人工智能 聊天,你想象中的人工智能是什么样子的

你想象中的人工智能是什么样子的

1.什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如Apple Siri，Echo等。自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。3. 人工智能应用场景3.1. 语音处理• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。– 语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。– 语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、客服等。• 未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。3.2. 计算机视觉• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用：– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理• 自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。• 应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系4.1. 人工智能四要素1） 数据如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。2） 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了。3） 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。4） 场景人工智能经典的应用场景包括：用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

中小学里可以用人工智能机器人来模拟英语对话交流，来提高英语的学习效率和应用能力吗

感谢邀请我觉得当然可以，为什么不可以？国外机器人英文主播新闻，很受欢迎。国内百度小智机器人，问答流利，答疑解惑，交流无障碍。还有低端的阿里机器人，固定程序问答，购物基本交流也无问题。另外服务行业机器人也在普及，工业机器人也越来越精密，种类越来越多，已经取代了不少人类的工种和职位。随着云计算，大数据的开发应用，甚至于以后5G的飞速响应，以后的教学机器人就相当于一台懂几千种语言，上亿个为什么（比十万个为什么多多了），天文地理无所不知，数理化题无所不能，还能说会写，准确无误，海量存储的超人存在。至于语言，并不复杂。国内外，几十上百年的英文教学已经形成了固定的教学模式，教科书，教学环境，问答模式，都有矩可遵。即使有新颖的教学方法，也是可以写入程序，运用机器人来实施的。综上所述，用于中小学生课堂模拟环境，机器人对话交流技术只是小儿科，可实施。只不过，程序编写需要有教学经验的专业人员参与才好。并且需要时间慢慢完善，不断改进，使模拟环境更好，教学质量提高。期待机器人进入教育系统，全面铺助教学的时代来临。

人工智能与心理学相联系，可以产生什么奇迹

人工智能，已经发展到几乎所有行业都要来拥抱。而心理学作为一门学科，从人工智能的提出到现在，它们一刻也没有分开。01心理学对人工智能的贡献1.1心理学是人工智能的理论基础之一人工智能的处理方法分为5种：应用较广泛的是经典逻辑或符号主义、人工神经网络或联结主义；此外，还有进化编程、细胞自动机以及动力系统。符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法专家系统知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义来自于逻辑推理心智研究，原属于心理学的范畴，经典逻辑人工智能（特别是与统计学结合时）可以模拟学习、规划和推理。符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。神经网络模拟大脑的内部结构，进行模式识别和学习，也是与心理学相关的。进化编程阐明了生物进化和大脑发育。细胞自动机和动力系统可用来模拟生物体的发育。其中应用了生理学的方法，也应用了行为主义心理学的方法。因此心理学，及其衍生的心智哲学等可以认为是人工智能的基础支撑理论之一。1.2机器学习等很多学习理论来源于心理学人类水平的强人工智能还包括机器学习。该领域的研究始于心理学家进行的有关概念学习和强化方面的工作。机器学习分三种类型：监督式学习、非监督式学习和强化学习（这种划分源于心理学）。很多强化学习理论都直接来源于心理学。强化学习受奖励和惩罚所驱动：反馈信息告诉系统它刚刚做的事情是好还是坏。通常，强化不只是二进制，还是由数字表示，如视频游戏中的分数。02人工智能在心理学的贡献及应用- 2.1 -心理是人工智能的目标之一，神经网络对心理学领域大有帮助20世纪40年代末的前几年，图灵一直在思考如何让一台物理机最接近抽象定义的图灵机，以及如何让这台物理机智能地执行任务。图灵接受了人工智能的两个目标：技术和心理。他想让新机器做通常需要智能才能完成的有意义的事情，并模拟以生理为基础的心智所发生的过程。图灵测试的论文成为了人工智能的宣言，它抓住了智能信息处理（游戏、知觉、语言和学习）的症结。图灵坚信，人工智能一定能以某种实现。20世纪40年代初，他的这一信念得到了神经病学家/精神病学家沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和数学家瓦尔特·皮茨（Walter Pitts）的支持。他们的论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》结合了图灵的观点与另外两项令人兴奋的成果：伯特兰·罗素（BertrandRussell）的命题逻辑和查尔斯·谢林顿（Charles Sherrington）的神经突触理论。简单来说，就是神经生理学、逻辑学、计算和心理学相结合。麦卡洛克和皮茨相信，自然语言在本质上归结为逻辑。所以，从科学论证到精神症错觉的所有推理和观点都可以放到他们的理论“磨坊”里加工。麦卡洛克和皮茨预言，“（神经）网络的设计规格将对心理学领域取得的所有成果都有帮助”。- 2.2 -人工智能模拟认知纽厄尔和约翰·安德森（John Anderson）这两位强人工智能先驱，他们分别于20世纪80年代初提出了SOAR和ACT-R这两个系统。三十年过去了，这两个系统仍在不断完善。1962年，纽厄尔的同事西蒙研究了一只蚂蚁在崎岖地面上行走的之字形路径。他说，蚂蚁的每个动作都是蚂蚁对其当时感知的情境作出的直接反应。十年后，纽厄尔和西蒙所著的《人类问题求解》一书将人类的智力描述成和蚂蚁的智力类似的东西。根据他们的心理学理论，知觉和微观运动行为由在问题解决期间存储在记忆中或新建的内部表示（IF—THEN规则或“产生式规则”）来补充。他们说：“被视为行为系统的人类很简单。”但是，突然出现的行为复杂性十分重要。他们认为，算式谜是所有智能行为计算架构的典范，所以该心理学方法适合“通才”人工智能。1980年，纽厄尔与约翰·莱尔德（John Laird）和保罗·罗森布鲁姆（Paul Rosenbloom）开发了成功导向型成就实现系统（简称SOAR）。总的来说，它是一个认知模型，它的推理整合了知觉、注意力、记忆、联想、推理、类比和学习。像蚂蚁一样的（情境）反应结合了内在的深思熟虑。事实上，深思熟虑往往带来反射性反应，因为以前使用过的子目标序列可以“分块拼成”一个规则。SOAR在不断被完善。今天的SOAR有很多用途，从医疗诊断到工厂调度等。- 2.3 -人工智能初步模拟情感人工智能系统已经能够用多种识别人类的情感。有些是生理的，如监测人的呼吸频率和皮肤电反应；有些是口头的，如注意说话的速度、语调和用词；有些是视觉的，如分析面部表情。计算机伴侣的情感表现通常体现在口头上。它基于词汇以及语调（如果系统能生成语音的话）。但是，系统不仅密切注意用户常用的关键词，还以极其刻板的作出回应。对于用户说过的东西（可能在日记中），它偶尔可能会引用由人类创作的相关言论或诗歌。有些人工智能伴侣可以利用自己的面部表情，也可以用眼睛凝视，以看似富有情感的回应用户。有些机器人有弹性“皮肤”，覆盖在人类面部肌肉模拟物的上面，它的外形可以（向人类观察者）显示出多达十二种基本情感。03未来两者结合的展望- 3.1 -未来心理学研究方向未来需要研究一些有关心智推理、试验心理学、行为主义、认知科学等理论和知识，这将为人工智能的研究打下良好的理论基础。- 3.2 -人工智能在心理学领域的应用将爆发增长目前，人工智能在心理学的应用情况：下一步，人工智能在心理学领域的应用会爆发增长。首先是因为语音识别、图像识别技术的进步，语音识别领域的厂商如百度、科大讯飞、苹果SIRI、亚马逊Alexa，已经取得了长足的进步；图像识别的厂商更多，国内如百度、阿里、腾讯等大的厂商都已介入。再者，市场上的人工智能厂商找到了更多的、更棒的心理类应用场景。营销、服务、教育、医疗、…还有，是5G通信技术的应用，人工智能在5G时代下，可以提供更快的响应速度、丰富的内容、更智能的应用模式以及更直观的用户体验。可以说，5G不仅是提升网速，更将补齐制约人工智能发展的短板，成为驱动人工智能的新动力。参考资料：【英】玛格丽特·博登《AI：人工智能的本质与未来》，译者：孙诗惠

人类语言和人工智能语言的区别

人工智能语言是编程语言，人类语言是自然语言。自然语言不要求精确，只要双方能互相理解就行，而编程语言必须精确，因为计算机会严格按照编程语言的逻辑去执行代码。 对于人工智能技术要解决的问题，往往无法把全部知识都体现在固定的程序中。通常需要建立一个知识库（包含事实和推理规则），程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。这种方法对解决一些条件和目标不大明确或不完备，（即不能很好地形式化，不好描述）的非结构化问题比传统方法好，它通常采用启发式、试探法策略来解决问题。

世界上最大交互人工智能系统

据微软介绍，小冰已经成长为全球规模最大的对话式人工智能系统之一，拥有6.6亿人类用户，1.2亿月活跃用户，覆盖57种直接用户场景。在发布会上，微软还介绍了人工智能创造的的原则，其主体首先必须是兼具IQ与EQ的综合体，而不仅仅是具有IQ。其次，人工智能创造的产物，须能成为具有独立知识产权的作品；第三，人工智能创造的过程，须对应人类某种否有创造力的行为，而不是对人类劳动的简单替代。而小冰的目标，就是成为一个高情商的机器人。目前，微软小冰已经提供了颜值鉴定、拼颜值、测CP、谁请客、时尚穿衣秘籍、少女诗人小冰等多种玩法，并支持多平台领养，让人。15个月来Siri正确率提高了13% 仍落后谷歌