任務一人工智能基礎知識項目五人工智能應用班級：XXX老師：XXX一、人工智能的定義

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI，是一門研究、開發(fā)、實現(xiàn)和應用智能的科學技術(shù)，旨在使計算機和機器具備一定程度的人類智能，以便執(zhí)行某些復雜的任務，甚至超越人類的智能水平。具體來說，人工智能是通過模擬人類的感知、學習、推理、理解、決策等智能行為，使計算機和機器能夠自主地獲取和應用知識，并解決問題、實現(xiàn)目標。它結(jié)合了計算機科學、數(shù)學、控制論、語言學、心理學、生物學、哲學等多學科的理論、方法和技術(shù)，形成了一個綜合性的交叉學科領(lǐng)域。二、人工智能的發(fā)展歷程1.第一次繁榮期：1956年——1976年

在1956年達特茅斯會議上首次提出“人工智能”的概念，并確定了人工智能的發(fā)展目標。人工智能的概念被提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序等，掀起了人工智能發(fā)展的第一個高潮。二、人工智能的發(fā)展歷程2.第一次低谷期：1976年——1982年

人工智能發(fā)展初期的突破性進展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務，并提出了一些不切實際的研發(fā)目標。1976年，機器翻譯等項目的失敗及一些學術(shù)報告的負面影響，使得人工智能的經(jīng)費普遍減少，接二連三的失敗和預期目標的落空，使得人們對人工智能提出了許多質(zhì)疑和批評：運算能力不足、計算復雜度較高、嘗試與推理實現(xiàn)難度較大等，人工智能的發(fā)展走入低谷。二、人工智能的發(fā)展歷程3.第二次繁榮期：1982年——1987年

這一時期出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識和經(jīng)驗解決特定領(lǐng)域的問題，實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運用專門知識的重大突破。專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，如1985年，出現(xiàn)了更強可視化效果的決策樹模型和突破早期感知機局限的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡，具備邏輯規(guī)則推演和特定領(lǐng)域回答解決問題的專家系統(tǒng)盛行，及五代計算機的發(fā)展，推動人工智能走入應用發(fā)展的新高潮。二、人工智能的發(fā)展歷程4.第二次低谷期：1987年——1997年

隨著人工智能的發(fā)展，實現(xiàn)難度的逐漸增大，加上之前過于樂觀的預測導致人們的期望過高，當發(fā)現(xiàn)人工智能無法完全達到之前的預期時，對其的資金投入和關(guān)注度開始下降。1987年，LISP機的市場崩塌，人工智能研究的技術(shù)領(lǐng)域再一次陷入瓶頸，抽象推理不再繼續(xù)被人關(guān)注，基于符號處理的模型遭到諸多人工智能研究者的反對，人工智能進入寒冬期。二、人工智能的發(fā)展歷程5.復蘇期：1997年——2010年

1997年，IBM研發(fā)的深藍（DeepBlue）戰(zhàn)勝了世界國際象棋冠軍，長短期記憶網(wǎng)絡（LongShort-TermMemory）概念的提出以及神經(jīng)網(wǎng)絡應用于優(yōu)化反向傳播。2006年，杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）和他的學生開始研究深度學習。復蘇期間，計算機性能與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速普及，促進了AI的發(fā)展。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展，以及人們對人工智能開始抱有客觀、理性的認知，人工智能技術(shù)開始進入穩(wěn)步發(fā)展期。二、人工智能的發(fā)展歷程6.增長爆發(fā)期：2010年至今

深度學習的應用以及類腦計算的提出與發(fā)展，為人工智能的發(fā)展開辟了全新的道路。當前階段，人工智能在語音識別、圖像分類、自然語言理解、智能問答等領(lǐng)域都取得了顯著的突破。2014年，微軟公司發(fā)布全球第一款個人智能助理微軟小娜。2016年3月，AlphaGo以4比1戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石。2017年10月，DeepMind團隊公布了最強版的AlphaGoZero。新一代信息技術(shù)引發(fā)信息環(huán)境與數(shù)據(jù)基礎變革，海量圖像語音文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)不斷出現(xiàn)，人工智能的計算能力提高。三、人工智能的研究分支01020304機器學習專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，它是人工智能的研究核心，也是使計算機能夠智能的根本途徑。機器學習計算機視覺自然語言處理機器人計算機視覺（是指讓計算機和系統(tǒng)能夠從圖像、視頻和其他視覺輸入中獲取有意義的信息，并根據(jù)該信息采取行動或提供建議。自然語言處理是計算機科學、人工智能和語言學領(lǐng)域的一個交叉學科，主要研究如何讓計算機能夠理解、處理、生成和模擬人類語言的能力，從而實現(xiàn)與人類進行自然對話的能力。人工智能機器人是一種可以執(zhí)行各種任務和工作的自動化機器。它們可以通過學習、推理、感知和動作等能力來模擬人類的行為和思維過程。四、人工智能的形態(tài)（一）弱人工智能

弱人工智能也稱限制領(lǐng)域人工智能或者應用型人工智能。它是指那些只能在特定領(lǐng)域表現(xiàn)出智能水平的人工智能系統(tǒng)，這些系統(tǒng)通常功能和表現(xiàn)有限，只能處理特定的任務，并且不能自主地擴充或深化知識。這些機器表面看像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。四、人工智能的形態(tài)（二）強人工智能

強人工智能又稱通用人工智能或者完全人工智能。它是指能夠像人類一樣進行智能思考、自主學習、自我進化的人工智能。具體來說，強人工智能可以像人類一樣進行自我意識、情感認知、創(chuàng)造思維等方面的智能表現(xiàn)，并能夠獨立地完成復雜的任務，不需要人類的干預。四、人工智能的形態(tài)（二）強人工智能強人工智能具備以下特征：1.自主性：強人工智能能夠自主進行決策，而不需要人類的干預。2.學習能力：強人工智能能夠從經(jīng)驗中進行學習，并且具備遷移學習的能力，可以將已經(jīng)學知識應用到新的領(lǐng)域中去。3.推理能力：強人工智能能夠通過邏輯推理和演繹推理解決問題。4.理解能力：強人工智能能夠理解語言、圖像等復雜的信息，并從中提取出有用的信息進行應用。四、人工智能的形態(tài)（二）強人工智能強人工智能具備以下特征：5.創(chuàng)新能力：強人工智能能夠創(chuàng)造新的概念和想法，具備一定的創(chuàng)新能力。6.意識和自我意識：強人工智能具備意識和自我意識，能夠意識到自己的存在和周圍環(huán)境的變化。具有自我意識的人工智能稱為“通用人工智能”、“強人工智能”或“類人智能”四、人工智能的形態(tài)（三）超人工智能

相較于弱人工智能和強人工智能，人們對于超人工智能的定義還很模糊。牛津大學哲學家、未來學家Nick.Bostrom在他的《超級智能》一書中，將超人工智能定義為在科技創(chuàng)新、通識智慧和社交技能等幾乎任何領(lǐng)域都比人類大腦聰明很多的智能。超人工智能遠遠超過人類智能水平，具有高度的自主性和創(chuàng)新能力，可以自我學習、自我優(yōu)化、自我進化，并且能夠獨立完成復雜的任務，甚至超越人類的創(chuàng)造力和想象力。五、人工智能發(fā)展的倫理問題

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，其引發(fā)的倫理問題也日益凸顯，人們開始擔憂這種技術(shù)可能帶來的倫理問題，人工智能的倫理問題一直是一個復雜且重要的議題。以下是一些常見的人工智能倫理問題：人工智能對人類的威脅數(shù)據(jù)隱私和安全偏見和歧視責任和問責失業(yè)和就業(yè)五、人工智能發(fā)展的倫理問題

2017年我國國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，對人工智能的發(fā)展提出了總體要求，并下達重點任務，同時也提供了有效的保障措施，確保人工智能快速穩(wěn)步地發(fā)展。2021年9月國家新一代人工智能治理專業(yè)委員會發(fā)布了《新一代人工智能倫理規(guī)范》，旨在將倫理道德融入人工智能全生命周期，增強全社會的人工智能倫理意識與行為自覺，積極引導負責任的人工智能研發(fā)與應用活動，促進人工智能健康發(fā)展，制定本規(guī)范。所以，未來解決人工智能產(chǎn)生的倫理問題需要政府、社會和公眾多方的努力和合作，為人工智能的安全、健康、和諧、穩(wěn)定的發(fā)展創(chuàng)造良好的環(huán)境。謝謝觀看！任務二人臉識別項目五人工智能應用班級：XXX老師：XXX一、人臉識別的定義和特點

人臉識別技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域中很典型的應用，它是一種基于人臉特征的生物識別技術(shù)，利用計算機圖像處理、機器學習和模式識別等技術(shù)，實現(xiàn)人臉圖像信息的自動識別和處理。該技術(shù)通過采集和比對人臉特征信息，進行身份驗證和識別。一、人臉識別的定義和特點

人臉識別是身份識別的一種，它跟身份證識別、指紋識別、虹膜識別等具有相似性，但是它同其他識別方式相比，也具有四個特點：1.便捷性2.非強制性3.非接觸性4.并行處理二、人臉識別的過程

人臉識別的過程主要分為以下四個步驟：人臉檢測—人臉對齊—特征提取—特征匹配。二、人臉識別的過程（一）人臉檢測

人臉檢測是從采集的圖像中檢測出人臉的位置和大小，是人臉識別的第一步。該步驟通常使用計算機視覺和機器學習等技術(shù)，對圖像中的人臉特征進行提取和比對，實現(xiàn)人臉的自動檢測。它可以檢測出采集圖像中所包含的面部特征，并忽略諸如建筑物、樹木和身體等其他任何東西。有時候，人臉檢測也可以通過找到面部的細微特征如眼睛、鼻子、嘴巴等來確定人臉的精細位置。二、人臉識別的過程（二）人臉對齊

人臉對齊是將不同角度的人臉圖像對齊成同一種標準的形狀，以便于后續(xù)的特征提取和匹配。該步驟通常使用計算機視覺和機器學習等技術(shù)對人臉特征點的定位和幾何變換，將人臉圖像變換到統(tǒng)一的角度和尺寸。首先，通過特征點檢測算法，自動定位出人臉圖像中的特征點，如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等部位的輪廓和關(guān)鍵點。然后，通過幾何變換算法，將這些特征點對齊到同一標準位置，通常是一個標準化的人臉模型。二、人臉識別的過程（三）特征提取

人臉特征提取也稱人臉表征，是利用計算機技術(shù)從人臉圖像中提取出具有代表性的特征信息，以便進行人臉識別和分類，是對人臉進行特征建模的過程。其原理基于圖像處理、計算機視覺和機器學習等技術(shù)，通過分析人臉圖像中的各種特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等部位的形狀、大小、位置等信息，提取出與身份相關(guān)的特征信息。二、人臉識別的過程（四）特征匹配

特征匹配是將提取出的人臉特征與數(shù)據(jù)庫中的特征進行比對，找出相似度最高的匹配結(jié)果。該步驟通常使用分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡等算法，通過計算特征之間的距離或相似度，實現(xiàn)人臉的識別和匹配。三、人臉識別的難點

人臉識別技術(shù)雖然已經(jīng)取得了很大的進展，但在實際應用中由于人臉等生物特征及外部環(huán)境的可變性，給人臉識別的效果也帶了巨大的挑戰(zhàn)性。光照條件變化面部朝向和姿態(tài)變化面部遮擋年齡變化表情變化相似面孔采集條件四、人臉識別的應用

人臉識別在我們的生活中已經(jīng)隨處可見，其應用范圍也非常廣泛。以下是一些常見的人臉識別應用場景：門禁系統(tǒng)金融領(lǐng)域公共安全交通領(lǐng)域娛樂產(chǎn)業(yè)健康醫(yī)療謝謝觀看！任務三自然語言處理項目五人工智能應用班級：XXX老師：XXX一、自然語言處理的概念

自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能領(lǐng)域中的一個重要分支，是一門涉及到語言學、計算機科學和人工智能等多個學科的交叉學科，旨在讓計算機理解和生成人類語言的能力，以是實現(xiàn)人與計算機之間的自然語言交互。

自然語言處理涉及的技術(shù)包括詞法分析、句法分析、語義理解和篇章分析等，在應用方面已經(jīng)廣泛應用于機器翻譯、輿情監(jiān)測、自動摘要、觀點提取、文本分類、問題回答、文本語義對比、語音識別和中文OCR等領(lǐng)域。二、自然語言處理的核心任務（一）自然語言理解

自然語言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU）是指希望計算機像人一樣，具備正常人的語言理解能力，能夠理解和分析人類語言的各項任務，包括詞性標注、句法分析、語義理解等。其目標是讓計算機能夠識別和理解人類語言的語法、語義以及上下文信息，從而進行相應的操作或回答，例如在智能語音助手、搜索引擎、機器客服等領(lǐng)域中，NLU技術(shù)可以幫助計算機理解用戶的指令或問題，并給出相應的回答或執(zhí)行相應的操作。二、自然語言處理的核心任務（二）自然語言生成

自然語言生成（NaturalLanguageGeneration，NLG）是指將計算機處理的信息或知識轉(zhuǎn)換成人類可讀的文本，主要目的是降低人類和機器之間的溝通鴻溝，包括文本摘要、機器翻譯、文本分類、情感分析等任務。NLG的目標是讓計算機能夠生成符合語法規(guī)則、語義通順、表達清晰自然的文本，以便于人類理解和接受，例如在智能寫作、智能客服、新聞報道等領(lǐng)域中，NLG技術(shù)可以幫助計算機自動生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容，提高生產(chǎn)效率和文本質(zhì)量。三、自然語言處理的難點（二）自然語言生成1.語言本身的復雜性和多樣性：自然語言本身的語法、語義和上下文環(huán)境非常復雜，而且不同地區(qū)、不同領(lǐng)域和不同語境下的語言使用習慣和表達方式也存在很大的差異，這給機器理解和生成自然語言帶來了很大的挑戰(zhàn)。2.語義理解的難度：自然語言中的詞義、短語和句子的含義往往具有多義性和歧義性，需要依賴上下文環(huán)境和語境來進行判斷和理解。此外，自然語言中的省略、指代和隱喻等修辭手法也增加了語義理解的難度。三、自然語言處理的難點（二）自然語言生成3.文化和背景知識的缺失：機器在處理自然語言時很難理解和運用人類的文化和背景知識，例如成語、諺語、典故等，這些知識對于人類來說是自然而然的，但對于機器來說卻是非常困難的。4.數(shù)據(jù)稀疏和不平衡問題：在自然語言處理中，很多任務的