1 初识人工智能¶
说明
本文档仅涉及部分内容，仅可用于复习重点知识
本节要点：
1.1 人工智能的新时代¶
1.1.2 人工智无处不在的时代¶
- 扫地机器人：自动识别全屋地面并完成智能扫地
- 门禁机器：刷脸识别
- 无人机
- 无人驾驶汽车
- 大语言模型
1.2 人工智能的起源和定义¶
1.2.1 人工智能的起源¶
1955 年 8 月，约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农、纳撒尼尔·罗切斯特 4 位学者联合提交了一份提案，在这个提案中使用了“Artificial Intelligence”这个术语。1956 年 8 月，美国，达特茅斯会议上，正式提出了“人工智能”这一概念
1.2.2 人工智能的定义¶
定义：能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统
- 研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学
- 企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器
- 研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等
- 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能
强人工智能、弱人工智能和通用人工智能
- 弱人工智能：用过计算机替代一部分人类的智能化能力或实现一部分智能的增强，当然在某些方面还可能超越人类，或者说实现机器模拟人的 部分智能
- 强人工智能（通用人工智能）：与人类一样或超越人类智慧的人工智能
1.3 人工智能的主流学派¶
1.3.1 符号主义学派¶
基于符号表示— 逻辑 推理—搜索的人工智能
- 认为人类认知和思维的基本单元是符号，认知过程是以符号表示基础的一种运算，计算机是一个可用来模拟人的智能行为的物理符号系统
- 核心：构建符号表达知识
- 代表人物：艾伦·图灵、约翰·麦卡锡和马文·明斯基、艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙等研究学者
- 主要成果：机器定理程序、启发式算法、专家系统等
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 精准 | 抽象难、遗漏 |
| 严谨 | 冲突、构建复杂 |
| 可解释 | 特殊条件和规则 |
| 普适 | 跟不上变化 |
| 语义分歧 |
1.3.2 联结主义学派¶
基于神经网络—深度学习的人工智能
- 联结主义是一种理解认知过程的理论框架。试图通过 模拟大脑的神经网络 来解释人类的认知功能，如记忆、学习、语言处理和模式识别
- 目标：实现模拟人脑的结构，产生了神经网络方法
- 代表人物：沃伦·麦卡洛克、沃尔特·皮茨
- 主要成果：
- 神经网络深度学习
- 现代人工智能大语言模型
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 自动训练 | 难解释 |
| 可预测 | 算力 |
| 适应变化 | 过拟合 |
| 超越人类 | 偏见 |
| 仿生 | 鲁棒性 |
| 高维 | 伦理冲突 |
鲁棒性（Robustness）是指系统或模型在面对不确定性、噪声、异常情况或输入变化时，仍能保持其性能和稳定性的能力。在人工智能和机器学习领域，鲁棒性通常意味着模型在训练数据之外的测试数据上仍能表现良好，并且对输入数据中的噪声或扰动具有一定的抵抗力
1.3.3 行为主义学派¶
基于环境交互强化学习的人工智能
- 构建一个智能体，它关注智能体在环境中的行为，智能体以最大化奖励为目标，与环境不断交互来学习和适应，会根据行为的结果进行调整，主要方法包括：
- 强化学习
- Q-learning 和策略梯度方法
- 代表人物：理查德·S.萨顿、安德鲁·G.巴托
- 主要应用：游戏 AI、机器人控制、自动驾驶等
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 重视结果 | 功利主义 |
| 环境适应性强 | 试错成本和风险高 |
| 人类对齐 |
1.4 人工智能的发展浪潮¶
- 第一次浪潮：符号主义
- 第一次低谷：由于算力不足，政府投资的削减
- 第二次浪潮：联结主义
- 第二次低谷：由于 PC 发展迅猛，政府投资削减
- 第三次浪潮：杰弗里·辛顿提出了深度学习
1.5 人工智能的伦理安全¶
1.5.1 AI 造假¶
AI 伪造诈骗
1.5.2 算法偏见和歧视¶
幸存者偏差：忽略了筛选条件，把经过筛选的结果当成随机结果。只关注到幸存者的信息而忽略了整体情况，从而导致错误的结论
1.5.3 道德困境与伦理冲突¶
- 自动驾驶
- 电车困境
1.5.3 公共安全与个人隐私¶
1.5.4 AI 伦理安全风险的应对¶
一个 AI 任务设计应兼顾考虑“事先、事中、事后”全方位的因素
人类伦理准则：
- 机器人不得伤害人类，或者坐视人类受到伤害
- 在不违背 1 的前提下，机器人必须服从人类的指令
- 在不违背 1 2 的前提下，机器人有义务自我保护
伦理共识：
- 保护人类的价值观、道德观
- 在多元价值中达成伦理共识
- 尊重不同文化，包容多样性，消除算法歧视
- 建立全球化、区域化的伦理规范
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