一、什么是人工智能
- 人类智能
- 人类智慧
- 智慧和智能
- 改善生存发展水平
- 隐性智慧和显性智慧
- 认识世界和改造世界
- 人工智能：机器根据人类给定的初始信息来生成和调度知识、进而在目标引导下由初始信息和知识生成求解问题的策略并把智能策略转换为智能行为从而解决问题的能力。
国务院于2017年7月8日印发并实施了《新一代人工智能发展规划》
二、人工智能的发展历史
典型事件
| 时间 | 事件描述 |
|---|---|
| 1943 | 心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为M-P模型 |
| 1946 | 冯·诺依曼体系结构 |
| 1950 | 图灵测试 |
| 1956 | 达特茅斯会议 |
| 1957 | 弗兰克·罗森布拉特打造出感知机 |
| 1959 | 阿瑟·塞缪尔创造机器学习一词；约翰·麦卡锡提出Advice Taker概念，可以看成第一个完整的人工智能系统 |
| 1961 | 第一台工业机器人Unimate开始在新泽西州通用汽车工厂的生产线上工作 |
| 1964 | 丹尼尔·鲍勃罗开发了自然语言理解程序STUDENT |
| 1965 | 赫伯特·西蒙预测20年内计算机将能够取代人工；古德提出AI威胁论，认为超智能机器将会超越人类的控制 |
| 1969 | 阿瑟·布莱森和何毓琦描述了反向传播可用于多层ANN |
| 1979 | 斯坦福大学的自动驾驶汽车Stanford Cart在无人干预的情况下，成功驶过一个充满障碍的房间 |
| 1981 | 日本国际贸易和工业部提供8.5亿美元用于第五代计算机项目研究 |
| 1982 | 约翰·霍普菲尔德发明Hopfield神经网络 |
| 1986 | Rumelhart等提出的误差反向传播算法 |
| 1997 | IBM深蓝西洋棋计算机卷土重来 |
| 1999 | 谷歌搜索上线 |
| 2004 | 第一届DARPA自动驾驶汽车挑战赛在莫哈维沙漠举行 |
| 2007 | 李飞飞和普林斯顿大学的同事开始建立ImageNet |
| 2009 | 谷歌开始秘密研发无人驾驶汽车，2014年，谷歌汽车在内华达州通过自动驾驶汽车测试 |
| 2014 | 聊天机器人程序尤金·古斯特曼通过图灵测试 |
| 2016 | 谷歌DeepMind研发的AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世石 |
三、人工智能的主要研究内容和应用领域
1. 感知能力 - - 计算机视觉；语音识别
2. 记忆能力 - - 知识表示（基础）
3. 推理能力 - - 自动推理（实现问题求解）
4. 语言能力 - - 自然语言处理
5. 规划能力 - - 自动规划
6. 学习能力 - - 机器学习
人工智能产业
四、大数据
概念的提出
1997年，Michael Cox和David Ellsworth的学术论文《Application-Controlled Demand Paging for Out-of-Core Visualization》（从机遇视角出发）
1997年，Weiss和Indurkhya合著的《预测性数据挖掘》问世 (危机的角度)
2001年，META集团的分析师Doug Laney发布了一份著名的研究报告《3D数据管理：控制数据数量、速度及种类》（3V框架）
定义：“大数据是通过新型处理机制实现高效决策、发现洞见以及优化处理的大数量、高速度、多种类的信息集合”。
特点 (5V)
volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大
variety：数据种类和来源多样化
value：数据价值密度相对较低
velocity：增长速度快，处理速度快，时效性强
veracity: 数据的准确性和可信赖度，即数据的质量
数据科学与大数据技术专业
数据的广泛性和多样性
结构化：如csv文件
半结构化：如XML数据
准结构化：如网页数据
非结构化：如文本文件、PDF文件、图像和视频
数据结构多样化：
数据研究的共性
数据科学主要包括
数据的方法来研究科学 (生物信息学、天体信息学、数字地球)
科学的方法来研究数据 (统计学、机器学习、数据挖掘、数据库)
数据处理的主要步骤
数据采集
数据预处理
数据分析
报告撰写
付诸行动
五、机器学习¶
人类是如何学习的？
人类的学习是一个人根据过往的经验，对一类问题形成某种认识或总结出一定的规律，然后利用这些知识来对新的问题下判断的过程。
如何教会计算机学习？
机器学习是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。
机器学习的分类
有监督学习
分类问题
回归问题
无监督学习
聚类
关联规则挖掘
离群点检测
半监督学习
强化学习
机器学习算法最后都归结为求一个目标函数的极值，即最优化问题。
机器学习的核心目标
一个模型
评价函数
确定参数