人工智能通識

莫宏偉，哈爾濱工程大學工學博士、教授，類腦計算與人工智能研究中心主任，全國高校人工智能與大數據創新聯盟常務理事，黑龍江省高等教育學會人工智能教育專業委員會理事長。長期從事人工智能導論、原理與方法的課程教學工作，主要研究領域涉及類腦計算、自然計算、智能機器人、視覺智能與認知智能等。完成國家自然科學基金、國防科學技術預先研究基金等項目20余項，發表論文80余篇，出版專著6部，教材2部，授權發明專利8項。

第1章 緒 論

1.1　智能的認識與理解

1.1.1生命智能的認識

1.1.2人類智能的認識

1.1.3智能概念

1.2　人工智能含義

1.3　人工智能相關概念辨析

1.3.1　機器智能等傳統及新概念的理解

1.3.2弱人工智能與強人工智能

1.3.3專用人工智能與通用人工智能

1.3.4　超級人工智能

1.4人工智能的認識視角

1.4.1智能進化的大歷史框架

1.4.2　哲學與倫理視角

1.4.3　人文與文化視角

1.4.4　科學與技術視角

1.4.5　社會與經濟視角

1.5　人工智能重點方向及研究領域

1.5.1　傳統方向與領域

1.5.2　現代研究重點方向及領域

1.6　人工智能基礎技術

1.7人工智能技術的社會與行業應用

1.8人工智能應用的挑戰與未來方向

1.9人工智能五維知識體系

1.10　小 結

第2章　人工智能哲學與歷史

2.1　人工智能哲學問題

2.1.1心靈是否可計算

2.1.2意識是什麼

2.1.3心智是什麼

2.2與人工智能有關的哲學分支

2.2.1.心靈哲學

2.2.2心智哲學

2.2.3計算主義

2.3強人工智能與通用人工智能的實現問題

2.3.1關於強人工智能的實現問題

2.3.2關於通用人工智能的實現問題

2.4　人工智能發展歷史

2.4.1　“計算”的歷史

2.4.2關於“人工智能”的原初思想

2.4.3人工智能當代史

2.4.4中國人工智能發展

2.5本章小結

習題

第3章　人工智能技術基礎

3.1　傳感器技術

3.1.1　傳感器概念

3.1.2　傳感器與人工智能

3.2大數據技術

3.2.1　大數據概念

3.2.2　大數據與人工智能

3.3並行計算技術

3.3.1　並行計算概念

3.3.2　並行計算與人工智能

3.4數字圖像處理技術

3.4.1數字圖像處理概念

3.4.2　一個完整的車牌號識別系統

3.5人工神經網絡技術

3.5.1　人工神經網絡概念

3.5.2　人工神經網絡聯結方式

3.6　機器學習技術

3.6.1　機器學習概念與類型

3.6.2　監督學習原理

3.6.3　機器學習流派

3.7　深度學習技術

3.7.1　深度學習概念與含義

3.7.2　深度學習主要方法及其應用

3.8本章小結

習題

第4章　人工智能學科基礎

4.1　人工智能多學科交叉含義

4.2　人工智能多學科交叉

4.2.1　第一類：哲學

4.2.2　第二類：與人工智能有關的基礎學科

4.2.3　第三類：與人工智能有關的生命及其本質的學科

4.2.4　第四類：與人工智能有關的工程技術學科

4.2.5　第五類與第六類：與人工智能交叉融合的非工學類學科

4.3本章小結

習題

第5章　機器智能

5.1　機器感知智能

5.1.1　動物感知與機器感知

5.1.2機器視覺智能

5.2認知智能

5.2.1人的心智與機器認知

5.2.2機器認知智能

5.3機器博弈智能

5.3.1　人類博弈與機器博弈

5.3.2完美信息博弈

5.3.3非完美信息博弈

5.3.4　會打電子遊戲的人工智能

5.4　機器語言智能

5.4.1　人的語言與機器語言

5.4.2　大語言模型及其應用

5.5行為智能與機器人

5.5.1　機器人概念

5.5.2機器人類型

5.6　機器具身智能

5.6.1　具身智能概念

5.6.2　具身智能實現方法

5.7　機器類腦智能

5.7.1　類腦智能定義

5.7.2類腦計算機與類腦智能

5.8　人機混合智能

5.8.1　人機混合智能概念與類型

5.8.2可穿戴計算

5.8.3外骨骼

5.8.4腦機接口

5.9　本章小結

習題

第6章　人工智能內容生成與機器創造

6.1　大模型技術

6.1.1大模型基本概念

6.1.2　大模型預訓練

6.2　人工智能內容生成

6.2.1發展歷程

6.2.2人工智能內容生成技術

6.2.3　人工智能內容生成應用及場景

6.3　人工智能與創造力

6.4　人工智能內容生成與機器創作

6.4.1　音樂生成與音樂創作

6.4.2　圖畫生成與美術創作

6.4.3　文本生成與文學創作

6.5　人工智能與科學發現

6.5.1　材料設計

6.5.2　化學合成

6.5.3　藥物設計

6.5.4　數學定理證明

6.5.5　物理定律發現

6.6本章小結

習題

第7章　人工智能行業應用

7.1　智能制造

7.1.1智能制造定義及含義

7.1.2智能制造與數字制造

7.1.3　智能制造產業核心內容

7.1.4　智能制造技術應用

7.2　智能醫療

7.2.1智能醫療概念

7.2.2　智能醫療技術應用

7.3智能農業

7.3.1智能農業概念

7.3.2　人工智能技術農業應用

7.3.2農業機器人

7.4　智能教育

7.4.1　智能教育定義與含義

7.4.2　人工智能技術在教育領域的應用

7.4.3智能學習模式

7.5智能航天探測

7.5.1智能航天探測概念

7.5.2人工智能技術航天探測應用

7.6　智能服務業

7.6.1智能服務業概念

7.6.2　人工智能技術在服務業的應用

7.7　智能司法

7.7.1　智能司法概念

7.7.2　人工智能技術司法應用

7.8智能金融

7.8.1　智能金融概念

7.8.1　人工智能技術金融應用

7.9智能商業

7.9.1智能商業應用

7.9.2　人工智能技術商業應用

7.10　本章小結

習題

第8章　人工智能倫理與治理

8.1　道德倫理與倫理學

8.1.1道德與倫理

8.1.2　倫理學概念

8.2人工智能倫理

8.2.1　人工智能倫理概念

8.2.2人工智能倫理學概念與含義

8.2.3人工智能倫理發展簡史

8.3　人工智能技術引發的倫理問題

8.4人工智能倫理體系及主要內容

8.4.1　人工智能倫理體系

8.4.2　人工智能倫理主要內容

8.5人工智能倫理發展原則

8.6人工智能法律

8.6.1　法律對於人工智能的意義

8.6.2人工智能帶來的法律挑戰

8.7　人工智能治理

8.7.1　人工智能治理概念

8.7.2　人工智能治理措施

8.7.3　IBM人工智能治理技術解決方案

8.8本章小結

第9章　智能社會的發展與未來展望

9.1　未來人工智能發展的三個階段

9.2　智能醫療的全面普及

9.3　教育的個性化與全球化

9.4　工作方式的革新

9.5　交通與城市管理

9.6新興產業的崛起

9.7　人工智能應對全球性挑戰

9.7.1氣候變化與環境保護

9.7.2資源管理與可持續發展

9.7.3災害應對與全球合作

9.8　未來工作與生活的意義

9.9小結