ArtificialIntelligence认识人工智能项目一人工智能基础与应用任务一人工智能概述任务二深入了解人工智能探索人工智能在新能源汽车充电管理中的应用项目实训2024年，诺贝尔物理学奖和化学奖都授予了与人工智能紧密相关的研究成果，这一结果不仅揭示了人工智能的迅猛发展态势，更证实了人工智能举足轻重的地位。为了更好地认识人工智能，理解人工智能，本次任务将了解和探索人工智能，体验人工智能平台的使用方法。一、什么是人工智能在1956年美国达特茅斯学院的一次研讨会上，美国计算机科学家约翰·麦卡锡等人将人工智能定义为“拥有模拟能够被精确描述的学习特征或智能特征的能力的机器”。这个定义将人工智能描述为一类具有高级模拟能力的机器，这类机器能够复制或模拟人类的学习特征或智能特征，且这些特征都是可以被精确描述和界定的。智能扫地机器人一、什么是人工智能人工智能是一门关于如何表达知识、如何获取知识和使用科学知识的学科。美国人工智能协会前主席尼尔斯·约翰·尼尔森教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。麻省理工学院教授帕特里克·温斯顿认为：由计算机系统展示出的人类认知功能，包括但不限于学习、推理、感知、适应、交流、创造等。人工智能是用机器模仿人的智能行为。国际标准化组织信息技术联合技术委员会（ISO/IECJTC1）在其发布的标准中将人工智能定义为：中国科学院张钹院士认为：一、什么是人工智能例如：当你坐在一辆自动驾驶的汽车里，汽车能够自动感知周围环境，识别道路、行人、其他车辆等障碍物，并据此做出决策，如转弯、加速、减速或停车。人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它旨在通过计算机系统和算法，使机器能够执行通常需要人类智慧才能完成的任务，包括学习、推理、感知、理解和创造等活动。二、人工智能的发展1．萌芽期1950年，艾伦·图灵提出图灵测试，作为判断机器是否能展现出与人类相似智能的标准。图灵测试的提出达特茅斯会议的召开1956年，约翰·麦卡锡等人在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”这一术语，标志着AI研究的正式开始。“Unimate”机器人的诞生1959年，美国人乔治·德沃尔（GeorgeDevol）设计了世界上第一台可编程的工业机器人，“Unimate”，意为“万能自动”，它采用模块化设计，可以根据不同的工作需求更换不同的工具和夹具。这标志着现代工业机器人技术的诞生。二、人工智能的发展2．探索期探索期1966年至1972年期间，美国斯坦福国际研究所研制出了机器人Shakey。Shakey是首台采用人工智能技术的移动机器人，它的问世标志着自主机器人研究的开始。1966年，麻省理工学院的约瑟夫·魏泽鲍姆发布了世界上第一个聊天机器人ELIZA。它的问世是计算机科学和心理学交叉领域的一个创新点。1981年，日本大力研发人工智能计算机，目标是开发出能够模拟人类智能行为的高性能计算机系统。在这一期间，各国加强了国际合作，这加速了人工智能的技术革新。1984年，美国人道格拉斯·莱纳特带领其团队开发Cyc项目。Cyc项目为人工智能研究提供了一个重要的资源，还促进了知识表示、自然语言处理和机器学习等领域的发展。20世纪70年代初，受限于内存容量和处理速度，计算机无法有效解决复杂的人工智能问题。人工智能的研究进展缓慢，未能实现预期的突破。二、人工智能的发展3．成长期1997年2011年2012年2015年IBM公司的电脑“深蓝”首次战胜国际象棋世界冠军，标志着人工智能在复杂智力游戏中的新高度，也为后续在更多领域中应用人工智能技术奠定了基础。。IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序Watson（沃森），在问答节目《Jeopardy!》中打败了两位人类冠军。人工智能在理解和处理自然语言方面取得了重大突破。加拿大神经学家团队创造了一个具备简单认知能力、有250万个模拟“神经元”的虚拟大脑“Spaun”，标志着人工智能和神经科学领域的重大突破。Google研发出第二代机器学习平台TensorFlow。同年，剑桥大学建立了人工智能研究所。加速了人工智能技术的发展，也为解决现实世界中的复杂问题提供了新的可能。2016年Google开发的人工智能AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，证明了人工智能在解决复杂问题上的巨大潜力，同时也引发了关于人工智能伦理、影响和未来发展的广泛讨论。二、人工智能的发展4．爆发期2020年GPT-3语言模型发布，它是基于Transformer架构的一种自然语言处理预训练模型，标志着人工智能技术在语言理解和生成方面取得了长足的进步。2024年首部与人工智能相关的文件——《人工智能法案》由欧盟制定并生效，旨在保护个人和社会的基本权利，并推动值得信赖的人工智能的普及和发展。2021年OpenAI发布了DALL·E，这是一种能够根据文本描述生成图像的人工智能技术，引发了艺术领域和科技领域的广泛关注，因为它展示了人工智能在创意方面的巨大潜力。2023年随着生成式预训练变换器（GPT）模型的进步，聊天机器人变得更加智能。这些机器人现在能够执行更复杂的任务，如撰写文章、编写代码，甚至创作音乐等。三、人工智能的三大流派1．符号主义符号主义是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。符号主义认为，人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。该流派主张人工智能是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此能够用计算机来模拟人的智能行为。三、人工智能的三大流派1．符号主义符号主义还发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技术。其中，专家系统通过预设的规则库模拟专家决策过程，在医学诊断、化学分析等领域取得了显著成果。符号主义的思想和方法对人工智能的发展产生了深远影响，推动了人工智能在自然语言处理、专家系统、知识表示与推理等领域的研究和应用。随着计算能力的提升和复杂问题的涌现，符号主义逐渐暴露出其扩展性和灵活性的不足。因此，在人工智能的其他学派出现之后，符号主义需要与其他学派进行融合和创新。三、人工智能的三大流派2．联结主义其理论基础主要来源于神经网络和认知科学，强调通过模拟人脑神经元的联结方式来实现智能，它的核心在于从大量数据中学习并优化网络连接以实现智能行为。神经网络基础20世纪初期：美国心理学家爱德华·李·桑代克观察到了学习过程中的联结现象，并试图用这一理论来解释学习过程。20世纪50至60年代：神经网络的研究进展相对缓慢。20世纪80年代：大卫·鲁梅尔哈特等人提出了多层网络中的反向传播（BP）算法，使得神经网络的训练变得更为有效。以往发展联结主义在语音识别、图像识别等领域取得了显著的成果，生成式人工智能技术的发展也主要运用了符号主义和联结主义的思想和方法。应用成果三、人工智能的三大流派3．行为主义行为主义又称进化主义，最初是心理学的一个流派，它强调对行为的客观研究和环境对行为的影响。在人工智能领域，行为主义专注于让机器通过与环境交互来学习和改进其行为，认为智能行为可以通过对环境的刺激和反应来进行模拟和实现。含义发展早期：行为主义者们设计了各种基于规则和传感器的机器人系统。挑战：如何使机器人在复杂环境中进行更高级的学习和决策，如何更好地结合其他人工智能流派的方法来提高系统的整体性能。行为主义流派通过模拟生物体的行为模式来实现人工智能，这一流派在机器人控制、自动驾驶等领域有着广泛的应用。但传统的行为主义强调通过试错学习和与环境的交互来优化行为策略，而深度学习和强化学习则可以通过构建深度神经网络模型来自动学习复杂的行为策略。应用四、人工智能的关键要素数据是人工智能发展的基础，在构建和优化人工智能系统时，需要充分考虑数据的重要性，并采取相应的措施来确保数据的质量、安全和有效利用。数据算法是人工智能的“大脑”，它决定了人工智能如何处理和解析数据。算法算力即计算能力，是人工智能的“动力源泉”。随着半导体技术的不断进步，计算机系统的处理器性能不断提升，这为人工智能算力的发展提供了坚实的硬件基础。算力任务实施1判断属于人工智能应用的情况任务实施2体验百度AI开放平台选择“动物识别”选项1234上传本地文件识别结果清晰度处理任务一人工智能概述任务二深入了解人工智能探索人工智能在新能源汽车充电管理中的应用项目实训在初步认识人工智能后，本任务将深入了解人工智能的情况。人工智能安全与伦理问题人工智能如何改变生产模式、提升生产效率人工智能在各个领域的应用情况等，探索人工智能的广阔世界一、人工智能安全与伦理问题数据安全应用安全可靠性安全算法安全1．人工智能与安全用户在使用交互式人工智能时往往会放松警惕，更容易透露个人隐私、商业秘密、科研成果等数据。判断人工智能模型的算法存在偏见或歧视时，人工智能系统也会产生类似的偏见和歧视，导致出现不公正的结果。人工智能受到干扰或攻击等情况，导致可靠性降低，严重时甚至可能引发安全事故。人工智能在不断普及和应用的过程中，也出现了被滥用、误用或恶意使用等现象，进而威胁社会安全、人身安全等。一、人工智能安全与伦理问题2．人工智能与伦理人工智能伦理：指在研究、开发和应用人工智能技术时，需要遵循的道德准则和社会价值观，以确保人工智能的发展和应用不会对人类和社会造成负面影响。责任归属就业影响控制失衡人类增强《新一代人工智能伦理规范》：旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，为从事人工智能相关活动的人们提供参考。二、人工智能赋能新质生产力人工智能掌握的知识量远超人类大脑的极限，它能对信息化知识进行重新编排与创新应用，展现出积极主动的知识创新与运用能力。劳动者
的角度人工智能技术的颠覆性、通用性和普适性催生了众多新型生产工具，促使劳动资料从传统的物质形态向虚拟形态转变。劳动资料
的角度人工智能将生产过程简化为劳动者利用人工智能技术，对劳动对象进行智能化处理的过程。在这个过程中，人工智能技术本身以及经过其智能化处理的事物，都被视为新质生产力概念下的劳动对象。劳动对象的角度三、人工智能的应用领域智慧教育智慧医疗智慧金融智能安防智能制造智能翻译智能出行智能购物智能穿戴智能健康管理四、人工智能相关的法律法规《生成式人工智能服务管理暂行办法》《国家新一代人工智能标准体系建设指南》《新一代人工智能伦理规范》
《中华人民共和国人工智能法（学者建议稿）》《中华人民共和国数据安全法》
《中华人民共和国个人信息保护法》五、人工智能的未来展望深度融合与应用1智能自主系统2跨媒体智能3群体智能4可持续性和能效5任务实施1今昔对比看变化行为以前的方式现在的方式出行查阅地图或依赖经验使用智能导航系统健康监测医院体检佩戴智能穿戴设备监测基础健康数据寻找创作灵感回家开门学习知识任务实施2感受智慧农业的生产场景“智慧农业”纪录片部分画面任务实施2感受智慧农业的生产场景问题回答人工智能如何实现草莓的智能种植？无人驾驶拖拉机是怎样规划出最佳操作方案的？农业传感器有什么作用？工作时需要注意什么？采果机器人如何分辨并采摘西红柿？智能系统如何监控害虫并预警？无人机喷洒农药的难点在哪里？生猪养殖平台如何实现饲养的人工智能化？海产养殖的自动投喂系统是怎样工作的？任务一人工智能概述任务二深入了解人工智能探索人工智能在新能源汽车充电管理中的应用项目实训探索人工智能在新能源汽车充电管理中的应用1.实训背景随着我国环境保护意识的增强和可持续发展战略的推进，新能源汽车作为减少碳排放、促进绿色出行的重要手段，其市场占有率正逐年攀升。然而，新能源汽车的普及也带来了新的挑战，尤其是充电基础设施的布局优化、充电效率的提升以及电网负载的均衡等问题更是亟待解决和优化。人工智能技术的快速发展为应对这些挑战提供了可能。通过人工智能算法，可以实现充电需求的精准预测、充电策略的智能优化以及充电网络的动态调度，从而大幅提高充电效率，降低运营成本，并促进能源系统的智能化转型。探索人工智能在新能源汽车充电管理中的应用2.实训目标0102了解人工智能在新能源汽车充电管理中的应用。认识人工智能在新能源汽车充电管理中的优势。03了解人工智能在新能源汽车充电管理中可能存在的安全问题。D探索人工智能在新能源汽车充电管理中的应用3.案例与分析查看“特来电公司”的案例，分析并回答以下问题。（1）总结人工智能在新能源汽车充电管理中的具体应用。（2）说明人工智能在新能源汽车充电管理中的优势。（3）分析人工智能在新能源汽车充电管理中可能存在的各种安全问题。充电桩ArtificialIntelligence人工智能与算法项目二人工智能基础与应用任务一人工智能算法概述任务二机器学习深度学习任务三分析AlphaGo的人工智能算法项目实训人工智能可以使自动驾驶汽车感知周围环境，可以自动识别医学影像中的病灶，可以分析金融领域的交易数据和股价变化等，但我们可能并不知道，这些应用实际上都是各种先进算法在起作用。本任务我们将全面认识人工智能算法，然后对人工智能算法的发展历程进行梳理，并利用Python编写一个简单的程序。一、算法与人工智能算法输入项确定性可行性输出项有穷性算法是为解决某种或某类问题的一种方法或过程，它一般具有以下特征。一、算法与人工智能算法算法不会受到疲劳、注意力分散等因素的影响，能够持续稳定地工作。人工智能算法能够处理大量的数据，并从中提取有用的特征，因此具有更高的准确性和效率。人工智能算法可以理解为算法的一个子集，它专注于模拟人类智能行为和学习能力，以解决实际问题。人工智能机器人识别花朵算法可以通过不断学习和更新数据来提高识别能力。二、人工智能算法的发展史1．萌芽阶段（20世纪40年代至50年代）美国心理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨提出了第一个神经元模型，即M-P模型，该模型把神经元的活动表现为简单的兴奋或抑制两种变化。1943年1951年马尔文·明斯基和迈克尔·沃尔波特发明了第一台神经网络模型——SNARC，这是一台具有开创性的神经网络学习机，它的诞生标志着神经网络研究的开始。艾伦·纽威尔和赫伯特·西蒙开发了第一个人工智能程序——逻辑理论家，该程序是第一个模仿人类解决问题技能的程序，模拟了人类证明符号逻辑定理的思维活动，能够证明一些数学定理。1956年二、人工智能算法的发展史2．早期发展阶段（20世纪60年代至70年代）1966年1968年1976年美国计算机科学家约瑟夫·魏泽堡和精神病学家肯尼斯·科尔比共同编写出Eliza对话系统。美国斯坦福大学的爱德华·费根鲍姆教授和化学家乔舒亚·莱德伯格合作研发出世界上第一个成功的专家系统DENDRAL。美国斯坦福大学的爱德华·H·肖特利夫等人研发出MYCIN医疗专家系统。二、人工智能算法的发展史3．复苏与成长阶段（20世纪80年代至90年代）商用专家系统R1（又名XCON）问世，主要应用于计算机系统的配置领域，它能够根据用户的需求和系统的特性，自动生成最优的硬件配置方案。20世纪80年代初1986年杰弗里·辛顿、大卫·鲁梅尔哈特和罗纳德·威廉姆斯共同发表了一篇名为《Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors（通过反向传播错误学习表示）》的论文，首次将反向传播算法引入多层神经网络训练。20世纪90年代人工智能领域迎来多项重要算法的创新和突破，诸如支持向量机、条件随机场、集成学习方法、卷积神经网络等。二、人工智能算法的发展史4．现代人工智能算法发展阶段（21世纪初至今）谷歌的子公司DeepMind开发AlphaZero2018年DeepMind团队开发AlphaFold22021年人工智能算法可以通过预测模型和优化算法帮助人类减少碳排放和提高能源效率。2024年杰弗里·辛顿及其团队提出了深度信念网络（DBN）的训练方法。2006年伊恩·古德费罗等人提出生成对抗网络（GAN），其核心思想是通过构建两个相互竞争的神经网络，实现数据的生成和判别。2014年DeepMind团队的AlphaGo在围棋比赛中战胜世界冠军李世石。2016年2017年：谷歌团队提出Transformer模型。三、人工智能算法的未来A随着技术的不断进步，人工智能算法将继续向更高效、更智能的方向发展。B未来，人工智能算法将与更多领域进行深度融合，形成跨领域的创新应用。C量子计算可能给人工智能带来革命性变化，它能让算法以数亿倍于标准计算机的速度运行，为诸多领域创造新的可能。任务实施1梳理人工智能算法的发展历程任务实施2设计简单的猜数字游戏启动PythonIDLE1234新建文档后输入或复制代码设置文档保存位置和名称运行程序任务实施2设计简单的猜数字游戏输入整数57根据提示继续输入整数完成游戏6任务一人工智能算法概述任务二机器学习深度学习任务三分析AlphaGo的人工智能算法项目实训当辛苦一天之后回到家，智能家居系统能够通过人体检测与识别功能为你自动调整室内温度和照明亮度，甚至你可以通过与智能家居系统进行语音对话，让系统关闭窗帘、打开音箱播放指定音乐等，这些都是机器学习算法为人工智能系统打造的“超能力”。本任务将了解机器学习相关的知识，然后尝试利用朴素贝叶斯算法来构建一个简单的垃圾邮件过滤器。一、机器学习的定义与流程机器学习可以理解为一类算法的总称，是指计算机通过对数据、事实或自身经验的自动分析和综合获取知识的过程。机器学习是人工智能领域中研究人类学习行为的一个分支，它可以借鉴认知科学、生物学、哲学、统计学、信息论、控制论、计算复杂性等学科或理论的观点，通过归纳、一般化、特殊化、类比等基本方法探索人类的认识规律和学习过程，以建立能通过经验实现自动改进的各种算法，使计算机系统能够具有自动学习特定知识和技能的能力。机器人自动识别并采摘苹果一、机器学习的定义与流程模型评估与优化模型部署与应用持续迭代与改进模型选择与训练数据预处理问题定义与数据收集机器学习的流程二、机器学习的类型1．监督学习监督学习是使用带有已知结果（或标签）的输入数据对模型进行训练。在这个过程中，算法学习如何根据输入数据预测出正确的结果。在监督学习中，算法通过学习大量带有标签的样本数据，逐渐掌握预测未知数据的能力。风险评估图像识别欺诈检测预测分析二、机器学习的类型2．无监督学习探索性数据分析市场细分异常检测A在无监督学习中，算法面对的是没有标签或已知结果的数据，也就是说，这些数据没有明确的“正确答案”来指导学习。B无监督学习的目标是从这些数据中发现隐藏的模式、结构或关系。二、机器学习的类型3．半监督学习半监督学习是介于监督学习与无监督学习之间的一种机器学习方法，它利用少量的有标签数据和大量的无标签数据来进行模型训练，旨在提高模型的性能。这种方法结合了监督学习和无监督学习的优点，能够在一定程度上利用未标记数据，同时避免过度依赖标记数据。推荐系统异常检测二、机器学习的类型4．强化学习强化学习强调如何通过与环境的互动来做出决策。通过不断尝试不同的行动，强化学习便可以根据获得的奖励或惩罚来调整策略。智能体环境状态行动奖励三、机器学习的常见算法1．朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，属于监督学习一类。该算法利用概率统计知识进行分类，其核心思想是计算每个特征对于分类的条件概率，并基于这些概率来预测新数据的类别。朴素贝叶斯算法假设特征之间是条件独立的，这意味着每个特征对分类结果的影响相互独立，这一假设简化了计算过程，也是“朴素”二字的由来。1．朴素贝叶斯算法识别水果的训练数据现在有一个新的水果样本，它是红色长形的，我们需要预测这个水果是否是苹果。首先需要计算先验概率，即在不考虑任何特征的情况下，水果是否是苹果的概率。根据图中的训练数据可知，P(苹果)=2/5，P(非苹果)=3/5。1三、机器学习的常见算法1．朴素贝叶斯算法接着需要计算条件概率，即在已知样本数据的情况下计算相应特征的概率。由于新果是红色、长形的，因此单独计算颜色和形状是否是苹果的概率分别如下。P
(红色|苹果)=2/2=1（苹果中红色的比例）P
(长形|苹果)=0/2=0（苹果中长形的比例）P
(红色|非苹果)=1/3（非苹果中红色的比例）P
(长形|非苹果)=2/3（非苹果中长形的比例）2三、机器学习的常见算法1．朴素贝叶斯算法最后计算后验概率，即在已知样本数据的情况下，该样本属于哪种类别的最终概率。后验概率的计算公式为：P(A|X)=[P(X|A)·P(A)]/P(X)3其中，P(A|X)是后验概率，即在观察到特征X
后，该水果是苹果的概率；P(X|A)是条件概率，即在水果是苹果的情况下观察到特征X的概率；P(A)是先验概率，即在没有观察任何特征之前，该水果是苹果的概率；P(X)是证据因子，即观察到特征X
的概率，这个值在比较不同类别的后验概率时可以忽略。三、机器学习的常见算法1．朴素贝叶斯算法如果有2个特征，则上述后验概率的计算公式为：P(A|X1,X2)=[P(
X1|A)·P(X2
|A)·P(A)]/P(X1,X2
)因此，新水果是否是苹果的后验概率分别如下。
P(苹果|红色,长形)=P(红色|苹果)×P(长形|苹果)×P(苹果)=1×0×2/5=0P
