEYCONDUCTEDJOINTLYBYEFMADELOITTEWEAIMATINSPECTTHEINDUSTRYSENTIMENTABOUTARTIFICIALINTELLIGENCEEXPLETHEPOSSIBLECURRENTAPPLICATIONSTHATMAYIMPACTTHEINDUSTRYENHANCINGITSPRODUCTIVITYUSINGTHEINSIGHTSCASESTUDIESFROMSEVERALFIRMSWITHINTHEINDUSTRYTHISPAPERIDENTIFIESWHATISSHAPINGAITHINKINGINFINANCIALINSTITUTIONSTHECURRENTSTATEOFTHEINDUSTRYTHEACTIONSTHATWILLBEREQUIREDTOUNDERSTEXPLOITTHISEXPONENTIALTECHNOLOGYEXECUTIVESUMMARY

簡介：WKMARKETREPT2020INSIGHTWHATAITHATEQUATESTOROUGHLY20HOURSAMONTH78OFBUSINESSLEADERSBELIEVETHEYCOULDSAVEUPTO3HOURSADAYBYAUTOMATINGTASKSTHATEQUATESTOROUGHLY30HOURSAMONTH5AUTOMATIONHASMEIMMEDIATEAPPLICABLEVALUETHANAIATLEASTFNOW41ARECURRENTLYUSINGWKFCEAUTOMATIONTECHNOLOGYWHILEONLY13AREUSINGAITECHNOLOGYMETHANHALFOFBUSINESSLEADERS56PLANTOIMPLEMENTWKFCEAUTOMATIONTECHNOLOGYINTHENEXT35YEARSCOMPAREDTO44?I

簡介：BYMARKPURDYPAULDAUGHERTY3|WHYARTIFICIALINTELLIGENCEISTHEFUTUREOFGROWTHTHEREHASBEENMARKEDDECLINEINTHEABILITYOFINCREASESINCAPITALINVESTMENTINLABTOPROPELECONOMICPROGRESSTHESETWOLEVERSARETHETRADITIONALDRIVERSOFPRODUCTIONYETTHEYARENOLONGERABLETOSUSTAINTHESTEADYMARCHOFPROSPERITYENJOYEDINPREVIOUSDECADESINMOSTDEVELOPEDECONOMIESBUTLONGTERMPESSIMISMISUNWARRANTEDWITHTHERECENTCONVERGENCEOFATRANSFMATIVESETOFTECHNOLOGIESECONOMIESAREENTERINGANEWERAINWHICHARTIFICIALINTELLIGENCEAIHASTHEPOTENTIALTOOVERCOMETHEPHYSICALLIMITATIONSOFCAPITALLABOPENUPNEWSOURCESOFVALUEGROWTHINCREASESINCAPITALLABARENOLONGERDRIVINGTHELEVELSOFECONOMICGROWTHTHEWLDHASBECOMEACCUSTOMEDTODESIRESFTUNATELYANEWFACTOFPRODUCTIONISONTHEHIZONITPROMISESTOTRANSFMTHEBASISOFECONOMICGROWTHFCOUNTRIESACROSSTHEWLDINDEEDACCENTUREANALYZED12DEVELOPEDECONOMIESFOUNDTHATAIHASTHEPOTENTIALTODOUBLETHEIRANNUALECONOMICGROWTHRATESBY2035TOAVOIDMISSINGOUTONTHISOPPTUNITYPOLICYMAKERSBUSINESSLEADERSMUSTPREPAREFWKTOWARDAFUTUREWITHARTIFICIALINTELLIGENCETHEYMUSTDOSONOTWITHTHEIDEATHATAIISSIMPLYANOTHERPRODUCTIVITYENHANCERRATHERTHEYMUSTSEEAIASTHETOOLTHATCANTRANSFMOURTHINKINGABOUTHOWGROWTHISCREATED

簡介：2018年12月四級閱讀真題四級閱讀真題答案解析（人工智能）答案解析（人工智能）來源文都教育來源文都教育此時此刻，2018年12月大學英語四級考試已然結(jié)束，廣大考生應該有切身的感觸，今年的閱讀理解相對以往稍微困難一些，具體體現(xiàn)在其科學性和時代性。當下隨著科學技術(shù)特別是人工智能的迅猛發(fā)展，關于人工智能的探討層出不窮。今年的閱讀真題正是在這樣的背景下應運而生?？忌苏莆障嚓P的閱讀解題技巧之外，還需要具備一定的科學素養(yǎng)和批判性思維。51WHATDOESTHEAUTHWANTTOSHOWWITHTHEEXAMPLEOFALPHAGOSVICTYPUTERSCANBECOMEHIGHLYINTELLIGENT解析解析首先按照題文同序原則以及關鍵詞定位到文章第一段THEALPHAGOPROGRAM’SVICTYISANEXAMPLEOFHOWSMARTCOMPUTERSHAVEBECOME該句為段落中心句，阿爾法狗這一科研項目的成功，是計算機變得聰明和智能化的一個例證。SMART同義替換INTELLIGENT，故D選項為本題正確答案。52WHATDOESTHEAUTHMEANBYAIMACHINESACTINGETHICALLYBTHEYWEIGHTHEGAINSLOSSESBEFEREACHINGADECISION解析解析通過ACTINGETHICALLY定位至文章第二段，第二段寫到SOMETIMESHOWEVERTHEYWILLFACEACHOICEBETWEENLIVESSHOULDTHECARSBEPROGRAMMEDTOAVOIDHITTINGACHILDRUNNINGACROSSTHEROADEVENIFTHATWILLPUTTHEIRPASSENGERSATRISK作者在該段發(fā)問，是否機器人在面臨選擇時，可以通過判斷、權(quán)衡得失、做出合理性選擇并舉例人工智能無人駕駛車在路上行駛時，能否去避免撞到兒童，并且這樣會使乘客陷入危險，在這樣兩難的選擇中，如何權(quán)衡得失，做出最合理的行為。所以該題選擇B選項。53WHATISSAIDTOBETHEBIGGERCHALLENGEFACINGHUMANSINTHEAIAGEBHOWTOENSURETHATSUPERINTELLIGENTALMACHINESACTETHICALLY解析解析根據(jù)關鍵詞BIGGERCHALLENGE回文定位至文章第3段TEACHINGETHICSTOAMACHINEEVENMEINTELLIGENTTHANWEAREWILLBETHEBIGGERCHALLENGE使得機器人具有道德判斷意識甚至比人類更加智能，這或?qū)⒊蔀槿祟愃媾R的更大的挑戰(zhàn)。故B選項為正選。54WHATDOWELEARNFROMMICROSOFT’S“CHATBOT”TAYLASHECOULDNOTDISTINGUISHGOODFROMBAD解析解析通過關鍵詞“CHATBOT”TAYL可定位至文章第四段，尾句BUT轉(zhuǎn)折處BUTSOMEPEOPLEWERETEACHINGTAYLRACISTIDEASWHENSHESTARTEDSAYINGNICETHINGSABOUTHITLERMICROSOFTTURNEDHEROFFDHERUGLIESTMESSAGES該句句意為一些人教泰勒種族主義的思想，但她卻表達了關于希特勒積極的言論。可見泰勒不能區(qū)分善惡與好壞。故此題A選項為正確選項。55WHATDOESERICSCHTTHINKOFARTIFICIALINTELLIGENCECITWILLPROVETOBEANASSETTOHUMANBEINGS解析解析本題為態(tài)度題，通過專有名詞ERICSCHT定位至文章最后一段ERICSCHTISONEOFTHEBOSSESOFGOOGLEWHICHOWNALPHAGOHETHINKSAIWILLBEPOSITIVEFHUMANS說AI對人類是積極的，也就是說，可以作為人類的一種資產(chǎn)。故選擇C。由題可知，今年的四級閱讀的選材和時下的熱門話題和社會發(fā)展的趨勢緊密相關。在選材語料上同樣具有鮮活性、科學性和社會性。從閱讀理解的難以程度來看，雖然是一片科學性比較強的科普類文章，但在本質(zhì)上同樣是在考查閱讀理解基本的解題能力。在此，建議在今后備戰(zhàn)四級閱讀的各位考生，要以真題閱讀為基礎，逐步培養(yǎng)自己深度閱讀理解的能力，學會總結(jié)解題思路和方法，進而在閱讀理解這一項取得高分。

簡介：2019寒假第十九屆全國高校師資培訓班人工智能方向邀請函各院校為積極響應國務院關于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知及教育部高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃，加強人工智能專業(yè)建設及師資培養(yǎng)，推動人工智能領域一級學科建設，在工信部軟件與集成電路促進中心和教育部教育管理信息中心指導下，將由華清遠見教育集團主辦、軟件行業(yè)協(xié)會嵌入式系統(tǒng)分會協(xié)辦，并聯(lián)手ARM、NXP、ST共同舉辦“2019寒假第19屆全國高校人工智能高級師資培訓班”。本次師資班從人工智能領域課程體系設計、教學經(jīng)驗分享、教學資源分享、AI項目案例與平臺實訓等多方面入手，結(jié)合華清遠見自主研發(fā)人工智能實驗箱（FS_AIARM），通過理論結(jié)合實踐的教學方式，讓老師快速提升人工智能專業(yè)技術(shù)水平及教學能力，幫助高校老師快速的開設人工智能相關課程。華清遠見產(chǎn)學研相結(jié)合的強大優(yōu)勢，也將為高校AI課程的建設與教學實踐提供教學體系實驗平臺項目案例師資培養(yǎng)實驗室建設在線課程等的一體化的解決方案，全面推進高校人工智能學科建設?，F(xiàn)將相關事宜通知如下一、課程背景2017年國務院關于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知提出，要建設人工智能學科。完善人工智能領域?qū)W科布局，設立人工智能專業(yè)，推動人工智能領域一級學科建設。2018年4月，教育部印發(fā)高等學校人工智能創(chuàng)新行動計3及工業(yè)控制、網(wǎng)絡、通訊、消費電子等應用領域。曾獨立完成以嵌入式工業(yè)控制板和工業(yè)平板電腦為主控單元，無線傳感器網(wǎng)絡為信息傳遞媒介的智能信息采集系統(tǒng)，廣泛應用于市政、安全、交通、物流、定位及環(huán)境監(jiān)測等行業(yè)。【韓老師】華清遠見研發(fā)中心高級嵌入式人工智能開發(fā)工程師。多年嵌入式、人工智能開發(fā)經(jīng)驗，精通嵌入式LINUX開發(fā)、人工智能相關開發(fā)。曾參與研發(fā)的項目有人工智能AI開發(fā)平臺、智慧城市項目、智能教室項目、智慧農(nóng)業(yè)項目、智慧交通項目等，具有豐富的嵌入式人工智能項目實戰(zhàn)開發(fā)經(jīng)驗。熱衷開發(fā)及新技術(shù)研究，善于鉆研問題，從多方面尋找解決問題的方法。四、指導單位工業(yè)和信息化部軟件與集成電路促進中心教育部教育管理信息中心五、主辦單位華清遠見教育集團六、協(xié)辦單位中國軟件行業(yè)協(xié)會嵌入式系統(tǒng)分會七、支持單位ARM中國恩智浦（NXP）意法半導體（ST）八、培訓對象全國高校、高職嵌入式及物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)相關課程一線授課教師、實驗指導教

簡介：人工智能課程習題第一章第一章緒論11什么是人工智能試從學科和能力兩方面加以說明。12在人工智能的發(fā)展過程中，有哪些思想和思潮起了重要作用13為什么能夠用機器（計算機）模仿人的智能14現(xiàn)在人工智能有哪些學派它們的認知觀是什么15你認為應從哪些層次對認知行為進行研究16人工智能的主要研究和應用領域是什么其中，哪些是新的研究熱點第二章第二章知識表示方法知識表示方法21狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法和語義網(wǎng)絡法的要點是什么它們有何本質(zhì)上的聯(lián)系及異同點22設有3個傳教士和3個野人來到河邊，打算乘一只船從右岸渡到左岸去。該船的負載能力為兩人。在任何時候，如果野人人數(shù)超過傳教士人數(shù)，那么野人就會把傳教士吃掉。他們怎樣才能用這條船安全地把所有人都渡過河去23利用圖23，用狀態(tài)空間法規(guī)劃一個最短的旅行路程此旅程從城市A開始，訪問其他城市不多于一次，并返回A。選擇一個狀態(tài)表示，表示出所求得的狀態(tài)空間的節(jié)點及弧線，標出適當?shù)拇鷥r，并指明圖中從起始節(jié)點到目標節(jié)點的最佳路徑。24試說明怎樣把一棵與或解樹用來表達圖228所示的電網(wǎng)絡阻抗的計算。單獨的R、L或C可分別用R、JΩL或1JΩC來計算，這個事實用作本原問題。后繼算符應以復合并聯(lián)和串聯(lián)阻抗的規(guī)則為基礎。圖22825試用四元數(shù)列結(jié)構(gòu)表示四圓盤梵塔問題，并畫出求解該問題的與或圖。26把下列句子變換成子句形式1X｛PX→PX｝SOSG圖334八數(shù)碼難題38應用最新的方法來表達傳教士和野人問題，編寫一個計算機程序，以求得安全渡過全部6個人的解答。提示在應用狀態(tài)空間表示和搜索方法時，可用NM，NC來表示狀態(tài)描述，其中NM和NC分別為傳教士和野人的人數(shù)。初始狀態(tài)為3，3，而可能的中間狀態(tài)為0，1，0，2，0，3，1，1，2，1，2，2，3，0，3，1和3，2等。39試比較寬度優(yōu)先搜索、有界深度優(yōu)先搜索及有序搜索的搜索效率，并以實例數(shù)據(jù)加以說明。310一個機器人駕駛卡車，攜帶包裹編號分別為＃1、＃2和＃3分別投遞到林LIN、吳WU和胡HU3家住宅處。規(guī)定了某些簡單的操作符，如表示駕駛方位的DRIVEXY和表示卸下包裹的UNLOADZ；對于每個操作符，都有一定的先決條件和結(jié)果。試說明狀態(tài)空間問題求解系統(tǒng)如何能夠應用謂詞演算求得一個操作符序列，該序列能夠生成一個滿足AT1，LIN∧AT2，WU∧AT3HU和目標狀態(tài)。311規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)有哪幾種推理方式各自的特點為何312為什么需要采用系統(tǒng)組織技術(shù)有哪幾種系統(tǒng)組織技術(shù)313研究不確定性推理有何意義有哪幾種不確定性314單調(diào)推理有何局限性什么叫缺省推理非單調(diào)推理系統(tǒng)如何證實一個節(jié)點的有效性315在什么情況下需要采用不確定推理或非單調(diào)推理316下列語句是一些幾何定理，把這些語句表示為基于規(guī)則的幾何證明系統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則1兩個全等三角形的各對應角相等。2兩個全等三角形的各對應邊相等。3各對應邊相等的三角形是全等三角形。4等腰三角形的兩底角相等。第四章第四章計算智能（計算智能（1）神經(jīng)計算）神經(jīng)計算模糊計模糊計算41計算智能的含義是什么它涉及哪些研究分支42試述計算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的關系。43人工神經(jīng)網(wǎng)絡為什么具有誘人的發(fā)展前景和潛在的廣泛應用領域44簡述生物神經(jīng)元及人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和主要學習算法。45考慮一個具有階梯型閾值函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，假設（1）（1）用一常數(shù)乘所有的權(quán)值和閾值；（2）（2）用一常數(shù)加于所有權(quán)值和閾值。試說明網(wǎng)絡性能是否會變化46構(gòu)作一個神經(jīng)網(wǎng)絡，用于計算含有2個輸入的X函數(shù)。指定所用神經(jīng)網(wǎng)絡單元的種類。47假定有個具有線性激勵函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，即對于每個神經(jīng)元，其輸出等于常數(shù)C乘以各輸入加權(quán)和。

簡介：1單項選擇題智能輔助常用話術(shù)會通過算法，自送更新近30天內(nèi)的常用話術(shù)，以下對于更新時間的描述，哪一個是正確的每周二、周四下午15點每周一、周五下午15點每周一、周四下午15點每周三、周日下午15點單項選擇題20171218上線店小蜜0922版本，新增了自定義知識庫的自定義問題分組設置，關于可設置分組的個數(shù)，以下哪一個選項是正確的最多可以分5組最多可以分10組最多可以分15組最多可以分20組單項選擇題“什么時候發(fā)貨”和“明天可以發(fā)貨么”是否都屬于咨詢“發(fā)貨時間”是否單項選擇題“小小魯班有活動嗎“是否屬于“店鋪活動”場景是否單項選擇題關于測試窗的描述，以下哪個說法是錯誤的您可以直接在店小蜜后臺測試問答效果，不會影響線上客服接待測試窗可以幫助定位命中的場景是屬于官方知識庫、自定義知識庫或無命中如發(fā)現(xiàn)問法匹配錯誤的，無需再聯(lián)系小二反饋，線上提交反饋直接流轉(zhuǎn)至算法同學進行評估優(yōu)化通過測試窗可以直接跟在線的買家進行聊天，幫助買家解決問題單項選擇題訓練師柳柳發(fā)現(xiàn)“離線消息”板塊中，“批量分配”和“一鍵分配當天全部”的按鈕是灰色的，無法點擊，可能是由于以下哪一個原因?qū)е碌囊驗檫x擇了人工優(yōu)先服務模式因為關閉了店小蜜人工客服全部掛起無法分配因為人工客服服務量超過負荷單項選擇題“最低多少錢”是否屬于“店鋪活動”場景是否若勾選了直連人工場景則當買家問到該場景的問題時會跳過機器人直接由人工客服進行服務當選擇了自動轉(zhuǎn)人工模式但是開啟了關聯(lián)問題推薦功能則當出現(xiàn)了關聯(lián)問題列表時仍會附帶手動進人工的按鈕單項選擇題“重慶區(qū)縣，發(fā)過來大概需要多久”這句話與下列哪一句話的語義接近什么時候發(fā)貨幾天能送到你們發(fā)貨了么我問一下我換貨什么時候能到單項選擇題“修改訂單手機號”是否屬于“修改訂單信息”場景是否單項選擇題關于店小蜜數(shù)據(jù)看板中相關數(shù)據(jù)的計算公式，以下哪個描述是錯誤的店鋪在線咨詢總?cè)藬?shù)（在線咨詢?nèi)斯た头馁I家在線咨詢店小蜜的買家）去重后的總?cè)藬?shù)店小蜜接待買家人數(shù)有咨詢店小蜜的買家人數(shù)店小蜜請求轉(zhuǎn)人工數(shù)（手動請求轉(zhuǎn)人工系統(tǒng)自動轉(zhuǎn)人工）的去重買家人數(shù)店小蜜成功轉(zhuǎn)人工數(shù)（手動請求轉(zhuǎn)人工系統(tǒng)自動轉(zhuǎn)人工）后成功分流到人工的去重買家人數(shù)單項選擇題目前店小蜜已經(jīng)能夠識別簡單的圖片了，比如快遞單等。以上這種說法是否正確是否單項選擇題“200100優(yōu)惠券”是否屬于“領取優(yōu)惠券”場景是否單項選擇題在“咨詢能否加急發(fā)貨，買家催促發(fā)貨”場景中配置了按順序回復的答案第一次回復親，15點前付款的訂單，會在當天完成發(fā)貨；15點后付款的訂單，會在24小時內(nèi)完成發(fā)；第二次回復親親，我們這邊會安排幫親盡快發(fā)貨的哦；第三次回復親，我們會盡快發(fā)的，暫時沒有辦法幫親加急呢抱歉呢若消費者小微昨天已經(jīng)催促過一次發(fā)貨，今天一早又來催，請問系統(tǒng)應該回復以下哪個答案親，15點前付款的訂單，會在當天完成發(fā)貨；15點后付款的訂單，會在24小時內(nèi)完成發(fā)；親親，我們這邊會安排幫親盡快發(fā)貨的哦親，我們會盡快發(fā)的，暫時沒有辦法幫親加急呢抱歉呢自動轉(zhuǎn)人工處理

簡介：金準人工智能2018中國智能制造報告前言智能制造是基于新一代信息技術(shù)，貫穿設計、生產(chǎn)、管理、服務等制造活動環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準控制自執(zhí)行等功能的先進制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱。簡而言之，智能制造是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務。智能制造已經(jīng)成為全球價值鏈重構(gòu)和國際分工格局調(diào)整背景下各國的重要選擇。發(fā)達國家紛紛加大制造業(yè)回流力度，提升制造業(yè)在國民經(jīng)濟中的戰(zhàn)略地位。亞洲作為制造業(yè)重要區(qū)域也在積極部署自動化、智能化。一、突破與成長亞洲正受到自動化、智能化大潮沖擊。國際勞工組織（INTERNATIONALLABOURGANISATION）調(diào)研發(fā)現(xiàn)，越南、柬埔寨、菲律賓和印度尼西亞的工人的失業(yè)風險最高，據(jù)估計這幾個區(qū)域約50的工人工作可能在未來20年被自動化取代。亞洲作為制造業(yè)的重要區(qū)域，在面臨制造業(yè)向自動化、智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，能否繼續(xù)保持其競爭力毫無疑問，亞洲正在積極尋求突破。以人工智能為例，各國政府大力支持人工能，推動科技公司、初創(chuàng)公司和學術(shù)界的創(chuàng)新。2017年，韓國政府宣布了10億美元的人工智能資金；日本鼓勵人工智能創(chuàng)業(yè)公司和風險投資；新加坡政府的國家研究基金會宣布國家人工智能計劃（AISG），計劃未來五年投入15億新加坡元（約107億美元）發(fā)展人工智能。除了政府的支持，亞洲企業(yè)更積極打破行業(yè)壁壘加快新產(chǎn)品開發(fā)。不同于歐美同類企業(yè)，中國領先企業(yè)間的合作屢見不鮮，一些知名范例包括百度與小米在物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領域合作開發(fā)更多應用場景；騰訊與京東合作布局電子商務生態(tài)圈；印度系統(tǒng)集成商組②連接相互關聯(lián)的環(huán)節(jié)取代各自為政的信息技術(shù)。操作技術(shù)（OT）系統(tǒng)的各部分實現(xiàn)了連通性和互操作性，但是依舊未能達到IT層面和OT層面的完全整合6。③可視了解正在發(fā)生什么，通過現(xiàn)場總線和傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，企業(yè)捕獲大量的實時數(shù)據(jù)，建立起企業(yè)的“數(shù)字孿生”，從而改變以前基于人工經(jīng)驗的決策方式，轉(zhuǎn)為基于數(shù)字進行決策。④透明了解事件發(fā)生的原因，并通過根本原因分析生成認識。⑤預測將數(shù)字孿生投射到未來，模擬不同的情景對未來發(fā)展進行預測，并適時做出決策和采取適當措施。⑥自適應預測能力只是自動化行為和決策的根本要求，而持續(xù)的自適應則使企業(yè)實現(xiàn)自主響應，以便其盡快適應變化的經(jīng)營環(huán)境。隨著中國兩化融合和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設等多項舉措推進，制造型企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)顯著提升，大部分企業(yè)正致力于數(shù)據(jù)縱向集成。金準人工智能專家調(diào)研結(jié)果顯示，81的受訪企業(yè)已完成計算機化階段，其中41處于連接階段，28處于可視階段，9處于透明階段，而預測和自適應階段的企業(yè)各自占2。

簡介：人工智能課程設計報告課程人工智能課程設計報告班級姓名學號指導教師趙曼2015年11月人工智能課程設計報告2題目一羅馬利亞度假問題題目一羅馬利亞度假問題一問題描述問題描述分別用代價一致的寬度優(yōu)先、有限制的深度優(yōu)先（預設搜索層次）、貪婪算法和A算法求解“羅馬利亞度假問題”。即找到從初始地點即找到從初始地點ARADARAD到目的地點目的地點BUESTBUEST的一條路徑。的一條路徑。要求要求分別用文件存儲地圖和啟發(fā)函數(shù)表，用生成節(jié)點數(shù)比較幾種算法在問題求解時的效率，并列表給出結(jié)果。數(shù)據(jù)如下數(shù)據(jù)如下1、地圖2、啟發(fā)函數(shù)值ARAD366MEHADIA241BUEST0NEAMT234CRAIOVA160ADEA380DOBERTA242PITESTI100EFIE161RIMMICU_VIKEA193FAGARAS176SIBIU253GLURGIU77TIMISOARA329HIRSOVA151URZICENI80IASI226VASLUI199LUGOJ244ZERIND3743、地圖數(shù)據(jù)表01000100010001000100010001000100010001000140100011810001000100010001000751000010001000100010007510001000100010001000100010001000100010001000701000