给孩子的人工智能图解 pdf,mobi,epub,txt,百度云盘
三宅阳一郎（YouichiroMiyake）
一直致力于数字游戏领域的人工智能开发与研究。系国际游戏开发者协会（IGDA）日本游戏AI专业部门会议设立者（主席）、日本数字游戏学会（DiGRAJAPAN）理事。著有《为什么人工智能可以与人类对话》（2017.08）、《人工智能的制作方法——有趣的游戏AI到底是怎样运作的》（2016.12）、《人工智能的哲学课堂》（2016.08）等。
森川幸人（YukihitoMorikawa）
日本MuuMuu股份有限公司董事长。主要从事CG制作、游戏软件及手机应用的开发。著有《火柴盒的大脑（AI）——关于人工智能的一些话》等。
推荐一档给孩子讲人工智能的科普节目
最近，我挖到一档特别适合孩子看的宝藏节目，一刻也忍不住想要分享给你们——这就是由央视和中科院共同主办的节目——《机智过人》。
《机智过人》从2017年开播，目前一共出来3季。以人工智能科学挑战为主题，以前沿的科技和人类PK的形式，展示科技发展的现状。
虽然说的内容听起来好像有点高大上，但轻松的解说方式，对孩子了解人工智能，开拓视野，了解未来，有非常大的帮助。
PART1
人工智能最近几年我们都听得非常多。你知道人工智能是什么样的吗？它们可以做什么？
它是智能楼宇系统，调控整栋楼的冷气系统，不管是在热气腾腾的餐厅炒菜区、还是人员频繁走动的地方，可以根据实际的温度进行精准调控，让每个区域保护几乎恒定的舒适温度。
从来没有想到，商场、高楼大厦的冷气之前都是由冷气调控员调控的。
它可以通过特殊的隔空拍摄，重现敦煌莫高窟壁画被遮挡或消失的部分，甚至可以隔空分析壁画颜料的成分，推测出画原来的颜色。
一些我们目前肉眼看到黑色的壁画，最初的色彩是红色或者橘红色。
它是炒菜神器，通过精准的科学的温控，让厨艺小白几乎一键做出嫩滑的水蒸蛋。
智能煎牛排下锅、翻一次面就能做出美味的牛排。
它可以智能设计大桥，设计出来的桥可以平稳到在桥上的“雪糕筒”（路锥）立起一辆自行车。
它是目前世界上最大的单体机场北京大兴机场里面的行李系统，每小时可以分拣无错运送30000件行李。
大到坦克、机场港口设施、桥梁、农业，小到个人生活的吃饭、测试，人工智能的身影无处不在。它不是虚幻的未来，人工智能已经出现在我们触手可及的地方，改变了我们的生活。
PART2
为什么我们特别重视人工智能？和人相比，人工智能可以做到了什么样程度？
在工程建设领域，桥梁建设需要花费极大的功夫。平均一座桥从设计到最终的完成，可能需要花费数十年的时间。每一次小小的数据改动，都需要设计师几个月的重新设计核算。一座桥的其中一个部件的说明书就有厚厚一大本，桥可能有上千部件，工作量可想而知。
智能桥梁设计系统，10分钟就能完成8位设计师3个小时的工作量。
普通人的承重能力有限。
外骨骼却能让一位女生都可以轻松背起一个冰箱行走。
穿上外骨骼，普通人可以生生抬起一辆汽车。
遥感手套可以同步人手的动作。
肌电手让因意外事故截肢失去双手的人，时隔十几年重新用“手”夹起一道菜甚至是花生米。
即使在我们引以为傲的文学、艺术创作领域，人工智能的进步也很大。我们很难分辨人和机器的差别。
你能猜出以下哪件衣服是人工智能设计的吗？
关于《红楼梦》的解读，哪一道题是人工智能出题系统出的？哪些是真人语文老师出的？
不管在何种领域，未来注定是人工智能的时代。
PART3
和人工智能相比，我们人类未来是不是毫无胜算？在某些事情上，人工智能是完全超越人类的。
但它也让我们看到人类的巅峰，以及人的潜能。港口的无人跨越车，它是以跨运车司机的数据为基础的。
和火眼重明人脸识别系统比拼的是一位警官。他可以通过听口述还原人物形象。
人类力量的极限是硬拉杠铃500公斤。
杭州灵隐寺飞来峰景区的工作人员，结合经验和前一天收集的数据，几乎可以精准判断第二天的游客量，提前做好准备和安排。
人工智能也让我们看到了人类最为宝贵的一面。
人类永远在突破，在挑战。健身达人明知超于极限，仍然想要尝试挑战。
人类除了注重效率，还会守护法律的公平和正义。
警察在不能确定嫌疑人，不会随便写名字，只会打出一个问号。
人类富有同情心、同理心，善良、有爱。
为同伴着想，想到给日常需要搬运快递的快递小哥设计外骨骼，减轻身体负担、保护腰部。
人类会为了追梦执着而坚韧。
90后设计出外骨骼的钢铁侠为了实现自己的梦，从14岁开始就做机器，曾经为了试验，把自己的肋骨都摔了。
从14岁开始坚持的他设计出的外骨骼，未来可运用在军工、生产等各种领域。
没有看《机智过人》之前，我们都会有一种深深的恐惧，会担心孩子必须要和机器去竞争，不知道孩子未来的核心竞争力在什么地方。
看这部片子有种豁然开朗的感觉，人工智能不是碾压人类，人和人工智能更多的是协同，帮助我们和孩子去解决曾经无法解决和改变的事情。
它也让我们看到人类最不可替代的东西，给了我们未来培养孩子的重点和方向。
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1、人类历史上的信息革命人类历史上的信息革命第一次第一次信息革命信息革命第二次第二次信息革命信息革命第三次第三次信息革命信息革命第四次第四次信息革命信息革命第五次第五次信息革命信息革命第六次第六次信息革命信息革命语言的创造语言的创造猿人信息得以交流和传递文字文字的的出现出现信息可以被储存在文字中进行传播，解决了语言的时间和空间的局限性印刷术的发明印刷术的发明扩大了信息的交流、传递的容量和范围无线电的发明无线电的发明电磁波传播信息，速度增长几十亿倍电视电视的的发明发明声音、图片影像、文字实现同时远距离实时传播（摘自人民出版社大数据领导干部读本）（摘自人民出版社大数据领导干部读本）计算机与互联网的使用
2、计算机与互联网的使用突破了人类大脑及感觉器官加工利用信息的能力，人类进入信息社会时代第七次信息革命第七次信息革命第七次信息革命？现在我们正经历着一场信息革命信息革命。这不是在技术上、机器设备上、软件上或速度上的一场革命，而是一场“概念”上的革命。以往50年信息技术的重点在“技术”上，目的在于提升信息传播范围、传播能力和传播效率。而新的信息革命的重点将会在“信息”上。彼得德鲁克21世纪的管理挑战大数据大数据人工智能人工智能未来，已来什么是人工智能什么是人工智能像人类一样思考：神经网络听懂：语音识别看懂：视觉识别运动：运动控制生产出一种能以人类智能相似方式做出反应的智能机器人工智能人工智能Art
3、ificialIntelligence人工智能的判断标准阿兰图灵英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。图灵测试阿兰图灵1950年发表论文计算机器与智能提出“图灵测试”图灵测试：测试者在与被测试者（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。如果机器能够让30%的测试人相信它是人类，那么这台计算机就可以被认为具有人类的思考能力。人工智能背后的秘密：人类的学习红色圆黄色长桔色圆applebananaorange人工智能背后的秘密：机器学习学习训练识别特征提取通过学习具有“人类的部分智能”人工智能背后的秘密：机器学习计算机看到的香蕉学习训练识别特征提取人工智
4、能背后的秘密：机器学习特征提取与训练学习训练识别特征提取颜色颜色数值数值红色1黄色2桔色3形状形状数值数值圆1长2方3applebananaorange3X颜色+1X形状=3X1+1X1=43X颜色+1X形状=3X2+1X2=83X颜色+1X形状=3X3+1X1=103X颜色+1X形状形状颜色221131人工智能背后的秘密：机器学习-水果模型学习训练识别特征提取形状颜色3X颜色+1X形状applebananaorange4810人工智能背后的秘密：利用水果模型识别水果“Apple”3X颜色+1X形状=3X1+1X143X颜色+1X形状人工智能背后的秘密：模型形状颜色1X颜色+2X形状人工智能背后的秘密：人工智能发展基础算法计算能力大数据深度学习文字/图片/视频GPU/FPGA/TPU人工智能会威胁人类吗？思考人类的哪些能力是人工智能是无法具有？
人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安交通大学出版社,1998.
[2]Russell,StuartJ.ArtificialIntelligence:AModernApproach[J].人民邮电出版社,2002.
[3]GabbayDM,HoggerCJ,RobinsonJA,etal.Handbookoflogicinartificialintelligenceandlogicprogramming.Vol.1:Logicalfoundations.,1995.
[4]胡宝洁,赵忠文,曾峦,张永继.图灵机和图灵测试[J].电脑知识与技术：学术版,2006(8):2.
[5]赵楠,缐珊珊.人工智能应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报,2017,12(6):3.
[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]