移動通訊的發展歷程及AI智能

PresentationsubtitlePowerpointisacompletepresentationgraphicpackageitgivesyoueverythingyouneedtoproduceaprofessional-lookingpresentation目錄Powerpointisacompletepresentationgraphicpackageitgivesyoueverythingyouneedtoproduceaprofessional-lookingpresentation01.移動通訊的發展01-1.移動通訊的發展歷程01-2.移動通訊的技術發展01-3.未來移動通訊的展望02.AI(人工智能)的發展02-1.AI是什么02-2.AI應用我國移動通訊的發展歷程移動通訊技術的發展1G產品的出現以及應用2G（GSM）數字蜂窩移動通訊2G產品的產生及廣泛應用20世紀70年代進入了2G時代，開啟數字蜂窩通信，擺脫了模擬技術的缺陷，有了跨時代的提升，雖然仍定位于話音業務，但開始引入數據業務。并且手機可以發短信、上網。但隨著用戶規模和網絡規模的擴大，頻率資源已經逐漸枯竭，語音質量不達標，數據通信速率太低，無法滿足移動多媒體業務的需求。3G移動通訊技術ContemporaryColors3G產品的廣泛應用3G與2G的主要區別是在傳輸聲音和數據的速度上的提升，它能夠在全球范圍內更好地實現無線漫游，并處理圖像、音樂、視頻流等多種媒體形式，提供包括網頁瀏覽、電話會議、電子商務等多種信息服務，同時也要考慮與已有第二代系統的良好兼容性。為了提供這種服務，無線網絡必須能夠支持不同的數據傳輸速度，也就是說在室內、室外和行車的環境中能夠分別支持至少2Mbps（兆比特/每秒）、384kbps（千比特/每秒）以及144kbps的傳輸速度4G移動通訊技術ContemporaryColors4G移動通訊系統ContemporaryColors4G的廣泛應用ContemporaryColors4G技術目前主要應用在智能手機、無線路由器、便攜式WIFI設備、數據卡等個人消費領域以及車聯網、高清視頻監控、電力抄表、工業路由器、金融支付、智慧城市等行業應用領域。隨著技術變革的不斷加深，將進一步影響人們的生活方式，更多的應用場景將不斷涌現。未來虛擬現實、人工智能、無人駕駛、云辦公、大數據采集等領域都離不開4G通信技術的支撐。從嚴格意義上說，4G手機的功能，已不能簡單劃歸“電話機”的范疇，畢竟語音資料的傳輸只是4G移動電話的功能之一而已，因此未來4G手機更應該算得上是一只小型電腦了，而且4G手機從外觀和式樣上，會有更驚人的突破，人們可以想象的是，眼鏡、手表、化妝盒、旅游鞋，以方便和個性為前提，任何一件能看到的物品都有可能成為4G終端，只是人們還不知應該怎么稱呼它。1G到4G的演變DesigninspirationForpresentation主要解決語音通訊的問題1G2G在2G的基礎上發展了圖像，音樂，視頻流的高帶寬多媒體通信3G支持窄帶的分組數據通信，最高理論數據可達236kbps是專為移動互聯網而設計的通信技術，從網速，容量，穩定性上有了極大的提升。4G5G2016年11月16日，舉辦于浙江嘉興市烏鎮的第三屆世界互聯網大會，美國高通公司帶來的可以實現“萬物互聯”的5G技術原型入選15項“黑科技”——世界互聯網領先成果。高通5G向千兆移動網絡和人工智能邁進2017年12月21日，在國際電信標準組織3GPPRAN第78次全體會議上，5GNR首發版本正式凍結并發布。2018年2月23日，沃達豐和華為完成首次5G通話測試2018年8月3日，美國聯邦通訊委員會（FCC）周四發布高頻段頻譜的競拍規定，這些頻譜將用于開發下一代5G無線網絡。2018年11月9日世界互聯網大會消息，稱我國5G牌照最快將于今年年底發放；中國移動5G計劃2019年預商用，2020年商用，2019年上半年推出5G智能手機。5G的關鍵技術DesigninspirationForpresentation5G的特點DesigninspirationForpresentation5G的應用視頻通話VR/AR超清視頻播放移動在線游戲智能家居控制智慧城市我國主要研發單位AI人工智能DesigninspirationForpresentationAI（人工智能）的定義人工智能（計算機科學的一個分支）同義詞AI（人工智能（ArtificialIntelligence））一般指人工智能（計算機科學的一個分支）人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能AI簡史(人工智能)1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并首次提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。DesigninspirationForpresentationAI的本質人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。AI(人工智能)的定義AI（人工智能）定義DesigninspirationForpresentationSleekDiagram&chartContemporaryColors發展成果人機對弈韓國圍棋九段棋手李世石、中國圍棋九段棋手柯潔分別與人工智能圍棋程序“阿爾法圍棋”（AlphaGo）進行博弈人機對弈2D/3D多維識別系統自動工程自動駕駛印鈔工廠獵鷹系統知識工程以知識本身為處理對象研究如何運用人工智能和軟件技術設計構造和維護知識系統1.專家系統2.智能搜索引擎ThankyouPowerpointisacompletepresentationgraphicpackageitgivesyoueverythingyouneedtoproduceaprofessional-lookingpresentation人工智能

是一門交叉學科

腦科學認知科學心理學語言學邏輯學哲學計算機科學人工智能什么是人工智能人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。關于什么是“智能”？智能需要具備的特征？具有感知能力（系統輸入）:

機器視覺，機器聽覺，圖像語音識別……具有記憶與思維能力：思維是智能的根本原因，思維是一個動態的過程。思維分為：邏輯思維，形象思維和頓悟思維。具有學習能力及自適應能力：適應環境的變換、積累經驗的能力

具有行為能力（系統輸出）：對外界的智能化反應早期判斷是否有智能的方法———圖靈測試英國數學家阿蘭·圖靈(AlanTuring)提出了現稱為“圖靈測試”(TuringTest)的方法。簡單來講,圖靈測試的做法是:讓一位測試者分別與一臺計算機和一個人進行交談(當時是用電傳打字機),而測試者事先并不知道哪一個是人,哪一個是計算機。如果交談后測試者分不出哪一個被測者是人,

哪一個是計算機,則可以認為這臺被測的計算機具有智能。

Turing測試存在的問題“圖靈測試”沒有規定問題的范圍和提問的標準僅反映了結果的比較，無涉及思維過程沒指出是什么人爭論：通過了圖靈檢驗的電腦就具備思維能力了么？測試主持人被測機器被測人中文屋子約翰·西爾勒的中文屋子假設是說:有一臺計算機閱讀了一段故事并且能正確回答相關問題,這樣這臺計算就通過了圖靈測試。而西爾勒設想將這段故事和問題改用中文描述(因為他本人不懂中文),然后將自己封閉在一個屋子里,代替計算機閱讀這段故事并且回答相關問題。描述這段故事和問題的一連串中文符號只能通過一個很小的縫隙被送到屋子里。西爾勒則完全按照原先計算機程序的處理方式和過程(如符號匹配、查找、照抄等)對這些符號串進行操作,然后把得到的結果即問題答案通過小縫隙送出去。西爾勒也得到了問題的正確答案。西爾勒認為盡管計算機用這種符號處理方式也能正確回答問題,并且也可通過圖靈測試,但仍然不能說計算機就有了智能。

人工智能的發展概況

1.形成期（1956--1970年）AI誕生于一次歷史性的聚會(Dartmouth人工智能夏季研討會)時間：1956年夏季地點：美國達特茅斯(Dartmouth)大學目的：為使計算機變得更“聰明”，或者說使計算機具有智能發起人：麥卡錫(J.McCarthy），Dartmouth的年輕數學家、計算機專家，后為MIT教授明斯基(M.L.Minsky），哈佛大學數學家、神經學家，后為MIT教授洛切斯特(N.Lochester)，IBM公司信息中心負責人香農(C.E.Shannon)，貝爾實驗室信息部數學研究員會議結果：由麥卡錫提議正式采用了“ArtificialIntelligence”這一術語人工智能的發展概況2.形成期（1956----1970年）其他開創性貢獻1958年，美籍華人數理邏輯學家王浩在IBM-740計算機上僅用了3-5分鐘就證明了《數學原理》命題演算全部220條定理。1965年，費根鮑姆(E.A.Feigenbaum)開始研究化學專家系統DENDRAL，用于質譜儀分析有機化合物的分子結構。1969年召開了第一屆國際人工智能聯合會議（InternationalJointConferenceonAI，IJCAI），標志著人工智能作為一門獨立學科登上了國際學術舞臺。此后IJCAI每兩年召開一次。1970年《InternationalJournalofAI》創刊。人工智能的發展概況3.暗淡期（1966----1974年）失敗的預言給人工智能的聲譽造成重大傷害“20年內，機器將能做人所能做的一切”---------1965在博弈方面：塞繆爾的下棋程序在與世界冠軍對弈時，5局敗了4局。在定理證明方面：發現魯賓遜歸結法的能力有限。當用歸結原理證明兩個連續函數之和還是連續函數時，推了10萬步也沒證出結果。在機器翻譯方面：發現并不那么簡單，甚至會鬧出笑話。例如，把“心有余而力不足”的英語句子翻譯成俄語，再翻譯回來時竟變成了“酒是好的，肉變質了”在問題求解方面：對于不良結構，會產生組合爆炸問題。在神經生理學方面：研究發現人腦有1011-12以上的神經元，在現有技術條件下用機器從結構上模擬人腦是根本不可能的。在英國，劍橋大學的詹姆教授指責“人工智能研究不是騙局，也是庸人自擾”。從此，形勢急轉直下，在全世界范圍內人工智能研究陷入困境、落入低谷。

人工智能的發展概況

4.知識應用期（1970----1988年）整個20世紀80年代，專家系統和知識工程在全世界得到了迅速發展。專家系統為企業等用戶贏得了巨大的經濟效益。在開發專家系統過程中，許多研究者獲得共識，即人工智能系統是一個知識處理系統，而知識獲取、知識表示和知識利用則成為人工智能系統的三大基本問題。同時出現新的問題：專家系統本身所存在的應用領域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、沒有分布式功能、不能訪問現存數據庫等問題被逐漸暴露出來。人工智能的發展概況

5.集成發展期（1986年以來）1997年5月11日，由IBM研制的超級計算機“深藍”首次擊敗了國際象棋特級大師卡斯帕洛夫。2000年，中國科學院計算所開發出知識發現系統MSMiner。該系統是一種多策略知識發現平臺，能夠提供快捷有效的數據挖掘解決方案，提供多種知識發現方法。2011年，IBM超級電腦“沃森”亮相美國最受歡迎的智力競賽節目《危險邊緣》戰勝該節目兩位最成功的選手。人工智能研究形成了三大學派符號主義連接主義行為主義符號主義又稱：邏輯主義、心理學派或計算機學派符號主義的實現基礎是紐威爾和西蒙提出的物理符號系統假設。該學派認為：人類認知和思維的基本單元是符號，而認知過程就是在符號表示上的一種運算。它認為人是一個物理符號系統,計算機也是一個物理符號系統,因此,我們就能夠用計算機來模擬人的智能行為,即用計算機的符號操作來模擬人的認知過程。這種方法的實質就是模擬人的左腦抽象邏輯思維，通過研究人類認知系統的功能機理，用某種符號來描述人類的認知過程，并把這種符號輸入到能處理符號的計算機中，就可以模擬人類的認知過程，從而實現人工智能。可以把符號主義的思想簡單的歸結為“認知即計算”。連接主義又稱：仿生學派或生理學派原理：神經網絡及神經網絡間的連接機制與學習算法。起源：源于仿生學，特別是人腦模型的研究。學派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、魯梅爾哈特等。連結主義基本理論認為思維基元是神經元，而不是符號處理過程。認為人腦不同于電腦，并提出連結主義的大腦工作模式，用于取代符號操作的電腦工作模式。行為主義又稱：進化主義或控制論學派原理：控制論及感知—動作型控制系統認為智能不需要知識、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人類智能一樣逐步進化(所以稱為進化主義)；智能行為只能在現實世界中與周圍環境交互作用而表現出來。催化當今人工智能的出現三大催化劑1）摩爾定律在價格、體積不變的條件下，計算機的計算能力可以不斷增長。這就是被人們所熟知的摩爾定律，它以Intel共同創辦人GordonMoore命名。GordonMoore從各種形式的計算中獲利，包括人工智能研究人員使用的計算類型。數年以前，先進的系統設計只能在理論上成立但無法實現，因為它所需要的計算機資源過于昂貴或者計算機無法勝任。今天，我們已經擁有了實現這些設計所需要的計算資源。舉個夢幻般的例子，現在最新一代微處理器的性能是1971年第一代單片機的400萬倍。催化當今人工智能的出現三大催化劑2）大數據得益于互聯網、社交媒體、移動設備和廉價的傳感器，這個世界產