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(共24張PPT)
第5章 人工智能及應用
浙教版信息技術（高中）
必修1 數據與計算
5.1 人工智能的產生與發展
從機械臂研磨咖啡豆的香氣彌漫街頭，到無人機穿越城市天際精準投遞餐盒；從手術室內的麻醉 AI 助手實時生成診療方案，到田間地頭的無人配送車穿梭于阡陌之間；從AlphaGo沖破人腦算力極限，到DeepSeek重塑全球AI生態 —— 人工智能正以場景化創新重構著中國人的日常圖景。
2025 年《政府工作報告》提出的 "人工智能 +" 行動，推動著這項技術從實驗室加速滲透至實體經濟毛細血管，催生出 "智能網聯汽車 + 城市交通大腦"" 大模型 + 司法審判 ""數字醫生 + 智慧養老" 等跨界融合新范式。
當快遞進村 "當日達" 覆蓋全國三分之一縣域，當自動駕駛網約車在嘉定街頭完成第 100 萬公里路測，人們逐漸意識到，這場由算法驅動的變革不再停留于概念演示，而是演變為重塑生產關系和生活方式的基礎設施革命。
課堂導入
課堂導入
·人工智能（Artificial Intelligence,簡稱AI)是指以機器（計算機）為載體，模仿、延伸和拓展人類智能，其與人類或其他動物所呈現的生物智能有著重要區別。
·人工智能是一門多學科廣泛交叉的前沿科學。
·在長期的研究過程中，通過從不同方面來實現人類智能，形成了人工智能的三種主要方法，即符號主義、聯結主義和行為主義。
5.1.1 人工智能的概念
人工智能學科結構
符號主義：
·認為學習或者其他的智能特征原則上均可被符號精確地描述，從而被機器仿真。
·在符號主義人工智能中，智能源于對符號的精確表示與邏輯推理。
·在這種方法中，每個符號反映了其在客觀世界中的語義，IsCar(A)表示A這個符號為“小車”或者“不為小車”。
·但是，人類某些語義并不能被精確描述，如“仁義”“微笑”等語義就很難直接用符號來描述。
5.1.1 人工智能的概念
西蒙和紐厄爾提出了
“物理符號系統假說”（PSSH）
符號主義：
請舉出若干個難以通過文字符號或邏輯來編碼表達的人類知識的例子？
舉個例子
——騎自行車、游泳的平衡感
——老中醫診脈
——品酒師品酒
——悲傷的生理-心理復合狀態，如：心如刀絞
——職場中的察言觀色
——親密關系的微妙邊界
——詩歌中的不可譯性，如：“滄海月明珠有淚”
——即興演奏，如：《Stairway to Heaven》的吉他 solo
——電車難題中「為何多數人選擇犧牲1人救5人，但拒絕親手推下胖子？」
行為主義：
·從“交互—反饋”角度來刻畫智能行為，認為智能體可以在與環境的交互中不斷學習。從而提升自己的智能水平。
·強化學習屬于行為主義學派，其靈感來源于心理學中的行為主義。
·智能體(Agent)以“試錯”的方式進行學習，通過與環境進行交互獲得的獎賞(反饋)來指導，目標是使智能體獲得最大的獎賞。
5.1.1 人工智能的概念
行為主義在人工智能中的創新應用：
1.強化學習（Reinforcement Learning）：
AlphaGo Zero：通過自我對弈強化學習，超越人類棋手。
機器人控制：DeepMind 的機械臂通過強化學習完成復雜操作。
2.行為樹（Behavior Tree）：
游戲 AI 設計（如《塞爾達傳說》、AlphaGo、星際爭霸 AI 等的行為邏輯 ）。
5.1.1 人工智能的概念
聯結主義：
·通過模仿人類大腦中神經元之間的復雜交互來進行認知推理。聯結主義打通了人工智能的底層邏輯。
·深度學習就是這種學習方法的典型代表。
·CNN（卷積神經網絡）是聯結主義在圖像處理領域的典型實現。
聯結主義的核心特征：
·分布式并行處理；數據驅動學習（無需人工編碼規則）；層次化特征提取。
5.1.1 人工智能的概念
5.1.1 人工智能的概念
請列舉以機器為載體所實現的人工智能與人類智能的不同之處。
人是上了發條的機械，是永恒運動活生生的樣本——拉美特利（機械唯物主義隱喻）。
從借助電腦使記憶的外部儲存成為可能的那一刻開始，人類便可以打破達爾文的自然淘汰學說。
——機器智能再強大，也只是在模仿智能的現象，而人類智能的本質是存在者對其自身有限性的反抗。
辯論題
1、從計算到智能測試
圖靈機模型
5.1.2 人工智能的發展歷程
5.1.2 人工智能的發展歷程
圖靈在1950年發表的論文《計算機器與智能》中提出的一種評估人工智能系統智能程度的測試方法，旨在探討 “機器可以思考嗎” 這一問題。
測試的具體內容和流程
·參與者：包含三個，分別是測試者（人類）、被測試的機器、另一個被測試者（人類）。
·測試過程：
隔離：測試者被隔離，不能直接看到被測試的機器和另一個人類，通常是通過計算機終端或書面形式進行交流。
自由對話：測試者可以提出任何問題，機器和人類分別進行回答。其中，機器的目標是欺騙測試者，使其無法準確區分自己和人類；而另一個人類的目標是協助測試者判斷哪一方是機器 。
判斷標準：如果機器能夠以一種讓測試者無法準確判斷其是否為機器的方式回答問題，那么它就通過了圖靈測試。圖靈提出的具體判斷標準是，若超過 30% 的測試者誤以為在和自己說話的是人類而非計算機，那就算作機器通過測試。
圖靈測試是什么？
請指出通過圖靈測試來測試機器是否有“智能”的不足之處
開放題
1、對智能的假設預先設定為人類智能
2、測試內容局限于語言
3、評測只憑結果，沒有考量過程
總結：
機器有沒有通過圖靈測試并不重要，重要的是人類制造的機器能否更好地幫助人類生活和工作。
一、第一次浪潮（1956—1974 年）
起源與發展：1956 年達特茅斯會議正式提出 “人工智能” 概念，符號主義主導研究，誕生了邏輯理論家（LT）、通用問題求解器（GPS）等程序，學者樂觀認為 “機器智能” 不久將超越人類。
低谷原因：受限于計算能力、算法理論（如感知機模型局限性被證明），研究難以突破，資金與關注減少，進入 “第一次人工智能寒冬”。
二、第二次浪潮（1980—1990 年代末）
技術突破：專家系統興起（如醫療診斷系統 MYCIN），聯結主義推動神經網絡研究（如反向傳播算法改進），日本 “第五代計算機計劃” 等國家項目助力。
再次低谷：專家系統依賴人工知識編碼，難以應對復雜場景；神經網絡受限于數據量和算力，發展遇阻，引發 “第二次人工智能寒冬”。
三、第三次浪潮（2010 年代至今）
核心驅動：深度學習崛起（如 CNN、RNN、Transformer），結合大數據、GPU 算力提升，在圖像識別、自然語言處理等領域突破（如 AlphaGo、GPT 系列）。
廣泛應用：AI 滲透自動駕駛、醫療、金融等場景，產業生態繁榮，成為全球科技競爭焦點，至今仍處于浪潮發展期。
5.1.2 人工智能的發展歷程
東漢馬融在《圍棋賦》中說：“三尺之局兮，為戰斗場。”可見圍棋是一個模擬戰場決策的博弈競智。AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍，請同學們討論：是否可以將AlphaGo的算法直接應用于現實世界中復雜的戰場博弈？
問題與討論
核心：AI應用于封閉式環境和開放性環境的效果差異（規則、信息等）
1、歷史上人工智能經歷了幾次浪潮？( )
A、3次
B、2次
C、1次
D、4次
A
練 習：
2.關于人類智能和人工智能，下列說法不正確的是 （ ）
A.人工智能是用機器模擬人類智能
B.人類智能是指人類所具有的智力和行為能力
C.人工智能三大學派是符號主義、經驗主義和行為主義
D.人類智能主要體現為感知能力、記憶與思維能力、歸納于演繹能力、
學習能力以及行為能力
B
3.人工智能的目的是讓機器能夠（ ），以實現某些腦力勞動的機械化。
A.具有智能
B.和人一樣工作
C.完全代替人的大腦
D.模擬、延伸和擴展人的智能
D
4.下列關于人工智能的敘述不正確的是（ ）
A.人工智能技術它與其他科學技術相結合極大地提高了應用技術的智能化水平。
B.人工智能是科學技術發展的趨勢。
C.因為人工智能的系統研究是從上世紀五十年代才開始的，非常新，所以十分重要。
D.人工智能有力地促進了社會的發展。
C
5.盡管人工智能學術界出現“百家爭鳴”的局面，但是，當前國際人工智能的主流派仍屬于 （ ），尤其是以深度學習為代表的技術路徑。
A.聯結主義

B.符號主義
C.行為主義

D.經驗主義
A
6.下列哪個不是人工智能的研究領域 （ ）
A.機器證明
B.模式識別
C.人工生命
D.編譯原理
D
屬于符號主義的核心領域，研究用算法自動推導數學定理（如吳文俊的幾何定理證明）。
是AI經典方向，涵蓋圖像分類、語音識別等，依賴統計學習和神經網絡技術。
研究通過計算模型模擬生命系統的自組織行為（如細胞自動機），與AI在復雜系統領域交叉。
屬計算機科學基礎，研究將高級語言代碼轉換為機器碼的技術，與AI無直接關聯（除非涉及AI輔助編程，但本身不屬AI范疇）。
7. AI是（ ）的英文縮寫。
A.Artifical Idiot
B.Artifical Intelligence
B

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