ArtificialIntelligence人工智能是什么第1章人工智能通識導論1.1認識人工智能1.2人工智能的發展人工智能的產業鏈與商業模式1.3課堂實踐1.5人工智能對人才的能力要求1.41.1.1人工智能的概念與特征如何更好地理解人工智能的概念呢？我們可以從人工智能最基本的三大特征入手，即感知能力、學習能力和推理能力，具備這些特征的對象或事物，便具有人工智能的能力。人工智能的感知能力是其與外界環境進行交互的基礎。通過傳感器、攝像頭、麥克風等硬件設備以及圖像識別技術，人工智能能夠收集大量的視覺、聽覺、觸覺等感官數據，并對感知數據進行處理和分析。感知能力人工智能的學習能力是其智能的核心體現。通過機器學習算法，人工智能能夠從大量數據中提取核心信息、發現規律，并據此調整自身行為，以適應新環境或解決新問題。學習能力人工智能的推理能力是其解決復雜問題的關鍵。通過構建決策樹、貝葉斯網絡（一種基于概率推理的圖形網絡）、神經網絡（一種模仿動物神經網絡行為特征進行分布式并處理信息的算法數據模型）等模型，人工智能能夠模擬人類的推理過程，對給定的信息進行評估、分析和預測，從而做出合理決策。推理能力1.1.2人工智能的學派1．符號主義符號主義（Symbolism）是人工智能研究中的一個重要學派，也被稱為邏輯主義（Logicism）、心理學派（Psvchlogism）或計算機學派（Comouterism）。其核心觀點在于，人類認知和思維的基本單元是符號，認知過程可以被視為在符號表示上的一種運算。圖1-1?使用決策樹判斷是否出門符號主義起源于20世紀50年代，是人工智能領域最早的學派。1.1.2人工智能的學派2．聯結主義聯結主義也叫連接主義。聯結主義的核心在于從大量數據中學習并優化網絡連接以實現智能行為，該學派認為人工智能的關鍵在于模擬人腦神經元之間的聯結機制和學習算法。聯結主義在語音識別、圖像識別等領域取得了顯著的成果，深度學習作為聯結主義的一個重要研究領域，目前仍在持續發展和進步當中，現在非常流行的人工智能生成內。1.1.2人工智能的學派3．行為主義行為主義最初是心理學的一個學派，強調行為和環境刺激之間的關系。行為主義關注于讓機器通過與環境交互來學習和改進其行為，認為智能行為可以通過與環境的動態交互與反饋實現。行為主義學派通過模擬生物體的行為模式來實現人工智能，這一學派在機器人控制、自動駕駛等領域有著廣泛的應用，并且隨著技術的進步，其應用領域還在不斷擴大。1.1.3人工智能與新質生產力1．認識新質生產力新質生產力是創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態。它由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生，以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升為基本內涵，以全要素生產率大幅提升為核心標志，特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力。1.1.3人工智能與新質生產力2．人工智能賦能新質生產力從勞動者的角度人工智能具備將人類累積的知識轉化為數據化形式的能力，借助龐大的數據輸入和深度學習技術，以及模擬人類的思考模式，人工智能掌握的知識量遠超人類大腦的極限從勞動資料的角度人工智能正在催生出眾多新型生產工具，推動勞動資料從傳統的物質形態向虛擬形態轉變，為生產活動帶來前所未有的變革從勞動對象的角度數據作為一種新興的生產要素，成為重要的勞動對象。人工智能將生產過程簡化為勞動者利用人工智能技術，對勞動對象進行智能化處理的過程1.1認識人工智能1.2人工智能的發展人工智能的產業鏈與商業模式1.3課堂實踐1.5人工智能對人才的能力要求1.41.2.1人工智能的發展歷程1．萌芽期1950年，英國數學家、邏輯學家和計算機科學的先驅，有“人工智能之父”之稱的艾倫·麥席森·圖靈（AlanMathisonTuring）提出了著名的圖靈測試，該測試的目的是判斷機器是否能夠展現出與人類相似的智能。1956年，美國達特茅斯學院舉行了第一次人工智能研討會。1959年，美國人喬治·德沃爾（GeorgeDevol）設計了世界上第一臺可編程的工業機器人“Unimate”。1.2.1人工智能的發展歷程通過圖靈測試的一般標準為：在一定時間內（如5分鐘），機器需要回答由人類測試員提出的一系列問題，如果機器回答的問題超過30%讓測試員誤認為是人類所答，那么機器就通過了圖靈測試。A真正的人類B擁有智能的機器1.2.1人工智能的發展歷程2．探索期1966年，麻省理工學院的約瑟夫·魏澤鮑姆（JosephWeizenbaum）發布了世界上第一個聊天機器人ELIZA。ELIZA能夠通過腳本理解簡單的自然語言，并產生類似人類的互動。1966年至1972年期間，美國斯坦福國際研究所（SRI）研制出了機器人沙基（Shakey）。沙基裝備了電視攝像機、三角測距儀、碰撞傳感器、驅動電機以及編碼器，如圖1-6所示，它能夠在沒有外部控制的情況下，通過無線連接接收指令，并利用內置的人工智能算法來解析周圍環境，做出決策并執行任務。沙基是首臺采用人工智能技術，運用邏輯思維自行定位物體，并在物體周圍移動的移動機器人。圖1-6?機器人沙基1.2.1人工智能的發展歷程3．成長期1997年，IBM公司的電腦“深藍”（DeepBlue）在一場歷史性的對決中戰勝了國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（GarryKasparov），成為首個在標準比賽時限內擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統。2011年，沃森（Watson）作為IBM公司開發的使用自然語言回答問題的人工智能程序，在美國著名智力問答節目《Jeopardy!》中亮相。2012年，加拿大神經學家團隊創造了一個具備簡單認知能力、有250萬個模擬“神經元”的虛擬大腦，命名為“Spaun”。2015年，Google研發出利用大量數據就能訓練計算機來完成任務的第二代機器學習平臺TensorFlow，這一舉措使得更多的研究者和開發者能夠輕松地使用人工智能的深度學習技術進行創新。1.2.1人工智能的發展歷程4．爆發期2020年，人工智能迎來一個里程碑式的突破，即GPT-3語言模型的發布。這一事件標志著人工智能技術在語言理解和生成方面取得了長足的進步。2021年，OpenAI發布了DALL·E，它是一種能夠根據文本描述生成圖像的人工智能技術。2023年，隨著生成式預訓練變換器（GPT）模型的進步，聊天機器人變得更加智能。2025年，我國企業推出的DeepSeek以“算法革命+算力平權”雙重引擎重構了全球人工智能競爭格局，其推理能力較傳統模型提升3倍，性能得到大幅提升。圖1-7?DALL·E3官方網站1.2.2人工智能的發展現狀機器學習算法持續進步數據資源豐富多樣跨學科融合催生新方向倫理和法規問題備受關注計算能力大幅提升應用場景豐富多元開源生態繁榮發展1.2.3人工智能的未來展望人工智能將深度融入日常生活Part01Part02人工智能將更加智能化Part03人工智能將應用于更多領域Part04人工智能將加速經濟轉型升級1.1認識人工智能1.2人工智能的發展人工智能的產業鏈與商業模式1.3課堂實踐1.5人工智能對人才的能力要求1.41.3.1人工智能的產業鏈產業鏈是指在生產過程中，從原材料采集、加工、生產、銷售到最終消費的一系列相互聯系、相互依存的環節組成的鏈條。圖1-8?人工智能產業鏈結構1.3.1人工智能的產業鏈1．基礎層芯片是現代電子設備和計算系統的核心部件，也被稱為集成電路（IntegratedCircuit，IC）、微電路、微芯片，是一種將大量微小電子元件（如晶體管、電阻、電容等）集成在單個半導體基板（通常是硅片）上的微型電子電路。在人工智能領域，芯片可以根據不同的設計架構分為不同的類型，其中較常見的有圖形處理器、現場可編程門陣列、專用集成電路、神經網絡處理器等。芯片1.3.1人工智能的產業鏈圖形處理器Part01廣泛應用于人工智能深度學習的訓練和推理，具有靈活性強的優點，可以適應多種類型的人工智能任務。但對于特定任務來說，沒有專用集成電路高效，功耗相對較高。現場可編程門陣列Part02FPGA：一種可編程的邏輯陣列，允許用戶通過編程配置芯片的具體功能。可以快速適應算法變化，適用于需要低延遲處理的任務。常用于人工智能算法的原型設計、硬件加速和特定的推理任務，具有可編程靈活性高和并行計算效率高等優點，但性能相對較低。專用集成電路Part03ASIC:

可以針對特定任務進行優化，可以提供極高的性能和能效比，適合移動設備和邊緣設備。可用于大規模部署的人工智能推理任務，如數據中心的數據分析、自動駕駛汽車等具有針對性強、性能優等特點，但開發成本相對較高，且靈活性差，一旦需求變化，可能需要重新設計神經網絡處理器Part04NPU：專門為加速神經網絡運算而設計的芯片。特點在于數據流驅動、高并行度和定制化硬件等，這些特點使得這類芯片能夠高效地執行卷積、矩陣乘法等神經網絡中的核心運算，從而大幅提高計算速度和計算效率。廣泛應用于深度學習模型的推理和訓練，其優勢在于高性能、低功耗和針對神經網絡的優化設計。1.3.1人工智能的產業鏈傳感器可以將感受到的被測量信息按一定規律變換成可用信號，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等需求。以壓力傳感器為例，它利用壓力敏感元件來感知外界的壓力。當外力作用于這些敏感元件時，它們的形狀或尺寸會發生微小的物理變化，這些物理變化隨后被轉化為電阻值或電容值的變化。傳感器04按測量目的分類物理傳感器、化學傳感器和生物傳感器03按制造工藝分類集成傳感器、薄膜傳感器02按工作原理分類振動傳感器、濕敏傳感器、磁敏傳感器、氣敏傳感器、真空度傳感器光電傳感器、壓力傳感器、位置傳感器、能耗傳感器01按用途分類1.3.1人工智能的產業鏈一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。大數據1海量的數據規模數據量巨大到傳統的數據處理軟件無法處理的數據集合，其數據量一般達到PB（拍字節）甚至EB（艾字節）級別2快速的數據流轉數據處理軟件能夠快速響應和處理這些數據，以支持實時分析和決策3多樣的數據類型包含多種類型的數據，如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據4價值密度低從大數據中提取有價值的信息就變得很重要，需要高效的數據挖掘和分析技術的支持1.3.1人工智能的產業鏈大數據是推動人工智能發展的重要動力，它對人工智能的價值主要體現在以下5個方面。01提供豐富的訓練素材02優化模型性能03促進算法創新04拓展應用場景05推動產業發展1.3.1人工智能的產業鏈云計算是一種基于互聯網的計算模式，該模式由位于網絡中央的一組服務器把其計算、存儲、數據等資源以服務的形式提供給請求者，以完成信息處理任務。用戶只需通過互聯網使用這些資源即可。云計算云計算提供了對聯網功能、虛擬化計算資源（如虛擬機、存儲、網絡）等，用戶可以遠程訪問這些資源并管理自己的操作系統、應用程序和數據庫基礎設施即服務（IaaS）01提供了一個包含操作系統、中間件、數據庫和運行庫等軟件的平臺，用戶可以在上面部署、管理和運行自己的應用程序平臺即服務（PaaS）02提供了完整的軟件應用程序，用戶無需在本地安裝或維護軟件，通常可以通過網頁瀏覽器訪問這些應用程序，所有操作都在云端進行及軟件即服務（SaaS）031.3.1人工智能的產業鏈2．技術層020103人工智能的通用技術主要指的是那些能夠廣泛應用于不同領域，能夠模擬、延伸和擴展人類智能的技術通用技術在人工智能領域，算法是用于訓練模型、優化參數和執行推理的數學規則和計算方法。算法是模型訓練的核心，通過不斷優化模型參數以最小化誤差或最大化性能。算法模型基礎開源框架：為開發者提供基礎算法、數據結構和工具集的開源軟件庫或平臺。技術開發平臺：通常是一個完整的集成開發環境，集成了數據處理、模型開發、訓練和部署等多個環節，旨在為開發者提供便捷、高效的人工智能應用開發體驗。開發平臺1.3.1人工智能的產業鏈3．應用層應用產品應用產品是指基于某種技術或理論，為了滿足特定需求或解決特定問題而開發出來的具體產品或服務。1應用場景應用場景則是指應用產品在實際生活中被使用的具體環境和情境。它描述了產品如何在實際環境中發揮作用，以及用戶如何與產品進行交互。21.3.2人工智能的商業模式商業模式是指企業或組織為了實現盈利目標與其他企業、組織或用戶等形式的交易關系和連接方式。01AI即服務模式02人工智能平臺模式03垂直領域解決方案模式05混合模式04數據驅動模式1.1認識人工智能1.2人工智能的發展人工智能的產業鏈與商業模式1.3課堂實踐1.5人工智能對人才的能力要求1.41.4.1專業能力專業能力是指個體在特定領域內，通過學習、實踐和經驗積累所獲得的知識、技能和素質的綜合體現，它使個體能夠有效完成該領域的工作任務并達到一定的職業標準。專業知識大學生需要具備扎實的數學基礎，包括統計學、線性代數等。同時還需要熟悉計算機科學的基本理論，如數據結構、算法設計、操作系統等，以及人工智能的核心算法，如機器學習、深度學習算法等。Part01專業技能大學生應具備將理論知識應用于實際問題的能力，能夠簡單應用人工智能算法，解決具體的技術問題。Part02實踐經驗通過實踐，大學生可以更好地理解理論知識、掌握專業技能，并學會如何在實際場景中應用這些知識和技能。Part03跨學科學習通過跨學科的學習和實踐，大學生可以拓寬自己的視野，提高解決問題的能力，并在人工智能領域取得更加全面的發展。Part041.4.2學習能力學習能力是指個體獲取、處理和應用各種知識與技能的能力和潛力。學習能力自主學習能力創新能力獨立思考能力持續學習能力1.4.3社交能力社交能力是指個體能夠比較妥善地處理組織內外關系的能力。01良好的溝通能力02理解與尊重他人03團隊合作與領導力04較強的適應能力05社交沖突解決能力1.4.4其他能力在人工智能時代，大學生除了需要具備專業能力、學習能力和社交能力外，還應注重培養以下3種能力，進一步提升自身素養，提高競爭力。01時間管理與自我管理能力大學生需要學會有效地管理自己的時間，能夠制訂合理的學習計劃，合理分配時間，提高學習效率。02抗壓能力與心理調適能力大學生在面對挑戰和壓力時，需要具備良好的抗壓能力，應學會調整自己的心態，保持冷靜和理性，積極應對各種困難和挫折03跨文化交流能力大學生需要具備跨文化交流的能力，能夠理解和尊重不同文化背景下的價值觀和行為習慣。1.1認識人工智能1.2人工智能的發展人工智能的產業鏈與商業模式1.3課堂實踐1.5人工智能對人才的能力要求1.41.5.1體驗人工智能的語音識別技術1．實踐目標小王本打算今天在計算機上撰寫一份工作總結，以便明天打印出來交給部門經理，但是早上出門時就不小心弄傷了手指，導致無論是打字還是手寫都不方便。正在發愁之際，老張告訴小王可以借助人工智能技術，將輸入的語音轉換為文字。本次課堂實踐便與小王一起，體驗人工智能的語音識別技術。1.5.1體驗人工智能的語音識別技術打開計算機上的瀏覽器，利用搜索引擎搜索“靈云”，并在搜索到的結果中單擊“靈云——賦能百業共享AI未來”超鏈接，訪問靈云官方網站。將鼠標指針移至頁面上方的“開放平臺”超鏈接上，在自動彈出的下拉列表中單擊“智能語音”欄下的“語音識別”超鏈接，如圖1-11所示。2．實踐內容圖1-11?單擊“語音識別”超鏈接1.5.1體驗人工智能的語音識別技術進入靈云的語音識別頁面，在右下角的下拉列表框中選擇場景模式，如這里選擇“會議”選項，單擊按鈕，如圖1-12所示。首次使用時，需要允許使用麥克風等聲音輸入設備（確保這類設備可以正常使用）才能錄音。開始對著麥克風錄入需要的內容，靈云將記錄聲音信號。錄入完成后單擊按鈕，如圖1-13所示。圖1-12?選擇場景并開始錄音圖1-13?結束錄音1.5.1體驗人工智能的語音識別技術靈云開始識別語音內容，稍后便會將識別到的內容以文字的形式顯示在文本框中。此時可以拖曳鼠標選擇文字，在其上單擊鼠標右鍵，在彈出的快捷菜單中選擇“復制”命令，如圖1-14所示。此后便可打開Word文檔等文字處理軟件，粘貼文字并做適當調整，從而完成工作總結的制作（配套資源：效果文件\第1章\工作總結.docx）。圖1-14?復制文字1.5.2制訂人工智能人才能力提升計劃1．實踐目標當前，我國人工智能行業發展如火如荼，人工智能應用落地進展迅速。根據