AI科普启蒙课《解码人工智能教育》第四期课程圆满落幕

技术本质：人工智能是“认识人类自身”的镜子

刘峡壁教授在课程开篇提出颠覆性观点：“人工智能的本质，是机器对生物智能特别是人类智能的模拟。研究AI的过程，本质上是在解码人类自身的智慧密码。”这一论断为课程奠定了哲学与科学双重维度。他进一步阐释，人工智能并非单纯的技术工具，而是人类通过技术手段实现自我认知的“认知镜像”——机器学习的每一步突破，都在反向揭示人类智能的运行规律。

路径解密AI实现逻辑

课程系统梳理了人工智能的技术实现途径，构建起完整的知识图谱：

符号智能：通过符号逻辑模拟人类推理、语言及问题求解能力，如专家系统；

机器学习：复刻人类学习能力，依托数据驱动实现性能迭代，分为强化学习（环境反馈优化）、监督学习（标记数据建模）、非监督学习（自主规律发现）范式；

行为智能：模仿人类感知与行为，如机器人环境交互；

群智能：借鉴生物群体行为模式，如蚁群算法优化路径；

人工神经网络：模拟人脑神经元结构，通过层级化节点处理信息；

进化计算：模仿智能起源的进化过程，如遗传算法优化解决方案。

刘峡壁教授总结道，从认识人类自己的角度出发，人类通过探索机器模拟人类智能的外在表现、计算结构，以及起源后，所形成的机器学习、符号智能、行为智能、群智能、人工神经网络、进化计算等智能实现途径的总和，统称为人工智能技术。

神经网络：从“模拟大脑”到“人工大脑”

课程深入解析人工神经网络的工作原理，揭示其如何成为当代AI的核心引擎。刘峡壁教授以“前馈网络”与“反馈网络”为例，阐明信息处理的双向逻辑：前馈网络如单行道，数据从输入层经隐藏层流向输出层（如图像识别）；反馈网络则具备记忆功能，形成闭环（如语音识别中的时序处理）。他特别指出，深度网络（超过四层的前馈结构）通过多层特征抽象，实现了从边缘检测到语义理解的跨越式提升。

对于未来，峡壁教授做出展望：目前的人工神经网络是在传统计算机上以软件的方式来实现。未来新硬件的发展，将可促进模拟人类大脑处理方式的人工大脑的诞生。人工大脑将实现更多逼近人类智慧的智能功能表现。

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