1.2人工智能發(fā)展歷程和現(xiàn)狀教學(xué)設(shè)計(jì)人教-中圖版高中信息技術(shù)選擇性必修4

第1章人工智能概述1.2人工智能發(fā)展歷程和現(xiàn)狀教學(xué)設(shè)計(jì)教學(xué)背景信息科技是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的重要部分，主要研究以數(shù)字形式表達(dá)的信息及其應(yīng)用中的科學(xué)原理、思維方法、處理過程和工程實(shí)現(xiàn)。當(dāng)代高速發(fā)展的信息科技對全球經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化發(fā)展起著越來越重要的作用。義務(wù)教育信息科技課程具有基礎(chǔ)性、實(shí)踐性和綜合性，為高中階段信息技術(shù)課程的學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。信息科技課程旨在培養(yǎng)科學(xué)精神和科技倫理，提升自主可控意識(shí)，培育社會(huì)主義核心價(jià)值觀，樹立總體國家安全觀，提升數(shù)字素養(yǎng)與技能。教材分析本節(jié)課的教學(xué)內(nèi)容選自人教/地圖出版社選擇性必修4人工智能初步第1章人工智能概述1.2人工智能發(fā)展歷程和現(xiàn)狀。在一次北京國際消費(fèi)電子博覽會(huì)上，首次亮相的“小螞哥”吸引了眾多觀眾，大家紛紛上前與其互動(dòng)。“小螞哥”是一款用于無人配送的智能物流機(jī)器人，到達(dá)目的地后會(huì)自動(dòng)通過語音通知客戶取貨，在一定區(qū)域范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化配送?！靶∥浉纭本哂行l(wèi)星定位、自主行駛、主動(dòng)避障和規(guī)劃路線等多種功能，應(yīng)用了機(jī)器人自主定位、計(jì)算機(jī)視覺、嵌入式控制和機(jī)械設(shè)計(jì)等多種技術(shù)。除此之外，還有許多人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于人們的生產(chǎn)和生活當(dāng)中。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）對社會(huì)的影響，遠(yuǎn)比人們今天所認(rèn)識(shí)的還要廣泛。本章將以“人工智能在身邊”為主題開展項(xiàng)目活動(dòng)，引領(lǐng)同學(xué)們了解人工智能的典型應(yīng)用，感受人工智能給我們生活帶來的巨大變化，體驗(yàn)人工智能新應(yīng)用，關(guān)注人工智能的發(fā)展趨勢，激發(fā)同學(xué)們學(xué)習(xí)人工智能課程的興趣。教學(xué)目標(biāo)1.了解人工智能的發(fā)展歷程，分析人工智能發(fā)展過程中出現(xiàn)高潮和低谷的原因。2.知道人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，了解我國在人工智能領(lǐng)域的成就。教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)教學(xué)重點(diǎn):了解人工智能的發(fā)展歷程，分析人工智能發(fā)展過程中出現(xiàn)高潮和低谷的原因。教學(xué)難點(diǎn):知道人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，了解我國在人工智能領(lǐng)域的成就。教學(xué)方法與教學(xué)手段案例分析法、講授法、任務(wù)驅(qū)動(dòng)法。教學(xué)過程問題導(dǎo)入體驗(yàn)探索智能推薦引擎智能推薦引擎常應(yīng)用于電子商務(wù)、視頻推薦和媒體咨詢等領(lǐng)域。隨著電子商務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電商平臺(tái)的商品種類快速增長，消費(fèi)者要花大量的時(shí)間才能找到自己需要的商品。用戶在瀏覽大量商品及無關(guān)信息的過程中，可能會(huì)因信息過載而流失。為了解決這些問題，個(gè)性化推薦引擎（圖1.2.1）（參見教材P9）應(yīng)運(yùn)而生。它能根據(jù)網(wǎng)站最熱賣商品、用戶所處城市、用戶過去的購買行為和購買記錄，自動(dòng)完成個(gè)性化商品的篩選，并將其推薦給用戶，以滿足用戶的個(gè)性化需求。在計(jì)算機(jī)或上任意打開一個(gè)購物網(wǎng)站，先觀察網(wǎng)站推薦的商品目錄，然后搜索并瀏覽某一個(gè)（類）商品，刷新頁面后再觀察推薦商品目錄與之前相比有何變化，最后根據(jù)你的體驗(yàn)評價(jià)智能推薦引擎。思考：網(wǎng)站第二次推薦的內(nèi)容是否與剛剛搜索的內(nèi)容完全一致?網(wǎng)站推薦的內(nèi)容與你的實(shí)際需求是否有偏差?如有，試分析產(chǎn)生偏差的原因。人工智能的發(fā)展歷程1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上，約翰·麥卡錫（JohnMcCarthy）提出了“人工智能”一詞，人工智能也被正式確立為一門學(xué)科。這次會(huì)議為人工智能奠基人相互交流提供了機(jī)會(huì)，并對人工智能的發(fā)展起了重要的鋪墊作用（圖1.2.2（參見教材P10）為2006年達(dá)特茅斯會(huì)議50周年時(shí)5位重要參與者合影）。此后60多年的發(fā)展歷程中，人工智能經(jīng)歷了多次高潮和低谷，大致可以分為三個(gè)階段。第一階段：從早期嘗試到符號(hào)推理從達(dá)特茅斯會(huì)議到20世紀(jì)70年代中期，人工智能從萌芽迅速走向繁榮。這個(gè)階段的標(biāo)志性成果及事件列舉如下。

因編寫計(jì)算機(jī)弈棋程序的需要，提出了多種“智能”搜索算法，比如“深度優(yōu)先”和“廣度優(yōu)先”等，其中很多算法在今天看來都堪稱經(jīng)典。

艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙開發(fā)了“邏輯理論家”及“通用問題求解機(jī)”，為早期專家系統(tǒng)和符號(hào)推理系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。

弗蘭克·羅森布拉特最先提出了一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——感知機(jī)模型。

喬舒亞·萊德伯格和布魯斯·布坎南等人設(shè)計(jì)了第一個(gè)具有實(shí)用價(jià)值、基于知識(shí)的專家系統(tǒng)——DENDRAL。

約翰·麥卡錫和阿蘭·科莫?jiǎng)跔柗謩e設(shè)計(jì)專門面向人工智能的計(jì)算機(jī)編程語言LISP和PROLOG，其引入的語言范式和特點(diǎn)（如面向?qū)ο?、邏輯編程語言）至今仍為同類語言的典范。

愛德華·費(fèi)根鮑姆和喬爾·摩西首先成功開發(fā)了基于知識(shí)的數(shù)學(xué)推理程序——MACSYMA。

我國著名數(shù)學(xué)家吳文俊提出了幾何定理機(jī)械化證明的“吳氏方法”?；跀?shù)理邏輯的符號(hào)知識(shí)表示與推理是這一階段的主要特色。人工智能在自然語言處理、專家系統(tǒng)、定理自動(dòng)證明與自動(dòng)推理等方面取得了一系列重要成果。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知機(jī)）及貝葉斯方法研究也開始萌芽并逐漸發(fā)展。不過，繁榮中也隱藏著危機(jī)。

1969年，馬文·明斯基（MarvinMinsky）和西摩·佩珀特（SeymourPapert）出版的《感知機(jī)：計(jì)算幾何導(dǎo)論》一書，證明感知機(jī)有重大缺陷，這直接導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究陷入低谷，也為后來人工智能領(lǐng)域的全面衰落埋下了伏筆。

1971—1972年，斯蒂芬·庫克和理查德·卡普等人建立了計(jì)算復(fù)雜性理論，揭示出很多計(jì)算問題原則上不存在“能行解”，暗示基于純符號(hào)推理的人工智能之路不可行。

1973年，英國數(shù)學(xué)家詹姆斯·萊特希爾（JamesLighthill）提交報(bào)告，對英國政府資助的人工智能研究作出了全盤否定。隨后，英國及其他國家陸續(xù)終止或大幅削減對人工智能研究的資助，人工智能的發(fā)展第一次經(jīng)歷了“寒冬”。第二階段：從專家系統(tǒng)到知識(shí)工程20世紀(jì)80年代初開始，“知識(shí)”逐漸成為人工智能領(lǐng)域的核心觀念，研究者們在人工智能系統(tǒng)中導(dǎo)入人類的“專家知識(shí)”。這一發(fā)展為符號(hào)推理的理論框架添加了領(lǐng)域“知識(shí)”，使機(jī)器能夠解決更實(shí)用、更專業(yè)和更復(fù)雜的問題。這一階段出現(xiàn)了大量的新型“專家系統(tǒng)”，如基于非經(jīng)典邏輯的專家系統(tǒng)、概率專家系統(tǒng)、模糊專家系統(tǒng)、演化專家系統(tǒng)和神經(jīng)專家系統(tǒng)等。最具有代表性的專家系統(tǒng)有：由愛德華·費(fèi)根鮑姆主持設(shè)計(jì)的用于檢查血液傳染病的MYCIN系統(tǒng)，以及其后續(xù)的通用型專家系統(tǒng)EMYCIN；由斯坦福研究院基于貝葉斯推理開發(fā)的用于礦物勘探的概率專家系統(tǒng)PROSPECTOR，這是首批將貝葉斯推理付諸實(shí)踐的人工智能系統(tǒng)。在此期間，人工智能在基礎(chǔ)研究方面，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與并行信息處理等領(lǐng)域都取得了長足的進(jìn)步，這為日后機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的全面爆發(fā)奠定了基礎(chǔ)。1982年，日本政府啟動(dòng)“第五代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)計(jì)劃”，同期英國政府也全面恢復(fù)了對人工智能研究的資助。這些都標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域步入第二次快速發(fā)展時(shí)期。但是，由于專家系統(tǒng)核心的知識(shí)表示和推理機(jī)制內(nèi)在局限性的影響，以及數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和計(jì)算能力等計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)和設(shè)施的嚴(yán)重制約，人工智能的大規(guī)模應(yīng)用遭遇瓶頸，第二次發(fā)展浪潮也逐漸停息。第三階段：從大數(shù)據(jù)到深度學(xué)習(xí)20世紀(jì)90年代中后期開始，人工智能領(lǐng)域迎來了第三次發(fā)展浪潮。受益于瀏覽器和搜索引擎技術(shù)的突破，互聯(lián)網(wǎng)開始迅速普及并呈現(xiàn)出井噴式發(fā)展態(tài)勢，以采集、存儲(chǔ)及處理海量數(shù)據(jù)為目標(biāo)的新一代計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)（大規(guī)模并行處理、高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等）和“智能”信息處理技術(shù)（語義網(wǎng)及本體技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)和機(jī)器學(xué)習(xí)等）趨向成熟，并迅速顯示出巨大價(jià)值，人工智能復(fù)興提速，并最終在2012年全面爆發(fā)。這一階段，人工智能發(fā)展的標(biāo)志性事件是一系列以深度學(xué)習(xí)為代表的突破性算法和應(yīng)用的不斷涌現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)是過去幾十年間機(jī)器學(xué)習(xí)乃至整個(gè)人工智能領(lǐng)域中所取得的重大進(jìn)展，幾乎開啟了人工智能在所有領(lǐng)域和行業(yè)中應(yīng)用的大門。

2012年，以全球范圍的圖像識(shí)別算法競賽ILSVRC作為標(biāo)志性事件，深度學(xué)習(xí)先后在自動(dòng)翻譯、自然語言處理、圖像識(shí)別和人機(jī)博弈等人工智能傳統(tǒng)領(lǐng)域取得明顯進(jìn)步，同時(shí)也為機(jī)器人與智能制造、自然人機(jī)交互、自動(dòng)駕駛、機(jī)器應(yīng)答系統(tǒng)、垃圾郵件過濾、網(wǎng)絡(luò)安全取證和推薦系統(tǒng)等全新應(yīng)用領(lǐng)域提供了發(fā)展基礎(chǔ)和動(dòng)力。

2015年，谷歌、亞馬遜和微軟等國際信息技術(shù)公司開始相繼發(fā)布自己的人工智能開放平臺(tái)。國內(nèi)的百度、阿里巴巴、騰訊和科大訊飛等公司承擔(dān)了國家級(jí)人工智能行業(yè)應(yīng)用開放平臺(tái)的建設(shè)，一批新興人工智能開發(fā)公司也推出了各具特色的人工智能應(yīng)用開放平臺(tái)，這些平臺(tái)為開展人工智能在各個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，特別是教育應(yīng)用，提供了更多的可能。

2017年，谷歌人工智能程序阿爾法圍棋（AlphaGo、AlphaGoZero）以絕對優(yōu)勢戰(zhàn)勝人類圍棋的頂尖高手，將以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能的應(yīng)用水準(zhǔn)提升到了歷史性的新高度。閱讀拓展深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)以深度學(xué)習(xí)為標(biāo)志的新一代人工智能的興起依賴于三個(gè)緊密相關(guān)的方面：基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)和算法的突破、各行業(yè)數(shù)十年信息化及互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展所積累的大量數(shù)據(jù)、廉價(jià)通用的圖形處理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）被廣泛應(yīng)用于訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型。如果將深度學(xué)習(xí)比作人工智能應(yīng)用的“引擎”，那么大數(shù)據(jù)就是“燃料”。某種特定的數(shù)據(jù)集提供了與應(yīng)用相關(guān)的各種記錄，是深度學(xué)習(xí)算法用于訓(xùn)練和優(yōu)化模型所必需的。對大數(shù)據(jù)處理分析的需求已經(jīng)完全超出了人工編程所能達(dá)到的處理極限，必須發(fā)展能自動(dòng)、智能、高效處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)，而這些技術(shù)的研發(fā)正是人工智能算法的用武之地。人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，一些人工智能機(jī)器已經(jīng)可以承擔(dān)某種比較復(fù)雜的腦力勞動(dòng)，也可以協(xié)助人們完成記憶和邏輯運(yùn)算。經(jīng)過性能改善，一些智能機(jī)器有可能超越人類的某種能力，代替人類完成難度較大的工作。這些智能機(jī)器雖然可以代替部分人類勞動(dòng)，卻還不能達(dá)到人類多方協(xié)調(diào)和自我學(xué)習(xí)提升的智能水平。想要制造出像人類一樣擁有智慧的機(jī)器，還需深入研究。當(dāng)前，人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。智能接口技術(shù)研究智能接口技術(shù)研究是為了建立高效和諧的人機(jī)交互環(huán)境，讓人與機(jī)器之間的交互能夠像人與人之間的交流一樣便捷、自然。人工智能技術(shù)在自然語言理解、腦機(jī)接口（意識(shí)控制計(jì)算）、步態(tài)識(shí)別和情感識(shí)別等方面都取得了重要進(jìn)展，有效地推動(dòng)了智能接口技術(shù)的發(fā)展。大規(guī)模并行計(jì)算近年來，基于圖形處理器的大規(guī)模并行計(jì)算異軍突起。云計(jì)算的出現(xiàn)、GPU的大規(guī)模應(yīng)用使得分布式的數(shù)據(jù)計(jì)算處理能力迅速增強(qiáng)。這種超大規(guī)模的并行計(jì)算大大提升了人工智能的信息處理能力。大數(shù)據(jù)隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)式發(fā)展，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量的大幅度增長為人工智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、服務(wù)業(yè)和醫(yī)療業(yè)等領(lǐng)域，成為影響人工智能發(fā)展的一個(gè)重要因素。深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是人工智能現(xiàn)階段的重要研究領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)通過建立、模擬人腦的分層結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)從低級(jí)到高級(jí)、從局部到整體、從具體到抽象的特征提取和建模。通過深度學(xué)習(xí)，機(jī)器可以識(shí)別數(shù)據(jù)中隱藏的復(fù)雜模式，揭示數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和局部特性，并將結(jié)果用于預(yù)測和建模新的數(shù)據(jù)，提出深刻的見解。閱讀拓展我國在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用案例在國際信息技術(shù)公司相繼發(fā)布人工智能開放平臺(tái)的同時(shí)，國內(nèi)的百度、阿里巴巴、騰訊和科大訊飛分別承擔(dān)了自動(dòng)駕駛、城市大腦、智慧醫(yī)療和語音技術(shù)國家級(jí)人工智能行業(yè)應(yīng)用開放平臺(tái)的建設(shè)。百度與金龍汽車合作研發(fā)了一款無人駕駛小巴車，并于2018年7月實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。小巴車基于高精度地圖和智能感知技術(shù)，能實(shí)時(shí)感知環(huán)境信息并根據(jù)地圖數(shù)據(jù)規(guī)劃路線。該車還能對車輛、行人的行為進(jìn)行預(yù)測，從而作出行車決策，以應(yīng)對路面交通情況的變化。阿里云ET城市大腦是目前全球規(guī)模最大的人工智能公共系統(tǒng)之一，可以對整個(gè)城市進(jìn)行全局實(shí)時(shí)分析。截至2017年10月，杭州城市大腦接管了杭州128個(gè)信號(hào)燈路口，試點(diǎn)區(qū)域通行時(shí)間減少了15.3%，高架道路通過時(shí)間節(jié)省了4.6min。在主城區(qū)，城市大腦事件報(bào)警日均500次以上，準(zhǔn)確率達(dá)92%；在蕭山區(qū)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了救護(hù)車等特種車輛的優(yōu)先調(diào)度，到達(dá)現(xiàn)場的時(shí)間可縮短一半。騰訊發(fā)布了一款人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品——騰訊覓影。它是首款人工智能食管癌篩查系統(tǒng)，篩查準(zhǔn)確率超過90%；在肺結(jié)節(jié)方面，它可以檢測出3mm及以上的微小結(jié)節(jié)，檢測準(zhǔn)確率超過95%。騰訊覓影還將與醫(yī)學(xué)院和醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，助力更多病種檢測?？拼笥嶏w語音識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到95%，其語音合成技術(shù)在2017年的國際語音合成比賽中成功摘得桂冠，實(shí)現(xiàn)了在該項(xiàng)比賽中的十二連冠。人工智能并不是一個(gè)獨(dú)立、封閉和自我循環(huán)發(fā)展的智能科學(xué)體系，而是通過與其他科學(xué)領(lǐng)域的交叉，融入人類社會(huì)發(fā)展的各個(gè)方面。人工智能的發(fā)展有以下三大趨勢。第一，現(xiàn)在人工智能技術(shù)是相對獨(dú)立的，如圖像處理、聲音處理等，人工智能的發(fā)展必然會(huì)使其具備接近人類大腦思維能力的功能，可以同步處理多類信息。第二，人類對機(jī)器的干預(yù)貫穿于人工智能發(fā)展的始終。人類始終是智能機(jī)器的制造者，是智能機(jī)器的服務(wù)對象，是智能機(jī)器價(jià)值的評判者。人工智能的發(fā)展必然會(huì)將人的作用或人的認(rèn)知模型引入人工智能系統(tǒng)，形成“混合增強(qiáng)人工智能”技術(shù)。第三，自主性和智能性是智能無人自主系統(tǒng)最重要的兩個(gè)特征。依靠圖像識(shí)別、人機(jī)交互、智能決策、自動(dòng)推理和深度學(xué)習(xí)等人工智能技