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1 什么是人工智能?
发布时间:2019-09-08 17:56

  人工智能(英语:Artificial Intelligence,缩写为 AI)亦称机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。

  通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。同时,人类的无数职业也会逐渐被其取代。

  人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总括来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

  关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、心灵(mind),包括无意识的精神(unconscious mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。

  但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能必要元素的了解也很有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。

  因此人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

  早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理,就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代,利用概率和经济学上的概念,人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。

  机械学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识,从而可以帮助解决更多问题,减少错误,提高解决问题的效率。

  对于人工智能来说,机械学习从一开始就很重要。1956年,在最初的达特茅斯夏季会议上,雷蒙德索洛莫诺夫写了一篇关于不监视的概率性机械学习:一个归纳推理的机械。

  展开全部概念:人工智能就是能够在各类环境中自主地,或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的一类机器。它是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,其近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,探究相关理论、研发相应技术,如:判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

  学习的话可以加裙前面六九式中间二六九最后加上五四零就可以进来学习了奥,不定期还会有资料推送,还有人工智能领域大牛在线解答问题。

  1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。

  人工智能的发展是以软硬件为基础,经历了漫长的发展历程。20世纪三四十年代,以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的数理逻辑,和以丘奇、图灵等人为先驱提出的计算思维,促进了智能计算方法的萌生。1956年夏,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。

  1969年,召开了第一届国际人工智能联合会议,此后每两年召开一次。次年,《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。随后,20世纪七八十年代,知识工程的提出和专家系统的成功应用,确定了知识在人工智能中的地位。近年来,机器学习、深度学习、演化计算、群智能等研究深入开展,形成高潮。

  可以应用机器于视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等

  人工智能可以涉及到哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论

  研究范畴,自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法等等这么多学科。

  自动驾驶是现在逐渐发展成熟的一项智能应用。可以想象,自动驾驶一旦实现,可以带来如下改变:

  1、完全意义上的共享汽车成为可能。大多数汽车可以用共享经济的模式,随叫随到。因为不需要司机,这些车辆可以保证24小时待命,可以在任何时间、任何地点提供高质量的租用服务。

  2、汽车本身的形态也会发生根本性的变化。一辆不需要方向盘、不需要司机的汽车,可以被设计成前所未有的样子。

  3、未来的道路发生变化。它们也会按照自动驾驶汽车的要求来重新设计,专用于自动驾驶的车道可以变得更窄,交通信号可以更容易被自动驾驶汽车识别。

  目前的机器翻译水平, 大概相当于一个刚学某种外语两三年的中学生做出的翻译作业。 对于多数非专业类的普通文本内容, 机器翻译的结果已经可以做到基本表达原文语意, 不影响理解与沟通。但假以时日,不断提高翻译准确度的人工智能系统,极有可能像下围棋的Alpha Go那样悄然越过了业余译员和职业译员之间的技术鸿沟, 一跃而成为翻译大师。

  那时候,不只是手机会和人智能对话,我们每个家庭里的每一件家用电器,都会拥有足够强大的对话功能,为我们提供方便的服务。

  大数据和基于大数据的人工智能, 为医生辅助诊断疾病提供了最好的支持。事实证明,就在今年2月,经过深度学习的神经网络在诊断某些皮肤病方面的表现比大部分医生还要好。在AI的帮助下, 我们看到的不会是医生失业, 而是同样数量的医生可以服务几倍、 数十倍甚至更多的人群。医疗资源分布不均衡的地区, 会因为AI的引入,让绝大多数病人享受到一流的医疗服务。

  人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。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。

  人工智能是计算机学科的一个分支,被认为是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。原来这么了不起。

  人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

  那么现阶段我们生活接触的都有哪些人工智能呢?机器人,这个我们应该有接触的,比如机器人餐厅,有机器人送餐;还有扫地机器人。

  首先,不要一提到人工智能就想着机器人。机器人只是人工智能的容器,机器人有时候是人形,有时候不是,但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。人工智能是大脑的话,机器人就是身体——而且这个身体不一定是必需的。比如说Siri背后的软件和数据是人工智能,Siri说话的声音是这个人工智能的人格化体现,但是Siri本身并没有机器人这个组成部分。

  人工智能的概念很宽,所以人工智能也分很多种,我们按照人工智能的实力将其分成三大类。

  弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI):弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能,但是它只会下象棋,你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据,它就不知道怎么回答你了。

  强人工智能Artificial General Intelligence (AGI):人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多,我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力,能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

  超人工智能Artificial Superintelligence (ASI):牛津哲学家,知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多,包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故,同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。

  现在,人类已经掌握了弱人工智能。其实弱人工智能无处不在,人工智能革命是从弱人工智能,通过强人工智能,最终到达超人工智能的旅途。这段旅途中人类可能会生还下来,可能不会,但是无论如何,世界将变得完全不一样。

  人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。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。

  人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

  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。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

  对于真正的人工智能而言,最重要的永远是大数据,只有拥有完整的数据,人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀,需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利,而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。

  就像是谷歌的AlphaGo,有人说为什么AlphaGo不去下象棋,而是只在围棋领域中称雄呢。

  AlphaGo的专家则表示,不是他们不想这么做,而是无法这么做。因为在围棋中,日本人一直以来有保存棋谱的习惯,在每个棋谱上都标注了什么是第1手,什么是第100手,这样很容易被AlphaGo学习。

  但是对于象棋来说,自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩,但是对于AlphaGo来说,它不知道残局形成的原因,对之前的步骤一无所知,这样就会对它的认知造成障碍。

  这也说明,完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的,全都是耍流氓。

  人工智能目前很火热,不管是不是互联网行业里面的人士,都在关注人工智能,同时也经常听到身边的人在聊起人工智能,但是很多人对于人工智能的了解只是停留在表面,那么人工智能到底是什么,今天科多大数据来给大家详细介绍下人工智能的概念。

  我们既不是专家,也不是专门研究这种领域的学者,有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能,什么是伪人工智能?

  举一个简单的例子,之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后,与人们依然互有胜负,在最终完全战胜人类的时候,时间已经过去了10年。

  而谷歌的AlphaGo,从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。

  如果你隔一段时间,大概3个月左右去看一个算法的进步,比如面部识别,如语音识别,如果该算法进步只是代数级,没有达到指数级,那么这种算法可能更多的是机器学习,还未达到人工智能水平。

  既然已经辨别了什么是真正的人工智能,那么对于人工智能而言,什么才是最重要的。

  可能有些人会说算法,有些人会说设备,有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环,但是这些都不是最重要的。

  对于真正的人工智能而言,最重要的永远是大数据,只有拥有完整的数据,人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀,需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利,而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。

  就像是谷歌的AlphaGo,有人说为什么AlphaGo不去下象棋,而是只在围棋领域中称雄呢。

  AlphaGo的专家则表示,不是他们不想这么做,而是无法这么做。因为在围棋中,日本人一直以来有保存棋谱的习惯,在每个棋谱上都标注了什么是第1手,什么是第100手,这样很容易被AlphaGo学习。

  但是对于象棋来说,自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩,但是对于AlphaGo来说,它不知道残局形成的原因,对之前的步骤一无所知,这样就会对它的认知造成障碍。

  这也说明,完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的,全都是耍流氓。

  目前,中国的大部分数据全都被BAT所掌握着,国外则是Facebook、Google、亚马逊之类的企业。对于创业者而言,想要打破数据的垄断具有相当大的挑战,但也不是没有机会。

  比如说医疗数据,BAT就还没有形成垄断。金融方面数据,更多的掌握在金融公司手中,这些互联网企业也没有。

  在这两个领域,不管你的技术水平如何,至少在数据方面是在同一起跑线上,这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时,下一个巨头也有可能在这两个领域诞生。

  就拿医疗来说,国外已经有许多家企业与医院达成协作,直接读取医院中的病例以及X光片或者CT片。

  医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了,而人工智能,则可以在1个小时内看10万张,效率不可同日而语。

  对于医生而言,诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了,通过图像和最终诊断结果的闭环学习,人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善,才能提升正确性及智能化。

  在国外由于隐私保护非常严密,很多数据无法开放,因此无法做到大量数据录入。

  但是由于如今中国民众对于隐私保护还没有那么严格,因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。

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