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。
人工智能的定义和主要研究方法是什么
直入主题，咱们该先给人工智能来个全面的定义，对吧？但悲催的是这种清晰唯一的定义在人工智能研究圈里是不存在的！（不存在至少是因为理解和定义智能本身就是个正在进行时。）人工智能的三种定义我们确实有很多种来定义什么是人工智能。第一种，也是最常见的一种，从人工智能研究广受欢迎的成果的角度：大体上来讲，人工智能或者是“创造和研究具备智能行为的机器”（注意：“具备”是怎么解释都行），或者是“创造和研究可以思考的机器”（注意：什么样的“思考”都行）第二种定义是从人工智能的组成部分或者其想解决的问题的角度，您最常听到的是这样的：【计算机视觉：如何识别目标？】【语音识别和合成：如何将声音转化为文字或将文字转换为声音】【自然语言处理NLP：如何从语言中提炼有意义的特征？以及如何在生成式语句中赋予有意义的特征？】【知识图谱：如何用一种更实用的方法（例如，分层级的，语义网络）给信息排序】【推理机：如何通过整合碎片信息形成结论？】【规划：如何计划一系列行动，以确保这些行动被执行的同时，能达成特定的目标？】所以这儿我们忍不住用一个更有文化的-或者说更高大上的-去定义人工智能。 Astro Teller(现任X，Alphabe’s moonshot factory的首席执行官)在1998年提出：“人工智能是研究如何使机器做他们在电影中干的事情的科学”这个定义差不多就是通用人工智能（强AI 或者全AI）和超级人工智能的概念，这些所谓智能的例子在科幻小说里非常多。小说里总会说这个通用系统将会达到或者超过人类的能力- 也就是说，人工智能将会整合我们刚才列出的全部功能。现在人工智能评论员们中最流行的活动之一是试图猜测天网（电影终结者里的人工智能防御系统）何时被取代。如果你注意到针对通用人工智能和超级人工智能的各种预测存在着巨大差别，也会由衷地觉得很难定论这些预测是高估还是低估人工智能，而且这种水平的机器智能是否可以做到。AI的主要研究方法从上个世纪50年始，人工智能一般采用两种方法进行研究：第一种方法是首先制定规则，然后通过阶梯树解决问题。人工智能的先驱们，很多是逻辑学家，他们很喜欢这种方法。这种方法在上个世纪八十年代随着专家系统的诞生达到顶峰，例如，系统把从有机化学专家那儿获得的知识库和决策引擎封装在程序中，就能帮助化学家们识别不知名的分子。问题是这样的系统在开发一个新模型的时候，你必须从头开始-那些手写的，具体的规则本身就非常困难，或者最后就不可能归纳起来运用在不同问题之间，例如语音识别的规则很难用在医学诊断上。第二种方法是建立一个通用模型，这种方法只需要通过提供数据调整模型参数即可，是近期最受欢迎的方法。有些模型与统计学方法相当接近，但最有名的那些模型是受神经科学启发而建立的，即人工神经网络。这种人工神经网络都有一个共有的通用方法：【1它们由神经元构成】【2它们被组织在不同的层里，信息通过输入层，“隐藏层”（由于在中间），然后到达输出层】【3神经元和层之间存在数量巨大的连接（这些连接可能是向前的、向后的，甚至同一层内相邻的神经元之间也会存在连接）】【4这些连接代表了权重，表示某一个连接两端神经元的相对重要性，负权重代表一个神经元对另一个神经元存在抑制作用，正权重代表一个神经元对另一个神经元存在刺激作用。】目前火爆的深度学习，估计大家现在都有所耳闻。深度学习就是一种由大量的层组成的上述类型的人工神经网络 – 因此很“深”， 它在图像目标识别中取得了相当好的成果。另外，机器学习模型分为三类，都是可能会遇到的：有监督学习：给模型输入标识过的数据 – 例如一个典型的猫的图片，这张图片带着一个“猫”的标签。无监督学习，给模型输入未标识的数据，靠它自己进行模式识别。因为数据经常不会被标识 – 想想所有堆积在你智能手机里的照片-并且标识过程很花时间，所以无监督学习方法虽然更难并且不够完善，但是看起来比有监督学习更有前景。增强学习：每次模型迭代后，你都会给它一个评级。举一个DeepMind的例子，它训练了一个玩古老的雅达利游戏的模型，模型里的等级是游戏显示的分数，模型渐渐地学会了如何获得最多的分数。增强学习方法可能是三种中最不完善的，但是最近DeepMind算法的成功已经清楚地表明在增强学习上的努力获得了丰硕回报。人工智能不是一棵树。而是一片灌木丛！所以，当把人工智能解决的问题结合在一起时，会发现它是随着各种学派而变化的，这些学派还有自己的分支，有不同的目标和受到不同来源的启发……这样大概就能理解为什么想把这个领域的研究做个完美分类总是有问题的。请看下图 – 看出来问题了吗？把“机器学习”和“语音”放在同一个层次是不准确的，因为你能用机器学习模型解决语音问题 – 他们不是并行的分支，但是，其他更加不同的分类更让人纠结。因此，人工智能领域的难与美之处就在于它肯定不是一棵有序的树，而是一片灌木丛。一个分支的成长比另一个快，就会进入大家的视野，然后又轮到另一个分支发生类似的情况等等。有些分支会产生交叉，另一些不会，一些分支被淘汰，又有新的出现。因此最核心的一条建议是：永远别忘了大方向和重点，否则你就会迷失!
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人工智能的5种建模类型
人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能主要有三个分支：1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。