人工智能的起源和人工智能发展历程
1.1图灵测试测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。多次测试(一般为5min之内)，如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
1.2达特茅斯会议1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，
约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)
马文·闵斯基(MarvinMinsky，人工智能与认知学专家)
克劳德·香农(ClaudeShannon，信息论的创始人)
艾伦·纽厄尔(AllenNewell，计算机科学家)
赫伯特·西蒙(HerbertSimon，诺贝尔经济学奖得主)等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。
会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：“人工智能”，因此，1956年也就成为了人工智能元年。
2、人工智能发展历程人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
第一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
第二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空(例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等)，使人工智能的发展走入低谷。
第三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
第四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
第五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
第六是蓬勃发展期：2011年至今。
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
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81 认识人工智能 教案
资源简介
认识人工智能课题：认识人工智能（第8章第1节第1课时）一、教材分析本课是第8章第1节第1课时，是人工智能模块学习的起始课，对认识人工智能的全局与本质有着举足轻重的作用。教材首先介绍了人工智能的含义及发展历程，然后介绍人工智能关键技术及其与人类智能的区别，旨在帮助学生系统、宏观地了解人工智能的丰富内涵以及人工智能发展中每个阶段的技术特点，激发学生对人工智能技术探究的热情，为后续进一步了解人工智能的应用与创新设计做准备。由于技术史关注的是人和事，本课的学习为学科素养的落地，特别是信息意识、信息社会责任意识等素养养成提供了极为丰富的教学资源。二、学情分析初中学生对新技术、新事物好奇心强，具备良好的信息获取、加工、处理等能力，大部分学生有有意或无意地使用过手机人工智能APP应用软件的经历，随着人工智能在生活生产领域的不断应用，他们对人工智能并不陌生，同时又觉得人工智能神秘，对其发展历程及其本质知之甚少。本班80%以上的学生有编程基础，有较强的学习力，这为深度和创新人工智能模块的学习创造了良好的条件。三、教学目标与要求1.了解人工智能的含义，了解人工智能的起源与发展历程，学会用学科思维思考其发展变化，提升学生信息意识。2.了解人工智能几个发展阶段及其技术特点，了解人工智能与人类智能的联系与区别，思考人工智能的本质。3.交流身边的人工智能应用，感受人工智能的神奇，激发人工智能的学习热情，养成良好的学习意识和学习习惯。四、教学重点与难点1.人工智能的发展历程。2.人工智能与人类智能的区别与联系。五、教学方法与手段演示教学法、探究学习法、任务驱动教学法、角色扮演。六、课时安排安排1课时。七、教学准备小度音箱（或其他人工智能产品如：科大讯飞的小飞）、相关资源。八、教学过程（一）课前铺垫：视频学习（10个关于人工智能小知识）、诗歌欣赏问题：这两首诗，一首是人工智能创作的，一首是老师自己创作的。请猜一猜：哪一首是人工智能创作的？创作者是谁？（1）看那里/闪烁的几颗星/西山上的太阳/青蛙儿正在远远的浅水/她嫁了人间许多的颜色（2）这个春天/我不栽桃李/不种春花/满山遍野/我就种——你五彩笑容唱响的那本诗集/还有——你清澈眼神里流动的星辰学生1：第一首。学生2：第二首。教师：第一首诗的作者是人工智能，她的名字叫“微软小冰”，这首诗选自第一本人工智能作者创作的诗集《阳光失了玻璃窗》。教师：你们观察一下，这两首有什么不同的地方？机器是怎么创作诗歌的呢？学生：略。教师：其实计算不仅能写漂亮的现代诗，还能写故事，也能写小说。（呈现清华大学写诗机器人“九歌”视频。）教师：刚刚的视频里，“九歌”机器人是如何学习的？请大家说一说。学生：通过学习30多万首古诗，慢慢习得了古诗词的韵律和平仄要求，最后就能够自己创作古诗了。教师：计算机除了能写作，还能做什么呢？今天，就让我们一起走近人工智能，了解人工智能，设计与创新人工智能。设计意图：通过两首诗歌的诵读和猜作者小活动，能够迅速将学生带到本课内容，还能激发学生学习的兴趣。“九歌”写诗机器人视频资料，展示了我国在自然语言处理方面的先进技术及研究团队的风采，进一步激发了学生学习人工智能的热情。（二）体验人工智能老师：小度小度，请在45分钟后提醒我们下课。小度：好的。教师：今天我们请来了人工智能老师“小度”，什么是人工智能？它从哪里来？它的前世、今生与未来都是怎样的呢？下面，我们请小度老师为我们解答，今天课堂上表现优秀的小组或个人可以获得和小度老师单独交流的机会。活动1：考考人工智能老师小度教师：小度老师很厉害，会做算术题，会唱歌，会解答问题。哪位同学想请小度解答问题？学生1：小度小度，123＋45/9×12301等于多少啊？小度：61628。学生2：小度，你看我胖吗？小度：你这么帅，气宇轩昂啊。设计意图：人工智能小度老师的进场，一是为了引发学生兴趣，体验人工智能的计算、语音、信息搜索等功能。二是希望通过“小度”介绍人工智能的含义。三是为后面章节讨论人工智能老师是否会替代“教师”职业埋下伏笔。（三）认识人工智能1.什么是人工智能？教师：小度小度，什么是人工智能呢？小度：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。活动2：寻找身边的人工智能小组讨论、交流，说说生活中的人工智能。学生代表发言：略。教师：刚刚同学们分享了很多人工智能的案例，通过交流，我们发现人工智能已经走进了我们的家庭，成为我们生活中的好助手。那么，什么是人工智能呢？你能根据刚刚同学们的发言，用自己的语言来表达吗？学生：略。教师：有的同学说人工智能就机器模拟人，像人一样做事；有人说人工智能就是计算机模拟人获取知识；有人说，人工智能就是教机器向人一样思考，做事等等，同学们说得都很好。呈现板书：人工智能是指利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。设计意图：人工智能的定义比较枯燥，如果教师直接给出会比较生硬，难以理解。通过小度老师给出人工智能定义，可以引导学生发现小度给出答案背后的原因，即信息搜索呈现百度百科中关于人工智能的定义。另外，生活中形形色色人工智能的应用及学生对其所见人工智能的分享，能够逐步丰富他们对人工智能的理解。教师还可以从几个维度对人工智能的定义做简要介绍，帮助学生较为深刻地理解人工智能。2.人工智能的历史自主阅读学习任务单。角色扮演“图灵测试”。（1）人工智能的起源教师：请同学自主学习教材“人工智能的起源”部分。教师：图灵对人工智能的贡献是什么？活动3：小组角色扮演：“图灵测试”（2）人工智能的发展历程活动4：探究学习人工智能大佬分为两派：一派人工智能帮我们算出一切难题，被称为符号计算学派；一派人工智能像人脑一样思考，被称为神经计算学派。任务：自主阅读课本“人工智能的起源与历史”，了解人工智能的发展历程。学生分为三组，分别上网搜索三个不同发展阶段发生的一些重要事件，说一说它们的故事，谈一谈它们的价值和意义，并选择合适的关键词填入下表。发展阶段时间事件名称技术特点关键人物意义启示
第一阶段1997年深蓝战胜GarryKasparov
……
教师：请各组同学分别说一说人工智能发展史上一些重要的故事，并介绍每个阶段的技术特点。设计意图：想让学习真正发生，就要将时间和讲台让给学生，指导他们充分地探究、充分地思考，充分地交流与表达。（四）追问人工智能1.人工智能的关键技术教师：PPT呈现人工智能关键技术结构图，介绍人工智能关键技术和核心技术，以及人工智能的分类。设计意图：该部分不是重点，但能帮助学生从宏观上了解人工智能的关键技术、核心技术，对人工智能的学习有个整体认知。2.人工智能与人类智能问题1：今天小度老师来到我们的课堂，请你说说小度与真人老师的区别。联系你曾看过的人工智能方面的电影，也可以结合影片中人工智能角色，谈谈它有什么智能特点，？说说它与人类智能的异同点。？问题2：人工智能老师小度走进教室，作为“真人”老师如何才能在未来的讲台更好地立足？作为中学生要如何学习，才能适应未来社会的需求？（五）课堂小结今天我们通过5个不同形式的活动，了解了人工智能的含义，理顺了人工智能发展的历程及重要的历史事件，还了解了人工智能的关键技术与核心技术。今天，人工智能已经走进我们的生活，成为我们的好帮手，这一切离不开无数科学家的辛勤努力。为了人类更美好的未来，让我们一起加入人工智能学习、研究的队伍，为科技进步打好坚实的基础。（六）课后作业选择下列一项任务展开探究学习，并完成作业。1.观看电影《模仿游戏》，选取影片中一个片段，写段影评。2.拓展阅读《人工智能发展史》（作者尼克）、《人工智能真的来了》（作者杨澜）等书籍，进一步了解人工智能的发展历程和现状，丰富我们对人工智能的认知与理解，关注人工智能的发展趋势，树立为人类科学技术进步做贡献的理想。九、教学反思本课我设计了三部分：体验人工智能——认识人工智能——追问人工智能，邀请人工智能小度老师（百度智能音箱）走进课堂，暗合初中学生的认知特点，生动有趣，从人工智能体验自然进入认识人工智能环节，悄然过渡，在人工智能前世、今生和未来的介绍过程中，继续邀请小度老师参与，以深入体悟人工智能的特点，然后通过自主探究学习和角色扮演进一步了解人工智能发展中的关键事件和重要概念。在实践中、探究中、研究中学习、理解知识。课堂上我运用了演示、角色扮演、讨论等教学方法，激励学生全面参与、主动学习，培养信息意识、信息获取加工等素养，让学生在轻松愉悦的环境中理解人工智能内涵，畅想人工智能未来，为深入学习人工智能和发现人工智能背后的算法思想奠定了良好基础。
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上一篇文章中我们已经知道了如何将数据输入到神经网络中。那么神经网络是如何根据这些数据进行预测的呢？我们将一张图片输入到神经网络中，神经网络是如何预测这张图中是否有猫的呢？？
这个预测的过程其实只是基于一个简单的公式：z=dot(w,x)+b。看到这个公式，完全不懂~不少同学可能被吓得小鸡鸡都萎缩了一截。不用怕，看完我下面的解说后，你就会觉得其实它的原理很简单。就像玻璃栈道一样，只是看起来可怕而已。上面公式中的x代表着输入特征向量，假设只有3个特征，那么x就可以用（x1，x2，x3）来表示。如下图所示。w表示权重，它对应于每个输入特征，代表了每个特征的重要程度。b表示阈值[yùzhí]，用来影响预测结果。z就是预测结果。公式中的dot()函数表示将w和x进行向量相乘。（不用怕，在后面的文章《向量化》中我会用很通俗易懂的语言来给大家介绍向量相乘有关的高等数学知识）。我们现在只需要知道上面的公式展开后就变成了z=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+b。那么神经网络到底是如何利用这个公式来进行预测的呢？下面我通过一个实例来帮助大家理解。
假设周末即将到来，你听说在你的城市将会有一个音乐节。我们要预测你是否会决定去参加。音乐节离地铁挺远，而且你女朋友想让你陪她宅在家里搞事情，但是天气预报说音乐节那天天气特别好。也就是说有3个因素会影响你的决定，这3个因素就可以看作是3个输入特征。那你到底会不会去呢？你的个人喜好——你对上面3个因素的重视程度——会影响你的决定。这3个重视程度就是3个权重。
如果你觉得地铁远近无所谓，并且已经精力衰竭不太想搞事情了，而且你很喜欢蓝天白云，那么我们将预测你会去音乐节。这个预测过程可以用我们的公式来表示。我们假设结果z大于0的话就表示会去，小于0表示不去。又设阈值b是-5。又设3个特征(x1,x2,x3)为(0,0,1)，最后一个是1，它代表了好天气。又设三个权重(w1,w2,w3)是(2,2,7)，最后一个是7表示你很喜欢好天气。那么就有z=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+b=(0*2+0*2+1*7)+(-5)=2。预测结果z是2，2大于0，所以预测你会去音乐节。
如果你最近欲火焚身，并且对其它两个因素并不在意，那么我们预测你将不会去音乐节。这同样可以用我们的公式来表示。设三个权重(w1,w2,w3)是(2,7,2)，w2是7表示你有顶穿钢板的欲火。那么就有z=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+b=(0*2+0*7+1*2)+(-5)=-3。预测结果z是-3，-3小于0，所以预测你不会去，会呆在家里搞事情。(CSDN会定期扫黄，如果看不到图片，纯属正常)
预测图片里有没有猫也是通过上面的公式。经过训练的神经网络会得到一组与猫相关的权重。当我们把一张图片输入到神经网络中，图片数据会与这组权重以及阈值进行运算，结果大于0就是有猫，小于0就是没有猫。
你平时上网时有没有发现网页上的广告都与你之前浏览过的东西是有关联的？那是因为很多网站都会记录下你平时的浏览喜好，然后把它们作为权重套入到上面的公式来预测你会购买什么。如果你发现你朋友电脑手机上的网页里面老是出现一些情趣用品或SM道具的广告，那你朋友肯定是个性情中人。
上面那个用于预测的公式我们业界称之为逻辑回归，这个名字有点奇怪，大家记住就行了，只是个名字而已。
最后再稍微提一下激活函数。在实际的神经网络中，我们不能直接用逻辑回归。必须要在逻辑回归外面再套上一个函数。这个函数我们就称它为激活函数。激活函数非常非常重要，如果没有它，那么神经网络的智商永远高不起来。而且激活函数又分好多种。后面我会花好几篇文章来给大家介绍激活函数。在本篇文章的末尾，我只给大家简单介绍一种叫做sigmoid的激活函数。它的公式和图像如下。我们在这里先只介绍它的一个用途——把z映射到[0,1]之间。上图中的横坐标是z，纵坐标我们用y’来表示，y’就代表了我们最终的预测结果。从图像可以看出，z越大那么y’就越靠近1，z越小那么y’就越靠近0。那为什么要把预测结果映射到[0,1]之间呢？因为这样不仅便于神经网络进行计算，也便于我们人类进行理解。例如在预测是否有猫的例子中，如果y’是0.8，就说明有80%的概率是有猫的。
激活函数就只介绍这些，后面的文章再详细介绍它。有些同学可能会不乐意，要求我多说一些，其实我也想口若悬河地扒拉扒拉说一大堆，因为把一件简单的事给说复杂了是很容易的，而要把一件复杂的事给说简单了是非常非常难的。每篇文章我都是改了又改，删了又删，目的就是让它尽可能的通俗易懂。说多了反而让你们变得晕头转向。例如其实在逻辑回归公式中，w其实应该写成w.T，因为实际运算中我们需要w的转置矩阵。你是不是有点晕头转向了~~我在教程前面的文章里通常会省略掉一些细节，因为那些细节较难，而且他们对于大家理解最重要的理论部分又没有帮助；在后面的文章，我会慢慢地把他们给介绍出来，让你们循序渐进，快乐地在不知不觉中学会人工智能这一尖端的高科技。
在本篇文章中，我们知道了神经网络是如何进行预测的。那么它又是如何判断自己是否预测正确了的呢？如果发现自己预测错误了，他又是如何从错误中进行学习，使自己越来越聪明的呢？后面的文章我将给大家揭晓！
人工智能是6G诞生的关键！
作者| MITTechnologyReview
译者| 虎说
责编|屠敏
出品|CSDN（ID：CSDNnews）
以下为译文：
Mobile-phone技术改变了人类理解和与世界互动的方式。在二十一世纪还会有其他的技术能够带来如此大的改变吗？我想，这很难回答。
最新技术- 第五代移动标准（即5G）目前正在全球部分地区部署。这项技术的发展顺其自然的带来了一系列问题，哪些因素将推动第六代移动技术的发展？6G与5G有哪些不同？5G将无法实现哪种交互和活动？6G何时才会来临？
今天，带着上述这些问题，我们来到了德国的不来梅雅各布大学。Razvan-AndreiStoica和GiuseppeAbreu正在研究这些问题，而且他们已经找到了上述问题的部分答案。他们已经确定了5G的局限性以及他们认为将推动6G发展的因素：
人工智能将成为移动技术的主要推动力，而6G将成为全新一代机器智能应用的推动力。
首先介绍一下背景：按照现有的标准，5G是之前4G标准的重大进步，首批5G网络已经提供高达每秒600兆比特的下载速度，并且有可能继续超越这个速度。相比之下，4G的最高下载速度是28Mbits/s，并且大多数移动电话用户都经历过下载速率为零体验，其中原因并不是很清楚。在这方面，5G显然更好，甚至可以取代许多固定电话连接。
你可能只是简单的认为5G只是简单的加速了下载速度，实际上5G带来的不止这些。例如，5G基站设计用于处理多达一百万个连接，而4G基站只可以处理4000个连接。这应该会对体育赛事，演唱会等重要集会的沟通产生影响，并且可以为物联网提供各种应用。
接着是延迟-信号通过网络传输所需的时间。5G的延迟时间仅为一毫秒，而4G则为50毫秒或更长。游戏玩家会告诉你这有多重要，因为它可以让游戏角色的远程控制更具响应性。但是，其他的电信运营商已经证明了同样的优势是如何能够更准确地控制无人机，甚至可以使用移动连接进行远程手术。
最具竞争力的是所有这一切都可以使用最小电力的功率投入来使用，目前很多5G应用商都表明5G设备的电池寿命应该是4G设备的10倍。
那6G到底又会有什么样的竞争力呢？当然，6G将提供更快的下载速度，目前的想法是这个速度可以接近每秒1terabit（10的12次方比特）。
基于如此高的下载速度，它能提供什么样的具有变革性改进呢？根据Stoica和Abreu的说法，它将能够在智能代理之间迅速改变合作方式，解决复杂的挑战，并给出解决复杂问题的解决方案。
比如说，解决大城市自动驾驶车辆调度的问题。考虑到每天有270万辆汽车进入像纽约这样的城市，合理调度这些汽车堪称为一项重大挑战。未来我们需要了解自动驾驶车辆的位置，环境及其变化方式，以及道路上其他的使用者，如骑自行车者，行人和其他自动驾驶车辆。他们需要协商通过交叉路口并以最小化行程时间的方式优化其路线。
这是一项重大的计算挑战。例如，当它们接近特定的交叉点时，它将需要汽车快速创建动态网络，然后几乎立即放弃它们。同时，他们将成为更广泛的网络计算路线和旅程时间的一部分。Stoica和Abreu说：“因此在这个场景下需要大量互动，以解决大型分布式问题，其中大规模连接，大数据量和超低延迟可能已经超出5G网络可以提供的，但这些在这种场景中是必不可少的。”
当然，这只是6G可以实现的一种协作的一个例子。Stoica和Abreu设想了一系列其他分布式挑战，这种挑战将随着6G的诞生变得易于处理。这些挑战大都是基于大数据的实时生成和协作处理，一个明显的应用是网络优化，但还包括其他应用，例如金融市场监测和规划，医疗保健优化和“临近预测”-即在事件发生时预测该事件可能导致出现的后果，以增强应对该事件的能力。
人工智能代理注定要在我们的未来发挥重要作用。“为了发挥这些代理的真正力量，协作AI是关键，”Stoica和Abreu说。“从21世纪移动社会的本质来看，很明显这种合作只能通过无线通信来实现。”
这是对未来的有趣展望。在一套6G标准诞生之前，还有很多未知的路要走，但如果Stoica和Abreu的判断是正确的，那么人工智能将成为塑造未来通信网络的动力。
原文：https://medium.com/mit-technology-review/ready-for-6g-how-ai-will-shape-the-network-of-the-future-7744fdf7577f
（本文为AI科技大本营转载文章，转载请微信联系原作者）
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CTA核心技术及应用峰会
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5月25-27日，由中国IT社区CSDN与数字经济人才发展中心联合主办的第一届CTA核心技术及应用峰会将在杭州国际博览中心隆重召开，峰会将围绕人工智能领域，邀请技术领航者，与开发者共同探讨机器学习和知识图谱的前沿研究及应用。
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