信息技術：人工智能DATADATA人工智能的產生06-1人工智能的產生圖靈，是發(fā)明計算機的先驅者，被稱為計算機之父、人工智能之父。為了紀念他，計算機界的最高獎項被命名為“圖靈獎”電影《模仿游戲》人工智能的產生恩尼格瑪密碼機上的輪子仿制的“炸彈機”人工智能的產生1950年，圖靈發(fā)表一篇論文《計算機器與智能》，提出測試機器智能的方法，就是著名的“圖靈測試”人工智能的產生1956年夏天約翰.麥卡錫等人在美國達特茅斯學院開研討會”如何用機器模擬人的智能“。會上提出”人工智能“這一概念，標志著人工智能學科的誕生。約翰.麥卡錫馬文.明斯基克勞德.香農什么是人工智能？讓機器和人一樣運動

運動控制讓機器和人一樣思考

機器學習、自動推理、知識表達、人工意識讓機器和人一樣看懂

計算機視覺讓機器像人一樣聽懂

語音識別、語音翻譯、聲紋識別、自然語言處理人工智能（AI）是計算機學科的一個分支，是研究計算機模擬人的某些感知能力、思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科。什么是人工智能？機器學習：實現(xiàn)人工智能的方法深度學習：實現(xiàn)機器學習的利器大數(shù)據：人工智能的基石利用數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)?！袊娮蛹夹g標準化研究院《人工智能標準化白皮書（2018版）》人機博弈“三盤棋”國際跳棋---機器學習國際象棋---將知識庫搜索與機器學習結合圍棋---深度學習人機博弈“三盤棋”人機對弈：國際跳棋1956年，計算機技術的先驅薩繆爾，在計算機上編寫出了世界上第一款國際跳棋程序。1962年，這個程序擊敗了人類的一個跳棋冠軍。

這是“機器學習”算法的提出與首次應用。人機博弈“三盤棋”人機對弈：國際象棋1997年，超級計算機“深藍”戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。“深藍”是美國IBM公司生產的一臺超級計算機，有32個大腦（微處理器），每秒可以計算2億步?！吧钏{”中存儲了一百多年來優(yōu)秀棋手的兩百多萬局對局。今天看來，“深藍”還算不上足夠智能，它當時主要依靠強大的計算能力，窮舉所有路數(shù)，來選擇最佳策略?！吧钏{”靠計算可以預判12步，而卡斯帕羅夫可以預判10步，雙方能力不相上下。人機博弈“三盤棋”人機對弈：圍棋

2016年，阿爾法圍棋（AlphaGo）在與圍棋世界冠軍李世石的對弈中，以4:1的總比分獲勝。2017年，它又進化為阿爾法元（AlphaGoZero），通過“自學成才”，僅用3天就成了圍棋界的頂尖高手。以3比0的總比分打敗了柯潔。

“深度學習”算法取得巨大的成功。前50目，他在棋局里看到了數(shù)千年來先賢的影子，前80目，他看到了自己曾經對手的高超技法，這些都沒有打敗他，直到第120目，他看到了自己的影子。認識

人工智能ChatGPT是一種專注于對話生成的語言模型。它能夠根據用戶的文本輸入，產生相應的智能回答。這個回答可以是簡短的詞語，也可以是長篇大論。其中GPT是GenerativePre-trainedTransformer（生成式預訓練變換模型）的縮寫。通過學習大量現(xiàn)成文本和對話集合（例如Wiki），ChatGPT能夠像人類那樣即時對話，流暢的回答各種問題。（當然回答速度比人還是慢一些）無論是英文還是其他語言（例如中文、韓語等），從回答歷史問題，到寫故事，甚至是撰寫商業(yè)計劃書和行業(yè)分析，“幾乎”無所不能。人工智能的產生1956年達特茅斯會議1959年薩繆爾提出“機器學習”1972年出版《計算機不能做什么？》1976年機器翻譯項目失敗，政府減少經費資助80年代初專家系統(tǒng)復興1982年第五代計算機系統(tǒng)計劃、Cyc項目1995年前后，陷入“AI冬天”2006年杰弗里·希爾頓提出“深度學習”2010年大數(shù)據時代到來195019601970198019902010202020002016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石1997年“深藍”戰(zhàn)勝國際象棋大師卡斯帕羅夫第一次繁榮（1956-1974）：偉大的首航第二次繁榮（1980-1987）：專家系統(tǒng)的興衰第三次增長爆發(fā)（2011年至今）：厚積薄發(fā)，再造輝煌人工智能解決問題的模型框架人類如何識別朋友的臉？識別結果（是朋友）朋友的臉過去對于朋友的臉的知識和經驗識別過程識別結果(不是朋友）陌生人的臉人工智能解決問題的模型框架朋友臉的模型F(x)（用數(shù)學公式、圖表表示過去的知識和經驗）大量過去的案例（樣本）訓練過程人工智能如何識別朋友的臉？識別結果（是朋友）識別過程識別結果(不是朋友）陌生人的臉朋友的臉智能問答機器人解決問題的模型框架典型的智能問答系統(tǒng)結構示意圖在“人工標注數(shù)據+強化學習”框架下，具體而言，ChatGPT的訓練過程分為以下三個階段：階段一：有監(jiān)督微調Supervisedfine-tuning(SFT)首先會在數(shù)據集中隨機抽取問題，由人類標注人員，給出高質量答案，然后用這些人工標注好的數(shù)據來微調GPT-3.5模型（獲得SFT模型,SupervisedFine-Tuning）階段二：訓練回報模型（RewardModel,RM）通過人工標注訓練數(shù)據，來訓練回報模型。用階段一中調整好的模型，人工針對問題產生的回答按一定的標準進行排序，再根據排序結果訓練回報模型，RM模型接受一個輸入，給出評價回答質量的分數(shù)。階段三：使用強化學習微調SFT模型本階段無需人工標注數(shù)據，而是利用上一階段學好的RM模型，靠RM打分結果來更新預訓練模型參數(shù)。人工智能的應用06-2人工智能的應用智能制造智能家居智能教育智能交通智能安防智能醫(yī)療智能物流人工智能的應用智能制造智能家居智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環(huán)節(jié)，具有自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應等功能的新型生產方式。智能家居以住宅為平臺，基于物聯(lián)網技術，是由硬件（智能家電、智能硬件、安防控制設備、家具等）、軟件系統(tǒng)、云計算平臺構成的家居生態(tài)圈，實現(xiàn)人遠程控制設備、設備間互聯(lián)互通、設備自我學習等功能，并通過收集、分析用戶行為數(shù)據為用戶提供個性化生活服務，使家居生活安全、節(jié)能、便捷等。人工智能的應用智能交通智能物流

智能交通系統(tǒng)（Intelligent?Traffic?System，ITS）是通信、信息和控制技術在交通系統(tǒng)中集成應用的產物。ITS?借助現(xiàn)代科技手段和設備，將各核心交通元素聯(lián)通，實現(xiàn)信息互通與共享以及各交通元素的彼此協(xié)調、優(yōu)化配置和高效使用，形成人、車和交通的一個高效協(xié)同環(huán)境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通運輸管理系統(tǒng)。

智能物流就是利用條形碼、射頻識別技術、傳感器、全球定位系統(tǒng)等技術優(yōu)化改善運輸、倉儲、配送裝卸等物流業(yè)基本活動，同時也在嘗試使用智能搜索、推理規(guī)劃、計算機視覺以及智能機器人等技術，實現(xiàn)貨物運輸過程的自動化運作和高效率優(yōu)化管理，提高物流效率。人工智能的應用智能教育智能安防智能醫(yī)療

智能安防技術是一種利用人工智能對視頻、圖像進行存儲和分析，從中識別安全隱患并對其進行處理的技術。智能安防與傳統(tǒng)安防的最大區(qū)別在于智能化，傳統(tǒng)安防對人的依賴性比較強，非常耗費人力，而智能安防能夠通過機器實現(xiàn)智能判斷，從而盡可能實現(xiàn)實時的安全防范和處理。

人工智能的快速發(fā)展，為醫(yī)療健康領域向更高的智能化方向發(fā)展提供了非常有利的技術條件。近年，智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預測、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物開發(fā)等方面發(fā)揮了重要作用。隨著人工智能技術的發(fā)展，越來越多的人工智能工具被應用于教育領域，成為教師教學和學生學習的得力助手。常見技術06-3人工智能的研究領域1人機交互3自然語言處理2圖像識別4機器學習人機交互鍵盤交互語音交互情感交互體感交互腦機交互什么是人機交互？人機交互：主要研究人與計算機之間的信息交換，包括人到計算機和計算機到人的信息交換兩部分。人機交互語音采集②語音識別③語義理解④語音合成語音交互的原理是什么？圖片識別為什么拍照能夠識別建筑、植物、動物？圖像識別：是利用計算機對圖像進行處理、分析和了解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術。圖像識別的原理是什么？圖像識別技術是以圖像的主要特征為基礎的。每個圖像都有其特征，在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方的信息量最大。圖片識別如何識別狗的品種？采集特征特征庫對比識別狗品種輸入判斷阿拉斯加哈士奇自然語言處理什么是自然語言處理？自然語言處理（NLP）：主要研究實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信、交流的各種理論和方法。自然語言處理的研究領域有哪些？利用計算機技術實現(xiàn)一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯。機器翻譯利用計算機技術實現(xiàn)對文本篇章的理解，并回答相關問題。語義理解讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流問答系統(tǒng)自然語言處理“訊飛聽見”翻譯過程是什么？將中文信息進行輸入、識別與分析，翻譯成英文進行輸出。機器翻譯將人口述的中文信息轉化為中文文字，注重對信息的理解和精準程度的把控。語義理解機器學習什么是機器學習？機器學習：研究計算機怎樣模擬或實現(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構使之不斷改善自身的性能。從觀測數(shù)據出發(fā)尋找規(guī)律，利用規(guī)律對未來數(shù)據或無法觀測的數(shù)據進行預測。歷史數(shù)據新的數(shù)據模型未知屬性輸入訓練預測關鍵技術——生物特征識別指紋識別系統(tǒng)指紋識別通過比較不同指紋的細節(jié)特征點來進行鑒別。我們的手掌、手指和腳、腳趾內側表面皮膚凹凸不平的紋路具有唯一性。依靠這種唯一性，就可以把個人身份與其指紋對應起來。

1①②③④

通過指紋采集設備獲取所需識別指紋的圖像對采集的指紋圖像進行如下預處理：圖像質量判斷、圖像增強指紋區(qū)域、檢測指紋方向圖和頻率估算、圖像二值化、圖像細化。將提取指紋特征與數(shù)據庫中保存的指紋特征逐一匹配，判斷是否為相同指紋。從預處理后的圖像中，獲取指紋的脊線數(shù)據，提取指紋識別所需的特征點。關鍵技術——生物特征識別人臉識別系統(tǒng)人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。如上圖所示用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部特征比對。2關鍵技術——生物特征識別虹膜識別系統(tǒng)虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀部分,包含很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋和隱窩等細節(jié)特征。如上圖所示,虹膜識別系統(tǒng)基于眼睛中的虹膜進行身份識別,主要應用于安防設備(如門禁、設備開關等)，以及有高度保密需求的場所。3關鍵技術——生物特征識別指靜脈識別系統(tǒng)

指靜脈識別是靜脈識別技術的一種。如左圖所示，通過近紅外光線照射手指，利用圖像傳感器獲取個人手指靜脈分布圖，然后從手指靜脈分布圖提取特征值并存入計算機系統(tǒng),等待進行識別。

進行識別時,實時采集靜脈圖，提取特征值,運用濾波、圖像二值化、細化等手段提取數(shù)字圖像特征，然后和存儲