2019-05-26
2019-05-26 本文已影响0人
gushiii
认识人工智能教案
一、教学目标
【知识与技能】
掌握人工智能的定义，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。
【过程与方法】
课堂教学为主，充分利用多媒体素材来表示抽象概念。
【情感态度与价值观】
通过对人工智能概念的认识，学生增强对人工智能的兴趣。
二、教学难重点
【重点】
- 讲解人工智能的定义；
- 介绍人工智能的起源与发展过程；
- 讨论人工智能与人类智能的关系；???
- 简介人工智能所研究的范围与应用领域。
【难点】
- 怎么样理解人工智能；
- 人工智能作为一门学科有什么意义；
三、教学过程
(一) 导入新课
通过2016年AlphaGo4:1大败李世石的事件引出人工智能。 ？？？
(二) 探究新知
教师讲解:
人类智能的概念以及特征。
向学生提问:
类比人类智能，人工智能应该是什么样的。
教师讲解:
引用1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计的一个测试(著名的图灵测试)，用以说明人工智能的概念(用人工的方法在计算机上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。)
教师讲解:
人工智能的起源与发展
1.孕育(1956年之前)
- 公元前，亚里士多德:三段论
- 培根:归纳法
- 莱布尼兹:万能符号、推理计算
- 布尔:用符号语言描述思维活动的基本推理法则
- 1936年，图灵:图灵机
- 1943年，麦克洛奇、匹兹:M-P模型
- 美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机“阿塔纳索夫－贝瑞计算机（Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。
2.形成(1956年-1969年)
- 1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公司和卡内基-梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。会上经麦卡锡提议正式采用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科正式诞生。麦卡锡因而被称为人工智能之父。此后，美国形成了多个人工智能研究组织，如纽厄尔和西蒙的Carnegie RAND协作组，明斯基和麦卡锡的MIT研究组，塞缪尔的IBM工程研究组等。
- 1956年以后，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得了许多引人瞩目的成就 。
- 1969年，成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence，IJCAI）。
- 1970年，创刊了国际性的人工智能杂志（Artificial Intelligence）。
3.发展(1970年至今)
- 20世纪60年代末，人工智能研究遇到困难，如机器翻译。1966年美国顾问委员会的报告裁定：还不存在通用的科学文本机器翻译，也没有很近的实现前景。英国、美国中断了大部分机器翻译项目的资助。
- 1977年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了“知识工程”概念，推动了知识为中心的研究。
- 我国自1978年开始把“智能模拟”作为国家科学技术发展规划的主要研究课题。1981年成立了中国人工智能学会。
- 1981年，日本宣布第五代计算机发展计划，并在1991年展出了研制的PSI-3智能工作站和由PSI－3构成的模型机系统。
- 现在，人工智能已经成为计算机、航空航天、军事装备、工业等众多领域的关键技术。
教师讲解
人工智能研究的基本内容
- 知识表示
- 知识表示：将人类知识形式化或者模型化。
- 知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。
-
机器感知 ：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。
-
机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。
-
机器学习 （machine learning）：研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。(1957年，Rosenblatt研制成功了感知机)
-
机器行为 ：计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。
人工智能的应用范围(几乎是全行业覆盖😂)
- 自动定理证明
- 博弈
- 模式识别
- 文字识别：邮政编码、车牌识别、汉字识别。
- 人脸识别：反恐、商业。
- 物体识别：导弹、机器人。
- 专家系统
- 机器人
- 机器视觉
- 自然语言理解
- 自动程序设计
- 智能信息检索
- 数据挖掘与知识发现
- 组合优化问题
- 人工神经网络
- 分布式人工智能
- 智能管理与智能决策
- 智能控制
- 智能仿真
- 智能CAD/CAI
- 智能操作系统
- 智能多媒体系统
- 智能计算机系统
- 智能通信
- 智能网络系统
(三) 小结：
今天，我们学习了关于人工智能的基本概和发展历史，以及人工智能的应用范围。你能说一说你对人工智能的理解吗?
四、教学反思
。。。
