“教学参考-08”版本间的差异

2022年7月27日 (三) 05:07的最后版本

教学目标

• 介绍当前人工智能所取得的成就，激发学生的探索热情
• 进一步强化“人工智能用计算模拟人类思维”的基础原则，理解人工智能的广义性和基础性
• 理解人工智能发展的历史必然

教学内容

图像处理

• 深度神经网络可以学习到图像背后的变化量，从而实现非常强大的图像处理能力。
• 在美颜任务中，网络通过提取跟面容美丽程度相关的“漂亮因子”，并用明星人脸的漂亮因子替换普通人的漂亮因子，从而把人脸变得更加漂亮。
• 在绘画风格转换任务中，神经网络将图像内容和图像风格通过分离内容和风格。通过提取名画的风格因子，并将这一因子替换一张照片的风格因子，即可实现风格转换，让计算机成为油画大师。
• 在人脸表情变化任务中，神经网络将人的脸型和表情因子进行分离，之后对面部表情因子进行变化，即可实现人的表情变化。

语音处理

• 人的声音是重要的信息载体。当前的人工智能技术可以让机器发声，实现非常自由的声音合成与转换。这一技术广泛应用于导航，医院叫号，火车站和机场广播等场景中。
• 声音也可以作为快速报警的新途径。例如，分音塔的老人家居报警器，当老人发生危险滑倒时，通过语音可以呼救救援人员给以帮助。

自然语言理解

• 人的语言具有极强的规律性。通过分析语言的规律，可以让机器作诗，写小说。通过分析语言和图片的相关性，实现语言生成图片。通过学习大量哲学书籍，让机器生成具有哲理性的篇章。

机器人

• 机器人是人工智能的重要应用领域。从功能上，可分为动作机器人和移动机器人两类，前者如双足行动的机器人或抓取机械壁，后者如无人驾驶汽车或无人机。
• 波士顿动力的大狗机器人非常灵活，不仅可以在山地上行走，推倒也很困难。Google的自动抓取机械臂可以从一无所知，自动学习到抓取技巧，只需要告诉它工作的任务。无人机在勘探、救援、航拍甚至战场上大显身手。

科学研究中的AI

• AI近年来最大的进展是在科学研究中大显身手。它可以通过识别蝴蝶翅膀的纹理，发现同一地区物种间的互相拟态证据。它可以通过二维扫描的切片图案还原物质的三维结构。它可以通过氨基酸序列来预测蛋白质结构，从而得到蛋白质的功能。
• AI甚至可以自己做实验

人工智能快速发展的原因

• 人工智能经过曲折的历史进程，目前正进入历史快车道。特别是，除了传统人工智能领域快速发展，新兴领域不断出现，人工智能渗透到各行各业
• 人工智能的这一发展具有历史必然。首先，数据的积累使得基于学习的人工智能有了爆发的基础，从数据中学习到的知识具有可能超过人类经验的可能。第二，计算机的计算性能大幅提高，使复杂模型计算成为可能。第三，以深度学习为代表的新一代计算方法具有极强的学习能力