betway必威登录平台人工智能发展综述

目前还有很多人还不太了解人工智能究竟是甚么,而今天笔者就要带着大家一起认识人工智能的关键技术与观点,并了解人工智能可以利用的领域。

目前仍有很多人还不太了解人工智能到底是什么,而今天笔者就要带着大家一起认识人工智能的关键技术与概念,并了解人工智能可以应用的领域。

姓名:崔少杰       学号:16040510021

姓名:毕腾飞

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、技术及利用系统的一门新的技术科学。自从1956年人工智能正式问世到现在已经60多年过去了,但我们对人工智能的钻研与发展仍在不断进行中。"随着云计算驱动的人工智能功能的日益普及,更是在近几年随着大数据,涵盖各个方面。我们正式进入一个AI新世代。

AI人工智能(artificial intelligence)顾名思义,就是人类试图使用机器打造如同人类智慧的科技技术。自从1956年人工智能正式问世到现在已经60多年过去了,但我们对于人工智能的研究与发展仍在不断进行中。更是在近几年随着大数据,高功能计算机,等等的工具普及下,我们正式进入一个AI新世代。

转载自:

转载自:http://www.jianshu.com/p/968d6167b566

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【嵌牛导读】:近十多年来,随着算法与控制技术的不断提高,人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且,随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升,人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。

【嵌牛导读】:现代科技的发展越来越来趋向智能化,人工智能终将会成为未来社会发展的重要力量,而你了解人工智能的发展历程吗?这篇文章为我们系统的概述了人工智能的发展历程,让我们一起走进这篇文章。

下面来讲讲人工智能的三大重点:

三大重点:

【嵌牛鼻子】:图灵测试、人工智能发展历史

【嵌牛鼻子】:人工智能,发展历程。

1、机器学习(machinelearning,ml)是人工智能的一个研究分支,首要是设计和分析一些让计算及自动获取知识的算法,关联到到概率论、统计学、逼近论等许多领域。 此算法允许找寻最适合计算机拿来展望的对应数学模型。

机器学习 Machine Learning: 一种透过设计与分析使计算机可以做自主学习的算法。此算法可以找寻最适合计算机拿来预测的对应数学模型。

【嵌牛提问】:人工智能的未来发展趋势是什么?

【嵌牛提问】:人工智能的概念是什么?人工智能的发展历程你了解多少了?你对人工智能有更深刻的认识了吗?

2、人工神经网络 artificial neural network :顾名思义,就是利用机器制造如同人类脑神经元的串联与网络。 神经网络,顾名思义,是对人类大脑结构的建模,它是由一个称为神经元的学习单元的网络组成。

专家系统 Expert System:针对特定的某个议题或问题,预备好大量的解决方式。但是由于是采取预设方式介入,于是自身学习能力有限。专家系统多应用在医学中疾病的诊断。

【嵌牛正文】:1.引言

【嵌牛正文】:

3、 专家系统expert system:针对特定的某个议题或问题,预备好大量的解决方式。但是由于是采纳预设方法介入,于是本身学习能力有限。 专家系统多利用在医学中疾病的诊断。

人工神经网络 Artificial Neural Network :顾名思义,就是使用机器打造如同人类脑神经元的串联与网络。换句话说,我们学习人脑神经元彼此相连形成网络的方式建构数学模型,就形成了类神经网络。

人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。

摘要

再来讲讲人工智能的三大领域:

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近几年,在“人机大战”的影响下,人工智能的话题十分的火热,特别是在“阿尔法狗”(AlphaGo)战胜李世石后,人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”,而在各种科幻电影的渲染中,人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。

近十多年来,随着算法与控制技术的不断提高,人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且,随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升,人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。

1、自然语言处理:试图让计算机可以或许听懂人类的语言,透过麦克风听到语音后可以或许转化成文字记实,并加以自动分词,了解语意。 甚至把计算机欲表达的内容转化成语音讲给人听。 只有机器人能根据瓶子方位的变化做出相应调整,并能对突发状况做出正确反应,最经典的实践就是互动机器人。

三大领域

人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物,人们需要去了解真正的人工智能,因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。

1.引言

2、语音识别:目前国内的人工智能平台主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言处理领域。 如同这几年当红的日本ili迅速翻译机,就是透过人工智能的语音识别迅速将听见的中文转换成日语,帮忙使用者即使身处不同语言的国家也能达到有效的传达与沟通。

自然语言处理:试图让计算机能够“听懂”人类的语言,透过麦克风听到语音后能够转化成文字记录,并加以自动分词,理解语意。甚至把计算机欲表达的内容转化成语音“讲”给人听。最经典的实践就是“互动机器人”,这样的机器人不只能听懂你的话,更能针对内容做出反应,形成对话。

2.图灵测试

人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。

3、影像辨识:最具代表性的就是汽车的自动驾驶了。 论到自动驾驶,须要满足三项技术:感知处置,高精度地图,和驾驶决议计划。 根据不同难度和不同行业内的元素来看,主要存在于以下几个领域:1.无人驾驶很多人感觉,无人驾驶在ai领域达成非常难,其实难度主要存在于系统层面,由于它须要很多数据及数据融合,须要多方面技术,还须要决策、判断、控制等。 利用AI达到像人一样的驾驶判定,仍然是浩繁团队尽力的方针。

影像辨识:最具代表性的就是汽车的自动驾驶了。论到自动驾驶,需要满足三项技术:感知处理,高精度地图,以及驾驶决策。而AI不只帮助能够帮助行驶系统透过地图与环境的侦测,判断出适合驾驶的路径,更可以帮助解决过去无人驾驶最大的困境──过于简单的驾驶决策。使用AI达成“像人一样”的驾驶判断,仍然是众多团队努力的目标。

人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动,并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能,则需要计算机(机器人或者机器)具有以下的能力:

近几年,在“人机大战”的影响下,人工智能的话题十分的火热,特别是在“阿尔法狗”(AlphaGo)战胜李世石后,人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”,而在各种科幻电影的渲染中,人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。

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语音识别:语音识别直接就是跨语言的辨认与翻译。如同这几年当红的日本ili快速翻译机,就是透过人工智能的“语音识别”快速将听见的中文转换成日语,帮助使用者即使身处不同语言的国家也能达成有效的传达与沟通。

自然语言处理(natural language processing)

人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物,人们需要去了解真正的人工智能,因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。

试图制造一个AI大数据平台,通过数据融合、分析,从而让高大上的人工智能走向生活当中。 而无论是何种型态的人工智能利用,距离机器要做人能做,思人所思都还有一段路要走。 不可否认的是,随着AI科技的突破,我们的科技未来只会充满更加可能性!

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知识表示(knowledge representation)

2.图灵测试

AI科技强势来袭,各类型智能机器不断出现在人类的生活当中。而不论是何种型态的人工智能应用,距离机器要“做人能做,思人所思”都还有一段路要走。不可否认的是,随着AI科技的突破,我们的科技未来只会充满更多可能性!

自动推理(automated reasoning)

人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动,并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能,则需要计算机(机器人或者机器)具有以下的能力:

机器学习(machine learning)

自然语言处理(natural language processing)

计算机视觉(computer vision)

知识表示(knowledge representation)

机器人学(robotics)

自动推理(automated reasoning)

这6个领域,构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵(Alan Turing)在1950年还提出了一种图灵测试(Turing Test),旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。

机器学习(machine learning)

关于图灵测试,是指测试者在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。

计算机视觉(computer vision)

图灵测试是在60多年前就已经提出来了,但是在现在依然适用,然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。

机器人学(robotics)

在2014年6月8日,由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼(Eugene Goostman)成为了首个通过图灵测试的“计算机”,它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩,该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。

这6个领域,构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵(Alan Turing)在1950年还提出了一种图灵测试(Turing Test),旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。

在2015年,《Science》杂志报道称,人工智能终于能像人类一样学习,并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字,同时还能识别出非本质特征,这是人工智能发展的一大进步。

关于图灵测试,是指测试者在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。

3.人工智能发展历史

图灵测试是在60多年前就已经提出来了,但是在现在依然适用,然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。

①1943-1955年人工智能的孕育期

在2014年6月8日,由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼(Eugene Goostman)成为了首个通过图灵测试的“计算机”,它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩,该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。

人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter Pitts完成的,他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论,他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中,提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念,奠定了人工智能的基础。

在2015年,《Science》杂志报道称,人工智能终于能像人类一样学习,并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字,同时还能识别出非本质特征,这是人工智能发展的一大进步。

②1956年人工智能的诞生

3.人工智能发展历史

1956年的夏季,以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家,在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会,在这场会议上,研究了用机器研究智能的一系列问题,并首次提出了“人工智能”这一概念,人工智能至此诞生。

①1943-1955年人工智能的孕育期

③1952-1969年人工智能的期望期

人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter Pitts完成的,他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论,他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中,提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念,奠定了人工智能的基础。

此时,由于各种技术的限制,当权者人为“机器永远不能做X”,麦卡锡把这段时期称作“瞧,妈,连手都没有!”的时代。

②1956年人工智能的诞生

后来在IBM公司,罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序,它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。

1956年的夏季,以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家,在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会,在这场会议上,研究了用机器研究智能的一系列问题,并首次提出了“人工智能”这一概念,人工智能至此诞生。

1958年,麦卡锡发表了“Program with Common Sense”的论文,文中他描述了“Advice Taker”,这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。

③1952-1969年人工智能的期望期

④1966-1973人工智能发展的困难期

此时,由于各种技术的限制,当权者人为“机器永远不能做X”,麦卡锡把这段时期称作“瞧,妈,连手都没有!”的时代。

这个时期,在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。

后来在IBM公司,罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序,它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。

第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知;

1958年,麦卡锡发表了“Program with Common Sense”的论文,文中他描述了“Advice Taker”,这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。

第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。

④1966-1973人工智能发展的困难期

第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。

这个时期,在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。

⑤1980年人工智能成为产业

第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知;

此时期,第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转,它帮助新计算机系统配置订单。1981年,日本宣布了“第五代计算机”计划,随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发,一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了,很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。

第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。

⑥1986年以后

第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。

1986年,神经网络回归。

⑤1980年人工智能成为产业

1987年,人工智能开始采用科学的方法,基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。

此时期,第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转,它帮助新计算机系统配置订单。1981年,日本宣布了“第五代计算机”计划,随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发,一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了,很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。

1995年,智能Agent出现。

⑥1986年以后

2001年,大数据成为可用性。

1986年,神经网络回归。

4.人工智能发展近况

1987年,人工智能开始采用科学的方法,基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。

4.1 人机博弈

1995年,智能Agent出现。

在1997年时,IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手Garry Kasparov而震惊了世界。

2001年,大数据成为可用性。

在2016年时,Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋(AlphaGo)以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石,从而又一次引发了关于人工智能的热议,随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。

4.人工智能发展近况

2017年1月6日,百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日,小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩,更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。

4.1 人机博弈

4.2 百度大脑

在1997年时,IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手Garry Kasparov而震惊了世界。

2016年9月1日,百度李彦宏发布了“百度大脑”计划,利用计算机技术模拟人脑,已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前,百度大脑语音合成日请求量2.5亿,语音识别率达97%。

在2016年时,Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋(AlphaGo)以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石,从而又一次引发了关于人工智能的热议,随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。

“深度学习”是百度大脑的主要算法,在图像处理方面,百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。

2017年1月6日,百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日,小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩,更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。

百度大脑的四大功能分别是:语音、图像,自然语言处理和用户画像。

4.2 百度大脑

语音是指具有语音识别能力与语音合成能力,图像主要是指计算机视觉,自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力,用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。

2016年9月1日,百度李彦宏发布了“百度大脑”计划,利用计算机技术模拟人脑,已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前,百度大脑语音合成日请求量2.5亿,语音识别率达97%。

4.3 工业4.0

“深度学习”是百度大脑的主要算法,在图像处理方面,百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。

工业4.0是由德国提出来的十大未来项目之一,旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。

百度大脑的四大功能分别是:语音、图像,自然语言处理和用户画像。

工业4.0已经进入中德合作新时代,有明确提出工业生产的数字化就是“工业4.0”对于未来中德经济发展具有重大意义。

语音是指具有语音识别能力与语音合成能力,图像主要是指计算机视觉,自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力,用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。

工业4.0项目主要分为三大主题:智能工厂、智能生产、智能物流。

4.3 工业4.0

它面临的挑战有:缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。

工业4.0是由德国提出来的十大未来项目之一,旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。

但是随着AI的发展,工业4.0的推进速度将会大大推快。

工业4.0已经进入中德合作新时代,有明确提出工业生产的数字化就是“工业4.0”对于未来中德经济发展具有重大意义。

5.人工智能的应用领域

工业4.0项目主要分为三大主题:智能工厂、智能生产、智能物流。

人工智能可以渗透到各行各业,领域很多,例如:

它面临的挑战有:缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。

①无人驾驶:它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里,其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室(TRL),它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物,使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。

但是随着AI的发展,工业4.0的推进速度将会大大推快。

②语音识别:该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理,1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中,苹果公司的siri一直处于领先状态,在国内,科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。

5.人工智能的应用领域

③自主规划与调整:NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序,用于控制航天器的操作调度。

人工智能可以渗透到各行各业,领域很多,例如:

④博弈:人机博弈一直是最近非常火热的话题,深度学习与大数据的支持,成为了机器“战胜”人脑的主要方式。

①无人驾驶:它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里,其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室(TRL),它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物,使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。

⑤垃圾信息过滤:学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息,可以为接收者节省很多时间。

②语音识别:该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理,1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中,苹果公司的siri一直处于领先状态,在国内,科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。

⑥机器人技术:机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作,在战争中,可以运送危险物品、炸弹拆除等。

③自主规划与调整:NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序,用于控制航天器的操作调度。

⑦机器翻译:机器翻译可以将语言转化成你需要的语言,比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好,讯飞也开发了实时翻译的功能。

④博弈:人机博弈一直是最近非常火热的话题,深度学习与大数据的支持,成为了机器“战胜”人脑的主要方式。

⑧智能家居:在智能家居领域,AI或许可以帮上很大的忙,比如模式识别,可以应用在很多家居上使其智能化,提高人机交互感,智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。

⑤垃圾信息过滤:学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息,可以为接收者节省很多时间。

6.人工智能算法的实现

⑥机器人技术:机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作,在战争中,可以运送危险物品、炸弹拆除等。

6.1 专家系统

⑦机器翻译:机器翻译可以将语言转化成你需要的语言,比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好,讯飞也开发了实时翻译的功能。

专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说,专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题,简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

⑧智能家居:在智能家居领域,AI或许可以帮上很大的忙,比如模式识别,可以应用在很多家居上使其智能化,提高人机交互感,智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。

知识库是专家系统质量是否优越的关键所在,即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说,专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的,用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。

6.人工智能算法的实现

6.2 机器学习

6.1 专家系统

机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。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,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。

专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说,专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题,简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行:

知识库是专家系统质量是否优越的关键所在,即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说,专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的,用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。

(1)面向任务的研究

6.2 机器学习

研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。

机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。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,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。

(2)认知模型

机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行:

研究人类学习过程并进行计算机模拟。

(1)面向任务的研究

(3)理论分析

研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。

从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法

(2)认知模型

机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。

研究人类学习过程并进行计算机模拟。

6.2.1 遗传算法

(3)理论分析

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)进行随机化搜索,它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。遗传算法的这些性质,已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域,它是现代有关智能计算中的关键技术。

从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法

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机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。

遗传算法示意图

6.2.1 遗传算法

6.2.2 Deep Learning

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)进行随机化搜索,它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。遗传算法的这些性质,已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域,它是现代有关智能计算中的关键技术。

Deep Learning即深度学习,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。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。

遗传算法示意图

他的基本思想是:假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为:I =>S1=>S2=>…..=>Sn

6.2.2 Deep Learning

=> O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失,设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息,大部分处理会丢失信息。保持了不变,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即在任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。Deep Learning需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设设计了一个系统S(有n层),通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn。对于深度学习来说,其思想就是对堆叠多个层,也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式,就可以实现对输入信息进行分级表达了。

Deep Learning即深度学习,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。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。

深度学习的主要技术有:线性代数、概率和信息论;欠拟合、过拟合、正则化;最大似然估计和贝叶斯统计;随机梯度下降;监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播;正则化、稀疏编码和dropout;自适应学习算法;卷积神经网络;循环神经网络;递归神经网络;深度神经网络和深度堆叠网络;

他的基本思想是:假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为:I =>S1=>S2=>…..=>Sn

LSTM长短时记忆;主成分分析;正则自动编码器;表征学习;蒙特卡洛;受限波兹曼机;深度置信网络;softmax回归、决策树和聚类算法;KNN和SVM;

=> O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失,设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息,大部分处理会丢失信息。保持了不变,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即在任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。Deep Learning需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设设计了一个系统S(有n层),通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn。对于深度学习来说,其思想就是对堆叠多个层,也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式,就可以实现对输入信息进行分级表达了。

生成对抗网络和有向生成网络;机器视觉和图像识别;自然语言处理;语音识别和机器翻译;有限马尔科夫;动态规划;梯度策略算法;增强学习(Q-learning)。

深度学习的主要技术有:线性代数、概率和信息论;欠拟合、过拟合、正则化;最大似然估计和贝叶斯统计;随机梯度下降;监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播;正则化、稀疏编码和dropout;自适应学习算法;卷积神经网络;循环神经网络;递归神经网络;深度神经网络和深度堆叠网络;

7.人工智能的未来

LSTM长短时记忆;主成分分析;正则自动编码器;表征学习;蒙特卡洛;受限波兹曼机;深度置信网络;softmax回归、决策树和聚类算法;KNN和SVM;

随着人工智能的发展,人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中,其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中,小到我们手机里的计算机,Siri,语音搜索,人脸识别等等,大到无人驾驶汽车,航空卫星。在未来,AI极大可能性的去解放人类,他会替代人类做绝大多数人类能做的事情,正如刘慈欣所说:人工智能的发展,它开始可能会代替一部分人的工作,到最后的话,很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明,人工智能的发展非常快,我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互,会跟真人讲话一样自然,这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值,我们的社会有很多不同的领域,比如说医疗、教育、金融,都会可以用技术来完全改变。

生成对抗网络和有向生成网络;机器视觉和图像识别;自然语言处理;语音识别和机器翻译;有限马尔科夫;动态规划;梯度策略算法;增强学习(Q-learning)。

作者:雨夜修一

7.人工智能的未来

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随着人工智能的发展,人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中,其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中,小到我们手机里的计算机,Siri,语音搜索,人脸识别等等,大到无人驾驶汽车,航空卫星。在未来,AI极大可能性的去解放人类,他会替代人类做绝大多数人类能做的事情,正如刘慈欣所说:人工智能的发展,它开始可能会代替一部分人的工作,到最后的话,很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明,人工智能的发展非常快,我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互,会跟真人讲话一样自然,这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值,我们的社会有很多不同的领域,比如说医疗、教育、金融,都会可以用技术来完全改变。

來源:简书

参考文献

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