Artificial Intelligence and Science Fiction

课程简介

1. 介绍 AI的定义，AI的发展历史，AI的现状 2. AI的哲学问题 哲学基础，人类智能与机器智能，图灵测试，中文房间论证，弱AI与强AI，机器意识，心灵，自由意志，机器伦理 3. AI在科幻作品中的应用 《我，机器人》（2004），《终结者》（1984, 1991, 1993, 2003, 2009），《终结者2：审判日》（1991），《终结者3：人类之日》（2003），《终结者3：沙丘魔堡》（2009），《终结者 Salvation》（2009），《机械战警》（1987, 1990, 1993）：半机械人，人与机器的结合体，道德，自由意志，同理心，道德与伦理问题 《2001太空漫游》（1968）：HAL 9000，语音识别，自然语言处理，面部表情识别，艺术欣赏，推理，情感行为 4. AI方法简介 演绎推理与归纳推理，知识表示，语义网，生产规则，通过记录案例学习，描述与匹配（例如K-D树，识别树），生成与测试，手段-目的分析，问题-减少，人工神经网络，进化计算，代理方法 5. 搜索方法与游戏博弈 问题与建模，广度优先搜索，深度优先搜索，可接受启发式与A*搜索，极小极大算法，深蓝（国际象棋计算机）与AlphaGo 6. 专家系统与模糊系统 基于规则的专家系统结构，正向链式推理与反向链式推理，模糊集合（语言值），隶属函数，模糊推理系统，模糊逻辑家用电器 7. 人工神经网络与深度学习 人脑与人工脑，人工神经元与人工神经网络，神经网络可以执行的任务，激活函数，监督学习与无监督学习，深度学习 8. 进化计算 进化计算的基本概念，遗传算法，染色体表示，初始种群，选择机制，交叉与变异，停止准则，适应度函数 9. AI应用 AI在金融与投资中的应用，AI在医学中的应用，AI在游戏中的应用 10. 机器人与机器人技术 机器人三大法则，机器人类型，操作臂，自由度，传感器，定位与制图，运动规划，半机械人，情感识别，进化机器人 11. 自然语言处理与机器翻译 机器翻译（MT），自然语言处理（NLP）的组件，句法处理，形式文法，句子解析，语音识别 12. AI未来挑战 类人机器人，混合智能机器，半机械人，脑-机接口（BCI），纳米技术和AI，人与机器的融合，灭绝或永生

学习目标

1. 通过探索人工智能（AI）的应用及其对人类生活的影响，激发学生对人工智能的兴趣。 2. 通过研究人工智能，激发学生的批判性思维和想象力。 3. 为学生提供人工智能中应用的基本理论、模型和算法。

先修要求

无

教学模式

讲座（26 小时）；辅导/演示（13 小时）；科幻电影观摩；作业；演示；实验室 session