機(jī)器學(xué)習(xí)概述內(nèi)容提綱21.機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的人工智能案例2.機(jī)器學(xué)習(xí)的前世今生星球大戰(zhàn)：新希望（1977）藝術(shù)中的AI（1）C-3POandR2-D2藝術(shù)中的AI（2）TheTerminator

(1984)T800→T850/T1000→T-XArtificalIntelligence（2001）藝術(shù)中的AI（3）BigHero(2014)電影中的AI：像人一樣能交談、會思考、有情感、能決策和行動！大衛(wèi)大白Top的機(jī)器人研發(fā)公司現(xiàn)實(shí)中的AI（1）機(jī)器狗:BigDog機(jī)器狗:SpotMini現(xiàn)實(shí)中的AI（1）人形機(jī)器人：Atlas現(xiàn)實(shí)中的AI（1）現(xiàn)實(shí)中的AI（2）現(xiàn)實(shí)中的AI（2）索菲亞（Sophia）是由香港的漢森機(jī)器人技術(shù)公司（HansonRobotics）開發(fā)的類人機(jī)器人。2017年10月，索菲亞成為沙特阿拉伯公民，這是世界上第一個獲得國籍的機(jī)器人。索菲亞于2015年4月19日被激活，她以女演員奧黛麗·赫本為模型，與以前的各種型號機(jī)器人相比，她更具與人類相似外觀和行為方式。索菲亞具有人工智能、視覺數(shù)據(jù)處理和面部識別功能，還可以模仿人類的手勢和面部表情；索菲亞使用來自Alphabet公司（Google的母公司）的語音識別技術(shù)，以此使她隨著時間的推移變得更加智能化。索菲亞適合于作為養(yǎng)老院老人的伴侶，或幫助大型活動、公園中的人群。DeepBlue(1997)Watson(2011)AlphoGO(2016)現(xiàn)實(shí)中的AI（3）AlphoCode(2022)IBMGoogle現(xiàn)實(shí)中的AI（4）ChapGPT

官網(wǎng)視頻截取案例Sora官網(wǎng)文本生成視頻案例現(xiàn)實(shí)中的AI（4）ChapGPT

官網(wǎng)視頻截取案例OpenAI機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning，ML）研究和構(gòu)建的是一種特殊算法（而非某一個特定的算法），能夠讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)從而進(jìn)行預(yù)測，屬于人工智能的一個核心分支。，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等等。機(jī)器學(xué)習(xí)定義內(nèi)容提綱151.機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的人工智能案例2.機(jī)器學(xué)習(xí)的前世今生機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程熱度時間1956196019701980199020002010初春初冬初秋寒冬復(fù)蘇爆發(fā)起步發(fā)展期反思發(fā)展期應(yīng)用發(fā)展期低迷發(fā)展期穩(wěn)步發(fā)展期蓬勃發(fā)展期人工智能誕生任務(wù)失敗目標(biāo)落空專家系統(tǒng)遍地開花人工智能轉(zhuǎn)向?qū)嵱枚囗?xiàng)研究發(fā)展緩慢互聯(lián)網(wǎng)推動人工智能不斷創(chuàng)新和實(shí)用深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)興起帶來了人工智能的爆發(fā)機(jī)器定理證明智能跳棋程序……機(jī)器翻譯笑話百出定理證明發(fā)展乏力……醫(yī)療專家系統(tǒng)MYCIN化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRALDEC的專家配置系統(tǒng)XCON……專家系統(tǒng)發(fā)展乏力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究受阻……深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋冠軍IBM提出智慧地球我國提出感知中國……物聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算大數(shù)據(jù)……機(jī)器學(xué)習(xí)的緣起機(jī)器學(xué)習(xí)的淵源（20世紀(jì)早期及之前）古希臘的哲學(xué)家亞里士多德曾寫道：“如果每一件工具被安排好甚或是自然而然的做那些適合于它們做的工作……那么就沒必要再有師徒或主奴了。”發(fā)條機(jī)器人木牛流馬機(jī)器學(xué)習(xí)的緣起

機(jī)器學(xué)習(xí)誕生的黎明（1930年-1950年）“人工智能成為一門顯性的、嚴(yán)格的、系統(tǒng)的、可實(shí)現(xiàn)的科學(xué)和工程的一個領(lǐng)域，得益于上個世紀(jì)邏輯科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論很多學(xué)科的發(fā)展的交匯。它基于一個很基本的假設(shè)：人的思維活動是可以用機(jī)械的方式替代和完成。”羅素和懷德海希爾伯特的宏偉構(gòu)想哥德爾的不完備定理圖靈機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)的萌芽1950年數(shù)學(xué)家阿蘭·圖靈(1912-1954)在論文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了“機(jī)器能否擁有智能？”的問題，設(shè)計(jì)了一個后人稱為圖靈測試的實(shí)驗(yàn)：要求計(jì)算機(jī)在沒有直接物理接觸的情況下接受人類的詢問，并盡可能把自己偽裝成人類。如果“足夠多”的詢問者在“足夠長”的時間里無法以“足夠高”的正確率辨別被詢問者是機(jī)器還是人類，我們就認(rèn)為這個計(jì)算機(jī)通過了圖靈測試。圖靈成功定義了什么是計(jì)算機(jī)，但沒有定義什么是智能，他把圖靈測試看作人工智能的一個充分條件，主張認(rèn)為通過圖靈測試的計(jì)算機(jī)應(yīng)該被看作是擁有智能的。他大膽預(yù)測

“

到2000年左右時，一臺擁有1GB內(nèi)存或類似規(guī)模的計(jì)算機(jī)可以在接受普通人5分鐘的詢問之后，使他們的判斷正確率不超過70%”。但是……機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的起源達(dá)特茅斯會議（1956年）目的：為使計(jì)算機(jī)變得更“聰明”，或者說使計(jì)算機(jī)具有智能

發(fā)起人：

麥卡錫（J.McCarthy，1927），Dartmouth的年輕數(shù)學(xué)家，圖靈獎（1971）

明斯基（M.L.Minsky，1927），MIT、斯坦福大學(xué)教授，第一位圖靈獎（1969）

香農(nóng)（C.E.Shannon，1916），貝爾實(shí)驗(yàn)室信息部數(shù)學(xué)研究員

參加人：

莫爾(T.more)、塞繆爾(A.L.Samuel)，IBM公司；塞爾夫里奇(O.Selfridge)、索羅蒙夫(R.Solomonff)，MIT；紐厄爾(A.Newell)，蘭德(RAND)公司；西蒙(H.A.Simon)，CMU會議成果：由麥卡錫提議正式采用了“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的起源達(dá)特茅斯會議（1956年）會議召開目的：尋求科研經(jīng)費(fèi)資助機(jī)器學(xué)習(xí)和AI初春ArthurSamuel

1959年在IBM第一批商用計(jì)算機(jī)IBM701上編寫出世界上第一款走國際跳棋的程序A.Newell,H.Simon和C.Shaw1955年發(fā)明了邏輯定理機(jī)，證明了《數(shù)學(xué)原理》中的38條定理?！栔髁x的開端F.Rosenblatt1958年發(fā)明了感知機(jī)，分類問題的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法?！B接主義的鼻祖機(jī)器學(xué)習(xí)和AI初冬(1960-1970)模型局限算法局限M.MinskyS.CookR.Karp機(jī)器學(xué)習(xí)重整旗鼓(1980s)專家系統(tǒng)（1965-）第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃（1981-）多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1986）反向傳播算法第五代計(jì)算機(jī)是把信息采集、存儲、處理、通信同人工智能結(jié)合在一起的智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。它能進(jìn)行數(shù)值計(jì)算或處理一般的信息，主要能面向知識處理，具有形式化推理、聯(lián)想、學(xué)習(xí)和解釋的能力，能夠幫助人們進(jìn)行判斷、決策、開拓未知領(lǐng)域和獲得新的知識。專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。系統(tǒng)內(nèi)存儲了大量領(lǐng)域知識，并模仿人類專家來做出決策。DENDRAL機(jī)器學(xué)習(xí)和AI再次入冬（1987-2000）Apple/IBM個人電腦內(nèi)因：專家系統(tǒng)乏力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受阻各項(xiàng)進(jìn)展緩慢外因：政府科研經(jīng)費(fèi)削減美國GDP1991：-0.108機(jī)器學(xué)習(xí)的反思像人一樣思考的系統(tǒng)理性地思考的系統(tǒng)“要使計(jì)算機(jī)能夠思考..….意思就是：有頭腦的機(jī)器”（Haugeland,1985）“與人類的思維相關(guān)的活動，諸如決策、問題求解、學(xué)習(xí)等活動”（Bellman,1978）“通過利用計(jì)算模型來進(jìn)行心智能力的研究”（Chamiak和McDermott,1985）“對使得知覺、推理和行為成為可能的計(jì)算的研究”（Winston,1992）像人一樣行動的系統(tǒng)理性地行動的系統(tǒng)“一種技藝，創(chuàng)造機(jī)器來執(zhí)行人需要智能才能完成的功能”（Kurzweil,1990）“研究如何讓計(jì)算機(jī)能夠做到那些目前人比計(jì)算機(jī)做得更好的事情”（Rich和Knight,1991）“計(jì)算智能是對設(shè)計(jì)智能化智能體的研究”（Poole等，1998）“AI..….關(guān)心的是人工制品中的智能行為”（Nilsson,1998）類人理性行為思維弱人工智能也稱限制領(lǐng)域人工智能或應(yīng)用型人工智能，指的是專注于且只能解決特定領(lǐng)域問題的人工智能。強(qiáng)人工智能又稱通用人工智能或完全人工智能，指的是可以勝任人類所有工作的人工智能。超人工智能假設(shè)機(jī)器系統(tǒng)通過不斷發(fā)展，可以比世界上最聰明的人類還聰明。JohnSearle弱AI：ActingHumanly強(qiáng)AI：ActingandThinkingHumanly對機(jī)器學(xué)習(xí)的反思當(dāng)前偏好：實(shí)用型、功能型的AI輸入功能輸出文本文本分類標(biāo)簽圖片圖片分類標(biāo)簽中文一句話翻譯英文一句話問句對話系統(tǒng)答句圖片ImageCaption圖片描述語音語音識別文字智能的功能表示：從輸入到輸出的映射對機(jī)器學(xué)習(xí)的反思xyf機(jī)器學(xué)習(xí)的新紀(jì)元新算法富算力大數(shù)據(jù)我不擔(dān)憂了！在有限，透明規(guī)則、特定任務(wù)下，機(jī)器超過人的水平是時間問題，絕對是會超過的

─CMU,Prof.EricXing機(jī)器學(xué)習(xí)的當(dāng)前局限人工智能總體發(fā)展水平仍處于加速階段

人的大腦是一個通用的智能系統(tǒng)，能舉一反三、融會貫通，可處理視覺、聽覺、判斷、推理、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃、設(shè)計(jì)等各類問題，可謂“一腦百用”。

目前人工智能距離人類智能水平差距正在縮小，人工智能處于蓬勃發(fā)展期。強(qiáng)人工智能研究與應(yīng)用正在逐漸靠近我們機(jī)器學(xué)習(xí)的當(dāng)前局限美國DARPA對當(dāng)前人工智能技術(shù)水平所處發(fā)展階段的判斷：從知識規(guī)則到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，第三波人工智能技術(shù)在信息感知（Perceiving）和機(jī)器學(xué)習(xí)（Learning）方面進(jìn)展顯著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理決策（Reasoning）方面正在發(fā)生翻天覆地的變化與更新。人工智能三次浪潮及技術(shù)特征機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的人工智能總體發(fā)展水平處于加速階段機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)前局限正在逐步改變有智能沒智慧：無意識和悟性，缺乏綜合決策能力有智商沒情商：機(jī)器對人的情感理解與交流還處于起步階段會計(jì)算不會“算計(jì)”：有智無心，更無謀有專才無通才：會下圍棋的“阿狗”不會下象棋機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢1.從專用智能到通用智能如何實(shí)現(xiàn)從專用智能到通用智能的跨越式發(fā)展，既是下一代人工智能發(fā)展的必然趨勢，也是研究與應(yīng)用領(lǐng)域的挑戰(zhàn)問題。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢2.從機(jī)器智能到人機(jī)混合智能人工智能（機(jī)器智能）和人類智能各有所長，因此需要取長補(bǔ)短，融合多種智能模式的智能技術(shù)將在未來有廣闊的應(yīng)用前景?！叭?機(jī)器”的組合將是人工智能研究的主流方向，“人機(jī)共存”將是人類社會的新常態(tài)。FromAI(ArtificialIntelligence)toAI(AugmentedIntelligence)人機(jī)協(xié)作人機(jī)決策腦機(jī)接口機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢腦科學(xué)研究腦的多尺度功能連接圖譜基因、蛋白質(zhì)、神經(jīng)元、神經(jīng)環(huán)路的結(jié)構(gòu)與功能認(rèn)知任務(wù)與腦結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)疾病與腦結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)腦疾病機(jī)理……類腦智能研究借鑒腦科學(xué)研究成果，構(gòu)建認(rèn)知腦模型研究類人學(xué)習(xí)及訓(xùn)練方法模仿人腦多尺度、多腦區(qū)、多模態(tài)產(chǎn)生智能的機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對人類智能的建模和機(jī)理的揭示啟發(fā)未來信息技術(shù)，推動智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展相互支撐相互促進(jìn)共同發(fā)展提供生理學(xué)原理與數(shù)據(jù)，啟發(fā)全新計(jì)算模式提供仿真模擬手段、系統(tǒng)與平臺，支持科學(xué)假設(shè)驗(yàn)證提供廣泛的應(yīng)用前景2.從機(jī)器智能到人機(jī)混合智能機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢腦科學(xué)人工智能構(gòu)建智能發(fā)現(xiàn)智能《Nature》報(bào)道研究者證明了大腦中存在“分布強(qiáng)化學(xué)習(xí)”，靠多巴胺驅(qū)動。它驗(yàn)證了分布強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一條通向更先進(jìn)AI能力的光明大道?！禢ature》報(bào)道研究者受大腦前額葉皮層啟發(fā)，提出了一種新型算法，使ANN具備強(qiáng)大的連續(xù)學(xué)習(xí)和情境依賴學(xué)習(xí)能力，克服了災(zāi)難性遺忘等難題?！禢atureNeuroscience》發(fā)表了一個研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的人工智能解碼系統(tǒng)，把人的腦電波轉(zhuǎn)譯成英文句子，準(zhǔn)確率高達(dá)97%?！禢ature》報(bào)道Hinton等用新一代反向傳播算法NGRAD模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)大腦具有執(zhí)行反向傳播的核心原理的能力。2.從機(jī)器智能到人機(jī)混合智能機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢3.交叉學(xué)科將成為人工智能創(chuàng)新源泉“機(jī)器能促進(jìn)基礎(chǔ)研究嗎？”

人工智能在深刻影響并改變基礎(chǔ)科學(xué)的研究范式。

“人工智能如何賦能基礎(chǔ)研究？”

基于科學(xué)大數(shù)據(jù)的自主涌現(xiàn)，加速了科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢3.交叉學(xué)科將成為人工智能創(chuàng)新源泉信息科學(xué)中的AI：●

高效