在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術以及經濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅動下，人工智能加速發(fā)展。
6.1.1 人工智能人工智能是計算機科學的一個分支，是研究計算機模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規(guī)劃等)的學科。人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術，將深刻改變人類生產生活方式。人類要保持對人工智能的控制能力，防范失控風險。在互聯網時代，人們“遇上新問題，就上網搜索，尋找出答案”已成為一種習慣。然而，一般的信息搜索需要人們在搜索引擎上輸人些關鍵字，然后在返回的無數個相關網頁中，一個一個地打開查看網頁內容是否包含自己所需要的信息。這種搜索方式非常耗時，嚴重影響查找信息的效率。如何快速準確地獲取所需要的信息，成為人們亟待解決的問題。
探究活動體驗利用教科書配套學習資源包提供的虛擬仿真系統(tǒng)，體驗某空調生產企業(yè)的智能客服機器人所提供的服務，如圖6-4所示。
上述的空調企業(yè)智能客服機器人是一款領域知識智能同答機器人。 它是在某領域知識范圍內實現人機自動同答的智能信息系統(tǒng)，是t種新穎的信息檢索系統(tǒng)。它可以準確理解人們的信息檢索意圖，并通過語料庫檢索出相關文檔和答案，最后從相關的候選答案中提取最接近問題的結果。使用智能問答機器人時，人們可以不采用輸人關鍵字的方式提間，而是直接使用自然語言組成的問句進行提問。因為智能問答機器人采用的自然語言處理技術，可以根據相關領域知識，對人們的提問做必要處理后返回結果，且返回的結果不同于一般搜索引擎返回成千 上萬的網頁，而是通過對答案的抽取，直接從成干上萬的網頁中快速、準確地檢索出所需結果。
6.1.2剖析領域知識智能問答機器人
領域知識智能問答機器人是在某領域知識范圍內實現人機自 動問答的智能信息系統(tǒng)。在智能問答系統(tǒng)中，用戶能夠直接向機器人提出自己關心的問題:然后機器人根據用戶的提問把系統(tǒng)中已有的相似問題的正確答案按問句相似度進行排序，再把排序后的結果作為答案反饋給用戶:最后將認為最滿意的答案標記為最佳答案。典型的智能問答系統(tǒng)主要包括常見問題解答(FAQ)、問題理解、信息檢索，文檔庫、 答案抽取五大模塊，結構如圖6 -5所示。
1.常見問題解答模塊用戶發(fā)起提問后，智能問答系統(tǒng)首先從FAQ庫中尋找是否包括用戶的問題(問句)，如果包含同句，則直接返回間句對應的答案給用戶，從而省去后面一系列步驟:否則， 就進人問題理解模塊。FAQ庫主要用于提高智能問答系統(tǒng)的效率，其主要技術就是問句相似度計算和候選問句的選擇。問句相似度計算通常采用cad相似度系數算法。Jecan相微度系數表示兩集合的交集元素個數與兩集合的并集元素個數之比，系數越高，兩集合的相似度越高。例如，計算同句A“空調機有什么功能?”與間句B“空調機的功能有哪些?”的aeeard相似度系數流程如下:(1)運用分詞系統(tǒng)處理問句。處理后得到集合A={ “空調機”，“有”” ，“什么”，“功能”，“？”}和集合B={“空調機”，“的”，“功能”，“有”，“哪些”，“？”}。(2)計算集合A和集合的交集與并集。集合A和集合B的交集-={“空調機”，“有”，“功能”，“?”}，集合A和集合B的并集=(“空調機”，“有”，“什么”，“功能”，“的”，“哪些”}。(3)計算交集元索的數量和并集元素的數量的比值。交集元素的數量為4, 并集元素的數量為7.交集元素的數量和并集元素的數量的比值為4÷7=0.57。因此，將0.57作為語句A和問句B的相似度系數。
實踐基于上述的流程，可以用Pythn語言編程實現 Jaccard 相似度系數算法，程序如下:程序結果:0.5714285714285714。
分析計算下列兩個語 句的Jecard相似度系教，并利用Pythn語言編程求出Jaccard相似度系數。A:我愛祖國的壯麗山河；我愛祖國悠久的歷史和璀腺的文化。B:我愛祖國人民的勤勞、智慧與勇載；我更愛祖國那生生不息、輝煌雄壯的民族魂!
2.問題理解模塊該模塊主要實現計算機理解用戶的問題，確定問題的關鍵詞和問題的類型，為后面的信息檢索和答案提供服務。問題理解模塊的實現過程般包括問題預處理， 問題分類、關鍵詞提取和關鍵詞擴展等。其中，問題分類主要確定問題的類別。以方便信息檢索和答案抽取。問題理解模塊主要運用的技術有分詞、同義詞詞典，分類方法等。
3.信息檢索模塊該模塊主要從互聯網或者知識庫中找到與問題相關的文檔作為答案提取的原材料。信息檢索的方法一般有兩種，一 種是 直接利用搜索引擎檢索信息:另種是建立特定的知識庫，然后根據知識庫建立索引模塊，從而可以方便、快速地找到相關文檔，并根據特點的排序算法對文檔進行排序。信息檢素模塊運用的技術主要包括查詢擴展、語料庫的構建技術，詞匯索引、文檔排序等。
4.文檔庫模塊文檔庫用于存放專家提供的知識，其內部含有大量某個領域的常識性知識和專家水平的知識與經驗總結，且能夠利用專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。知識的表示形式有產生式、框架、語文網絡等，運用得較為普遍的知識是產生式規(guī)則。產生式規(guī)則以“if…then…”的形式出現，即如果前提條件得到滿足，就產生相應的動作或結論。
5.答案抽取模塊該模塊主要利用問題的類型構建相應的答案抽取策略，從信息檢索后的文檔中對排序幕前的文檔進行答案的定位和輸出，所用技術主要有答案抽取模板的制定、模式匹配、聚類等。
項目實施各小組根據項目選題及權訂的項目方案。結合本節(jié)所學知識，開展以下活動。1.體驗相應的智能客服機器人服務過程，完成對智能客服機器人的制析工作。2. 總結歸納智能客服機器人的技術原理以及采用的方法和步驟。
6.1.3 人 工智能的誕生與發(fā)展
人工智能是通過智能機器延伸、增強人類改造自然和治理社會能力的新興技術。怎樣才能判斷臺機器是否具備了思維能力呢? 阿蘭.圖靈提出:在測試人與被測試者(一個人和一臺機器)隔開的情況下。通過一些裝置(如鍵盤)向被測試者隨意提問。經過多次測試后，如果被測試者超過70%的答復不能使測試人確認出哪個是人、哪個是機器的回答，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。測試示意圖如圖6 6所示。
探究活動討論查閱資料，與同學討論圖 靈測試的操作過程，并分析圖靈測試的意又。
在20世紀50年代，有幾位科學家提出想做臺能夠像人那樣認知， 思考和學習的機2，也就是用計算機來模擬人的智能。他們列舉了幾個準備去攻克的難點。包括系統(tǒng)計算機，用程序對計算機進行編程、神經網絡、計算的復雜性，自我學習與提高、抽象等。從此，人工智能便邁上了它的征途，人工智能發(fā)展歷程大致分為三個階段，如圖6-7所示。
第一階段(20世紀50年代一80年代)。 這一階段人工智能剛誕生，基于抽象數學推理的可編程數字計算機已經出現，符號主義( Symblism)快速發(fā)展，但由于很多事物不能形式化表達，建立的模型存在一定的局限性。 此外，隨著計算任務的復雜性不斷加大，計算能力遠遠不能滿足需求，人工智能發(fā)展一度遇到瓶頸。第二階段( 20世紀80年代一-90年代末) 。在這一階段， 專家系統(tǒng)得到快速發(fā)展，數學模型有重大突破，但由于專家系統(tǒng)在知識獲取，推理能力等方面的不足，以及開發(fā)成本高等原因，人工智能的發(fā)展又一 次進人低谷期。第三階段(21世紀初至今)。大數據的積聚，理論算法的革新、計算能力的提升，為人工智能發(fā)展提供了豐富的數據資源，協(xié)助訓練出更加智能化的算法模型。人工智能的發(fā)展模式也從過去追求“用計算機模擬人工智能”。運步轉向以機器與人結合而成的增強型混合智能系統(tǒng)，用機器、人、網絡結合成新的群智系統(tǒng)，以及用機器、人、網絡和物結合成的更加復雜的智能系統(tǒng)。人工智能在很多應用領城取得了突破性進展，迎來了又一個繁榮時期。

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版本： 粵教版 (2019)

年級： 必修1 數據與計算

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