Ai人工智能引領未來人工智能/智能機器人/工業2.0/機器人時間：20XX.XX.XXAi人工智能引領未來人工智能/智能機器人/工業2.0/機器人鯨落時間：20XX.XX.XX目錄/CONTENTSOverviewofannualwork什么是人工智能01.Overviewofannualwork人工智能對生活影響02.Overviewofannualwork人工智能的應用03.Overviewofannualwork人工智能的價值研究04.Overviewofannualwork人工智能的強弱對比05.Overviewofannualwork人工智能的主要成果06.Overviewofannualwork什么是人工智能01.什么是人工智能01人工智能它是研究、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”人工智能人工智能”人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思維(MIND)(包括無意識的思維(UNCONSCIOUS_MIND))等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。什么是人工智能01模擬人的行為學習規劃推理思考人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。必從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。什么是人工智能01尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義人工智能是關于知識的學科一一怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。而另一個麻省理工學院的溫斯頓教授認為:人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。什么是人工智能01Overviewofannualwork人工智能對生活影響02.人工智能對自然科學的影響在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，Ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是，Ai反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。人工智能對智能經濟的影響專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益，AI也促進了計算機工業網絡工業的發展，但同時，也帶來了勞務就業問題。人工智能對智能社會的影響AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲逐步發展為更高智能的交互式化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。人工智能對生活影響02在安德森癌癥中心這一全球最好的腫瘤醫院里，有一個超級“助理醫生”一一“沃森”，它是一臺超級計算機。“沃森”就像躺在口袋里的專家，醫生在它的界面中輸入病人的信息，幾秒鐘之內，它就會結合最新研究為病人量身定制出多種診療方案，供醫生參考。“沃森”能力超強:30個醫生夜以繼日做上一個月的研究，它9分鐘就能搞定;它15秒就能吃透的病，人類醫生即使每天看150份病人的資料，也要花費一萬個星期。人工智能對生活影響02英國曼曼徹斯特皇家眼科醫院已經成功實施了世界首例人工仿生機器眼移植治療老年性視網膜黃斑變性(AMD)所導致失明的手術。這個人工智能仿生眼裝置被稱為ArgusIl,由兩部分組成:體內植入部分和體外病人必須穿戴的部分。植入設備將植入到病人的視網膜上，設備中含有電極陣列，電池和個無線天線。外部設備包含一副眼鏡，內置前向的攝像頭和無線電發射器以及一個視頻處理單元。人工智能對生活影響02阿特拉斯機器人(希臘神話中的大力神)，是武器合約商波士頓動力公司為美研制的世界最先進人形機器人。:阿特拉斯機器人身高1.9米，體重150千克，由頭部、軀干和四肢組成，像人類一樣用雙腿直立行走。這一機器人將來或許能像人一樣在危險環境下進行救援工作。美國國會曾通過法案規定:到2015年前，1/3的地面戰斗將使用機器人士兵。為此投入美國歷史上最大的單筆軍備研究費1270億美元，以完成未來戰場上士兵必須完成的一切戰斗任務，包括進攻、防護、尋找目標。據悉，美軍未來一個旅級作戰單元，將至少包括151個機器人戰士。人工智能對生活影響02中國科學院院士梅宏:202X人工智能挑站2016年中國高考一本分數線583梅宏院士在做的一個項目是通過集成人工智能相關的技術，機器能不能通過高考進入人群的前20%。該項目啟動兩年了，取得了一些階段性的成果:目前該人工智能系統在參加高考可以達到數學110分(150分滿分)語文:90分(150分滿分，其中60分作文考了45分);文綜:40分(100分滿分)。目前該系統的知識庫構成還不完善，該項目涉及的技術包括深度學習、知識圖譜構建等。中國科學院院士韓杰才:人工智能挑戰制造業的極限隨著人工智能及制造技術的進步，生產效率的大幅度提高，每單輛汽車的生產時間在逼近于0。1883年到1886年，世界上第一輛汽車的發明和生產用了整整3年的時間。汽車生產的初期，幾乎是手工式的，裝配一輛汽車要花費12個半小時。今天機器人在汽車生產中得到大規模應用，用幾百臺機器人組成的汽車生產線，每一分鐘就可以下線一輛合格的汽車。此處的一分鐘和原來的12個半小時相比，只是用了原來的千分之一的時間。IBM中國研究院院長沈曉衛:202X年人工智能將服務于10億人沈曉衛院長表示，在202X年會有超過10億人受惠于人工智能。人工智能到今天超過60年，隨著AlphaGo在圍棋中的勝利，當人類非常引|力為傲的智慧可以被算法和芯片擊敗。我們中的很多人會問自己，人工智能到底是什么?人工智能僅僅是一個工具，但它將幫助人類超越自我極限，就像在工業革命時代的蒸汽機，像信息時代的計算機。而現在我們要進入的是全新的認知時代。人工智能對生活影響02Overviewofannualwork人工智能的應用03.機器翻譯人工智能智能控制專家系統機器人學語言和圖像理解遺傳變成機器工廠航天應用信息處理自動程序設計無法執行的任務復雜任務規模龐大的任務人工智能的應用03多場景語音服務支持專家，讓你的設備長上耳朵讓你的設備開口說話語音識別依托業界領先的深度學習技術，提供了自然場景下整圖文字檢測、定位、識別等功能文字識別基于智能人臉分析算法，提供人臉檢測、人臉識別、關鍵點定位、屬性識別和活體檢測等一整套技術方案人臉識別針對海量數據提供的云端托管的分布式深度學習平臺，助力客戶輕松使用深度學習技術，打造智深度學習基于內部應用多年的機器學習算法庫，提供實用的行業大數據解決方案機器學習基于自然語言處理技術，對人類自然語言進行分析、理解、生成、翻譯，實現自然的人機對話交互自然語言人工智能的應用03Overviewofannualwork人工智能的價值研究04.AI的研究價值繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。人工智能的價值研究04Overviewofannualwork人工智能的強弱對比05.名人工智能的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由約翰:麥卡錫(JOHNMCCARTHY)在1956年的達特矛斯會議(DARTMOUTHCONFERENCE)上提出的:人工智能就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智能的可能性(見下)。另一個定義指人工智能是人造機器所表現出來的智能性。總體來講，對人工智能的定義大多可劃分為四類，即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和"理性地行動”。這里“行動”應廣義地理解為采取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。AI的強弱對比人工智能的強弱對比05Overviewofannualwork人工智能的主要成果06.Google

AlphaGo1月28日上午消息，谷歌今日召開全球電話會議，旗下DeepMind創始人戴密斯:哈薩比斯(DemisHassabis)宣布了谷歌在人工智能領域的重要進展:開發出一款能夠在圍棋中擊敗職業選手的程序AlphaGo,后者能夠通過機器學習的方式掌握比賽技巧。將于三月份同李世豆競技。分2016年3月9日第一局，李世烹輸，10日第二局，李世夏輸，12日第三局，李世烹輸，13日，拿到首勝!必根據之前的約定，谷歌獲勝后將獲得“自己的”100萬獎金，這些獎金將捐贈給聯合國兒童基金會(UNICEF)、STEM教育以及圍棋慈善機構(GoCharity)。人工智能的主要成果06THANK引領未來人工智能/智能機器人/工業2.0/機器人時間：20XX.XX.XX人工智能基礎基礎篇匯報人：緣夢素材庫OGOL在現代社會便利與舒適的生活背后，是一場正在深刻地改變人們生活與社會的的科技浪潮----人工智能。十年前仍是科幻小說里的場景，今天已經成為我們真實的生活經歷。在人工智能浪潮的驅動下，十年之后我們會生活在什么樣的世界里面呢？人工智能發展簡史前言目錄“智能+”的未來01人工智能的出現及發展02人工智能概述03“智能+”的未來01什么是智能?幫你算數學?幫你洗衣服?幫你…人工智能學家or數學家、物理學家、科學家跟我們想的是一樣的嗎?知識的表達與推理

智慧

是一種計算過程?家庭城市汽車…….智能+未來其實，廣義的人工智能，或是人工智能，是很復雜的Ex:知識定義、知識表達、知識推理什么是人工智能？人工智能的出現

及發展02人工智能的橫空出世1950年，艾倫?圖靈（AlanTuring）在他的論文中提出了著名的“圖靈測試”（Turing

Test）被廣泛認為是測試機器智能的重要標準。圖靈測試圖靈測試：一位人類測試員會通過文字與密室里的一臺機器和一個人對話。如果測試員無法分辨與之對話的兩個實體誰是人誰是機器，參與對話的機器就被認為通過圖靈測試。1951年，研究生馬文?閔斯基（Marvin

Minsky）建立了世界上第一個神經網路機器SNARC（Stochastic

Neural

Analog

Reinforcement

Calculator）。人們第一次模擬了神經信號的傳遞，為人工智能奠定了深遠的基礎。1955年，艾倫?紐厄爾（AlanNewell）、赫伯特?西蒙（HerbertSimon）和克里夫?肖（CliffShaw）建立了“邏輯理論家”計算機程序來模擬人類解決問題的技能，此項工作開創了一種日后被廣泛應用的方法：搜索推理（reasoning）。1956年，閔斯基、約翰?麥卡錫（JohnMcCarthy）、克勞的?香農（ClaudeShannon）和納撒尼爾?羅切斯特（NathanRochester）在達特茅斯學院組織了一次會議，此會議宣告了“人工智能”作為一門新學科的誕生。人工智能的橫空出世70年代中期，人工智能還是難以滿足社會對這個領域不切實際的期待，因此進入了第一個冬天。1963年，美國高等研究計劃局投入兩百萬美元給麻省理工學院，培養了早期的計算機科學和人工智能人才。1964-1966年，約瑟夫?維森鮑姆（Joseph

Weizenbaum）教授建立了世界上第一個自然語言對話程序ELIZA，可以通過簡單的模式匹配和對話規則與人聊天。人工智能的第一次浪潮（1956-1974）80年代，由于專家系統和人工神經網絡的新進展，人工智能浪潮再度興起。1980年，卡耐基梅隆大學為迪吉多公司開發了一套名為XCON的專家系統，這套系統當時每年可為迪吉多公司節省4000萬美元。XCON的巨大價值激發了工業界對人工智能尤其專家系統的熱情。1982年，約翰?霍普菲爾德提出了一種新型的網絡形式，即霍普菲爾德神經網絡，其中引入了相關存儲（associative

memory）的機制。1986年，《通過誤差反向傳播學習表示》論文的發表，使反向傳播算法被廣泛用于人工神經網絡的訓練。80年代后期，由于專家系統開發與維護的成本高昂，而商業價值有限，人工智能的發展再度步入冬天。人工智能的第二次浪潮（1980-1987）21世紀，人類邁入了“大數據”時代，此時電腦芯片的計算能力高速增長，人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的學者開始引入不同學科的數學工具，為人工智能打造更堅實的數學基礎。在數學的驅動下，一大批新的數學模型和算法被發展起來，逐步被應用于解決實際問題，讓科學家看到了人工智能再度興起的曙光。2012年全球的圖像識別算法競賽ILSVRC（或稱ImageNet挑戰賽）中，多倫多大學開發的多層神經網絡Alex

Net取得了冠，且大幅超越傳統算法的亞軍，引起了人工智能學界的震動。從此，多層神經網絡為基礎的深度學習被推廣到多個應用領域。2016年谷歌通過深度學習訓練的阿爾法狗（AlphaGo）程序戰勝圍棋世界冠軍李世石。人工智能的第三次浪潮（2011-現在）人工智能概述03人工智能是通過機器來模擬人類認知能力的技術。人工智能的核心能力：根據給定的輸入作出判斷或預測。人臉識別：根據輸入的照片，判斷照片的人是誰。語音識別：根據人說話的音頻信號，判斷說話內容。醫療診斷：根據輸入的醫療影像，判斷疾病的成因和性質。電子商務：根據用戶的購買記錄，預測他對什么商品感興趣，而作出相應推薦。金融應用：根據一支股票過去的價格和交易信息，判斷它未來的價格走勢。人工智能的定義安防智能視頻分析技術可以代替民警做很多事情實時從視頻中檢測出人和車輛自動找到視頻中異常的行為，并及時發出帶有具體地點方位信息的警報自動判斷人群的密度和人流的方向，提前發現過密人群帶來的潛在危險，幫助工作人員引導和管理人流。人工智能的應用醫療為解決“看病難”的問題提供了新的思路。對醫學影像進行自動分析技術的研究和應用，可以為醫生診斷提供參考信息，有效的減少誤診和漏診。有些新技術還能通過多張醫療影像建出人體器官的三維模型，確保醫生手術更加