《信息技术与教育》课程教学课件-第六章-人工智能与教育(47P).ppt
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- 信息技术与教育 信息技术 教育 课程 教学 课件 第六 人工智能 47
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1、信息技术与教育第六章 人工智能与教育第一节 人工智能概述第二节 人工智能的研究领域第三节 人工智能的教育应用人工智能概述什么是人工智能l人工智能的定义l图灵测试l人类智能与人工智能人工智能发展简史l人工智能与中小学信息技术教育人工智能的定义人工智能:是研究如何制造出智能机器或智能系统,用来模拟人类的智能活动能力,从而延伸人类智能的科学。智能机器:能够在不同环境中自主或交互地执行拟人任务的机器。人工智能科学:是计算机科学的一个分支。其主要目标是研究和设计智能机器,用以模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的理论和技术。人工智能能力:智能机器所执行的与人类智能有关的各种功能,包括判断、推理、证明
2、、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。图灵测试在论著计算机与智能中,图灵提出一个假设:人在不知情的条件下,通过特殊的方式与机器进行问答,如果在相当长的时间内分辨不出与他交流的对象是机器还是人。那么,就可以认为机器是能思维的,这就是著名的“图灵测试”。虽然在当时还不能证明机器是有智能的,但图灵预言,“在本世纪末”,一定会有计算机能通过“图灵测试”,计算机能做我们想象不到的事情。时至今日,图灵的天才预言终于在与人对弈的“深蓝”身上得以实现。图灵的成就,使他成为计算机理论和人工智能的主要奠基人,并赢得“人工智能之父”的美誉。阿兰图灵(AlanMTuring 19121954
3、)其人阿兰图灵其人16岁开始研究爱因斯坦的相对论,1934年(22岁)被剑桥大学评为“罕见的青年人才”,并获硕士学位,1937年在美国普林斯顿大学获博士学位。他创建的计算机理论模型被称为“图灵机”,目前的“图灵奖”相当于计算机领域的诺贝尔奖。1938年回到伦敦,在剑桥大学国王学院任研究员。二战期间,领导了一个丘吉尔建立并称之为“最高机密”的密码破译站,破解了德军最高指挥中心的通信密码系统,因而被称为“秘密英雄”并获得勋章。二战后进入英国国家物理实验室,从事大型计算机的研究工作。1945年提出“仿真系统”思想,1947年提出“自动程序”概念。1954年6月8日服毒身亡,终年42岁。1998年,在
4、图灵诞辰86年之日,其故居被英国列为“英国文化遗产”。人工智能之父阿兰图灵:谜人类智能与人工智能认知操作X的变化为当时机体状态S(机体的生理和心理状态以及大脑中的记忆等)和外界刺激R的函数。计算机性能、所存储的信息等相当于机体的状态;计算机的输入相当于外界刺激。在得到刺激后,计算机便进行操作,使其内部状态随时间变化。思 维 策 略初级信息处理生 理 过 程计算机程序计算机语言计算机硬件(a)人类(b)计算机人类认知活动与计算机的比较函数关系:TT+1 x=f(S,R)其中:T时间变量 x认知操作 S机体状态 R外界刺激 人工智能发展简史1950年,图灵出版计算机与智能。1956年,约翰麦卡锡、
5、香农等美国人发起,邀请莫尔、纽厄尔等数学、心理学、信息论、计算机、神经学研究的学者,在达特茅斯大学举办了长达两个月的研讨会,讨论用机器模拟人类智能问题,首次使用了“人工智能”的术语,标志着人工智能的诞生。1969年,第一届国际人工智能联合会议,此后每两年一次。1970年,人工智能国际杂志(International Journal of AI)创刊。7080年代,数据分析处理、医疗、计算机设计、符号运算和定理证明等专家系统不断研制成功。研究者获得共识:人工智能是一个知识处理系统,知识表示、知识利用、知识获取是专家系统的三个基本问题。90年代,在学习、教学、识别等应用领域得到长足发展。1997年
6、5月11日,IBM的“深蓝”战胜了国际象棋大师。人工智能的研究领域人工神经网络专家系统机器学习智能代理人工神经网络由于冯诺曼体系的局限性,虽然在一些比较简单的范畴内能够表现出智能行为,但在视觉理解、直觉思维、常识与顿悟等问题上力不从心。传统的计算机不具备学习能力,无法处理数值计算的形象思维问题,无法求解一些信息不完整、不确定性和模糊性问题。人脑是一个功能强大、结构复杂的信息处理系统,其基础是神经元及其互联关系。人工智能源于仿生学,特别注重对人的大脑模型的研究。从神经元开始,进而研究神经网络模型和人的脑模型,主张用硬件系统或一定的算法模拟人的大脑,实现神经网络。神经网络及算法的研究为领域的发展奠
7、定了基础。专家系统专家系统的定义与类型专家系统的结构新一代专家系统l专家系统的定义l专家系统的分类l新一代专家系统的特征l分布式专家系统l协同式专家系统专家系统的定义专家系统是一种能够模拟人类专家解决问题的计算机程序系统。具有某一领域人类专家大量专门的知识和解决问题的经验。能够进行推理、判断,模拟人类专家的决策过程,处理和解决复杂问题。专家系统的分类解释:对已知信息和数据分析和解释,确定其意义。预测:分析过去和现在的状况,判断未来的可能。诊断:据观察到的情况,判断对象功能失常的原因。设计:根据设计要求,完成设计目标。规划:寻找某个能达到目标的动作序列或步骤。监视:观察系统、对象或过程,发现异常
8、及时报警。控制:自适应地管理受控对象,使之满足预期要求。调试:对失灵的对象给出处理意见和处理方法。教学:根据学生特征,以适当的方法组织教学或辅导修理:对发生故障的对象进行处理,使之恢复正常。专家系统的结构接口解释器事实规则知识库计划议程中间解黑板执行器调度器协调器理想专家系统结构图用户知识库推理机专家知识输入或提问答案专家系统简化结构图新一代专家系统的特征并行技术与分布处理:同步和异步并行处理,以提高效率和可靠性。多专家系统协调工作:各子系统可以相互通信协作。高级语言和知识语言描述:具有自学习能力:根据原有知识和对用户提问的应答,推理并总结经验以丰富知识库。引入新的推理机制:能进行联想推理、类
9、比推理、非标准逻辑推理等各种推理。具有自纠错和自完善能力:先进的智能人机接口:理解自然语言,实现语音、文字、图形、图像的直接输入输出。分布式专家系统功能分布:将功能或任务合理均衡地分配到不同节点,各节点共同完成一个完整任务。知识分布:将知识分配到各节点,并避免知识的不一致性,提高可靠性。接口设计:保证相互通信和同步、协调地工作;在保证完成任务的条件下,各部分之间的联系尽可能保持一定的独立性,部分之间的联系尽可能少些。系统结构:树性结构、星型结构、总线结构。驱动方式:控制驱动、数据驱动、要求驱动、事件驱动等。协同式专家系统任务的分解:将任务分解,由几个分专家系统完成。公共知识的导出:公共知识存储
10、于每个专家系统,个别知识存储于专门的分系统中。“讨论”方式:设置可以为各分系统随机存取数据的存储区(黑板)。裁决问题:多数表决、加权评分或取中值记分、互补问题。控制驱动、数据驱动、要求驱动、事件驱动。机器学习机器学习的定义机器学习的策略基于神经网络的学习l生理神经元的结构与功能l人工神经元的组成与分类机器学习的定义西蒙的定义:学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或改进,使其在下一次执行同样任务或类似任务时,会比现在做得更好或效率更高。机器学习:机器学习是一门研究用机器识别现有知识,以及机器获取新知识、新技能的学问。不会学习的计算机不能称其具有智能。1959年,塞缪尔(美)设计了一个下
11、棋程序,由于具有学习能力,4年后该程序战胜了设计者本人。又过了3年,该程序战胜了美国一个保持了8年之久的冠军。机器的能力能否超过人的能力?不具备学习能力的机器不可能超过其设计者,如果具备学习能力?机器学习的策略 (机器)学习是一种复杂的智能活动,学习过程中运用的推理越多,系统的学习能力越强。机械学习:记忆或“死记硬背”的学习,外界输入和机器内部的知识表示完全一致。如塞缪尔的下棋程序,能记住53000个棋局及其分值,并能在对奕中不断修改。通过传授学习:外界输入和机器内部的知识表示不完全一致,需要经系统推理、翻译和转化而学习。类比学习:只能得到完成类似任务的相关知识,需要系统进行推理,以发现当前任
12、务与类似任务之间的关联和联系。通过事例学习:通过对实例或经验进行分析、总结和推广,得到解决问题的办法,需要更多的推理。生理神经元的结构与功能结构:细胞体(cell body)突(process):轴突、树突、突轴;刺激,伐值电平,触发,窄脉冲,兴奋与抑制。树突核细胞体轴突突轴功能:时空整合 兴奋与抑制状态 脉冲与电位转换 神经纤维传输速度:1150m/s突触延时和不应期学习、遗忘和疲劳人工神经元的组成与分类组成(如图)分类(略)+处理单元(节点)W反应作用强度的权值乘法器有向链处理单元相加 伐值01智能代理(Agent)Agent的概念l基本概念l基本特征l从应用和技术的角度看Agent多Ag
13、ent系统(MAS)基于MAS的信息检索系统l智能搜索引擎l基于多智能代理的信息检索系统Agent的基本概念广义的Agent:包括人类、物理世界的机器人和信息世界的软件机器人。狭义的Agent:专指信息世界的软件机器人或称软件Agent,是代表用户或其他程序,以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。“主动服务”:主动适应:即在完成操作的过程中,可以获得、表示并在以后的操作中利用关于操作对象的知识以及关于用户意图和偏好的知识;主动代理:对一些任务无需用户发出具体指令,只要当前状态符合某种条件,即可代表用户或其他程序完成相应的操作。“机动”:灵活的访问及协作机制。Agent的基本特征自治性:可
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