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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。 [1]  2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 [2] 展开全文
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。 [1]  2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 [2]
信息
提出时间
1956年
简    称
AI
提出地点
DARTMOUTH学会
中文名
人工智能
名称来源
雨果·德·加里斯 的著作
外文名
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能定义详解
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。但总的来说,“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)、思维(MIND)(包括无意识的思维(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,对构成人的智能的必要元素也了解有限,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的智能本身的研究。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。人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。 [3] 
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  • 悦动智能 | 微信公众号ID:aibbtcom现如今,人工智能已经被炒的非常火热,似乎不管是不是科技圈的人士,都要在嘴边聊上几句人工智能,以显示自己多么与时俱进。人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的...

    悦动智能 | 微信公众号ID:aibbtcom

    现如今,人工智能已经被炒的非常火热,似乎不管是不是科技圈的人士,都要在嘴边聊上几句人工智能,以显示自己多么与时俱进。

    人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务,其核心是算法。

    例如下图所示就是让机器模拟人各种能力的人工智能领域示意图:

    什么是人工智能?终于说明白了

    当然一方面人工智能的确是未来的方向,而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下一个黑天鹅。说不定什么时候,一只独角兽就会从中诞生。

     

    什么是人工智能?终于说明白了

     

    但在此之前,一定要正确的认清什么才是真正的人工智能。

     

    伪人工智能横行

    现在大多数人工智能都属于伪人工智能。为什么这么说,可以从以下两个方面来解释。

     

    第一,人工智能不是一下就能做出来的,需要时间以及实验的积累。

     

    而做出人工智能的这些人才也是一样,他们需要切实的接触到真正的人工智能当中,不过这样的人才在全世界也就寥寥几百个。

     

    但是好像在一瞬间,在中国就有几万个人工智能方面的人才被选拔了出来,可想而知这样的人才是真正的人工智能专家吗?

     

    这些人才往往被大公司冠以年薪30万或50万疯抢,虽然里面的确有很多优秀的人才,但是这样未免显得太过着急。从人才培养角度来看,人工智能领域还存在着大量的泡沫

     

    什么是人工智能?终于说明白了

     

    第二,许多项目只不过是换了个‘马甲’。

     

    许多创业公司喜欢为自己的项目贴上一个标签,这样的话不但可以吸引眼球,更能得到投资人的青睐。

     

    虽然不能说这种做法是错误的,但这显然也不是真正的人工智能,甚至会误导其他人对于人工智能的认知。

     

    比如许多项目在贴上人工智能标签之前非常简单,只是一些如同机器人学习,或者算法研究之类的项目,如今摇身一变全都成为了人工智能。

     

     

    什么才是真正的人工智能?

    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?

     

    答案是有的。

     

    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。

     

    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。

     

    由此可以看出,真正的人工智能体现在其卓越的学习能力。

     

    什么是人工智能?终于说明白了

     

    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。

     

    人工智能中的独角兽

    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。

     

    什么是人工智能?终于说明白了

     

    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。

     

    只要有了大数据,特定领域超越BAT也不是不可能的。

     

    所以说,数据才是人工智能中最重要的一环。

    原文地址:http://www.aibbt.com/a/29255.html

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  • 计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。  计算机视觉    计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。...
    计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。
    

      计算机视觉
     
      计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列,来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如,一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理,分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
     
      计算机视觉有着广泛的应用,其中包括:医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗;人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物;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购买选择。
     
      机器视觉作为相关学科,泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里,计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体,因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究,而机器视觉则是“已经解决的问题”,是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大,某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。
     
      机器学习
     
      机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令,而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于,机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可用于预测。比如,给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库,系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多,预测就会越准确。
     
      机器学习的应用范围非常广泛,针对那些产生庞大数据的活动,它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外,这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探,以及公共卫生等。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色,比如计算机视觉,它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。
     

      现如今,机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一,在2011~2014年这段时间内就已吸引了近10亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

    自然语言处理
     
      自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如,从文本中提取意义,甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式,但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如,自动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;在一堆仅人类可读的合同中,将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成,后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。
     
      自然语言处理像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布,举例来说,就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字,通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来,比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准,用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。
     
      因为语境对于理解“timeflies”(时光飞逝)和“fruitflies”(果蝇)的区别是如此重要,所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄,这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈,自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义,自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文,等等。

      机器人
     
      将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中,这就催生了新一代的机器人,它有能力与人类一起工作,能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如,无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
     
      语音识别
     
      语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题,在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难,同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术,再辅以其他技术,比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino抯Pizza,最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。
     
      上述5项技术的产业化,是人工智能产业化的要素。人工智能将是一个万亿级的市场,甚至是10万亿级的市场,将会为我们带来一些全新且容量巨大的子产业,比如机器人、智能传感器、可穿戴设备等,其中最令人期待的是机器人子产业。
     
      机器人应用的分法有很多种,从应用层面可以粗略地分为以下几个类别。第一个类别是工业级机器人,像富士康这种公司已经运用得很好了,因为劳工成本越来越高,用工风险越来越高,而机器人则可以解决这些问题。第二个类别是监护级机器人,它可以在家里和医院里作为病人、老人或孩子的护理,帮助他们做一定复杂程度的事情。中国对监护级机器人需求其实更迫切一些,因为中国人口红利在下降,同时老龄化又不断地上升,这两个矛盾,机器人都可以帮助解决。因此,这个领域的需求在民用市场占比很大。第三个类别就是探险级机器人,用来采矿或者探险等,大大避免了人所要经历的危险。此外还有用来打仗的军事机器人等。
     
      网络媒体Business Insider预测,机器人将在许多岗位上取替人类:电话营销员、校对员、手工裁缝师、数学家、保险核保人、钟表修理师、货运代理商、报税员、图像处理人员、银行开户员、图书馆员、打字员等。因为它们的价格竞争力惊人。麦肯锡全球研究院的研究表明,当中国制造业工资每年增长10%~20%时,全球机器人的价格每年下调10%,一台最便宜的低阶机器人只需花费美国人年平均工资的一半。国际研究机构顾能预测:2020年机器人将导致全球新一波失业潮。
     
      同时,人工智能技术的发展还将让许多旧产业获得改头换面式的新生,其中最典型的是汽车产业。汽车产业已存在上百年了,其间的变革也是非常大的,但驾驶汽车的始终是人,可最近几年,随着谷歌等公司的大力投入,机器或者说某种自动化的系统已经有望取代人来驾驶汽车,从而形成一个市场容量巨大的新产业,即无人驾驶汽车产业。这个产业的规模也将是万亿级甚至是10万亿级的。而且,这个产业还将与新能源产业叠加、融合在一起,形成“车联网+能联网+互联网+电动汽车”的复合产业——未来,我们会把插电式汽车和氢燃料汽车作为发电厂使用,从而使新能源汽车成为电网的一部分,成为新能源的供给者,与现在一些装有太阳能发电系统的房屋是太阳能的供给者一样。
     
      毫无疑问,与互联网一样,智能技术会向几乎所有旧产业渗透。华泰证券在一份人工智能产业的研究报告中提及了九大行业:生活服务O2O、医疗、零售业、金融业、数字营销业、农业、工业、商业和在线教育。实际上,将获得新生的旧产业还有许多,如军事、传媒、家居、医疗健康业、生命科学、能源、公共部门……甚至包括受VR/AR(虚拟现实与增强现实)技术发展影响而产生的虚拟产业。

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  • 人工智能简介

    2018-05-02 22:22:20
    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。 首先看一下智能是什么? 智能,是智力和能力的总称,中国...

    0. 前言

    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。

    首先看一下智能是什么?

    智能,是智力和能力的总称,中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。
    其中,“智”指进行认识活动的某些心理特点,“能”则指进行实际活动的某些心理特点。

    1.人工智能难题(Fundamental conundrums of Artificial Intelligence)

    • Intelligent agents have limited resource
      所有的智能都只有很少的计算资源,很低的处理速度和很少的内存等等,但有趣的是AI问题很难通过计算来解决,那么如何才能让AI智能体在许多有趣的问题中,为我们提供近乎实时的性能?

    • Computation is local, but problems have global constrains
      所有的计算都是局部的,但大多数AI问题都具有全局约束。那么,如何才能让仅使用局部计算来解决全局问题

    • Logic is deductive,but many problems are not
      逻辑计算基本上是演绎逻辑,但许多AI问题本质上是溯因性或归纳性的,如何才能让AI智能解决溯因性或归纳性问题?

    • The world is dynamic ,but knowledge is limited
      世界是动态变化的,,知识是有限的,但AI智能必须始终从它已知的东西开始,那么如何才能让AI智能解决新的问题

    • Problem solving, reasoning , and learning are comlex,but explanation and justification add to the complexity
      解决问题,推理和学习是复杂的,但解释和证明会增加复杂性

    2. 人工智能问题的特点

    • knowledge often arrives incrementtally
      在许多AI问题中,数据是陆续出现的,而不是一开始就出现所有数据
    • problem often exhibit recurring pattern
      问题常常会重复出现,同类问题会一再出现
    • problem have multiple levels of granularity
      问题在许多不同的抽象层面出现
    • Many problems are conputationally intractable
      许多引人关注的AI问题难以通过计算来解决
    • The world is dynamic, but knowledge of the world is static
      外界是动态的,他不断变化,但有关外界的知识是相对不变的
    • the world is open ended, but knowledge of the world is relatively limited
      外界是开放的,但有关外界的知识是有限的

    3.人工智能与不确定性

    AI as the technique of uncertainty management in computer software

    AI = what to do when you don’t know what to do

    Reasons for uncertainty :
    * sensor limit: your sensor are unable to tell me what exactly is the case outside the AI system
    * Adversaries : make it hard for you to understand what is the case
    * stochastic environments every time you roll the dice
    * laziness : your computer program is just too lazy to do it
    * ignorance

    AI is the discipline that deals with uncertainly and manages it decision making

    designing program that can deal with uncertain input

    4. 什么是基于知识(认知)的人工智能

    这里写图片描述

    在图中,输入表示为对外界的感知这种形式,而输出表示为在外界的行动这种形式,主体可能有大量的过程将感知映射到行动(类似函数映射f(x):x–>y),我们将重点研究Deliberation(我不知道该把它翻译成什么合适)

    5. 基于知识(认知):人工智能的四大学派

    这里写图片描述

    thinking和acting对应了前言中的这段话:“ “智”指进行认识活动的某些心理特点,“能”则指进行实际活动的某些心理特点。”,为了区分不同的AI学派,还有第二维度。optimally:最佳的AI主体,like humans : 像人一样行动和思考的AI主体

    来看一些例子

    这里写图片描述

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    来源: 产业智能官

    概要:想自学人工智能,到底看什么书?现在关于AI的图书成千上万,那些才是最好的?


    想自学人工智能,到底看什么书?现在关于AI的图书成千上万,那些才是最好的?智能菌花了一周的时间,给大家挑选出42本最值得读的AI书籍,分为四类:简单科普类、深度科普类、技术学习类、机器人类和AI哲学类,希望对大家有帮助。


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