|人工智能與大數據技術|項目1新聞熱點與身邊的人工智能項目1新聞熱點與身邊的人工智能項目2人工智能發展簡史項目3大數據技術項目4大數據攫取項目5大數據與人工智能項目6基于決策樹和搜索的智能系統（上）項目6基于決策樹和搜索的智能系統（下）項目7基于仿生算法的智能系統項目8基于神經網絡的智能系統I項目9基于神經網絡的智能系統II項目10人工智能應用項目11人工智能與人類社會未來全套可編輯PPT課件PART01智慧家庭entertherelevantcontentyouneedhere.thankyoufordownloadingourppttemplatefile.PART02機器翻譯entertherelevantcontentyouneedhere.thankyoufordownloadingourppttemplatefile.PART03圖像識別entertherelevantcontentyouneedhere.thankyoufordownloadingourppttemplatefile.PART04下棋高手entertherelevantcontentyouneedhere.thankyoufordownloadingourppttemplatefile.目錄CONTENTSPART05PART06PART07PART08自動駕駛醫療健康金融與商業entertherelevantcontentyouneedhere.thankyoufordownloadingourppttemplatefile.entertherelevantcontentyouneedhere.thankyoufordownloadingourppttemplatefile.entertherelevantcontentyouneedhere.thankyoufordownloadingourppttemplatefile.entertherelevantcontentyouneedhere.thankyoufordownloadingourppttemplatefile.人工智能改變世界全套可編輯PPT課件智慧家庭第一部分PART

01全套可編輯PPT課件

如今對于人工智能我們已經不再陌生，“家庭”正在漸漸成為人工智能的主要應用場景。尤其是對于生長在科技產品環繞下的新一代們，他們對于人工智能的接受度大大增加，隨著人工智能的進步，更全面、更“聰明”的人工智能正為家庭教育帶來新的改變。智慧家庭又可稱為智慧家庭服務平臺，是綜合運用物聯網、云計算、移動互聯網和大數據技術，結合自動控制技術，將家庭設備智能控制、家庭環境感知、家人健康感知、家居安全感知以及信息交流、消費服務等家居生活有效地結合起來，創造出健康、安全、舒適、低碳、便捷的個性化家居生活。智慧家庭在國外科幻場景中已經成為現實，如回家后熱水已經燒好，回家之前空調或暖氣已經開好，飯已經自動煮好，可以隨時了解冰箱里面的菜品儲備情況，下雨也會自動關窗戶，還能隨時監控家庭內部細節的情況，讀取家庭數據中心的各種數據，那樣我們的生活質量就會再上一個臺階。可以說，“智慧家庭”正替我們實現著這個愿望。智慧家庭的涵蓋范圍很廣，除了常用家電設備外，還包括照明系統、監控系統、三表計量、供水供暖甚至開關插座等。

隨著信息化技術的逐步發展、網絡技術的日益完善、可應用網絡載體的日益豐富和大帶寬室內網絡入戶戰略的逐步推廣，智慧化信息服務進家入戶成為可能。居民通過電視機遙控器、手機等終端即可實現互動，方便快捷地享受到智能、舒適、高效與安全的家居生活。智慧家庭綜合了互聯網、計算處理、網絡通訊、感應與控制等技術，被認為是下一個藍海市場（指當今還不存在的產業，即未知的市場空間）。智慧家庭的范疇不僅限于家庭娛樂和家居控制(比如開關、燈光、溫濕度控制等)，在不遠的未來，能源、醫療、安防、教育等傳統產業也都將與家庭應用密切結合。市場預測，我國智慧家庭規模2025年或將達到1萬億元。從產業融合角度看，近年來無論是IT行業、傳統家電行業、通信運營商、樓宇智能、安防報警產品、傳統照明燈具制造商、音視頻廠商等都不斷融合，推動著智慧家庭的發展。同時智能家居行業作為全新技術產業，是國家產業扶持的對象。國家十二五規劃中已經明確將無線智能家居產業與新能源、文化創意產業等并列為戰略性新興產業。國家十四五規劃提出，應用感應控制、語音控制、遠程控制等技術手段，發展智能家電、智能照明、智能安防監控、智能音箱、新型穿戴設備、服務機器人等，智慧家庭服務平臺系統屬于智能家居的范疇，在未來將擁有廣闊的市場前景。圖1.1智慧家庭助手圖機器翻譯第二部分PART

02

機器翻譯，又稱為自動翻譯，是利用計算機將一種自然語言（源語言）轉換為另一種自然語言（目標語言）的過程。隨著經濟全球化及互聯網的飛速發展，機器翻譯技術在促進政治、經濟、文化交流等方面起到越來越重要的作用。機器翻譯的研究歷史可以追溯到20世紀三四十年代。20世紀30年代初，法國科學家G.B.阿爾楚尼提出了用機器來進行翻譯的想法。1933年，蘇聯發明家П.П.特羅揚斯基設計了把一種語言翻譯成另一種語言的機器，并在同年9月5日登記了他的發明。1946年，第一臺現代電子計算機ENIAC誕生，隨后不久，信息論的先驅、美國科學家W.Weaver和英國工程師A.D.Booth在討論電子計算機的應用范圍時，于1947年提出了利用計算機進行語言自動翻譯的想法。1949年，W.Weaver發表《翻譯備忘錄》，正式提出機器翻譯的思想。

市面上的神經機器翻譯系統越來越多，國內的阿里巴巴、騰訊、百度、科大訊飛、搜狗，國外的谷歌、臉書、微軟等都在布局，這使相關技術發生質變。如今，許多出租車司機都能用手機上的翻譯軟件，輕松和外國朋友溝通。在不少國際會議上，機器翻譯干脆直接扮演現場同聲傳譯角色。語音識別技術發展在這場翻譯革命中也功不可沒。語音識別包括遠場識別、噪聲識別以及多輪交互，是人工智能的重要切入點。因此，這場機器翻譯技術革命正是人工智能革命夢想照進現實的重要一環。機器翻譯

阿里巴巴達摩院基于Transformer結構進行了網絡結構的改進和對詞語位置信息的充分利用，全面改進了機器翻譯的性能，幫助速賣通平臺上的中國及全球中小賣家，將產品詳情與評論自動翻譯成當地語言，還實現了實時人工智能語言翻譯的客戶服務與業務咨詢。阿里巴巴的電商機器翻譯總量已達到每日7.5億次。在電子郵件和網站頁面語言轉換方面，谷歌公司稱，其機器翻譯服務每天在全世界被使用超過10億次。

語言溝通問題正成為越來越多中國出境游客的迫切需求。許多中國游客借助智能翻譯軟件和機器，輕松解決國外道路路牌、餐館菜單和超市購物，甚至在旅途中認識外國朋友。

機器翻譯的應用場景正不斷豐富，越來越多的政府和企業網站需將內容“多語言化”，視頻網站可能需要借助機器翻譯將視頻內容翻譯成多語言版本，就連人工翻譯服務供應商也會借助機器翻譯來提升人工翻譯的效率。1．應用場景日漸豐富

隨著人工智能技術的發展，“機器取代人”的趨勢日益顯現，傳統人工翻譯公司的市場份額正在不斷被機器翻譯公司占領。“時代的發展讓傳統翻譯企業壓力倍增。”傳神語聯網網絡科技股份有限公司董事長兼CEO何恩培說，在1分鐘內，機器的翻譯速度是50萬字，而人工翻譯最快速度僅為300字，頂級編輯閱讀速度為每分鐘1500字，也就是說機器翻譯的速度已遠遠超過了人閱讀的速度。２．未來人機翻譯相輔相成圖1-2機器翻譯圖像識別第三部分PART

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信息時代背景下，圖像識別技術是非常基礎的技術，利用計算機完成物理信息、物理數據識別。過程主要就是獲取信息，預處理信息、分類信息、設計決策。憑借著強大的功能，如今的信息處理技術已經深入地改變了人們生活和工作，比如人臉識別、指紋識別實際上都有用到圖像識別這項技術。在科技發展、時代進步的同時，圖像識別這種技術將會擁有更廣闊的使用前景，能夠在醫療領域、信息搜集領域、質量控制領域、安全檢查領域中發揮巨大的作用，其對推動經濟發展、社會進步來說有極大的現實價值。圖像識別技術0102圖像識別過程03圖像識別技術應用TITLE

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31.圖像識別技術

圖像識別原理主要是需處理具有一定復雜性的信息，處理技術并不是隨意出現在計算機中，主要是根據一些醫學研究人員的實踐，結合計算機程序對相關內容模擬并予以實現。該技術的計算機實現與人類對圖像識別的基本原理基本類似，與人類感覺及視覺等方面不同的是計算機不會受到任何因素的影響。人類不只是結合儲存在腦海中的圖像記憶進行識別，而是利用圖像特征對其分類，再利用各類別特征識別出圖片。計算機也采用同樣的圖像識別原理，采用對圖像重要特征的分類和提取，并有效排除無用的多余特征，進而使圖像識別得以實現。有時計算機對上述特征的提取比較明顯，有時就比較普通，這將對計算機圖像識別的效率產生較大影響。２.圖像識別的過程

由于圖像識別技術的產生是基于人工智能的基礎上，所以計算機圖像識別的過程與人腦識別圖像的過程大體一致，歸納起來，該過程主要包括4個步驟：（１）獲取信息，主要是指將聲音和光等信息通過傳感器向電信號轉換，也就是對識別對象的基本信息進行獲取，并將其向計算機可識別的信息轉換；（２）信息預處理，主要是指采用去噪、變換及平滑等操作對圖像進行處理，使圖像的重要特點提高；（３）抽取及選擇特征，主要是指在模式識別中，抽取及選擇圖像特征，概括而言就是識別圖像具有種類多樣的特點，如采用一定方式分離，就要識別圖像的特征，獲取特征也被稱為特征抽取；（４）設計分類器及分類決策，其中設計分類器就是根據訓練對識別規則進行制定，基于此識別規則能夠得到特征的主要種類，進而使圖像識別的不斷提高辨識率，此后再通過識別特殊特征，最終實現對圖像的評價和確認。3.圖像識別技術運用（１）模式識別

人工智能背景下的圖像識別這種技術有著非常突出的優勢，能夠合理使用各種各樣的信息與數據資料。通常來說，模式識別這種技術需要搭配計算機技術、傳統圖像進行操作。數學原理是其中的切入點，以此為基礎充分考慮數據的多元特征，實現對各種特征、價值的評價與識別。一般來說，這種模式大多會被用在學習階段與實習階段。其中學習階段指的就是存儲過程，能夠很好地保存與收集各種圖像信息，在計算機的幫助下分類、識別數據，構建系統化、規范化圖像、識別程序。實現階段則強調人腦圖像與圖像統一發展，能夠生成識別程序，包括計算機識別、人腦識別、應用情況分析。在計算機搜集信息、科學匹配中表示圖像成功識別，當然這種方式經常發生各種錯誤。（2）神經網絡

目前，基于神經網絡的圖像識別是一種比較新型的技術，是以傳統圖像識別方式為基礎，有效融合神經網絡算法。在此，神經網絡主要是指人工神經網絡，換而言之就是在此提到的神經網絡不是動物體的神經網絡，而主要是指人類采用人工模擬動物神經網絡方式的一種神經網絡。針對基于神經網絡的圖像識別技術，目前，在基于神經網絡的圖像識別技術中，遺傳算法有效結合BP神經網絡是最經典的一種模型，該模型可在諸多領域中進行應用。諸如智能汽車監控中采用的拍照識別技術，若有汽車從該位置經過時，檢測設備將產生相應的反應，檢測設備啟動圖像采集裝置，獲取汽車正反面的特征圖像，在對車牌字符進行識別的過程中，就采用了基于神經網絡和模糊匹配的兩類算法。（3）非線性降維

采用計算機識別圖像是基于高維形式的一種識別技術，不管原始圖片的分辨率如何，該圖片產生的數據通常都具有多維性特征，這在一定程度上增大了計算機識別的難度。為使計算機的圖像識別性能更為高效，采用隨圖像降維方法就是一種最直接而有效的方法。一般情況下，可對降維劃分為非線性降維與線性降維兩類，比如最普遍的線性降維方式就是主成分分與線性奇異分析等，該方式的特點是簡單、理解更容易等，再對數據集合采用線性降維方式處理求解的投影圖像使該數據集合的低維最優。在信息技術中作為近年來新興的圖像識別技術已廣泛應用于眾多應用領域，隨著人工智能技術的日新月異，圖像識別技術也得到十分迅猛的發展。在眾多社會領域中，有效應用圖像識別技術將使社會與經濟價值得到充分發揮。圖1-3智能圖像識別下棋高手第四部分PART

04

2017年10月，人工智能再一次吸引了人類眼球。AlphaGo的最新版本誕生，并且以驕人成績擊敗上代版本。曾經，AlphaGo橫掃棋壇無敵手，它打敗了世界上最優秀的圍棋棋手。先是2016年它擊敗了韓國圍棋高手李世石，因此得名“AlphaGo高手”；而后在2017年5月稍加改進后，通過網絡下棋擊敗了60位世界頂級棋手，也擊敗了圍棋世界冠軍柯潔，因此又得名“AlphaGo大師”。

設計師重新設計了AlphaGo，推出新版本后，它便迎來了爆炸式的成長。短短三天時間，它從圍棋零基礎成長到高手水平，以100比0的戰績，擊敗了AlphaGo高手。然后繼續學習成長，不久又擊敗了AlphaGo大師。

短時間取得如此驕人成績，并不是最可怕的。最可怕的是，它誕生時除了具備基本圍棋規則外，其他任何關于圍棋的知識、妙手、棋譜統統沒有，它完全自學成才，成就了名副其實的“第一圍棋手”稱號。它的名字就是AlphaGoZero。

機器之所以智能，是因為具備了學習能力。而人工智能不論多高級、多專業，也不論在哪個領域，包括語音識別、圖像分類、藥物分揀等，都需要具備一定知識儲備，學習該領域內已有的人類知識。

AlphaGo誕生時也是如此。它花了幾個月時間，學習了三千萬個棋局，幾乎掌握了人類關于圍棋的一切知識；它以大量的圍棋棋譜為基礎，不斷模擬各種制勝妙手，自己給自己下棋，一步步優化自己的走棋策略。結果它學會了人類的下棋技巧，還比人類下得更好，最終贏了職業圍棋高手李世石。可以說，它的實力取決于學習能力，更取決于人類提供的知識儲備。

但是這種學習經歷在AlphaGoZero身上不見了。除了下棋規則之外，設計人員沒有給AlphaGoZero加載任何與圍棋棋譜有關的數據，沒有進行任何培訓、指導。它“頭腦一片空白”，完全是零基礎。它的學習方式就是左右互搏，自己跟自己下棋。剛開始，下棋全是隨機的，無任何套路可言。持續下棋（學習）3天，它自己對弈了490萬場比賽，并且為每場比賽的預熱，它還進行了1600次模擬比賽。結果，它輕松打敗了曾經打敗李世石的AlphaGo高手。成長到21天，又擊敗AlphaGo大師；成長到40天，它已成為無可爭辯的世界第一圍棋高手。

AlphaGoZero成長為真正的圍棋大師，全靠自學。這種自學基于設計師對它進行的重新設計。在老版本AlphaGo的系統里，有三大部分，一、搜索算法，即窮盡法，在19×19圍棋盤上列出可能下的每一步棋；二、蒙特卡洛模擬，即最優法，在所有可能下的棋招中計算出最有利的一步；三、兩個深層神經網絡，一個用來模仿現成棋譜的招數，另一個用來評估模仿的結果。而它的硬件則包括48個處理器（TPU），并使用了多臺機器。TPU就是張量處理器，是谷歌專為機器學習而研發的芯片，與中央處理器（CPU）相比有更高的效能。

而AlphaGoZero的系統里，完全沒有了前兩部分，只保留了最后一個，并且兩個深層神經網絡還合二為一。這種系統被稱為“強化學習”，也就是說，它既能自己跟自己下棋，又能評估自己下棋的結果。無疑，這樣效率更高，并且它只需1臺機器和4個張量處理器就可以正常工作。它的世界里，只有圍棋棋盤和黑白棋子。因此它自學的方式很簡單，就是練習再練習，重復再重復。

從圍棋零基礎成長為世界第一圍棋高手，AlphaGoZero不僅全靠自學，還學出了新花樣，創造了新的下棋套路，不僅真正超越了它的前輩，還超越了人類。

它與老版本AlphaGo對弈的100場比賽，都是標準賽制，每位棋手限時2小時。比賽前期布局以及最后收官時，AlphaGoZero走棋可圈可點，表現了高手的水準，與千百年來圍棋大師們積累的妙招類似。

但是在比賽的中間環節，它的某些棋招顯得十分詭異，超出了正常的圍棋下法，至少是超出了現有的知識范疇，很難理解。據此科學家分析道，它可能自己研究出新的棋招，創新了圍棋棋譜，這種創新與人類的下法有本質不同。不同于以往，但又更好。或許這就是人工智能青出于藍而又勝于藍的必然結果吧。

圍棋有幾千年的歷史，有無數的棋譜、書籍問世。人類曾經以為，站在巨人肩膀上才能達到更高成就，但是現在人工智能改寫了歷史。不到兩個月時間，不參考相關的人類知識，它從零基礎成長為一名超級圍棋棋手。而且它還能自己創新，超越人類現有的水平。

這一切都表明，人工智能是人類智慧的倍增器，它可以幫助我們從容面對那些嚴峻挑戰，提高解決問題的效率。這種前景完全是可能的，如果AlphaGoZero的技術應用于其他領域，比如蛋白質折疊、降低能源消耗、開發革命性新材料等，那么許多難關將會迅速突破，許多創新也會接踵而至，或許還會給社會帶來巨大的革命性影響。然而，若人工智能的創新超出了人類的掌控呢？人工智能是否會超越人類，是否會反過來控制人類？如果它能不依賴人類知識，自學并超越人類現有水平，那么這種情況還是有可能發生的，畢竟它創新出了人類無法理解的詭異棋招。

雖然人工智能在某些專業領域超越了人類，但它仍有一個致命缺陷，即常識障礙。人類用同樣一個身體（硬件）和同一個頭腦（軟件），可以完成許多事，如做數學題、賦詩作文、打球、游泳、下圍棋……而且對于許多模糊問題，人類依然能解決。但這對人工智能來說就很難，并且它很難具備這種常識，更沒有標準來判定它達到什么程度才算具有常識。

另外，圍棋屬于一種限制性的問題，必須在遵循規則的前提下，達到某種特定條件，才能算解決問題。AlphaGoZero所有的成就，都是在這個范疇內完成的。假若出了這個范疇，它還能應付嗎？它會開車，會寫小說嗎？它會探索未知世界，會解決開放性問題嗎？有些或許它快要會了，但這顯然還不夠。

據設計師證實，AlphaGoZero還是很死板的，它根本不知變通。假如把它對弈的標準圍棋棋盤變大，橫豎各增加10格，變成29×29的大棋盤，那AlphaGoZero就傻眼了。又或者縮小1格，變成18×18棋盤，它也不會下。其實，這也是人工智能極度專業化的表現之一。因此，人類還不到屈服于人工智能的時候，而且可能永遠都不會有這樣的時候。圖1-4AlphaGo圖自動駕駛第五部分partPART

05圖1-5自動駕駛

所謂自動駕駛，通常又被稱為無人駕駛、智能化駕駛等。相對于許多發達國家而言，我國在自動駕駛汽車方面的研究起步較晚，但經過了較長一段時間的研究發展，目前也已經取得了較為突出的成就。早在十幾年前就已經有科研人員研發出了智能無人車，通過借助智能行為控制系統的優勢性作用，使其能夠在不存在特殊情況下的過程當中能夠實現無人駕駛。另外還有研究院已經研發出了所謂的腦控汽車，腦控汽車就是通過借助腦電設備來捕捉人腦所發出的腦電信號，并通過對于信號進行全面的識別，將其轉換為操作指令傳達給汽車，以此來實現通過人腦控制來駕駛汽車的目的。盡管此類研究已經取得了一定的成果，但想要真正獲得廣泛的應用還需要開展更為深入的研究。目前越來越多的科研人員開始進行自動駕駛汽車方面的研究，在未來的一段時間當中，自動駕駛行業必然獲得突出的發展。

1.人工智能在自動駕駛汽車路線中的應用

自動駕駛屬于一類較為完整的軟件交互系統，我們可以將自動駕駛軟件部分大致分為環境感知模塊、行為決策模塊以及運動控制模塊三大模塊類型。其中，環境感知模塊，簡單來說就是指通過科學合理的運用傳感器實現對于周邊環境情況的感知。常見的環境感知模塊包括雷達、攝像頭、傳感器等。除了能夠掌握周邊環境狀態之外，同時也能夠對于車身本身的狀態信息進行了解。行為決策模塊則需要充分依據實時路網信息以及周邊的交通環境信息確保在滿足交通規則要求的情況下實現安全穩定的駕駛決策。運動控制模塊通過對于行駛軌跡的科學合理規劃以及當前車輛所處位置和運行狀態，實現對于汽車、油門剎車以及方向盤等的控制。2.人工智能技術在實際駕駛過程當中的應用

其一，人工智能使得駕駛工作的安全性獲得了顯著的提升。自動駕駛難以在短期內獲得廣泛的應用，因而在發展的初期我們可以將其用作商業用途。隨著技術水平的逐漸發展進步，越來越多的高新設備被應用于自動駕駛車輛當中，而先進駕駛輔助系統就是其中之一。目前在許多的國家當中，都已經在車輛上加裝了先進駕駛輔助系統。先進駕駛輔助系統本身具備著環境感知和圖像識別等能力，具備著尤為廣闊的發展空間。先進駕駛輔助系統能夠替代人類完成駕駛行為，為自動駕駛汽車的實現提供了可能。

其二，人工智能能夠切實強化交通的高效性。目前，越來越多的出行軟件獲得了人們的廣泛應用，人們開始依靠出行軟件來掌握道路交通情況，制定出行計劃。各式各樣的出行軟件是車聯網發展的典型體現，汽車行業與互聯網的融合發展，能夠有效提升交通效率，幫助人們更為輕松的獲知道路情況，并通過人工智能技術的輔助給予人們出行建議，使人們能夠更加科學合理地進行路線規劃。

其三，人工智能能夠賦予人們的出行更為突出的舒適性。人工智能在自動駕駛汽車當中的應用不僅僅體現于對汽車的控制這一方面同時也體現于休閑娛樂、語音智能、空調系統等多項輔助功能方面。舉例來說，目前許多汽車都能通過辨別周邊的環境情況以及用戶的狀態情況自主對于車內空調的溫度進行調節。通過人工智能技術的優勢性作用給出科學合理的建議，能夠更大程度上強化人們的乘車出行體驗。其四，人工智能的應用使得生產工作更具高效性。通過科學合理的進行人工技術的應用，能夠實現對于整體汽車設計測試等多個環節的強化。當前階段，在開展汽車制造工作時已經無需全盤依靠人工來實現基礎生產，越來越多的生產商開始借助機械設備完成生產工作，一方面強化了生產效率，另一方面也避免了因人為操作誤差而導致的失誤問題的出現。其五，人工智能強化了管理工作的高效性。當前階段人工智能技術已經被廣泛地應用于各行各業，當中，一方面能夠降低不必要的成本支出，另一方面也能強化管理工作的開展效率。舉例來說，在營銷工作開展的過程當中，工作人員能夠通過人工智能所收集到的不同數據信息實現對于消費者情況的判定，從而更大程度上滿足消費者的需求。3.人工智能在自動駕駛汽車應用中面臨的難點

人工智能在自動駕駛汽車當中的應用，想要真正取得一定的成果是難以一蹴而就的，而是需要經過漫長的一段應用歷程。當前階段我們在這一方面的應用研究仍然較為落后，許多汽車企業都面臨著成本與質量相沖突的問題。想要讓自動駕駛真正發揮實質性的作用，我們當前階段還必須克服來自政策、技術以及民眾接受程度等多個方面的問題。從某種程度上來講，自動駕駛能夠緩解人們的駕駛壓力，很大程度上保障人們的出行安全。但是，技術方面不夠強大、民眾的接收能力仍然較差等，都是我們今后需要一一解決的問題。4.、人工智能在自動駕駛汽車中應用的前景展望我們之所以要將人工智能融入于自動駕駛汽車系統當中，并非是為了讓人工智能來替代駕駛人員完成駕駛工作，而是輔助駕駛人員開展安全駕駛，降低駕駛人員在駕駛工作開展過程當中所承擔的壓力。相對于全面智能化駕駛而言，我們目前將更多的精力放置于部分智能化駕駛研究當中。因此在接下來的一段時間當中，我們還需要對于人工智能在輔助駕駛方面所發揮的作用進行更為深入的研究。目前許多的家用汽車都已經配備了雷達輔助系統，通過該系統駕駛人員可以對于周邊的交通情況進行了解。但這一系統的應用仍然存在著一定的不足，我們需要立足于這一基礎之上，強化系統與駕駛人員之間的溝通交流，使得駕駛人員能夠更多的體會到智能汽車駕駛所帶來的便捷性，真正發揮人工智能在自動駕駛汽車領域當中的實際作用。智能醫療第六部分PART

06圖1-6智能醫療

目前，我們正處在一個數據飛速爆炸性增長的階段。健康醫療大數據是新時期重要的基礎戰略資源之一。它的應用和發展將促進醫療模式的革命性變革，有助于擴大醫療資源的供給，降低醫療費用，提高醫療服務效率，將成為我國醫療服務的發展方向，并對經濟、社會、科技和人民生活有著巨大的影響，所以健康醫療大數據具有巨大的發展潛力、商機和創業空間。利用大數據，更好地對接醫療技術、產品、服務和群眾的健康需求，促進衛生產業發展，釋放健康醫療的消費潛力，滿足群眾對健康的多樣化需求。健康醫療大數據來源主要有四個方面，即醫療過程中、行業、學科相關、互聯網行為中的數據資源。它具有以下特征：一是數據的數量多規模大；二是多樣化的數據結構；三是數據呈幾何式增長；四是數據所含的信息價值高。

健康醫療大數據和每個人的日常生活都有著密切的關系，對其進行有效安全的利用更對國家甚至全球的防控疾病、研發新藥等方面產生有利的影響。

健康醫療大數據的應用和發展主要有四方面，即兩個主體，兩個領域。兩個主體，分別是作為醫療對象的居民和作為醫療行為實施者的醫生；兩個領域分別是科研創新領域和醫療體制改革領域，具體如下。智能醫療1.在服務居民方面

通過分析居民在就醫時的習慣及行為的大數據，針對其做出個性化的診療服務，讓百姓就醫更便捷。大數據還可以應用在疾病的預測和疾病的早期干預方面。值得注意的是，基因測序這些新科技手段的發展，使得大數據的來源更加穩定和準確，使得人類對疾病的發病因素認識更加全面，實現對其早期進行干預和治療的愿景。大數據的另一應用方面，就是以其為基礎分析影響居民的健康威脅因素，并進行居民的個性化健康管理和保健指導。2.在服務醫生方面健康醫療大數據可以讓醫生的醫療更加精準和精細，同時其還體現在醫療決策方面，尤其是科學性的臨床決策，其主要有制定相應的治療方案、用藥分析、疾病并發癥、藥品不良反應、療效相關性分析等。在大數據未出現時，醫生做出診斷時，主要憑借醫學知識和臨床經驗，大數據得以應用后，醫生可以通過電子病歷等新型健康應用和公共衛生報告的整合，形成全面地真實地反映病人疾病的數據，通過這些數據判斷找尋病因，從而提出個性化的治療方案，促進治療水平的提高。3.在服務科研方面健康醫療大數據為醫學創新研究搭建了新的平臺，大數據主要側重于疾病的預測與診斷、分析和處理臨床的實驗數據、識別重大疾病的易感基因。還可以通過挖掘大數據內在深層次的信息，使醫藥科技研究和應用成效得以深化，同時，使對人類健康有重大威脅的疾病的診療水平得以顯著提高，即通過分析相關病人的數據來對招募患者進行篩選，選出最優符合條件的實驗人群，并且通過深挖大數據深層信息，尋找最合適的實驗基地，進一步加快推進臨床試驗，促進其較快發展。除此之外，健康醫療大數據還可以應用在研制的支撐、健康醫療設備的數字化推廣，健康醫療裝備的智能化升級等一系列領域中。智能醫療大數據對醫藥衛生體制改革方面，也有著推進和促進作用。深化醫療體制的改革，應解決現行體制中深層次的和結構性的問題。健康醫療大數據就是為這種改革提供了有效的路徑。大數據可以在一定程度上最大可能地顯示出事物的關聯性和客觀真實性；在龐雜的大數據之中，通過對其進行整合和分析，為政府作政策的制定提供較為科學的決策依據。各方聯動，全面深化，有效解決醫改中這些深層的問題，確保醫療改革的系統性、整體性和聯動性。健康大數據應用發展中的挑戰如下：1.健康醫療大數據采集環節中要做到互聯互通大數據的采集過程中要求有安全、高效并且可控的數據庫作為支撐。這就需要政府加大基礎網絡設施的建設，并且鼓勵各醫療機構建立健康醫療大數據的相關技術體系，暢通資源共享渠道，依托政務網構建橫向到邊、縱向到底的健康醫療信息網絡，進一步在國家層面建立全民健康醫療大數據的收集、應用體系。并且普及可穿戴設備、健康電子產品等的聯網機制，實現數據共享、個性化數據庫的形成，實現數據來源真實可靠、數據互聯互通，深度發掘數據的潛在價值，深層次實現大數據的信息價值。2.健康醫療大數據的共享過程中要進行標準規范在確保健康醫療大數據收集環節的廣泛多樣真實互聯后，還應將采集數據標準和規范進行統一和完善，將大數據在技術和管理等方面進行規范化和標準化。在醫療結構層面，應做好相關管理工作，各部門之間溝通順暢，實現健康醫療大數據及時有效地共享。在政府層面，要制定配套制度并完善相關法律，由政府主導梳理和建立健康醫療數據目錄，并將大數據進行分級、分類、分地域、分專業的編制。并且將“互聯網+”的概念引入健康醫療大數據的體系內，將橫向大數據和關于個人的縱向大數據整合后，進行針對居民的個性化醫療服務及針對醫療研究的橫向大數據的應用，不斷擴寬健康醫療大數據的應用范圍。3.健康醫療大數據的應用過程中要做到安全可控在健康醫療大數據的應用和發展過程中，安全要放在重要位置。這就需要相關制度的保障和切實有效地落實，對于信息安全保護始終繃緊一根弦。尤其是在規章制度的完善和建設上，汲取域外的經驗，對數據安全的保護納入法律范圍之內。我國已出臺的有關健康醫療大數據的專門制度規范有《電子病歷應用管理規范（試行）》等。該規范一是明確了電子病歷系統和電子病歷的概念，對電子病歷信息系統技術管理和電子病歷質量管理提出具體要求；二是明確電子病歷使用的術語、編碼、模板和數據應符合相關行業標準和規范的要求，以利用促進電子病歷信息有效共享；三是關于電子病歷的有關要求與電子簽名法相銜接；四是明確封存電子病歷復制件的具體技術條件及要求。不斷探索數據的安全技術，不斷研發更新防護措施和方法。在保障安全的基礎上，著力建立起健康醫療大數據的共享平臺，互通互聯，數據使用渠道暢通，共享機制完善，將散落在各個機構、系統的數據有效歸集和整合。不斷深入強化網絡安全建設，以保障使用健康醫療大數據時程序合規、實體安全。4.健康醫療大數據的發展過程中離不開政策支撐因為健康醫療大數據與個人隱私密切相關，因此在法律法規層面國家要明確相關立法，使得大數據在應用的過程中權責明晰，不讓數據的利益相關人的權利受到損害。在醫療健康大數據的使用中，要明確相關的程序和監管責任，明確各個環節的管理義務。除制度建設外，國家還應鼓勵健康醫療大數據的相關研究和應用，將其納入重點發展產業的目錄中，統一規劃，以免重復建設，浪費資源。與此同時，要強化配套人才的培育，建立多層次多類型的健康醫療大數據應用人才培養機制，由政府主導，科研院校、醫療機構、相關企業協同發展的人才培育模式，共同促進大數據的人才隊伍建設。金融與商業第七部分PART

07TECHNOLOGYSTYLE2.風險控制的應用4.金融業生物識別技術的應用1.金融服務的變革3.資產管理另辟蹊徑1.金融服務的變革人工智能的出現雖說沒有顛覆傳統的金融業的服務，但對于諸如銀行業前端業務、證券投資顧問業務、企業和個人的信貸業務都產生了深刻的影響。2015年交通銀行推出的智能網點機器人，是國內采用人工智能技術進行金融服務的先導之一，其利用人臉識別、聲音識別技術，針對用戶需求進行業務引導，甚至可以判斷客戶的情緒進行工作；國內外很多證券公司都推出了自己的智能投顧，基于對數據的統計分析由計算機系統進行投資組合的管理；很多金融機構的信貸業務辦理也可以由客戶與智能客服的交互去完成。2.風險控制的應用風險控制作為金融業一個至關重要的環節，也隨著人工智能的發展出現了很多新的變化。螞蟻金服通過分析用戶的網購記錄數據，針對用戶進行信用評級對客戶進行授信管理，不論從覆蓋范圍還是處理效率都遠高于人工。京東白條基于高緯的數據模型為依據，應用超過500個消費金融系統中的風控模型，用到超過4萬個風控目標，從而判斷風險進行授信。這些海量數據靠人工顯然是不現實的，但是人工智能的應用很好的解決了這些問題。針對海量的金融數據，具有深度學習能力的人工智能程序從金融歷史數據中自行發現潛在的風險點，如分析信用交易數據，識別欺詐交易，并總結相關經驗預測交易變化的趨勢，提前進行風險防控。大數據的挖掘還可以應用在與金融業相關的上下游產業分析中，多維度針對具體行業、項目進行風險控制。3.資產管理另辟蹊徑人工智能在資產管理中的作用也愈發受到行業重視，深度的機器學習可以分析海量的金融交易數據，并24小時不間斷的進行工作，完成高頻的投資操作。根據統計公司Statista的預測，2017年美國智能投顧管理資產規模將達到2248.02億美元，到2021年將達5095.55億美元，年復合增長率29.3%，未來管理資產的規模更是有望呈幾何級增長，預計會達到5萬億美元。歐美等發達經濟體已經有在市場中成熟運行的人工智能資金服務管理機構，Wealthfront和Betterment兩家公司就是通過人工智能對資產進行管理，截至2016年2月Wealthfront已經管理了近30億美元的資產。量化對沖基金的出現也為投資者提供更加多元化的選擇，雖然其實際盈利能力還未經過很長時間的考驗，但未來量化基金發展、增加已經成為行業趨勢。4.金融業生物識別技術的應用從最早的指紋識別開始，人們就在不斷探索便捷的身份認證方式。人工智能學科的發展，為生物識別技術帶來了前所未有的革新。金融作為私人信息、財富信息密集的行業，更是對客戶、機構的身份認證有迫切的需求。面部識別、聲音識別、虹膜識別等都是基于復雜的算法對目標進行身份識別管理，通過這些技術的應用大大提高了金融機構管理的安全性，同時也為客戶辦理業務節省了時間成本。互聯網科技的普及為人工智能大展手腳已經奠定了一定的基礎，人們可以通過面部識別系統進行取款，登錄金融機構的交易軟件，完成交易操作，這些應用對于防范金融犯罪有很好的作用。現在各類金融機構都在推出自己的人工智能產品，很多銀行已經開始部署智能銀行網點，客戶進入網點后，通過人機交互即可完成各類業務的辦理。對于金融機構來說，可以節省成本并且提供全天候的服務。對于客戶來說，可以安全高效的辦理業務。圖1-7智能金融與商業人工智能改變世界第八部分PART

08綜合考慮世界上一些最具有代表性的公司、機構都在致力于推進人工智能技術，今年人工智能領域將取得了重大進展。1.人工智能將成為一個政治話題。雖然人工智能可能有助于創造就業機會，但也會導致一些人失去工作。例如，就像美國CNBC新聞臺報道的那樣，高盛集團預計無人自動駕駛汽車將會導致每個月會有2.5萬名卡車司機失去工作。同樣，如果大型倉庫只靠幾十人運行，那么目前在美國倉庫工作的100萬采購員和包裝工人中的許多人可能會失業。在2016年大選期間，特朗普總統將全球化和移民問題作為造成美國失業的原因，但在2018年中期選舉期間，造成美國事業的原因將有可能涉及自動化和人工智能，因為有更多屬于工人階級的美國人將難以適應新的發展情況。2.物流將變得越來越高效。我們正在進入一個全新的物流世界。在全新的物流行業中，可能僅僅擁有少數的骨干技術人員就能夠順利運營一個20，000平方英尺的配送中心。KivaSystems公司于在2012年以7.75億美元的價格被亞馬遜收購，創造了能夠在亞馬遜倉庫中有效查找和運輸物品的學習機器人。該技術目前已被使用，預計將在公司尋求更快、更便宜的交付方面發揮越來越重要的作用。像現在是亞馬遜機器人的KivaSystems公司的這樣的公司，已經開始使用人工智能和先進機器人技術的組合，為大型零售商提供前所未有的物流解決方案。未來的倉庫看起來和現在完全不一樣，不在是被設計為適用于人類包裝工，它們將被設計成更適用高性能的機器人進行工作的場所，這些高性能的機器人能夠24小時工作并且不需要照明來看到他們在到底做什么，從而大大的降低了物流成本。3.主流汽車制造商將推出無人自動駕駛汽車。特斯拉是第一批推出自動駕駛汽車的汽車制造商之一。為了跟上特斯拉的步伐，奧迪等傳統汽車制造商也紛紛發布自己的無人自動駕駛車。智能化是大勢所趨，自動駕駛是汽車智能化的核心環節，自動駕駛汽車的底層邏輯：即感知、決策、執行，三者加上車路協同組成了自動駕駛的經典模型。2022年對于中國的自動駕駛行業而言將意義非凡，國內自動駕駛賽道終于迎來了“下半場”，我國量產汽車的自動駕駛等級正在從L2向L3過渡，L4級別自動駕駛技術也在研發及測試中。到了L4：高度駕駛自動化時，駕駛員就可以完全不關心駕駛了，就算發生意外或系統失效，汽車自己也能應對，L5則完全屬于無人駕駛，只要人類能夠駕駛的道路，汽車自己就能行駛。自動駕駛是前沿技術，技術方面仍在持續迭代，客觀來說，自動駕駛當前正處于爬坡的關鍵階段。現實駕車中的場景千變萬化，即便自動駕駛車輛已掌握了上萬種汽車運輸行駛過程中的工作狀況，但依然不能解決所有的問題。自動駕駛就是需要大量積累數據和不斷迭代優化算法，百度Apollo自動駕駛測試里程超2500萬公里，相當于繞地球跑了600多圈。4．DARPA將在不遠的將來開發先進的機器人戰士。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）開創了多項技術突破，這些突破影響了我們的日常生活。該組織負責開發美國軍方使用的新技術，在開發互聯網和GPS導航方面發揮了作用。DARPA與波士頓動力學公司合作開發一系列旨在“救災”的機器人，同時該技術也可以用于作戰。Atlas機器人因其執行后空翻而獲得互聯網知名度，就在開發中采用人工智能技術。5．機器學習將有助于知識工作者。雖然人工智能令人擔心會讓一部分失去工作，但是人工智能技術同樣也有能力幫助員工，特別是那些從事相關知識工作的人。大數據分析工具如Gong、Chorus和Jog等分析工具，可以記錄銷售和客戶服務代表發出的呼叫。MintSolar太陽能公司運營副總裁CarrieChristensen解釋說：“人工智能技術可以幫助客服人員更有效地和客戶進行溝通，這要歸功于機器學習算法。6．媒體內容將使用AI創建。像“今日美國”、“CBS”和“赫斯特”這樣的品牌已經在使用AI技術來生成所需內容。例如，Wibbitz提供軟件即服務（SaaS）平臺，允許發布者通過AI視頻制作將書面內容轉化為視頻內容。出版商過去要花費數小時為他們的網站或社交媒體創建內容。像利用人工智能制作短視頻的科技創業公司Wibbitz，現在正在幫助出版商在幾分鐘內制作引人注目的視頻。與Wibbitz類似，美聯社正在使用由AutomatedInsights創建的稱為Wordsmith的工具來應用自然語言生成，以基于獲得的數據創建新聞報道。7．點對點網絡將創建透明度。機器學習是人工智能的一種形式，像Facebook這樣的公司已經在使用統計建模來幫助機器對接下來向您展示的內容做出明智的決定。為了使這些模型正常工作，它們需要大量的數據和強大的計算能力。隨著對等網絡的興起，小型組織也可以通過利用網絡個人計算機的集體力量來運行高級人工智能程序，就像“加密貨幣”使用的那樣。Presearch是一家旨在利用點對點網絡和人工智能為搜索引擎世界帶來透明度的公司。Google控制著近80%的搜索市場，但很少有人完全理解Google如何確定向特定消費者展示的內容。Presearch計劃使用加密貨幣來激勵參與者為他們提供個人電腦的計算能力。作為回報，該公司承諾建立一個更加透明的搜索引擎平臺。該公司已經籌集了500萬美元的資金，而且他們和其他組織可能會使用AI和對等網絡來挑戰大型組織。8．消費者將習慣于與技術交流。據估計，去年銷售的亞馬遜智能揚聲器超過2000萬個，如果加上GoogleHome和AppleAirpod等其他智能設備的銷售量，你會意識到數千萬美國人習慣通過語音命令與技術進行交互。隨著智能助理融入電腦，智能手機甚至電視機，消費者將更加習慣使用基于語音的界面。作為最終讓步并購買了亞馬遜Echo的用戶，我可以直接告訴您，隨著技術的進步，這些設備將變得更加有用。9.對數據科學家的需求將超過對工程師的需求。Glassdoor將數據科學列為2021年美國的第二大工作，因為AI可以使用概率來確定針對任何給定問題的正確答案或決策。隨著更多的數據提供給人工智能的平臺，這些平臺將更好地做出預測。隨著各種規模的公司努力收集和有效分析數據，對于能夠處理大型數據集以幫助人工智能平臺的才能型數據科學家的需求將不可避免地增加。10．人工智能將對抗具有挑戰性的疾病貝特資本有限責任公司（BetCapitalLLC）首席執行官BenHortman解釋說：“我們正在進入一個計算機對等網絡，通過收集和分析人類分子數據就能具有解決一些世界上最具挑戰性的健康問題的能力。”該技術受到兩項技術趨勢的啟發：區塊鏈和人工智能。通過特殊的納米加密貨幣參與該計劃，用戶將得到獎勵，而機器學習技術旨在識別和分析疾病，以便在少量的時間和成本下實現新藥物，治療和治療。圖1-8人工智能改變世界一、單選題1、AI時代主要的人機交互方式為()。A、鼠標B、鍵盤C、觸屏D、語音+視覺2、2016年3月,人工智能程序()在韓國首爾以4:1的比分戰勝的人類圍棋冠軍李世石。A、AlphaGoB、DeepMindC、DeepblueD、AlphaGoZero3、Cortana是()推出的個人語音助手。A、蘋果B、亞馬遜C、微軟D、阿里巴巴4、首個在新聞報道的翻譯質量和準確率上可以比肩人工翻譯的翻譯系統是()。A、蘋果B、谷歌C、微軟D、科大訊飛5、相較于其他早期的面部解鎖,iPhoneX的原深感攝像頭能夠有效解決的問題是()。A、機主需要通過特定表情解鎖手機B、機主是否主動解鎖手機C、機主平面照片能夠解鎖手機D、機主雙胞胎解鎖手機二、多選題6、屬于家中的人工智能產品的有()。A、智能音箱B、掃地機器人C、聲控燈D、個人語音助手7、谷歌相冊與傳統手機相冊最大不同點是()。A、根據照片內容自動添加標記B、根據不同標記進行歸類和搜索C、自動對照片進行美顏D、定時備份照片E、人臉識別和搜索8、目前外科手術領域的醫用機器人的優點有()。A、定位誤差小B、手術創口小C、不需要人類醫生進行操作D、能夠實時監控患者的情況E、可以幫助醫生診斷病情9、智能推薦系統的特點包括()。A、根據用戶的購買記錄記憶用戶的偏好B、根據瀏覽時間判斷商品對用戶的吸引力C、推薦用戶消費過的相關產品D、根據用戶的喜好進行相關推薦10、一般來說,掃地機器人必需的傳感器有()。A、距離傳感器B、超聲波雷達傳感器C、懸崖傳感器D、溫度傳感器11、目前來說，下列應用哪些*不屬于*典型的人工智能應用？（）A.火炮彈道計算B.文章詞頻統計C.圖像壓縮D.掃地機器人三、判斷題12、在神經網絡方法之前,機器翻譯主要是基于統計模型的翻譯。()13、人工智能具有學會下棋的學習能力,是實現通用人工智能算法的基礎。()14、目前還沒有成功進行無人自動駕駛的案例。()15、智能家居應該能自動感知周圍的環境,不需要人的操控。()16、智能音箱本質上是音箱、智能語音交互系統、互聯網、內容疊加的產物。()17、基于句法的機器翻譯是目前較為流行的翻譯方法,基本達到了預期的理想。()謝

謝

|人工智能與大數據技術|項目2人工智能發展簡史PART01什么是人工智能PART02人工智能經典問題PART03第一階段：奠定基礎PART04第二階段：走出困境目錄CONTENTSPART05第三階段：迎來曙光PART06第四階段：蓬勃發展PART07人工智能發展狀況什么是人工智能第一部分PART

01什么是人工智能人工智能（ArtificialIntelligence，AI)是指研究如何用計算機去模擬、延伸和擴展人的智能，如何使計算機變得更聰敏、更能干，如何設計和制造具有更高智能水平的計算機的理論、方法、技術及應用系統的一門新興的科學技術。它是涉及認知科學、神經生物學、心理學、計算機科學、數學、信息與控制科學等諸多學科的交叉性、前沿性學科。由于其近年的迅速發展和在諸多領域中的廣泛應用，被譽為20世紀70年代以來世界三大尖端技術（空間技術、能源技術、人工智能）之一，也被稱為21世紀的三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。01人工智能的定義【相關鏈接】

人工智能是一門挑戰性極強的科學，從事人工智能相關工作的人員必須懂得計算機知識、心理學和哲學。人工智能涉及的領域又十分寬廣，如電信、醫療、教育。總而言之，人工智能研究的重要目的是使機器勝任一些通常需要人類智能才能完成的工作任務。但是人們對于“工作”的理解也是隨時代而改變的。如同大多數學科中都存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有其特有的研究課題、研究方法和術語一樣，人工智能也存在許多不同的研究領域。（一）問題求解人工智能的第一大成就是能夠求解難題的下棋（如國際象棋）程序。在下棋程序中應用的某些技術，如向前看幾步并把困難的問題分成一些比較容易的子問題，發展成為了搜索和問題歸約這樣的人工智能基本技術。今天的計算機程序能夠下錦標賽水平的各種方盤棋、十五子棋和國際象棋。還有問題求解程序把各種數學公式符號匯編在一起，其性能達到了很高的水平，并正在為許多科學家和工程師所應用，有些程序甚至還能夠用經驗來改善其性能。（二）邏輯推理與定理證明邏輯推理是人工智能研究中歷史最悠久的領域之一。其中，特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型數據庫中的有關事實上，留意可信的證明，并在出現新信息時適時修正這些證明。為數字猜想尋找一個證明或反證，確實稱得上是一項智能任務，不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且需要某些直覺技巧。1976年7月，美國的阿佩爾(K.Appel)等人合作解決了“四色定理”難題。他們用3臺大型計算機，花去1200個小時CPU時間，并對中間結果進行人為反復修改500多處，四色定理的成功證明曾轟動當時的國際計算機界。什么是人工智能人工智能研究與應用領域什么是人工智能（三）自然語言處理自然語言處理(naturallanguageprocessing，NLP)也是人工智能的早期研究領域之一，已經編寫出能夠從內部數據庫回答用英語提出的問題的程序，這些程序通過閱讀文本材料和建立內部數據庫，能夠把句子從一種語言翻譯為另一種語言、執行用英語給出的指令和獲取知識等，有些程序甚至能夠在一定程度上翻譯從話筒輸入的口頭指令（而不是通過鍵盤輸入計算機的指令）。目前語言處理研究的主要內容是:在翻譯句子時，以主題和對話情況為基礎，注意大量的一般常識和期望作用的重要性。人工智能在語言翻譯與語音理解程序方面已經取得的成就，已逐漸成為人類自然語言處理的新概念。（四）自動程序設計

也許程序設計并不是人類知識的一個十分重要的方面，但是它本身卻是人工智能的一個重要研究領域。這個領域的工作叫做自動程序設計，目前已經能夠以各種不同的目的描述(例如輸入/輸出對高級語言描述甚至英語描述算法）來編寫計算機程序。這方面的進展局限于少數幾個完全現成的例子。對自動程序設計的研究不僅可以促進半自動軟件開發系統的發展，還可以使通過修正自身數碼進行學習（即修正它們的性能）的人工智能系統得到發展。自動編制一份程序來獲得某種指定結果的任務同證明一份給定程序將獲得某種指定結果的任務是緊密相關的，后者叫做程序驗證。許多自動程序設計系統將產生一份輸出程序的驗證作為額外收獲。01人工智能研究與應用領域什么是人工智能02人工智能研究與應用領域（五）專家系統一般來說，專家系統是一個智能計算機程序系統，其內部具有大量專家水平的某個領域的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來解決該領域的問題。也就是說，專家系統是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統，它應用人工智能技術，根據某個領域一個或多個人類專家提供的知識和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。當前的研究涉及有關專家系統設計的各種問題。這些系統是在某個領域的專家（他可能無法明確表達他的全部知識）與系統設計者之間經過反復交換意見之后建立起來的。在已經建立的專家咨詢系統中，有能夠診斷疾病的（包括中醫診斷智能機）、能夠估計潛在石油儲量的、研究復雜有機化合物結構的以及能夠提供使用其他計算機系統的參考意見的等。發展專家系統與關鍵是表達和運用專家知識，即來自人類專家的已被證明對解決有關領域內的典型問題是有用的事實和過程。專家系統與傳統的計算機程序最本質的不同之處在于專家系統所要解決的問題一般沒有算法解，并且經常要在不完全、不精確或不確定的信息基礎上給出結論。專家系統被稱為21世紀知識管理與決策的技術。（六）機器學習學習能力無疑是人工智能研究領域最突出和最重要的一個方面。人工智能在這方面的研究近年來取得了一些進展。學習是人類智能的主要標志和獲得知識的基本手段。機器學習（自動獲取新的事實及新的推理算法)是使計算機具有智能的根本途徑。正如香克(R.Shank)所說:“一臺計算機若不會學習，就不能被稱為具有智能。”此外，研究機器學習還有助于發現人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。因此，這是一個始終得到重視，理論正在創立，方法日臻完善但遠未達到理想境地的研究領域。什么是人工智能02人工智能研究與應用領域（七）人工神經網絡由于馮?諾依曼(VanNeumann)體系結構的局限性，數字計算機存在一些尚無法解決的問題，人們一直在尋找新的信息處理機制，神經網絡計算就是其中之一。研究結果已經證明，用神經網絡處理直覺和形象思維信息具有比傳統處理方式好得多的效果。神經網絡的發展有著非常廣闊的學科背景。神經生理學家、心理學家與計算機科學家的共同研究得出的結論是:人腦是一個功能特別強大、結構異常復雜的信息處理系統，其基礎是神經元及其互聯關系。因此，對人腦神經元和人工神經網絡的研究，可能構造出新一代人工智能機——神經計算機。對神經網絡的研究經歷了一條十分曲折的道路。20世紀80年代初以來，對神經網絡的研究再次出現高潮，霍普菲爾德提出用硬件實現神經網絡、魯梅爾哈特(Rmnelhaxt)等提出多層網絡中的反向傳播(BP)算法就是兩個重要標志。（八）機器人學人工智能研究中日益受到重視的另一個分支是機器人學，其中包括對操作機器人裝置程序的研究。這個領域所研究的問題包括機器人手臂的最佳移動及實現機器人目標的動作序列的規劃方法等。機器人和機器人學的研究促進了許多人工智能思想的發展。它所產生的一些技術可用來模擬世界的狀態，用來描述從一種世界狀態轉變為另一種世界狀態的過程。它對于怎樣產生動作序列的規劃以及怎樣監督這些規劃的執行有較好的理解。復雜的機器人控制問題迫使我們發展一些方法，先在抽象和忽略細節的高層進行規劃，然后再逐步在細節越來越重要的低層進行規劃。在本書中，我們經常應用一些機器人問題求解的例子來說明一些重要的思想。智能機器人的研究和應用體現出廣泛的學科交叉，涉及眾多的課題，得到了越來越普遍的應用。什么是人工智能02人工智能研究與應用領域（九）模式識別計算機硬件的迅速發展和計算機應用領域的不斷開拓，亟須計算機更有效地感知諸如聲音、文字、圖像、溫度、振動等信息資料，模式識別在這種情況下得到了迅速發展。“模式”（pattern)—詞的本意是指完美無缺的、供模仿的一些標本。模式識別就是指識別出給定物體所模仿的標本。人工智能所研究的模式識別是指用計算機代替人類或幫助人類感知模式，是對人類感知外界功能的模擬，研究的是計算機模式識別系統，也就是使一個計算機系統具有模擬人類通過感官接受外界信息、識別和理解周圍環境的感知能力。模式識別是一個不斷發展的新學科，它的理論基礎和研究范圍也在不斷發展。隨著生物醫學對人類大腦的初步認識，模擬人腦構造的計算機實驗即人工神經網絡方法早在20世紀50年代末和60年代初就已經開始。至今，在模式識別領域，神經網絡方法已經成功地用于手寫字符的識別、汽車牌照的識別、指紋識別、語音識別等方面。目前模式識別學科正處于大發展的階段，隨著應用范圍的不斷擴大，基于人工神經網絡的模式識別技術將有更大的發展。 （十）機器視覺機器視覺或計算機視覺已從模式識別的一個研究領域發展為一門獨立的學科。在視覺方面，人們已經給計算機系統裝上電視輸入裝置以便能夠“看見”周圍的東西。視覺是一種感知問題，在人工智能中研究的感知過程通常包含一組操作。例如，可見的景物由傳感器編碼，并被表示為一個灰度數值的矩陣。這些灰度數值由檢測器加以處理。檢測器搜索主要圖像的成分，如線段、簡單曲線和角度等。這些成分又被處理，以便根據景物的表面和形狀來推斷有關景物的三維特性信息。例如帶有視覺的月球自主車和帶有視覺的越野自主車。機器視覺的前沿研究領域包括實時并行處理、主動式定性視覺、動態和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖像壓縮傳輸和復原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。什么是人工智能02人工智能研究與應用領域（十一）智能控制人工智能的發展促進了自動控制向智能控制發展。智能控制是一類不需要（或需要盡可能少的）人工干預就能夠獨立地驅動智能機器實現其目標的自動控制。或者說，智能控制是驅動智能機器自主地實現其目標的過程。隨著人工智能和計算機技術的發展，已可能把自動控制和人工智能以及系統科學的某些分支結合起來，建立一種適用于復雜系統的控制理論和技術。智能控制正是在這種條件下產生的。它是自動控制的最新發展階段，也是用計算機模擬人類智能的一個重要研究領域。1965年，傅京孫首先提出把人工智能的啟發式推理規則用于學習控制系統。十多年后，建立實用智能控制系統的技術逐漸成熟。1971年，傅京孫提出把人工智能與自動控制結合起來的思想。1977年，美國的薩里迪斯提出把人工智能、控制論和運籌學結合起來的思想。1986年，中國的蔡自興提出把人工智能、控制論、信息論和運籌學結合起來的思想。按照這些結構理論已經研究出一些智能控制的理論和技術，用來構造用于不同領域的智能控制系統。智能控制的核心在高層控制，即組織級控制。其任務在于對實際環境或過程進行組織，即決策和規劃，以實現廣義問題求解。已經提出的用以構造智能控制系統的理論和技術有分級遞階控制理論、分級控制器設計的熵方法、智能逐級增高而精度逐級降低原理、專家控制系統、學習控制系統和基于神經網絡的控制系統等。智能控制有很多研究領域，它們的研究課題既具有獨立性，又相互關聯。（十二）智能檢索隨著科學技術的迅速發展，出現了“知識爆炸”的情況。對國內外種類繁多和數量巨大的科技文獻的檢索遠非人力和傳統檢索系統所能勝任。研究智能檢索系統已成為科技持續快速發展的重要保證。數據庫系統是儲存某學科大量事實的計算機軟件系統，它們可以回答用戶提出的有關該學科的各種問題。數據庫系統的設計也是計算機科學的一個活躍的分支。為了有效地表示、存儲和檢索大量事實，已經發展出了許多技術。當人們想用數據庫中的事實進行推理并從中檢索答案時，這個課題就顯得很有意義。什么是人工智能02人工智能研究與應用領域（十三）智能調度與指揮確定最佳調度或組合的問題是又一類人們感興趣的問題。一個經典的問題就是推銷員旅行問題。這個問題要求為推銷員尋找一條最短的旅行路線。推銷員從某個城市出發，訪問每個城市一次，且只許一次，然后回到出發的城市。大多數這類問題能夠從可能的組合或序列中選取一個答案，不過組合或序列的范圍很大。試圖求解這類問題的程序產生了一種組合爆炸的可能性。這時，即使是大型計算機的容量也會被用光。在這些問題中有幾個(包括推銷員旅行問題)是屬于被計算理論家稱為NP(non-deterministicpolynomial，非確定性多項式)完全性的一類何題。他們根據理論上的最佳方法計算出所耗時間（或所走步數)的最壞情況來排列不同問題的難度。智能組合調度與指揮方法已被應用于汽車運輸調度、列車的編組與指揮、空中交通管制以及軍事指揮等系統。（十四）分布式人工智能與agent分布式人工智能(distributedAI，DAI)是分布式計算與人工智能結合的結果。DAI系統以魯棒性作為控制系統質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統在快速變化的環境中具有交換信息和協同工作的能力。分布式人工智能的研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型。DAI中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協作中實現，因而其主要研究問題是各agent間的合作與對話，包括分布式問題求解和多agent系統（multi-agentsystem，MAS)兩個領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多agent系統則研究各agent間智能行為的協調，包括規劃、知識、技術和動作的協調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而MAS則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。MAS更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動態的世界環境，因而備受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，agent和MAS的研究包括agent和MAS理論、體系結構、語言、合作與協調、通信和交互技術、MAS學習和應用等。MAS已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。什么是人工智能02人工智能研究與應用領域（十五）計算智能與進化計算計算智能（computationalintelligence)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。在此僅對進化計算加以介紹。

進化計算（evolutionarycomputation)是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優化人工系統的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms)、進化策略(evolutionarystrategies)和進化規劃（evolutionaryprogramming)Q它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，統稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于復雜系統的自適應控制和復雜優化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、基于agent的仿真、元胞自動機等。達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發展產生了很大的影響。大多數生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即“物競天擇，適者生存”。自然進化的這些特征早在20世紀60年代就引起了美國的霍蘭（Holland)的極大興趣，他和他的學生們從事如何建立機器學習的研究。霍蘭注意到學習不僅可以通過單生物體的適應實現，而且可以通過一個種群的多代進化適應發生。受達爾文進化論思想的影響，他逐漸認識到，在機器學習中想要獲得一個好的學習算法，僅靠單個策略的建立和改進是不夠的，還要依賴于一個包含許多候選策略的群體的繁殖。他還認識到，生物的自然遺傳現象與人工自適應系統行為的相似性，因此他提出在研究和設計人土自主系統時可以模仿生物自然遺傳的基本方法。20世紀70年代初，霍蘭提出了“模式理論”，并于1975年出版了《自然系統與人工系統的自適應》，系統地闡述了遺傳算法的基本原理，奠定了遺傳算法研究的理論基礎。什么是人工智能02人工智能研究與應用領域（十六）數據挖掘與知識發現知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代，人們在知識發現方面取得了一定的進展。已有一些試驗系統利用樣本，通過歸納學習或者與神經計算結合起來進行知識獲取。數據挖掘與知識發現是20世紀90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域，在數據庫基礎上實現的知識發現系統，通過綜合運用統計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀世界的內在聯系和本質規律，實現知識的自動獲取。這是一個富有挑戰性并具有廣闊應用前景的研究課題。從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發現知識，首先要解決被發現知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類交流和思維的主要工具。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念，概念比數據更確切、直接和易于理解。自然語言的功能就是用最基本的概念描述復雜的概念，用各種方法對概念進行組合，以表示所認知的事件，即知識。機器知識的發現始于1974年，并在此后十年中獲得了一些進展。這些進展往往與專家系統的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數據挖掘取得了突破。越來越多的研究者加入到數據挖掘與知識發現的研究行列。現在，數據挖掘與知識發現已成為人工智能研究的又一熱點。什么是人工智能02人工智能研究與應用領域（十七）人工生命人工生命（artificiallife，ALife)的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓(Langton)于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構造出能夠表現自然生命系統行為特征的仿真系統或模型系統。自然生命系統行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環境適應。人工生命所研究的人造系統能夠演示具有自然生命系統特征的行為，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，對器官、組織、細胞、細胞膜直到分子進行逐級研究，以探索生命的奧秘和機理；人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統的類似生命的全局動力學特性。人工生命的理論和方法有別于傳統人工智能和神經網絡的理論和方法。人工生命把生命現象所體現的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進行更真實的動態描述和動態特征研究。(十八）系統與語言工具人工智能對計算機界的某些最大貢獻已經以派生的形式表現出來。計算機系統的一些概念，如分時系統、編目處理系統和交互調試系統等，已經在人工智能研究中得到發展。幾種知識表達語言(把編碼知識和推理方法作為數據結構和過程計算機的語言）已在20世紀70年代后期開發出來，以探索各種建立推理程序的思想。威諾格拉德（TeiryWinograd)在1979年發表的文章《在程序設計語言之外》討論了他的某些關于計算的設想；其中部分思想是在他的人工智能研究中產生的。20世紀80年代以來，計算機系統，如分布式系統、并行處理系統、多機協作系統和各種計算機網絡等，都有了發展。在人工智能程序設計語言方面，除了繼續開發和改進通用和專用的編程語言新版本和新語種外，還研究出了一些面向目標的編程語言和專用開發工具。關系數據庫研究所取得的進展無疑為人工智能程序設計提供了新的有效工具。什么是人工智能03人工智能存在的意義人工智能的出現并不是偶然的，它是人類社會發展