人工智能第104.pptx
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人工智能第104.pptx
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人工智能,人工智能马少平清华大学出版社授课公共信箱密码:
lutrzgn个人信箱:
z_,1,参考书目,人工智能Nilsson机械工业出版社人工智能及其应用蔡自兴清华大学出版社人工智能原理与方法王永庆西安交通大学出版社人工智能陆汝钤科学出版社知识发现史忠植清华大学出版社人工智能一种现代方法(英文版)Russell&Norvig人民邮电出版社,2,主要内容,第0章绪论第1章搜索问题第2章与或图搜索问题第3章谓词逻辑与归结原理第4章知识表示第5章不确定性推理方法第6章机器学习第7章高级搜索,3,绪论,很早人类就有制造机器人的幻想黄帝的“指南车”诸葛亮的“木牛流马”亚里士多德的形式逻辑布莱尼茨的关于数理逻辑的思想“机器人”一词的来源,4,人工智能技术离我们有多远?
我们已经在享受哪些人工智能的成果?
智能家电(冰箱、空调、微波炉、洗衣机)智能天线国际象棋的人机大战单机或者网上棋类游戏(中国象棋、围棋、五子棋、跳棋等),5,例1:
智能洗衣机MerLoni公司推出一款能利用移动电话和Internet来控制的智能洗衣机:
玛格莉特如果内部的监视器发现洗衣机的零件即将损坏,会自动通知客户服务中心及时前往修理安装在底盘的监视器能够测量洗衣机的水流量,只要清洗完毕,玛格莉特就会终止清洗程序。
其内置的芯片,可以分辨衣服衣料,判断洗衣粉的用量,6,例2:
智能微波炉松下(Panasonic)推出了一种变频微波炉,具有“智能感应功能”,不需人为设定时间和火力,炉内感应器根据食物的实际烹调状况,自动选择食物最佳的烹调时间和火力,7,例3:
智能天线在军事上,称为自适应天线阵列(AdaptiveAntennaArray);在移动通信上,则称为智能天线(smartantennaorintelligentantenna)在不增加系统复杂度的情况下,智能天线可以提高服务质量和扩大网络的容量;第三代移动通信的各种后选方案中,已经将将智能天线作为可选技术;中国的TD-SCDMA已经将其作为主要技术,8,例4:
国际象棋人机大战,热身赛(1996年2月)计算机:
深蓝(DeepBlue),AS/6000SP大规模多用途并行处理机,含32个处理器,每秒能分析2亿步棋比赛结果:
4(人):
2(机),前苏联国际象棋世界冠军卡斯帕洛夫,IBM超级计算机,9,正式交锋(1997年2月)比赛结果:
2.5(人):
3.5(机),正式交锋(2003年2月)计算机:
小深蓝比赛结果:
3:
3,10,例5:
国际象棋人机大战,比赛时间:
2003年11月比赛结果:
2(人):
2(机),前苏联国际象棋世界冠军卡斯帕洛夫,德国X3D-弗里茨,人机大战其实是展示人工智能的研究水平与成果,11,例6:
各种下棋程序(人机对垒),计算机方就是一个人工智能程序,中国象棋,五子棋,12,现代人工智能的兴起,现代人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI),一般认为起源于1956年在美国达特茅斯Dartmouth大学组织的一次夏季讨论(达特茅斯会议),在这次会议上,第一次提出了“ArtificialIntelligence”这个词。
13,McCarthy(麦卡锡)正式提出了“人工智能”的术语(ArtificialIntelligence,AI),又称“机器智能”(MachineIntelligence),标志着一门新的学科的正式诞生。
人工智能,14,什么是人工智能?
至今没有统一的定义AI是普遍的研究领域和人类智能活动的所有范畴都潜在相关人vs.理性人:
经验科学,涉及许多假设和实验证实理性:
数学和工程相结合。
一个系统如果能够在它所知的范围内“正确行事”,它就是理性的。
15,16,人工智能各学派的认知观,AI的主要学派:
(l)符号主义
(2)连接主义(3)行为主义,17,1.符号主义学派,认知基元是符号,智能行为通过符号操作来实现,以Robinson提出的归结原理为基础,以LISP和Prolog语言为代表;着重问题求解中启发式搜索和推理过程,在逻辑思维的模拟方面取得成功,如自动定理证明和专家系统。
18,人工智能源于数理逻辑。
数理逻辑和计算机科学具有完全相同的宗旨。
数理逻辑试图找出构成人类思维或计算的最基础的机制,例如推理中的代换、匹配、分离,计算中的运算、迭代、递归。
计算机程序设计则是要把问题的求解归结于程序设计语言的几条基本语句,甚至归结于一些极其简单的机器操作指令。
19,数理逻辑的形式化方法又和计算机科学不谋而合。
计算机系统本身,它的硬件、软件都是一种形式系统,它们的结构都可以形式地描述;程序设计语言更是不折不扣的形式语言系统。
要研究计算机、开发种种程序设计语言,没有形式化知识和形式化能力是难以取得出色的成果的。
20,人们必须用计算机懂得的形式语言告诉它怎么做或者做什么,而计算机理解这些语言的过程,又正是按照人赋予它的形式化规程(编译程序,compiler),将它们归约为自己的基本操作。
数理逻辑对计算的追根寻源,导致了第一个计算的数学模型图灵机(Turingmachines)的诞生,它被公认为现代数字计算机的祖先;-演算系统为第一个人工智能语言LISP奠定了基础;一阶谓词演算系统为计算机的知识表示及定理证明铺平了道路。
逻辑程序设计语言Prolog以其为根本。
21,2.连接主义学派,人的思维基元是神经元,把智能理解为相互联结的神经元竞争与协作的结果。
以人工神经网络为代表,其中反向传播网络模型(BP)和Hopfield网络模型更为突出;着重结构模拟,研究神经元特征、神经元网络拓朴、学习规则、网络的非线性动力学性质和自适应的协同行为。
22,认为人工智能源于仿生学,特别是对人脑模型的研究。
它的代表性成果是1943年由生理学家McCulloch和数理逻辑学家Pitts创立的脑模型,即MP模型,开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。
它从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型,开辟了人工智能的又一发展道路。
23,20世纪60-70年代,连接主义,尤其是对以感知器(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮,由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制,脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。
Hopfield在1982年和1984年发表两篇重要论文,提出用硬件模拟神经网络以后,连接主义才又重新抬头。
1986年,Rumelhart等人提出多层网络中的反向传播(BP)算法。
24,3.行为主义学派,认为人工智能源于控制论。
控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。
早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用,如对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究,并进行“控制论动物”的研制。
25,行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的,引起许多人的兴趣。
这一学派的代表作首推Brooks的六足行走机器人,它被看做是新一代的“控制论动物”,是一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。
反馈是控制论的基石,没有反馈就没有智能。
控制论导致机器人研究,机器人是“感知-行为”模式,是没有知识的智能;强调系统与环境的交互,从运行环境中获取信息,通过自己的动作对环境施加影响。
26,图灵测试,如何知道一个系统是否具有智能呢?
1950年,英国计算机科学家图灵提出了著名的“图灵测试”。
27,图灵测试,图灵测试(又称“图灵判断”)是图灵提出的一个关于机器人的著名判断原则,是为了检验一台机器是否能合情理地被说成存在思想的方法。
所谓图灵测试是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。
被测试的有一个人,另一个是声称自己有人类智力的机器。
28,Turing测试,测试主持人,被测机器,被测人,小于50%?
能分辨出人和机器的概率小于50%,29,图灵测试,测试时,测试人与被测试人是分开的,测试人只有通过一些装置(如键盘)向被测试人问一些问题,这些问题随便是什么问题都可以。
问过一些问题后,如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器,那机器就没有通过图灵测试,如果测试人没有分出谁是机器谁是人,那这个机器就是有人类智能的。
目前还没有一台机器能够通过图灵测试,也就是说,计算机的智力与人类相比还差得远呢。
30,Turing测试,Turing测试存在的问题仅反映了结果的比较,无涉及思维过程没指出是什么人如果一个机器具备了“类智能”运算能力,那么通过图灵试验的时间会延长,那么多长时间合适呢?
31,哲学家将人工智能的观点分为两类,弱人工智能和强人工智能,分别认为机器智能只是一种模拟智能和机器确实可以有真正的智能。
两种观点进行了争论,出现了不少巧妙的假想实验,其中中文屋子就是反驳强人工智能的一个有名的假想实验。
1980年,哲学家西尔勒提出了名为“中文屋子”的假想实验,模拟图灵测试,用以反驳强人工智能观点。
主要说明某台计算机即使通过了图灵测试,能正确的回答问题,它对问题仍然没有任何理解,因此不具备真正的智能。
希尔勒的中文屋子,32,西尔勒假设:
西尔勒博士(扮演计算机中的CPU)在一个封闭的房子里,有输入和输出缝隙与外部相通。
输入的是中文问题,而他对中文一窍不通。
房子内有一本英语的指令手册(相当于程序),从中可以找到相应的规则。
他按照规则办事,把作为答案的中文符号写在纸(相当于存储器)上,并输出到屋子外面。
这样,看起来他能处理输入的中文问题,并给出正确答案(如同一台计算机通过了图灵测试)。
但是,他对那些问题毫无理解,不理解其中的任何一个词!
希尔勒的中文屋子,33,希尔勒的中文屋子,罗杰施安克的故事理解程序(举例)机器是否真的理解了呢?
问题:
通过了图灵测试就具有了智能吗?
(常识问题)思考题:
如何理解希尔勒的中文屋子?
34,故事理解程序举例,“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。
当汉堡包端来时发现被烘脆了,此人暴怒地离开餐馆,没有付帐或留下小费。
”“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。
当汉堡包端来后他非常喜欢它,而且在离开餐馆付帐之前,给了女服务员很多小费。
”作为对“理解”故事的检验,可以向计算机询问,在每一种情况下,此人是否吃了汉堡包。
返回,35,AI的本质问题,研究如何制造出人造的智能机器或系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。
36,AI的历史回顾,第一阶段(40年代中50年代末)神经元网络时代双层网络M-P模型、感知器模型等问题:
XOR问题不能解决,37,AI的历史回顾(续1),XOR问题(异或问题),38,AI的历史回顾(续2),Minsky的著作:
Perceptions(感知器)从理论上证明了二层神经元网络不可能解决XOR问题如果要求解XOR问题,神经元网络必须是3层或3层以上的结构对于3层或3层以上的神经元网络,难于找到一个通用的学习算法,39,AI的历史回顾(续3),第二阶段(50年代中60年代中)通用方法时代物理符号系统主要研究的问题:
GPS、游戏、翻译等对问题的难度估计不足,陷入困境,40,AI的历史回顾(续4),一个笑话(英俄翻译):
Thespiritiswillingbutthefleshisweek.(心有余而力不足)Thevodkaisstrongbutmeatisrotten.(伏特加酒虽然很浓,但肉是腐烂的),41,AI的历史回顾(续5),出现这样的错误的原因:
Spirit:
1)精神2)烈性酒结论:
必须理解才能翻译,而理解需要知识,42,AI的历史回顾(续6),知识就是力量培根知识蕴涵着力量费根鲍姆,43,AI的历史回顾(续7),第三阶段(60年代中80年代初)知识工程时代专家系统知识工程知识工程席卷全球各国发展计划:
美国星球大战计划英国ALVEY计划法国UNIKA计划日本五代机计划中国“863”计划,44,AI的历史回顾(续8),遇到的困难:
知识获取的瓶颈问题,45,AI的历史回顾(续9),第四阶段(80年代中90年代初)新的神经元网络时代BP网(算法),解决了多层网的学习问题Hopfield网,成功求解了旅行商问题存在问题:
理论依据解决大规模问题的能力新的动向构造化方法,46,AI的历史回顾(续10),第五阶段(90年代初现在)海量数据处理与网络时代网络给AI带来无限的机会知识发现与数据挖掘AI走向实用化,47,AI的研究内容,搜索技术知识表示规划方法机器学习认知科学自然语言理解与机器翻译专家系统与知识工程,48,AI的研究内容(续1),定理证明1976年7月,K.Appel解决了长达124年之久的难题四色定理。
吴文俊“吴氏方法”博弈机器人机器人分为三代:
工业机器人基于传感器信息来工作的机器人智能机器人,49,AI的研究内容(续2),数据挖掘与知识发现20世纪90年代初期崛起的一个活跃的研究领域。
能够自动处理数据库中大量的原始数据,抽取出具有必然性的、富有意义的模式,成为有助于人们实现其目标的知识,找出人们对所需问题的解答。
多Agent系统复杂系统足球机器人人机交互技术,50,人工智能取得的一些成果,六十多年来,人工智能的研究虽然步履艰难,但也取得了一些很突出的成绩。
下面列举一些实例。
51,定理证明,50年代中期,世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”,证明了数学名著数学原理中的38个定理。
经改进后,62年证明了该书中全部的52个定理。
被认为是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正的成果。
52,四色定理的证明,四色问题又称四色猜想、四色定理,是世界近代三大数学难题之一。
地图四色定理(Fourcolortheorem)最先是由一位叫古德里(FrancisGuthrie)的英国大学生提出来的。
四色问题的内容是:
“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。
”用数学语言表示,即“将平面任意地细分为不相重叠的区域,每一个区域总可以用1,2,3,4这四个数字之一来标记,而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。
”,53,四色定理的证明,四色定理从1852年发现四色问题,世界上很多著名的科学家试图证明,当一直未能完成。
1976年6月,哈肯在美国伊利诺斯大学的两台不同的电子计算机上,用了1200个小时,作了100亿次判断,终于完成了四色定理的证明,从而解决了一个历时100多年的问题,轰动了世界。
54,定理证明的“吴方法”,2000年我国最高科学技术奖获得者吴文俊教授,提出了“数学机器化”。
1977年,吴文俊关于平面几何定理的机械化证明首次取得成功。
创立了定理机器证明的“吴方法”。
55,通用问题求解器(GPS),从1957年开始,Newell等人开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序,这个程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始的。
在它能处理的有限类别的问题中,它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次序,与人类求解同样问题是类似的。
因此,GPS很可能是第一个实现了“像人一样思考”方法的程序。
56,专家系统,人类之所以能求解问题,是因为人类具有知识。
专家系统就是把有关领域专家的知识整理出来,让计算机利用这些知识求解专门领域的问题。
1968年世界上第一个专家系统DENDRAL问世。
MYCIN:
一个著名的医疗诊断专家系统,70年代初由美国斯坦福大学研制,用LISP语言写成,它的知识是由600多条规则组成的,其推理规则是不确定的,而且MYCIN能够解释自己的推理过程。
该系统以患者的病史、症状和化验结果等为原始数据,运用医疗专家的知识进行推理,找出导致感染的细菌。
若是多种细菌,则用0到1的数字给出每种细菌的可能性。
57,第一个商用专家系统:
R1,世界上第一个成功的商用专家系统,1982年开始正式在DEC公司使用。
该程序帮助为新计算机系统配置订单;到1986年为止,估计它为公司每年节省了4千万美元。
58,海湾战争中的专家系统,在1991年的海湾危机中,美国军队使用专家系统用于自动的后勤规划和运输日程安排。
这项工作同时涉及到50000个车辆、货物和人,而且必须考虑到起点、目的地、路径以及解决所有参数之间的冲突。
AI规划技术使得一个计划可以在几小时内产生,而用旧的方法需要花费几个星期。
59,数字识别,清华大学智能技术与系统国家重点实验室采用神经元网络方法研制的数字识别系统,用于2000年我国人口普查。
对普查数据进行自动识别,错误率达到了万分之一以下的高水平。
60,IBM的“深蓝”,北京时间1997年5月12日凌晨4点50分,美国纽约公平大厦,当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时,国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕,“深蓝”以3.5:
2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。
61,IBM的“深蓝”(续1),96年2月第一次比赛结果:
“深蓝”:
胜、负、平、平、负、负97年5月第二次比赛结果:
“深蓝”:
负、胜、平、平、平、胜,62,IBM的“深蓝”(续2),“深蓝”的技术指标:
32个CPU每个CPU有16个协处理器每个CPU有256M内存每个CPU的处理速度为200万步/秒,63,“人机之战”简史,1958年,IBM704成为第一台能同人下棋的计算机,名为“思考”,思考速度每秒200步60年代中期,科学家德里夫斯断言,计算机将无法击败一位年仅10岁的棋手1973年,国际象棋软件4.0被开发出来,这是未来程序的基础1979年,国际象棋软件4.9达到专家级水平1981年,CRAYBLITZ新的超级计算机拥有特殊的集成电路,预言将可在1995年击败世界棋王,64,1983年,BELLEATT开发了国际象棋硬件,达到了大师水平80年代中期,皮兹堡的卡内基美隆大学(CarnegieMellonUniversity)开始研究世界级的国际象棋计算机程序1987年,“深思”首次以每秒钟75万步的思考速度露面,它的水平相当于拥有国际等级分为2450的棋手1988年,“深思”击败丹麦特级大师拉尔森1989年,“深思”已经有6台信息处理器,每秒思考速度达200万步,但在与世界棋王卡斯帕罗夫进行的“人机大战”中对阵以0比2败北,65,1990年,“深思”第二代产生,使用IBM的硬件,吸引了前世界棋王卡尔波夫与之对抗1991年,“弗里茨”问世1993年,“深思”二代击败了丹麦国家队,在与世界优秀女棋手小波尔加的对抗中获胜1995年,“深蓝”更新程序,新的集成电路将其思考速度达到每秒300万步1996年,“深蓝”在与卡斯帕罗夫的挑战赛中,以2比4不敌卡斯帕罗夫1997年,“超级深蓝”开发出了更加高级的“大脑”,4名国际大师参与IBM的挑战小组为电脑与卡斯帕罗夫重战出谋划策,最后“超级深蓝”以3比2击败了卡斯帕罗夫,卡斯帕罗夫要求重赛,但没有得到回应,66,1999年,“弗里茨”升级为“更弗里茨”(DeepFritz)2001年,“更弗里茨”更新了程序,击败了卡斯帕罗夫和阿南德,以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手2002年10月,“更弗里茨”与克拉姆尼克在巴林进行“人机大战”,思考速度为每秒600万步,双方4比4战平2003年12月“更年少者”与卡斯帕罗夫举行人机对抗,双方3比3战平,67,思考题2:
国际象棋、中国象棋与围棋,为什么已经有了可以战胜国际大师的国际象棋程序,而中国象棋和围棋的程序水平却比较低呢?
力量投入问题?
计算机发展水平问题?
棋本身的复杂性问题?
其他别的问题?
68,智能汽车,汽车的智能化可以减轻驾驶员的疲劳,适应复杂的天气条件,减少交通事故的发生。
智能技术与系统国家重点实验室研制的智能汽车,69,我国从上世纪80年代开始着手无人驾驶汽车的研制开发,虽与国外相比还有一些距离,但目前也取得了阶段性成果。
国内清华大学、国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、吉林大学、同济大学等都有过无人驾驶汽车的研究项目。
1992年,国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
2000年6月,国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功,最高时速达76km,创下国内最高纪录。
2003年7月,国防科技大学和中国一汽联合研发的红旗无人驾驶轿车高速公路试验成功,自主驾驶最高稳定时速130km,其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。
70,新一代智能移动机器人THMRV(TsingHuaMobileRobotV)清华V型智能车是清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室在中国科学院院士张钹主持下研制的新一代智能移动机器人,兼有面向高速公路和一般道路的功能。
设计车速高速公路为80km/h,一般道路为20km/h。
目前已能够在校园的非结构化道路环境下,进行道路跟踪和避障自主行驶。
西安交通大学搭建了Spingrobot智能车实验平台,并于2005年10月成功完成在敦煌“新丝绸之路”活动中的演示。
同济大学2006年研发了一辆无人驾驶清洁能源电动游览车,最高时速为50km/h,可应用于人们观光旅游。
吉林大学和中科院沈阳自动化所在无人驾驶智能车方面也研究较早,取得不少成果。
71,历史上的人工智能大师,下面介绍图灵和几位获得图灵奖的人工智能大师,72,阿伦图灵(AlanTuring),计算机科学理论的创始人,73,阿伦图灵(AlanTuring),1912年出生于英国伦敦,1954年去世1936年发表论文“论可计算数及其在判定问题中的应用”,提出图灵机理论1950年发表论文“计算机与智能”,阐述了计算机可以具有智能的想法,提出图灵测试1966年为纪念图灵的杰出贡献,ACM设立图灵奖,74,马文明斯基(MarnivLeeMinsky),人工智能之父框架理论的创立者首位获得图灵奖的人工智能学者,75,马文明斯基(MarnivLeeMinsky),1927年出生于美国纽约1951年提出思维如何萌发并形成的基本理论1956年达特茅斯会议的发起人之一1958年在MIT创建世界上第一个AI实验室1969年获得图灵奖1975年首创框架理论,76,约翰麦卡锡(JohnMcCarthy),人工智能之父LISP语言的发明人首次提出AI的概念,77,约翰麦卡锡(JohnMcCarthy),1927年出生于美国波士顿1956年发起达特茅斯会议,并提出“人工智能”的概念1958年与明斯基一起创建世界上第一个人工智能实验室发明剪枝算法1959年开发LISP语言开创逻辑程序研究,用于程序验证和自动程序设计1971年获得图灵奖,78,赫伯特西蒙(HerbertA.Simon),符号主义学派的创始人爱好广泛的全能科学家中国科学院外籍院士,79,赫伯特西蒙(HerbertA.Simon),1916年出生于美国的威斯康辛州1943年在匹兹堡大学获政治学博士学位1969年因心理学方面的贡献获得杰出科学贡献奖1975年和他的学生艾伦纽厄尔共同获得图灵奖1978年获得诺贝尔经济学奖1986年因行为学方面的成就获得美国全国科学家奖章,80,50年代至60年代初开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”LT,证明了数学原理第二章中的全部52个定理,开创了机器定理证明这一新的学科领域57年开发了IPL(InformationProcessingLanguage)语言,是最早的AI语言。
60年开发了“通用问题求解系统”GPS66年开发了最早的下棋程序之一MATER70年发展与完善了语义网络的概念和方法70年代提出了“物理符号系统假说”70年代提出决策过程模型,成为DSS的核心内容,81,艾伦纽厄尔(AllenNewell),符号主义学派的创始人之一西蒙的学生与同事1975年与西蒙同获图灵奖,82,查理德卡普(RichardM.Karp),发明“分枝界限法”的三栖学者,83,查理德卡普(RichardM.Karp),1935年出生于美国波士顿是加州大学伯克利分校三个系的教授:
电气工程和计算机系数学系工业工程和运筹学系60年代提出“分枝界限法”,成功求解含有65个城市的旅行商问题,创当时的记录1985年获得图灵奖,84,爱德华费根鲍姆(EdwardA.Feigenbaum),知识工程的提出者大型人工智能系统的开拓者,85,爱德华费根鲍姆(EdwardA
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