第3章人工智能领域应用3.3机器理解与推理-高中教学同步教案(表格式)《信息技术-人工智能初步》(人教-中图版2019)

《信息技术-人工智能初步》教案 课 题 第3章人工智能领域应用3.3机器理解与推理 课 型 班课 课 时 1 授课班级 高一1班 学习目标 3.3.1 机器理解与推理的发展和现状 理解机器认知: 学生应能理解机器认知的概念，包括信息分析、自然语言处理和机器学习在内的相关技术，并认识到这些技术如何提高对大量结构化和非结构化数据的洞察能力。 分析机器理解系统的应用与局限性: 学生需要了解当前人工智能在视觉及语音等应用领域的发展，以及机器理解仍处于起步阶段的现状，例如通过沃森系统的例子来分析机器理解的能力和局限。 探讨机器定理证明的历史和进展: 学生应掌握机器定理证明从莱布尼茨时代到现代的发展历程，理解机器定理证明的重要性及其在人工智能领域的应用，如吴文俊院士和张景中院士的贡献。 认识自动推理的理论和技术基础: 学生应理解自动推理的理论框架和它在程序推导、程序正确性证明等领域的应用重要性。 评估未来机器理解与推理的发展方向: 学生应能够讨论未来人工智能在认知智能时代的可能发展，包括类脑科技的影响和大数据时代下的认知推理进步。 3.3.2 人工智能与脑科学 探索脑科学与人工智能的交叉: 学生需要了解脑科学与人工智能领域交叉探索的重要性，以及这种交叉如何促进智能科学基础性、独创性研究的发展。 分析国际脑科学的研究动态: 学生应熟悉不同国家如欧盟、美国在脑科学研究方面的重大计划及其目标，以及我国在脑科学计划中的研究方向和成果。 理解人类智能与人工智能方法的关联: 学生应掌握人类的归纳总结和逻辑演绎在人工智能中的对应方法（联结主义和符号主义），并理解它们的理论基础和实际应用限制。 评估类脑计算的前景: 学生应能够评估类脑计算的发展潜力，以及脑科学基础研究如何促进深度学习等类脑智能技术的发展。 3.3.3 认知推理的实践应用与展望 识别认知推理在实际中的应用: 学生需要了解认知推理在诸如知识问答、自动定理证明、癌症诊断和治疗方案建议等方面的应用。 解析读心术游戏的技术原理: 通过分析“小冰读心术”小游戏，学生应能掌握决策树构建和应用的过程，以及这背后的技术原理。 预测未来人工智能的发展方向: 学生应能够基于当前的进展和趋势，预测未来人工智能在视觉感知与自然语言理解能力的提升方向。 激发跨学科合作的意识: 鼓励学生思考和提议如何通过跨学科合作，推动人工智能认知推理研究的进一步发展。 学习重难点 教学重点 机器理解与推理的定义及重要性 机器理解作为人工智能领域的一个关键部分，涉及信息分析、自然语言处理和机器学习，旨在使机器像人类一样学习和思考。 机器推理关注逻辑推导，是基于已知信息推导出新结论的过程，是人工智能研究的重要基础。 机器理解与推理的发展现状 沃森作为机器理解的杰出案例，展示了如何通过复杂算法处理问题并提供答案。 机器定理证明，尤其是几何定理的证明，取得了突破性进展，如吴文俊院士和张景中院士的研究。 人工智能在视觉、语言理解等认知领域取得长足发展，但机器理解仍处于起步阶段。 人工智能与脑科学的交叉探索 脑科学与人工智能结合，通过借鉴大脑信息处理机制，推动类脑智能的研究，如“中国脑计划”。 人类智能与人工智能的对比，包括联结主义（神经网络）和符号主义（逻辑推理）的不同方法和局限。 人工智能在认知推理实践中的应用，如沃森在医疗诊断中的应用，以及“小冰读心术”游戏展示的决策树原理。 认知推理的应用与未来展望 视觉对话系统作为视觉理解和自然语言处理的结合，展示机器与人类在视觉内容上的对话能力。 人工智能的未来趋势，包括视觉感知与自然语言理解能力的提升，以及对大脑工作原理更深刻的理解。 教学难点 理解机器理解与推理的复杂算法 沃森处理问题的步骤，包括问题特征分解 ... ...