高等職業教育本科新形態系列教材（第1版·微課版）人工智能通識項目1掌握人工智能基礎概念項目1掌握人工智能基礎概念學習目標通過目標和難點的學習，可以幫助學生全面理解和掌握人工智能的基礎概念，為進一步深入學習奠定堅實的基礎。（1）掌握人工智能的基礎概念：通過本項目的實施，學生應能熟悉并理解人工智能的基本概念及其重要性。（2）了解計算機的發展歷程：包括從古代計算工具到現代計算機的發展過程，以及這些發展如何影響了人類思考的方式。項目1掌握人工智能基礎概念知識目標（1）熟悉計算機基礎知識：理解人類智慧的重要性，并認識到計算機科學作為研究智能實體構建的重要分支。（2）理解計算的歷史淵源：包括早期人類使用的簡單計算工具（如小鵝卵石）、巨石陣、安提基特拉機械等，直到現代計算機的發展歷程。（3）了解人工智能的不同類型：區分強人工智能與弱人工智能的概念，理解各自的目標和實現方式。項目1掌握人工智能基礎概念（4）認識計算機語言和建模：理解計算機語言是如何構成的，以及計算機建模在科學研究中的應用。（5）探討人工智能對現代社會的影響：包括其在不同領域中的應用及其對未來社會可能產生的影響。項目1掌握人工智能基礎概念教學難點（1）理解人工智能的本質：明確什么是“人工”與“智能”，以及它們如何共同作用來定義人工智能。（2）把握人工智能的發展方向：包括它如何從模仿人類思維轉向更加理性化的思考模式，以及這些轉變背后的理論依據。（3）深入理解圖靈測試及其意義：掌握圖靈測試對于評估機器是否具有真正智能的標準，以及為什么這個測試在當前的人工智能研究中依然具有重要意義。項目1掌握人工智能基礎概念（4）分析復雜技術的應用案例：例如嵌入式計算機、機器人技術、量子計算機等，理解它們的工作原理及其在實際應用中的挑戰。（5）探索未來人工智能發展的倫理問題：考慮隨著技術的進步，人工智能帶來的隱私保護、算法偏見等問題，并思考解決這些問題的方法。項目1

掌握人工智能基礎概念任務1.1熟悉計算機基礎任務1.2定義人工智能人類，又稱智人，即有智慧的人，這是因為智能對于人類來說尤其重要。幾千年來，人們一直在試圖理解人類是如何思考和行動的，不斷地了解人類的大腦是如何憑借它那小部分的物質去感知、理解、預測并操縱一個遠比其自身更大更復雜的世界。任務1.1熟悉計算機基礎人工智能（AI）是計算機科學的重要分支，它涉及理解和構建智能實體，并確保這些機器在各種情況下都能有效和安全地行動。人工智能對世界的影響“將超過迄今為止人類歷史上的任何事物”，它包含從學習、推理、感知等通用領域到下棋、數學證明、寫詩、駕駛或疾病診斷等子領域，人工智能可以與任何智能任務產生聯系。任務1.1熟悉計算機基礎01計算的淵源02計算機的出現03通用計算機04計算機語言目錄/CONTENTS05計算機建模06計算機的智能行為PART01計算的淵源幾千年來，人類一直在利用工具幫助其思考。最原始的工具之一可能就是小鵝卵石了。牧羊人會將與羊群數量一致的小石頭放在包里隨身攜帶。當他想要確定是否所有羊都在時，只需要數一只羊掏出一顆石頭，如果包里的石頭還有剩余，那一定是有羊走丟了。從人們開始用石頭代表數字，慢慢地，用來代表5、10、12、20等不同數字的石頭也就出現了，中世紀無處不在的計數板就直接來源于此，同樣的理念還催生了現代算盤。幾個世紀以來，人類發明的如計算尺和計算器這樣的工具，在一定程度上減輕了人們的腦力勞動量。1.1.1計算的淵源

巨石陣古人利用機械進行的腦力勞動遠不限于計數。在英格蘭威爾特郡索爾茲伯里平原上，建造于公元前2300年左右的巨石陣是歐洲著名的史前時代文化神廟遺址，它由一些約重50噸的巨大石頭組成，呈環形屹立在綠色的曠野間。

圖1-1巨石陣1.1.1計算的淵源巨石陣的主軸線、通往石柱的古道和夏至日早晨初升的太陽在同一條線上，其中還有兩塊石頭的連線指向冬至日落的方向。在英國人的心目中，這是一個神圣的地方。巨石陣遺跡被用來確定冬至和夏至，同時也可以用于預測日食及其他天文事件，其實數字就蘊藏在它們的結構中。比如，遺跡正中呈馬蹄形分布的19塊巨石，太陽和月亮的位置以19年為一周期周而復始。按照這種做法，人們只要每個月將標記從一塊石頭移到另一塊石頭上，就可以利用它們來預測日食。1.1.1計算的淵源日食的發生十分不穩定，取決于特定時間內不同長度的幾個周期的重合，因此，預測日食需要人們進行大量艱辛的計算，能夠追蹤這些周期的工具自然就十分珍貴。不過，并沒有證據表明古人曾出于這樣的目的使用過這個巨石陣。石陣中的數字很可能只是用于展現神的力量。1.1.1計算的淵源

安提基特拉機械1900年，一群海洋潛水員在希臘的安提基特拉島附近發現了一艘位于海平面以下約45m的羅馬船只殘骸。當地政府知道后派考古學家對沉船進行了為期一年的考察，還原了許多物件。在這些物件中，人們發現了許多目前認為是天體觀測儀的金屬殘片，這些殘片被嚴重腐蝕，只是表面上還留有轉盤的痕跡，被稱之為安提基特拉機械殘片。圖1-2安提基特拉機械殘片1.1.1計算的淵源人們花了相當長的時間才揭開這個機械的秘密。1951年拍攝的X光片證明它比我們原想的要復雜得多。直到21世紀，人們才得以利用先進科技辨別它的細節設計，這一探索過程至今仍在進行當中。1.1.1計算的淵源安提基特拉機械可追溯至公元前150—前100年，它包含至少36個手工齒輪，只需要設置日期盤，就能夠預測太陽和月亮的位置以及某些恒星的上升和下降。該機械可能還曾被用于預測日食，因為人們發現在一塊殘片上，19年這一周期被刻成了螺旋狀，此外，很有可能它還展示了當時所知的五顆行星的位置。它的操作可謂神奇，只要簡單地轉動手柄就可以查看天際旋轉，工藝如此復雜的機械恐怕再過一千年都很難被復刻，其價值難以估量。1.1.1計算的淵源

阿拉伯數字傳說在13世紀左右，一個德國商人告訴他的兒子，如果他只是想學加法和減法，在德國上大學就足夠了，但如果他還想要學乘法和除法，就必須去意大利才行。數千年甚至數萬年來，人類智商并沒有什么突破性的變化，簡單的算術何以變得如此困難呢？1.1.1計算的淵源因為當時所有的數字都是用羅馬數字表示的，只要想象一下將VI（6）乘以VII（7）得到XIII（12）的復雜程度，就能想到像今天一樣在紙上計算是完全不可能的，這種復雜的操作需要依賴于計數板才能進行。板的表面標有網格，有表示個位、十位、百位等的豎列。人們將計數器放在板上，按照規則進行計算，與現在的長除法和長乘法大致相同，才讓算術成為可能。但正如上面的故事表現出來的那樣，這個過程并不容易。1.1.1計算的淵源實際上，古印度很早就想出了解決這些難題的方法。印度數學家使用一套十位數碼，規定每個位置的數字所代表的數位，按個、十、百依次類推。這一規則與今天的進位制一致，在讀到“234”這個數字時，可以知道它包含了2個100、3個10及4個1。1.1.1計算的淵源這個概念一路向西，經過阿拉伯傳到了歐洲，途中遭遇了無數質疑和抵制的目光。遭受非議最多的就是數字“0”，在那之前這個數字幾乎沒有被提及過。有時候“0”沒有實際意義，比如，出現在數字“3”前面構成“03”時，“03”和“3”在本質上沒有區別。但有些時候它可以與其他數字相乘，構成十位數、百位數，甚至更大數位的數字，比如，“30”和“3”就完全不同了。1.1.1計算的淵源與印度數碼不同，每一個羅馬數字的值都是恒定不變的，“I”就代表1，“X”就代表10。一開始，“0”不是被當成數字對待，而是不倫不類的外來者。然而，隨著時間的推移，新方法的優勢逐漸顯現出來，并最終取代了原來的舊體系，從而大大提高了計算速度和解答復雜問題的能力。1.1.1計算的淵源PART02計算機的出現科學家創造出了汽車、火車、飛機、收音機等無數的技術系統，它們模仿并拓展了人類身體器官的功能。但是，技術系統能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，人們對其大腦還知之甚少，僅僅知道它是由100億~1000億個神經細胞組成的器官，模仿它或許是天下最困難的事情。1.1.2計算機的出現20世紀40年代還沒有“計算機”（computer）這個詞。在Z3計算機、離散變量自動電子計算機和小規模實驗機面世之前，Computer指的是做計算的人。這些計算員在桌子前一坐就是一整天，面對一張紙、一份打印的指示手冊，可能還有一臺機械加法機，按照指令一步步地費力工作，最后得出一個結果。只有他們足夠仔細，結果才可能正確。1.1.2計算機的出現

巴貝奇與數學機器1821年，英國數學家兼發明家查爾斯·巴貝奇開始了對數學機器的研究，這也成為他幾乎奮斗一生的事業。不像今天我們擁有的便攜式計算器和智能手機應用，當時人們還沒有辦法快速解決復雜計算問題，而只能通過紙筆運算，過程漫長并且極有可能出錯。于是，人們針對一些特殊應用制成了相應的速算表格，例如，可以根據給定的貸款利率確定還款額，或計算一定范圍內的槍支射角和裝載量，但由于這些表格需要手工排版和描繪，所以出錯還是在所難免。1.1.2計算機的出現一次，巴貝奇在與好友約翰·赫歇爾費盡心思檢查這樣的函數表時，不禁感嘆：如果這些計算能通過蒸汽動力執行該有多好！這位天才數學家也因此立志要實現這一目標。在英國政府的資金支持下，巴貝奇創造了差分機。只能進行諸如編制表格這樣簡單計算的差分機體積龐大且結構復雜，重達3.6公噸（4t）。然而，由于巴貝奇與工匠在機器零部件方面產生分歧，英國政府在支出1.75萬英鎊后對該項目失去了信心，因此差分機沒能最終完成。1.1.2計算機的出現在差分機工程停歇的時候，巴貝奇遇見了時年17歲的數學家埃達·拜倫，她是詩人拜倫勛爵的女兒。巴貝奇折服于埃達的數學能力，邀請埃達參觀差分機，埃達也癡迷上了這類機器。1.1.2計算機的出現巴貝奇繼續進行他的工作，不過不再是差分機，而是一項被稱為分析機的更加宏大的工程。分析機利用了與提花機所用類似的鑿孔卡紙，可以勝任所有數學計算，本有希望成為真正的機械計算機。

圖1-3巴貝奇的分析機1.1.2計算機的出現1801年，提花織機首次面世，這是第一臺使用鑿孔卡紙來記錄數據的設備。它的結構特點是利用紙帶鑿孔控制頂針穿入，以代替經緯線。提花機能夠編織出復雜精美的花樣，大大提高了紡織效率。1842年，巴貝奇請求埃達幫他將一篇與機器相關的法文文章翻譯成英文，并按照她的理解添加注解。埃達在注解中包含了一套機器編程系統，這也被認為是人類首個出版的計算機程序，埃達因此被人們稱為第一位計算機程序員。可以很確定地說，埃達對分析機的了解程度不比除巴貝奇之外的任何人低，然而她卻對機器能帶來智能產物這一點深感懷疑。1.1.2計算機的出現分析機的制造仍然沒有完成，甚至設計都不完整，自始至終只是一系列局部圖表而已。然而，在研究分析機的過程中，巴貝奇總結了一些原則和提升空間，從而提出了一套全新的差分機設計方案。缺乏資金支持的第二代差分機后來還是被制作了出來。1985~2002年，倫敦科學博物館根據巴貝奇的設計方案，利用19世紀可以得到的材料，在容差范圍內完成了二代差分機的制作，機器也正如巴貝奇預料的那樣能正常工作。1.1.2計算機的出現

為戰爭而發展的計算機器面對全球沖突，戰爭的雙方都會通過無線電發送命令和戰略信息，而這些信號同樣可以被敵方截獲，為了防止信息泄露，軍方會對信號進行加密。能否破解敵方編碼關乎成百上千人的性命，自動化破解過程顯然大有裨益。于是，一幫數學家開始致力于盡可能快地解決復雜數學問題。1.1.2計算機的出現戰爭結束時，人們已經制造出兩臺機器，它們可以被看做是現代計算機的源頭。其中一臺是美國的電子數字積分計算機（ENIAC），它被譽為世界上第一臺通用電子數字計算機，另一臺是英國的巨人計算機。這兩臺計算機都不能像今天的計算機一樣進行編程，配置新任務時需要進行移動電線和推動開關等一系列操作。但受其制造經驗的啟發，第二次世界大戰結束后僅用3年，第一臺真正意義上的計算機就成功問世了。圖1-4通用計算機ENIAC1.1.2計算機的出現早期計算機，如英國曼切斯特大學研制的小規模實驗機（SSEM）和美國陸軍彈道研究實驗室研制的離散變量自動電子計算機（EDVAC）已經具備了真正計算機的特性，它們是通用的，其存儲器還會對程序和數據進行儲存。Z3計算機是第二次世界大戰期間由德國研制成功的，比同盟國所有計算機都要先進，作為通用計算機，它與現代計算機唯一不同之處是其利用紙帶而非存儲器來存儲程序。1943年，Z3計算機在盟軍對柏林的空襲中被毀。而ENIAC計算機專為美國陸軍軍械部隊所造，主要用于計算大炮射程，對氫彈研制背后的數學計算也做出了重要貢獻。1.1.2計算機的出現在第二次世界大戰期間，人們為完成特定任務而研制的計算機，如同差分機一樣只能進行一項計算工作，如果目標任務改變，必須重新設計一臺。因此，為了簡化操作，人們推出了電子數字積分計算機，它由一系列零部件構成，通過線路的不同組合可以進行不同計算。由此，在面對新任務時，人們不再需要重新制造計算機，只要將一臺機器的線路重新組合即可。1.1.2計算機的出現

計算機無處不在今天，計算機幾乎存在于所有電子設備之中，通常只是因為它比其他選項都要便宜，這類計算機被稱為嵌入式計算機，它只用一個簡單芯片就可以實現各種功能。這類計算機運行速度不同、體積大小不一，但從根本上講其功用都是一樣的。

圖1-5嵌入式計算機1.1.2計算機的出現烤面包機內嵌的計算機存儲器可能無法運行電子制表程序，也沒有顯示屏、鍵盤和鼠標供人機交互使用，但這些都是物理限制。如果為其配備更高級的存儲器和合適的外圍設備，它同樣能夠用來運行指定的任何程序。事實上，這類計算機大部分只在工廠進行一次編程，這是為了對運行的程序進行加密，同時降低可能因改編程序引起的售后服務成本。與臺式計算機相比，嵌入式計算機的運行速度要慢得多。1.1.2計算機的出現機器人其實就是配有特殊外圍設備的電子設備，諸如手臂和輪子，以幫助其與外部環境進行交互。機器人內部的計算機能夠運行程序，它的攝像頭拍攝物體影像后，相關程序通過數據中心里的圖片庫就可以對影像進行區分，幫助機器人在現實環境中辨認物體。1.1.2計算機的出現PART03通用計算機電子計算機簡稱計算機，俗稱電腦，是一種通用的信息處理機器，它能執行可以充分詳細描述的任何過程。用于描述解決特定問題的步驟序列稱為算法，算法可以變成軟件（程序）以確定硬件（物理機）能做什么。創建軟件的過程稱為程序設計，也稱為編程。1.1.3通用計算機中國的第一臺電子計算機誕生于1958年。在2023年6月公布的全球超算前十強的超級計算機榜單中，中國的神威·太湖之光和天河二號分別位列第七和第十。

圖1-6中國的超級計算機“神威太湖之光”1.1.3通用計算機量子計算機是一類遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。當某個裝置處理和計算的是量子信息，運行的是量子算法時，它就是量子計算機。量子計算機的特點主要有運行速度較快、處置信息能力較強、應用范圍較廣等。與一般計算機相比，信息處理量愈多，對于量子計算機實施運算也就愈加有利，也就更能確保運算具備的精準性。1.1.3通用計算機全球100多家量子計算公司投入了巨大的人力物力研制量子計算機。美國IBM公司在2019年將其商用量子計算機交付部署，加拿大的量子計算公司2011年出售了其第一個量子計算機。1.1.3通用計算機中科院量子信息重點實驗室的科技成果轉化平臺合肥本源量子科技公司2020年已上線國內首臺國產超導量子計算機“本源悟源”，并通過云平臺面向全球用戶提供量子計算服務；2021年2月8日，具有自主知識產權的量子計算機操作系統“本源司南”發布。

圖1-7本源悟源超導量子計算機1.1.3通用計算機至今，合肥本源量子已研發出多臺國產量子計算機，并成功交付給用戶使用，使我國成為世界上第三個具備量子計算機整機交付能力的國家，這是我國繼實現“量子優越性”之后，又一次牢固確立在國際量子計算研究領域的領先地位。據了解，本源量子在2022年發布國內首個量子計算機和超級計算機協同計算系統解決方案，該方案可以雙向發揮量子計算機和超級計算機的優勢。1.1.3通用計算機2022年6月9日，英國國防部宣布，獲得政府首臺量子計算機。2022年8月25日，百度發布集量子硬件、量子軟件、量子應用于一體的產業級超導量子計算機“乾始”。量子計算機已經成為各國競爭的焦點之一，越來越多的研究單位和大型公司企業的加入，將加速可實用化通用量子計算機研制的進程。1.1.3通用計算機計算機到底是什么機器？一個計算設備怎么能執行這么多不同的任務呢？現代計算機可以被定義為“在可改變的程序的控制下存儲和操縱信息的機器”。該定義有兩個關鍵要素：第一，計算機是用于操縱信息的設備。這意味著人們可以將信息存入計算機，計算機將信息轉換為新的、有用的形式，然后顯示或以其他方式輸出。1.1.3通用計算機第二，計算機在可改變的程序控制下運行。計算機不是唯一能操縱信息的機器。人們用簡單的計算器運算一組數字時，就執行了輸入信息（數字）、處理信息（如計算連續的總和）、輸出信息（如顯示）操作。另一個簡單的例子是加油機，給油箱加油時，加油機利用某些輸入（當前汽油的價格和來自傳感器的信號）讀取汽油流入汽車油箱的速率。加油機將這個輸入轉換為加了多少汽油和應付多少錢的信息。但是，計算器或加油機并不是完整的計算機，盡管這些設備實際可能包含嵌入式計算機，但與通用計算機不同，它們被構建為執行單個特定任務的專用設備。1.1.3通用計算機PART04計算機語言在讀取—執行周期中，存儲器內的指令會被依次讀取并執行，計算機理解的指令組決定了編程的有效性。所有計算機都能完成一樣的工作，但有些只需要一個指令就能執行，其他的可能需要好幾個指令才能執行。普通臺式計算機可用的指令成百上千，其中還包括一些可用于解決復雜的數學或圖形問題的指令。但制造單一指令計算機也是有可能的。就像詞匯構成語言一樣，計算機理解的指令構成了計算機語言，也就是機器代碼，這是一種用二進制數值表示的復雜語言，由人類寫入十分困難。1.1.4計算機語言小規模實驗機、離散變量自動電子計算機以及后來出現的大多數計算機都將程序和程序運行數據儲存在同一存儲器中，這就意味著有些程序可以編寫和修改其他一些程序。在計算機的幫助下，人們可以設計出更有表現力、更加優雅的語言，并指示機器將其翻譯為讀取—執行周期能夠理解的模式。1.1.4計算機語言計算機語言有許多種，其中有一些是專為利基應用——針對企業的優勢細分出來的市場——而設計的，產品推進利基市場是因為其有盈利的基礎。有些計算機語言有助于操控文本，有些則能夠有效處理結構化數據或是簡明應用數學概念。大部分計算機語言（但并非所有）都由規則和計算構成，這也是大部分人理解的計算機。1.1.4計算機語言PART05計算機建模計算機科學家常常會談及建立某個過程或物體的模型，這并不是說要拿卡紙和軟木來制作一個實際的復制品。這里，“模型”是一個數學術語，意思是寫出事件運作的所有方程式并進行計算，這樣就可以在沒有真實模型的情況下完成實驗測試。由于計算機的運行十分迅速，因此，與真正的實驗操作相比，計算機建模能夠更快得出答案。在某些情況下，進行實驗可能是不實際的，氣候變化就是一個典型例子。根本沒有第二個地球或是時間可供人們進行實驗。計算機模型可以非常簡單也可以非常復雜，完全取決于人們想要探索的信息是什么。1.1.5計算機建模假設要對橡皮球運動進行物理學建模。在理想環境中，掉落的橡皮球總是會反彈到一定高度。如果從1m處掉落，它可能會反彈至0.5m，下一次反彈的高度可能只有0.25m，再下一次0.125m，依此類推。反彈所需的時間可以從掉落物體的物理運動中得出。理想小球在停止運動前會進行無限次彈跳，但由于每次彈跳時間遞減，所以小球會在有限時間內結束有限次數的彈跳。1.1.5計算機建模在計算上建立這樣的模型十分容易，但并不精確。因為小球彈跳的次數不僅取決于球本身，還與反彈觸及的表面有關。此外，小球在每次彈跳的過程中還會因反彈摩擦力和空氣阻力丟失能量。將所有這些因素都囊括進模型中，需要大量研究和物理學背景作為支撐，但這并不是不可完成的任務。現在假設要計算球拍擊球后網球在球場上彈跳的路徑，需要考慮球可能以不同角度接觸不同平面，以及球本身的旋轉。此外，每次彈跳都會對球內空氣進行加熱，并改變其特性，要建立這樣的模型就更加困難。1.1.5計算機建模最后，假設我們要設計某種武器，能夠將橡皮球以極快的速度朝定點射出，以致球會在沖擊力作用下破碎。需要對小球的構成材料進行建模，并且追蹤每一塊四散飛開的小球碎片。在建立起足夠精確的模型之前，甚至需要模擬橡皮球的每一個原子。在現有的計算機上，這樣的模型的運行速度一定會十分緩慢，但也是有可能建立起來的，因為人們了解物理和化學的基本原理。人工智能最根本也最宏偉的目標之一就是建立人腦般的計算機模型。完美模型固然最好，但精確性稍遜的模型同樣十分有效。1.1.5計算機建模PART06計算機的智能行為研究人員曾經研究過幾種不同版本的人工智能：一些根據對人類行為的復刻來定義智能，另一些喜歡用“理性”來抽象地定義智能，直觀上的理解是做“正確的事情”。智能主題的本身也各不相同：一些人將智能視為內部思維過程和推理的屬性，另一些人則關注智能的外部特征，也就是智能行為。1.1.6計算機的智能行為從人與理性以及思想與行為這兩個維度來看，有4種可能的組合，即類人行為、類人思考、理性思考和理性行為。追求類人智能（前兩者）必須在某種程度上是與心理學相關的經驗科學，包括對真實人類行為和思維過程的觀察和假設；而理性主義方法（后兩者）涉及數學和工程的結合，并與統計學、控制理論和經濟學相聯系。1.1.6計算機的智能行為

類人行為：圖靈測試圖靈測試是由艾倫·圖靈提出的（1950），它被設計成一個思維實驗，用以回避“機器能思考嗎？”這個哲學上模糊的問題。如果人類提問者在提出一些書面問題后無法分辨書面回答是來自人還是來自計算機，那么計算機就能通過測試。1.1.6計算機的智能行為目前，為計算機編程使其能夠通過嚴格的應用測試尚有大量工作要做。計算機需要具備下列能力：（1）自然語言處理，以使用人類語言成功地交流。（2）知識表示，以存儲它所知道或聽到的內容。（3）自動推理，以回答問題并得出新的結論。1.1.6計算機的智能行為（4）機器學習，以適應新的環境，并檢測和推斷模式。圖靈認為，沒有必要對人進行物理模擬來證明智能。然而，其他研究人員提出了完全圖靈測試，該測試需要與真實世界中的對象和人進行交互。為了通過完全的圖靈測試，機器人還需要具備下列能力：（5）計算機視覺和語音識別功能，以感知世界。（6）機器人學，以操縱對象并行動。1.1.6計算機的智能行為以上6個方面構成了人工智能的大部分內容。然而，人工智能研究人員很少把精力用在通過圖靈測試上，他們認為研究智能的基本原理更為重要。當工程師和發明家停止模仿鳥類，轉而使用風洞并學習空氣動力學時，對“人工飛行”的探索取得了成功。不過，航空工程學著作并未將其領域的目標定義為制造“能像鴿子一樣飛行，甚至可以騙過其他真鴿子的機器”。1.1.6計算機的智能行為

類人思考：認知建模只有知道人類是如何思考的，才能說程序像人類一樣思考。可以通過3種方式來了解人類的思維：（1）內省——試圖在自己進行思維活動時捕獲思維。（2）心理實驗——觀察一個人的行為。（3）大腦成像——觀察大腦的活動。1.1.6計算機的智能行為一旦有了足夠精確的心智理論，就有可能把這個理論表達為計算機程序。如果程序的輸入/輸出行為與相應的人類行為相匹配，那就表明程序的某些機制也可能在人類中存在。例如，開發通用問題求解器的艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙并不僅僅滿足于讓他們的程序正確地求解問題，他們更關心的是將推理步驟的順序和時機與求解相同問題的人類測試者進行比較。認知科學這一跨學科領域匯集了人工智能的計算機模型和心理學的實驗技術，用以構建精確且可測試的人類心智理論。1.1.6計算機的智能行為認知科學本身是一個引人入勝的領域。我們偶爾會評論人工智能技術和人類認知之間的異同，但真正的認知科學必須建立在對人類或動物實驗研究的基礎上。計算機視覺領域將神經生理學證據整合到計算模型中。此外，將神經影像學方法與分析數據的機器學習技術相結合，開啟了“讀心”能力（即查明人類內心思想的語義內容）的研究。這種能力反過來可以進一步揭示人類認知的運作方式。1.1.6計算機的智能行為

理性思考：“思維法則”希臘哲學家亞里士多德（公元前384—前322）是最早試圖法則化“正確思維”的人之一，他將其定義為無可辯駁的推理過程。他的“三段論”為論證結構提供了模式。當給出正確的前提時，總能得出正確的結論。舉個經典的例子，當給出前提“蘇格拉底是人”和“所有人都是凡人”時，可以得出結論蘇格拉底是凡人。這些思維法則被認為支配著思想的運作，他們的研究開創了一個稱為邏輯的領域。1.1.6計算機的智能行為19世紀的邏輯學家建立了一套精確的符號系統，用于描述世界上物體及其之間的關系。這與普通算術表示系統形成對比，后者只提供關于數的描述。到1965年，任何用邏輯符號描述的可解問題在原則上都可以用程序求解，人工智能中所謂的邏輯主義就希望在此類程序的基礎上創建智能系統。1.1.6計算機的智能行為按照常規的理解，邏輯要求關于世界的認知是確定的，而實際上這很難實現。例如，人們對政治或戰爭規則的了解遠不如對國際象棋或算術規則的了解。概率論填補了這一鴻溝，允許人們在掌握不確定信息的情況下進行嚴格的推理。原則上，它允許人們構建全面的理性思維模型，從原始的感知到對世界運作方式的理解，再到對未來的預測。它無法做到的是形成智能行為。1.1.6計算機的智能行為

理性行為：理性智能體智能體（Agent）是指某種能夠采取行動的東西。當然，所有計算機程序都可以完成一些任務，但人們期望計算機智能體能夠完成更多的任務：自主運行、感知環境、長期持續存在、適應變化，以及制定和實現目標。理性智能體需要為取得最佳結果或存在不確定性時取得最佳期望結果而采取行動。1.1.6計算機的智能行為基于人工智能的“思維法則”方法重視正確的推斷。做出正確的推斷有時是理性智能體的一部分，因為采取理性行為的一種方式是推斷出某個給定的行為是最優的，然后根據這個結論采取行動。但是，理性行為的有些方式并不能說與推斷有關。例如，從火爐前退縮是一種反射作用，這通常比經過深思熟慮后采取的較慢的動作更為成功。1.1.6計算機的智能行為通過圖靈測試所需的所有技能也使智能體得以采取理性行為。知識表示和推理能讓智能體做出較好的決策。我們需要具備生成易于理解的自然語言句子的能力，以便在復雜的社會中生存。我們需要學習不僅是為了博學多才，也是為了提升我們產生高效行為的能力，尤其是在新環境下，這種能力更加重要。1.1.6計算機的智能行為與其他方法相比，基于人工智能的理性智能體方法有兩個優點。首先，它比“思維法則”方法更普適，因為正確的推斷只是實現理性的幾種可能機制之一。其次，它更適合科學發展。理性的標準在數學上是明確定義且完全普適的。人們經常可以從這個標準規范中得出可以被證明能夠實現的智能體設計，而把模仿人類行為或思維過程作為目標的設計在很大程度上是不可能的。1.1.6計算機的智能行為由于上述原因，在人工智能領域的發展中，基于理性智能體的方法都占據了上風。在最初的幾十年里，理性智能體建立在邏輯的基礎上，并為了實現特定目標制定了明確的規劃。后來，基于概率論和機器學習的方法可以使智能體在不確定性下做出決策，以獲得最佳期望結果。1.1.6計算機的智能行為簡而言之，人工智能專注于研究和構建做正確的事情的智能體，其中正確的事情是人們提供給智能體的目標定義。這種通用范式非常普遍，它不僅適用于人工智能，也適用于其他領域。在控制理論中，控制器使代價函數最小化；在運籌學中，策略使獎勵的總和最大化；在統計學中，決策規則使損失函數最小；在經濟學中，決策者追求效用或某種意義的社會福利最大化。1.1.6計算機的智能行為然而，在復雜的環境中，完美理性（總是采取精確的最優動作）是不可行的，它的計算代價太高了，因此需要對標準模型做一些重要的改進，也就是在沒有足夠時間進行所有可能的計算的情況下適當地采取行動。但是，完美理性仍然是理論分析的良好出發點。1.1.6計算機的智能行為項目1

掌握人工智能基礎概念任務1.1熟悉計算機基礎任務1.2定義人工智能人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。自誕生以來，人工智能的理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。任務1.2定義人工智能01“人工”與“智能”02人工智能的定義03強人工智能04弱人工智能目錄/CONTENTS05人工智能發展中的“中國風”PART01“人工”與“智能”顯然，人工智能就是人造的智能，它是科學和工程的產物。我們也會進一步考慮什么是人力所能及的，或者人自身的智能程度有沒有達到可以創造人工智能的地步，等等。不過，生物學不在這里的討論范圍之內，因為基因工程與人工智能的科學基礎全然不同。人們可以在器皿中培育腦細胞，但這只能算是天然大腦的一部分。所有人工智能的研究都圍繞著計算機展開，其全部技術也都是在計算機中執行。1.2.1“人工”與“智能”“智能”，涉及到諸如意識、自我、思維（包括無意識的思維）等問題。事實上，人應該了解的是人類本身的智能，但我們對自身智能的理解有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，很難準確定義什么是“人工”制造的“智能”。因此，人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究，其他關于動物或人造系統的智能也普遍被認為是與人工智能相關的研究課題。

圖1-8研究人的智能1.2.1“人工”與“智能”1906年，法國心理學家阿爾弗雷德·比奈這樣定義智能：“……判斷，又或稱為判斷力強，實踐感強，首創精神，適應環境的能力。良好決策、充分理解、正確推論……但記憶與判斷不同且獨立于判斷。”《牛津英語詞典》對智能的定義為“獲取和應用知識與技能的能力”，這顯然取決于記憶。人工智能已經影響了我們對智力的一般性認識，因此人們會根據知識對實際情況的指導作用來判斷知識的重要程度。人工智能的一個重要領域就是儲存知識，以供計算機使用。1.2.1“人工”與“智能”棋局是程序員研究的早期問題之一。他們認為，就國際象棋而言，只有人類才能獲勝。1997年，IBM公司的機器深藍擊敗了國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫，但深藍并沒有顯示出任何人類特質，僅僅只是對這一任務進行快速有效的編程而已。1.2.1“人工”與“智能”PART02人工智能的定義作為計算機科學的一個分支，人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是一門自然科學、社會科學和技術科學交叉的邊緣學科，它涉及的學科內容包括哲學和認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論、仿生學、社會結構學與科學發展觀等。1.2.2人工智能的定義

人工智能是關于知識的學科人工智能研究領域的一個較早流行的定義，是由約翰·麥卡錫在1956年的達特茅斯會議上提出的，即：人工智能就是要讓機器的行為看起來像是人類所表現出的智能行為一樣。另一個定義指出：人工智能是人造機器所表現出來的智能性。總體來講，對人工智能的定義大多可劃分為四類，即機器“像人一樣思考”“像人一樣行動”“理性地思考”和“理性地行動”。這里“行動”應廣義地理解為采取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。1.2.2人工智能的定義尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟/硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。1.2.2人工智能的定義可以把人工智能定義為一種工具，用來幫助或者替代人類思維。它是一項計算機程序，可以獨立存在于數據中心、個人計算機，也可以通過諸如機器人之類的設備體現出來。它具備智能的外在特征，有能力在特定環境中有目的地獲取和應用知識與技能。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，甚至也可能超過人的智能。1.2.2人工智能的定義20世紀70年代以來，人工智能被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能），也被認為是21世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一，這是因為近幾十年來人工智能獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，取得了豐碩成果。“AlphaGo之父”哈薩比斯表示：“我提醒諸位，必須正確地使用人工智能。正確的兩個原則是：人工智能必須用來造福全人類，而不能用于非法用途；人工智能技術不能僅為少數公司和少數人所使用，必須共享。”1.2.2人工智能的定義

人工智能大師艾倫·圖靈（1912—1954），出生于英國倫敦帕丁頓，畢業于普林斯頓大學，是英國數學家、邏輯學家，被譽為“計算機科學之父”“人工智能之父”，他是計算機邏輯的奠基者。圖1-9計算機科學之父，人工智能之父——圖靈1.2.2人工智能的定義1950年，圖靈在其論文《計算機器與智能》中提出了著名的“圖靈機”和“圖靈測試”等重要概念，首次提出了機器具備思維的可能性。他還預言，到20世紀末一定會出現可以通過圖靈測試的計算機。圖靈思想為現代計算機的邏輯工作方式奠定了基礎。為了紀念圖靈對計算機科學的巨大貢獻，1966年，由美國計算機協會（ACM）設立一年一度的“圖靈獎”，以表彰在計算機科學事業中做出重要貢獻的人。圖靈獎被喻為“計算機界的諾貝爾獎”。1.2.2人工智能的定義約翰·馮·諾依曼（1903.12.28-1957.2.8），出生于匈牙利，畢業于蘇黎世聯邦工業大學，數學家，現代計算機、博弈論、核武器和生化武器等領域內的科學全才，被后人稱為“現代計算機之父”和“博弈論之父”。他在泛函分析、遍歷理論、幾何學、拓撲學和數值分析等眾多數學領域及計算機學、量子力學和經濟學中都有重大成就，也為第一顆原子彈和第一臺電子計算機的研制做出了巨大貢獻。

圖1-10現代計算機之父

馮·諾依曼1.2.2人工智能的定義PART03強人工智能對于人的思維模擬的研究可以從兩個方向進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，從人腦的功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。1.2.3強人工智能實現人工智能有三種途徑，即強人工智能、弱人工智能和實用型人工智能。強人工智能，又稱多元智能。研究人員希望人工智能最終能成為多元智能，并且超越大部分人類的能力。有些人認為要達成以上目標，可能需要擬人化的特性，如人工意識或人工大腦，這被認為是人工智能的完整性：為了解決其中一個問題，你必須解決全部的問題。即使一個簡單和特定的任務，如機器翻譯，要求機器按照作者的論點（推理），知道什么是被人談論（知識），忠實地再現作者的意圖（情感計算）。因此，機器翻譯被認為是具有人工智能完整性。1.2.3強人工智能強人工智能的觀點認為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器，并且這樣的機器將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智能可以有兩類：（1）類人的人工智能，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。（2）非類人的人工智能，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。強人工智能即便可以實現，也很難被證實。為了創建具備強人工智能的計算機程序，我們首先必須清楚地了解人類思維的工作原理，而想要實現這樣的目標，還有很長的路要走。1.2.3強人工智能PART04弱人工智能弱人工智能，認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。弱人工智能只要求機器能夠擁有智能行為，具體的實施細節并不重要。1.2.4弱人工智能深藍就是在這樣的理念下產生的，它沒有試圖模仿國際象棋大師的思維，僅僅遵循既定的操作步驟。倘若人類和計算機遵照同樣的步驟，那么比賽時間將會大大延長，因為計算機每秒驗算的可能走位就高達2億個，就算思維驚人的象棋大師也不太可能達到這樣的速度。人類擁有高度發達的戰略意識，這種意識將需要考慮的走位限制在幾步或是幾十步以內，而計算機的考慮數以百萬計。就弱人工智能而言，這種差異無關緊要，能證明計算機比人類更會下象棋就足夠了。1.2.4弱人工智能如今，主流的研究活動都集中在弱人工智能上，并且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就，而強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態。實用型人工智能。研究者們將目標放低，不再試圖創造出像人類一般智慧的機器。眼下我們已經知道如何創造出能模擬昆蟲行為的機器人。機械家蠅看起來似乎并沒有什么用，但即使是這樣的機器人，在完成某些特定任務時也是大有裨益的。比如，一群大小如狗，具備螞蟻智商的機器人在清理碎石和在災區找尋幸存者時就能夠發揮很大的作用。1.2.4弱人工智能隨著模型變得越來越精細，機器能夠模仿的生物越來越高等，最終，我們可能必須接受這樣的事實：機器似乎變得像人類一樣智慧了。也許實用型人工智能與強人工智能殊途同歸，但考慮到復雜性，我們不會相信機器人會有自我意識。1.2.4弱人工智能PART05人工智能發展中的“中國風”近年來，中國在人工智能領域取得顯著進展，成為全球人工智能研究和應用的重要力量。中國政府高度重視人工智能的發展，2017年7月20日，國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》，設定到2030年成為世界主要人工智能創新中心的努力目標。此后，中國的研究者在全球頂級會議和期刊上發表了大量的人工智能相關論文，被引用次數也名列前茅，在人工智能專利申請數量方面，中國占據了世界領先地位。1.2.5人工智能發展中的“中國風”

世界AI發展的排頭兵根據2025年初的統計數據，中國的人工智能核心產業規模已經達到5000億元人民幣，擁有超過4300家人工智能企業，涵蓋了從基礎硬件到應用場景的全產業鏈。人工智能技術在中國的應用場景非常廣泛，包括智能制造、智慧城市、自動駕駛、醫療健康、金融科技等各個領域。1.2.5人工智能發展中的“中國風”憑借著龐大的國內市場，中國企業能夠快速迭代產品和服務，推動技術創新。作為世界上人口最多的國家之一，中國擁有海量的數據資源，為人工智能模型訓練提供了豐富的素材。中國積極推動人工智能與其他行業的深度融合，人工智能+的戰略加速了產業升級和轉型。1.2.5人工智能發展中的“中國風”中國還積極參與國際人工智能標準制定和技術交流，在國際市場上展示了強大的競爭力。例如中國企業DeepSeek（深度求索）在算法優化、深度學習等方面做出重要貢獻，打破了某些技術瓶頸。隨著人工智能教育的普及和相關專業課程的增加，中國正在培養出一批又一批的專業人才，為全球人工智能行業輸送新鮮血液。通過持續投入和創新，中國有望在未來幾年內進一步鞏固其在人工智能領域的領導地位。1.2.5人工智能發展中的“中國風”AI領域的“東方神秘力量”2024年年末，多家中國AI公司頂著“東方神秘力量”的光環，被密集置于國內外的聚光燈下。在國外網友熱議的背景下，有國內網友敏銳地發現，這些“東方神秘力量”的AI企業都身處杭州，一時間，“杭州x小龍”的說法在江湖上不脛而走。1.2.5人工智能發展中的“中國風”梳理這些“小龍”們的發展歷程，人們會發現被稱為“人工智能元年”的2018年是關鍵節點。那一年，群核科技（杭州）和英國帝國理工大學、美國南加州大學、浙江大學等高校聯手推出InteriorNet數據集，為室內環境理解、3D重構、機器人交互等研究提供數據基礎。那年年初，宇樹科技熬過了發展的至暗時刻。幾乎同一時間，《黑神話：悟空》立項，半年后“游戲科學”公司的精銳團隊搬到了杭州。1.2.5人工智能發展中的“中國風”也是那一年的年底，強腦科技落戶杭州AI小鎮，他們收獲了一位特殊的員工——手部有殘疾的倪敏成，后來他佩戴假肢用意念控制寫毛筆字，完成了強腦科技在國內的首秀。這家比馬斯克的Neuralink成立還早一年的腦機接口公司駛上了快車道，越來越多身患殘疾、熱愛生活的人戴著他們的假肢彈起鋼琴、舉起火炬。圖1-12強腦科技的首秀：

戴假肢用意念控制寫毛筆字1.2.5人工智能發展中的“中國風”2018年，杭州也叩開了通向未來的大門，正式提出并動員“中國數字經濟第一城”的建設，為如今高水平重塑全國數字經濟第一城，數字經濟和人工智能的雙向奔赴埋下伏筆。1.2.5人工智能發展中的“中國風”也是在2018年，谷歌基于Transformer推出了Bert模型，世界知名的人工智能初創公司OpenAI推出了一個GPT系列模型，讓機器看得懂也說得順。不過，那一年，即使AI算力方面的業務大幅增長，英偉達還是被資本拋棄，到年底股價只剩3美元，差不多是2024年最高價的五十分之一，不過他們還是堅持給出了關于未來的一系列預演。這些在當時看上去像魔法的技術，最終影響了包括杭州x小龍在內，所有與AI、計算、數據相關的科技公司日后的發展軌跡。1.2.5人工智能發展中的“中國風”2018年10月10日，華為發布了兩款AI芯片。一個月多后，美國商務部工業安全局出臺了一份針對關鍵技術和相關產品的出口管制框架，將對人工智能、芯片、機器人、量子計算、腦機接口以及生物技術等前沿科技實施出口管制。一場中美之間的科技對決徐徐拉開大幕。1.2.5人工智能發展中的“中國風”

基于量化“幻方”的“深度求索”據說，對于2018年，中國股民的回憶并不好，上證指數大跌25%。但當時方興未艾的量化江湖出現了一支名為“幻方”的新銳，全年取得了正收益。所謂量化，通常指的是量化交易或量化投資，它是利用數學模型和計算機技術來進行交易或投資決策的過程，而不是依賴個人的主觀判斷。而“幻方”二字源于中國傳統算術，常見的“九宮格”就是幻方的一種。1.2.5人工智能發展中的“中國風”如果光看幻方量化的團隊構成，很難想象他們是一家金融公司。公司CEO徐進是浙江大學信息學院信號與信息處理專業博士，研究的方向是機器人自主導航、立體視覺等，公司實際控制人梁文鋒是個80后，畢業于浙大軟件工程專業，主修軟件工程，人工智能方向，2008年開始研究量化交易。1.2.5人工智能發展中的“中國風”2016年，幻方在交易系統里融入AI，兩年后“把AI確定為公司的主要發展方向”。2019年，幻方管理規模超過100億，成為國內量化私募“四巨頭”之一。同一年，他們開始研究怎么構建大規模GPU集群。從那年開始，幻方每年會購買大批GPU，到2021年，幻方量化對超算集群系統的投入增加到10億元，并且搭載了超10000張英偉達A100顯卡。江湖盛傳：“中國持有高性能GPU最多的機構不是人工智能公司，而是幻方。”1.2.5人工智能發展中的“中國風”2023年7月，梁文鋒在杭州創立DeepSeek（深度求索），專注于AI大模型的研究和開發。很快，來自中國的大模型創業公司DeepSeek上線并同步開源DeepSeek-V3模型，公布了長達53頁的訓練和技術細節——他們用不到同行十分之一的成本訓練出的大模型，在多項指標上領先全球包括OpenAI的GPT-4o在內的其他大模型。全球的AI圈子炸鍋了。1.2.5人工智能發展中的“中國風”反觀DeepSeek大模型，它給人工智能技術帶來的最大貢獻包括：（1）降低了大規模訓練對GPU資源的依賴，緩解人工智能產業鏈中的關鍵瓶頸，推動了人工智能價值鏈的重塑。（2）針對英偉達PTX進行優化以實現最大性能，顯著提高了運行效率，并允許在非英偉達的顯示芯片上運行。（3）降低了訓練和部署成本，使得人工智能技術的應用更加廣泛和可持續。（4）在數據和成本上具有顯著優勢，標志著人工智能投資需求的轉折點。1.2.5人工智能發展中的“中國風”

全球最大可交互三維能力的群核科技本科就讀浙大竺可楨學院的黃曉煌博士研究方向是GPU高性能計算，回國后與兩位室友創立了群核科技，名字來源于他們搭建的GPU架構多核心處理器。最初他們的想法是把GPU放到云端，支持渲染等需要高性能計算的應用，家居設計成了最佳落地場景。很長一段時間，旗下“酷家樂”這個SaaS產品要比群核更有名。1.2.5人工智能發展中的“中國風”得益于前期在家裝領域，中期在工業4.0領域的長期沉淀，群核積累了大量物理世界的數據。在AI逐步從數字世界走入物理世界的過程中，坐在了“金礦”上——他們合成的數據不僅質量高，還遵循了物理規律。2024年11月20日，他們首次對外公開了其兩大技術引擎：群核啟真（渲染）引擎和群核矩陣（CAD）引擎。一個對應的是擁有超級算力支撐的萬卡集群，一個對應的是由海量數據組成的“物理世界模擬器”。后者比OpenAI對Sora“世界模擬器”的定義多了兩個字，更強調“真實”。1.2.5人工智能發展中的“中國風”

中國AI企業應有的自信當人們談到DeepSeek時，許多業內人士會自然提到另一款來自杭州的開源模型，阿里云旗下的Qwen；提到機器狗、宇樹科技之外，還有家名字很有詩意的公司“云深處”，其創始人朱秋國也來自浙大，他們的輪足機器人“山貓”比宇樹的B2-W發布更早，同樣引發了轟動；在全新的AR/AI眼鏡賽道，也擠滿了浙大精英創業者，而光電本身就是浙大的傳統優勢專業。1.2.5人工智能發展中的“中國風”除了Rokid，這份名單里的杭州面孔包括被字節跳動投資的李未可，憑借技術切入泳鏡細分賽道的光粒科技，從腦機接口跨界來的Looktech，等等。他們遍地開花地分布在余杭、濱江、西湖等杭州各個區。在AI開啟的新一輪技術浪潮下，這座城市的創業江湖更要熱鬧得多。1.2.5人工智能發展中的“中國風”面對國外科技巨頭的競爭，DeepSeek的梁文鋒說：中國的企業應該要自信，要學會引領技術創新，學會組織和培養自己的高密度人才。宇樹科技的王興興說：高學歷并不代表一切，“沒有人特別天才，大家其實都差不多。”游戲科技的馮驥希望大家都能繼續懷著自信與雄心，保持勇敢、誠實和善良，踏實做好每一件具體的小事，坦然接受結果，一直在取經的路上，直至生命最后一刻。這些關于自信、勇敢的敘事對沖著現實的困難，在甲辰龍年歲末，“杭州小龍”們讓許多人再次聽到了新力量破土而出的聲音。1.2.5人工智能發展中的“中國風”實訓與思考1

深入理解人工智能與人類思考本次實踐活動旨在引導學生通過實踐和思考，深入理解人工智能的發展歷程及其對人類思考工具的演變和影響，培養學生的創新能力和批判性思維，幫助學生更好地理解人工智能的發展歷程及其對人類思考和生活方式的影響。（1）實踐任務：探索古代計算工具（2）思考任務：人工智能與人類思考（3）小組討論：人工智能的倫理與未來項目1掌握人工智能基礎概念高等職業教育本科新形態系列教材（第1版·微課版）人工智能通識項目2培養數學素養與計算思維項目2培養數學素養與計算思維學習目標通過本項目的學習，學生不僅能夠掌握數學素養和計算思維的基本知識，還能通過實踐練習和案例分析提升解決實際問題的能力。面對學習難點，教師可以通過引導學生參與具體的實踐活動，如編程實踐、數學素養應用和跨學科融合思考等，幫助他們克服困難，更好地理解和掌握所學內容。項目2培養數學素養與計算思維學習目標（1）理解數學素養與計算思維的重要性：通過本項目的實施，學生能認識到數學素養和計算思維在現代社會中的關鍵作用，特別是在人工智能和數據科學領域。（2）掌握數學的基礎概念及其應用：了解數學的美學價值以及它如何幫助我們理解和解決實際問題。（3）培養解決問題的能力：通過實踐練習和案例分析，提升學生的邏輯推理、數據分析和抽象思維能力。項目2培養數學素養與計算思維知識目標（1）理解數學之美：包括簡潔性、對稱性、和諧性和普遍性等特征，以及這些特征如何體現在數學公式和定理中。（2）掌握數學素養的核心要素：如基礎知識（算術、代數、幾何、概率論與統計學）、抽象思維（模式識別、邏輯推理、符號表示）、問題解決能力和數據分析能力。項目2培養數學素養與計算思維（3）學習計算思維的基本概念：包括模式識別、抽象化、算法設計和自動化思維等核心要素，并理解它們在信息技術、日常生活、科學研究和工程學中的應用。（4）了解模糊邏輯的概念及應用：理解模糊邏輯如何處理不確定性和模糊性，并在現實生活中應用模糊集合和規則進行推理。（5）掌握編程基礎和算法設計：學習至少一種編程語言（如Python），并了解如何編寫高效的算法和程序來實現人工智能功能。項目2培養數學素養與計算思維教學難點（1）深入理解數學的抽象概念：例如線性代數、概率論與統計學、微積分等，這些是構建和評估人工智能模型的關鍵工具。（2）應用數學素養解決復雜問題：將數學理論應用于實際問題中，如數據分析、模式識別和預測建模，要求學生具備較強的問題分解和綜合分析能力。項目2培養數學素養與計算思維（3）掌握模糊邏輯的應用技巧：模糊邏輯雖然模仿了人腦的不確定性判斷方式，但其具體應用需要對模糊集合和規則有深刻的理解，這對初學者來說可能是一個挑戰。（4）培養計算思維能力：計算思維涉及復雜的思維方式，如分解問題、模式識別、抽象化和算法設計，學生需要通過大量的實踐練習來逐步掌握這些技能。（5）實踐編程與算法設計：編寫和調試代碼需要一定的編程經驗和邏輯思維能力，對于沒有編程背景的學生來說，這可能是一個較大的學習障礙。項目2

培養數學素養與計算思維任務2.1理解數學素養與計算思維任務2.2掌握計算思維與學科基礎數學素養與計算思維是現代教育中兩個非常重要的組成部分，尤其在人工智能、數據科學等技術領域。這兩者不僅幫助人們掌握必要的技能和知識，還培養了他們解決問題的能力和邏輯思考的方式。任務2.1理解數學素養與計算思維01數學是美的02數學素養內涵03培養和發展數學素養04數學素養對人工智能的意義目錄/CONTENTS05模糊邏輯的定義PART01數學是美的數學之美體現在其簡潔、對稱與和諧的形式中，通過優雅的公式和深刻的定理揭示了自然界的內在規律與結構。它不僅有著嚴格的邏輯框架，還蘊含著令人驚嘆的創造力和普遍性，激發人們對抽象思維的欣賞與探索。而數學素養則是指個體理解和運用數學概念的能力，包括邏輯推理、問題解決及數據分析等技能，是培養批判性思維和創新能力的基礎。擁有良好的數學素養不僅能讓人領略數學之美，還能在日常生活和專業領域中更有效地解決問題，促進個人和社會的發展。圖2-1數學之美（AI作圖）2.1.1數學是美的數學之所以被認為是美的，是因為它不僅揭示了自然界和宇宙的深層次結構與規律，還通過簡潔、對稱、和諧的形式展現了抽象思維的魅力。（1）簡潔性。數學之美首先體現在其簡潔上。復雜的自然現象往往可以用非常簡單的數學公式或原理來描述。例如，愛因斯坦的質能方程E=mc^2，僅用三個字母就表達了能量與質量之間的關系，展示了深刻的物理真理。2.1.1數學是美的（2）對稱性。這是自然界中普遍存在的現象，也是數學美的一個重要特征。無論是幾何圖形中的軸對稱、中心對稱，還是代數方程中的對稱性，都給人以視覺上的美感和邏輯上的滿足感。比如，正多邊形和晶體結構體現了高度的對稱美。（3）和諧性。數學中的和諧體現在不同概念之間的內在聯系以及它們如何共同作用形成一個完整的體系。例如，歐拉公式e^{i\pi}+1=0將五個最重要的數學常數（e,i,\pi,1,0）以極其優雅的方式連接起來，體現了數學內部的統一性和和諧美。2.1.1數學是美的（4）驚奇性。數學常常帶來意想不到的結果，這種出乎意料的發現同樣構成了它的美學價值。比如費馬大定理經過三百多年的努力才被證明，其過程充滿曲折與驚喜，成功令人贊嘆。（5）普遍性。數學定律具有普遍適用性，無論是在地球上還是在遙遠的星系，數學的基本原則都是相同的。這種跨越時空的一致性賦予了數學一種超越文化的永恒之美。2.1.1數學是美的（6）創造性。雖然數學基于嚴格的邏輯推理，但它也是一門極具創造性的學科。數學家們不斷探索新的理論、提出新的猜想，并通過創新的方法解決問題。這種創造力使得數學不僅是科學的基礎，也是一種藝術形式。2.1.1數學是美的總的來說，數學的美在于它能夠以最純粹的形式表達復雜的思想，揭示世界的本質規律。它既有嚴謹的邏輯框架，又不失為一門充滿想象力和創造力的藝術。對于那些深入研究數學的人來說，每一次發現新的定理或者解決難題的過程本身就是一種美的體驗。因此，數學不僅是一種工具或語言，更是一種探索宇宙奧秘、追求真理的藝術。2.1.1數學是美的PART02數學素養內涵數學素養是指一個人能夠理解并應用數學概念、技能和思維方式來解決實際問題的能力。它不僅僅局限于記住公式或執行計算，更重要的是理解數學背后的原理、數學的本質及其在日常生活中的廣泛應用，并能夠靈活運用這些知識。2.1.2數學素養內涵（1）基礎知識。包括算術、代數、幾何、概率論與統計學等基本數學領域的知識。?算術：包括加減乘除等基本運算，是所有高級數學的基礎。?代數：涉及變量、方程和函數的概念，幫助我們理解和解決未知數的問題。?幾何與測量：研究形狀、大小、相對位置及空間屬性，如面積、體積、角度等。2.1.2數學素養內涵?概率論與統計學：處理不確定性，學習收集、分析和解釋數據，評估風險和做出決策。?微積分：探討變化率（導數）和累積量（積分），廣泛應用于科學、工程和經濟學等領域。2.1.2數學素養內涵（2）抽象思維。能夠將現實世界的問題轉化為數學模型，并通過數學方法進行分析。?模式識別：識別數字、圖形或其他對象之間的規律和關系。?邏輯推理：基于已知條件推導結論的能力，構建嚴密的論證過程，這是證明定理和解決復雜問題的核心。?符號表示：使用符號系統（如數學符號）簡化復雜的表達式和概念。2.1.2數學素養內涵（3）問題解決能力。?分解復雜問題：將大問題拆解為更小、更容易管理的部分。?制定策略：選擇適當的工具和技術來解決問題。?檢驗答案：驗證解決方案的有效性和合理性。2.1.2數學素養內涵（4）數據分析能力。指理解收集、處理和解釋數據，這對于現代的數據驅動決策至關重要。?數據收集：了解如何有效地獲取相關信息。?數據分析：運用統計方法分析數據，提取有價值的信息。?結果解讀：根據分析結果做出合理的判斷和決策。2.1.2數學素養內涵（5）空間想象力。特別是在幾何學和圖形理論中，它有助于理解和解決三維或多維問題。?三維想象：能夠在腦海中操作和轉換三維物體的形象。?幾何直觀：通過視覺化的方式理解和解決幾何問題。（6）批判性思維。?質疑假設：檢查和挑戰既定的前提條件。?評估證據：對信息來源和質量進行評估，確保結論的可靠性。2.1.2數學素養內涵另一方面，數學素養的重要性在于它不僅幫助我們理解和解決實際問題，還培養了邏輯思維、分析能力和創新精神，這些都是在快速變化的世界中取得成功的關鍵。（1）職業發展：許多行業，如金融、科技、醫療、教育等，都需要高水平的數學能力。具備良好數學素養的人更容易找到高薪工作，并且在職業生涯中有更多的晉升機會。2.1.2數學素養內涵（2）日常生活：從購物時計算折扣到規劃家庭預算，再到理解新聞報道中的統計數據，數學素養有助于提高生活質量。（3）科學研究：幾乎所有科學領域都依賴于數學模型來進行預測、模擬和分析。無論是物理、化學還是生物學，數學都是不可或缺的工具。（4）技術創新：現代技術的進步，特別是人工智能、大數據和量子計算等領域的發展，都需要深厚的數學背景作為支撐。2.1.2數學素養內涵PART03培養和發展數學素養培養和發展數學素養需要通過持續學習基礎數學知識、積極參與實踐應用、不斷解決實際問題以及鍛煉邏輯思維和抽象能力來實現。由此，可以有效地提升個人的數學素養，不僅有助于學術成就和個人成長，也為未來的職業生涯和社會貢獻奠定了堅實的基礎。（1）早期教育。應從小培養孩子對數學的興趣，通過游戲、拼圖等活動激發他們的好奇心和探索精神。強調數學的實際應用，讓孩子明白數學不僅僅是課本上的習題，而是解決真實世界問題的關鍵。2.1.3培養和發展數學素養（2）持續學習。鼓勵終身學習，參加在線課程、研討會或讀書俱樂部，不斷更新自己的知識體系。利用開放教育資源平臺提供的免費或低成本課程。（3）實踐練習。定期做數學練習題，保持大腦活躍，增強解決問題的能力。有條件的參與數學競賽或項目，通過團隊合作解決復雜問題，提升實戰經驗。2.1.3培養和發展數學素養（4）跨學科整合。將數學與其他學科結合起來，如物理學的力學原理、經濟學的供需模型，深化對數學概念的理解。探索編程語言（如Python、R）的數學庫，體驗用代碼實現數學算法。（5）反思與討論。經常回顧自己解決問題的過程，思考哪些方法有效，哪些需要改進。與他人交流想法，聽取不同的觀點，拓寬思路。2.1.3培養和發展數學素養PART04數學素養對人工智能的意義數學素養對人工智能的意義，在于它提供了理解算法原理、優化模型性能及解決復雜問題所需的理論基礎和邏輯思維能力，是推動人工智能技術發展的核心要素。（1）提供理論基礎。?線性代數：在機器學習和深度學習中，矩陣運算、向量空間等概念用于表示數據和模型參數。例如，神經網絡中的權重更新過程依賴于線性代數的原理。2.1.4數學素養對人工智能的意義?概率論與統計學：這些學科幫助理解不確定性，并用于數據分析、模式識別和預測建模。貝葉斯定理、隨機變量和分布函數等是構建和評估人工智能模型的關鍵工具。?微積分：特別是在優化算法中，如梯度下降法，通過微分來最小化損失函數，從而調整模型參數以提高準確性。2.1.4數學素養對人工智能的意義（2）支持算法設計。?數值分析：確保算法在實際應用中的穩定性和效率。例如，在求解大型線性方程組或進行數值積分時，需要考慮數值方法的精度和收斂性。?優化理論：許多人工智能問題可以歸結為優化問題，如尋找最優決策路徑或最大化某種效用函數。掌握優化理論有助于設計高效的算法。2.1.4數學素養對人工智能的意義（3）增強問題解決能力。?邏輯推理：人工智能系統需要基于已知條件推導結論的能力，尤其是在知識表示和推理方面。形式邏輯為人工智能提供了嚴謹的框架。?抽象思維：將復雜問題簡化為可處理形式，這在特征提取、模型選擇等過程中尤為重要。2.1.4數學素養對人工智能的意義PART05模糊邏輯的定義計算機的二進制邏輯通常只有兩種狀態，一句陳述要么是真要么是假，然而，現實生活中卻很少有這么一刀切的情況。一個人如果不餓不一定就是餓，有點餓和餓昏頭不是一回事兒，有點冷比凍僵了的程度也要輕得多。如果我們將含義的所有層次都納入考慮范疇，那么寫入計算機程序的規則將會變得十分復雜難懂。2.1.5模糊邏輯的定義所謂模糊邏輯，是一種處理不確定性和模糊性的數學方法，它允許變量在真與假之間取值，從而更貼近現實世界的復雜情況。模糊邏輯模仿人腦的不確定性概念判斷和推理思維方式，對于模型未知或不確定的描述系統等，應用模糊集合和規則進行推理，表達過渡性界限或定性知識經驗，實行模糊綜合判斷，推理解決常規方法難于對付的規則型模糊信息問題。圖2-2模糊推理過程2.1.5模糊邏輯的定義

甲蟲機器人的規則昆蟲有許多本能幫助其應對不同環境。它可能傾向于遠離光線