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  • 人工智能发展史总结

    万次阅读 多人点赞 2017-06-09 17:56:52
    什么是人工智能人工智能(Aritificial Intelligence, AI...人工智能发展史 人工智能在发展过程中产生了很多的流派,符号主义、连接主义和行为主义。这些流派 的相辅相成推进了人工智能的发展。符号主义符号主义又称

    什么是人工智能

    人工智能(Aritificial Intelligence, AI)是一门融合了计算机科学、统学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科。它的目标是希望计算机拥有像人一样的智力能力,可以替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。

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    人工智能发展史

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    人工智能在发展过程中产生了很多的流派,符号主义、连接主义和行为主义。这些流派的相辅相成推进了人工智能的发展。

    符号主义

    符号主义又称逻辑主义、心理学派或计算机学派。符号主义认为,人工智能源于数学逻辑,人的认知基源是符号,认知过程即符号操作过程,通过分析人类认知系统所具备的功能和机能,然后通过计算机来模拟这些功能,从而实现人工智能。符号主义的发展大概经历了几个阶段:推理期(20世纪50年代–20世纪70年代),知识期(20世纪70年代—-)。“推理期”人们基于符号知识表示、通过演绎推理技术取得了很大的成就;“知识期”人们基于符号表示、通过获取和利用领域知识来建立专家系统取得了大量的成果。

    连接主义

    连接主义又称仿生学派或生理学派。连接主义认为,人工智能源于仿生学,特别是对人脑模型的研究,人的思维基元是神经元,而不是符号处理过程。20世纪60~70年代,连接主义,尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮,由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制,脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文,提出用硬件模拟神经网络以后,连接主义才又重新抬头。1986年,鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。进入21世纪后,连接主义卷土重来,提出了“深度学习”的概念。

    机器学习

    二十世纪80年代,机器学习成为一个独立的科学领域,各种机器学习技术百花初绽。E.A.Feigenbaum等人在著名的《人工智能手册》中,把机器学习划分为“机械学习”、“示教学习”、“类比学习”和“归纳学习”。机械学习将外界的输入信息全部存储下来,等到需
    要时原封不动的取出来;示教学习和类比就是“从指令中学习”和“通过观察和发现学习”;归纳学习就是从样例中学习。二十世纪80年代以来研究最多的就是归纳学习,它包括:监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。归纳学习有两大主流:一、符号主义学习
    ,其代表包括决策树和基于逻辑的学习(事实上,机器学习在20世纪80年代正是被视为“解决公式工程瓶颈问题的关键”而走上人工智能主舞台的)。二、基于神经网络的连接主义学习。二十世纪90年代中期,统计学习闪亮登场,并迅速占据主流舞台,代表性技术是支持
    向量机以及更一般的“核方法”。我们目前所说的机器学习方法,一般认为是统计机器学习方法。

    ps:想按照算法的发展将人工智能发展过程梳理一遍,事实上感觉写的很差,希望大家多多指正。

    研究领域与应用场景

    研究领域

    人工智能的研究领域主要有5层,最底层是基础设施建设,包括数据和计算能力两部分,数据越大人工智能的能力越强。往上一层是算法,比如机器学习、深度学习等算法。再上一层是主要的技术方向,如计算机视觉、语音工程、NLP等。第二层是各个技术方向中的技术。
    最上层为人工智能的应用领域。
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    应用场景

     计算机视觉:车牌识别、人脸识别、无人车等
     语音工程:2010 年后,深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升,像 Siri、Voice Search 和 Echo 等,可以实现不同语言间的 交流,从语音中说一段话,随之将其
    翻译为另一种文字;再如智能助手,你可以对手机说一段话,它能帮助你完成一些任务。
     自然语言处理:问答系统、机器翻译、对话系统等。
     决策系统:决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升,从 80 年代西洋跳棋开始,到 90 年代的国际象棋对弈,再到AlphaGo,机器的胜利都标志了科技的进步。决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。
     大数据应用:分析客户的喜好进行个性推荐,精准营销;分析各个股票的行情,进行量化交易。

    AI面临的挑战

    1) 计算机视觉:未来的人工智能应该更加注重效果的优化,加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。
    2) 语音工程:当前的语音工程在安静环境下,已经能够取得和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战,如原场识别、口语、方言等长尾识别。
    3) 自然语言处理:机器欠缺对语意理解能力,包括对口语不规范的用于识别和认知等。
    4) 决策系统:目前存在的两个问题,第一是不通用,即学习知识的不可迁移性,如用一个方法学习下象棋,不能直接将其迁移到下围棋上;第二是大量模拟数据。
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    参考资料
    [1]《机器学习》–周志华
    [2]https://www.qcloud.com/community/article/666041

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  • 人工智能发展史

    2018-08-13 12:06:25
    人工智能简介、人工智能应用领域、AI机器人语音交互研发代码
  • 说起人工智能发展史,自其1956年被正式定义以来,已经度过了风风雨雨七十载。的确,长久以来人类对于人工智能的研究尚停留在实验室阶段,人类似乎依然未能摆脱关于人工智能的困惑:它究竟是服务人类未来的帮手,...

    说起人工智能的发展史,自其1956年被正式定义以来,已经度过了风风雨雨七十载。的确,长久以来人类对于人工智能的研究尚停留在实验室阶段,人类似乎依然未能摆脱关于人工智能的困惑:它究竟是服务人类未来的帮手,还是取代人类劳动、控制人类行为的凶手?

    直至深度学习(DeepMind)的人工智能系统阿尔法狗(AlphaGo)在2016年对战韩国棋王李世乭中获胜,人工智能似乎才开始迎来了其大爆发的时代,或是——疾风之口。
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    爆发式发展

    从2012年大量CV初创公司开始涌入安防市场起,人工智能、深度学习技术运用于安防行业已经成为行业趋势。与此同时,天网工程和雪亮工程等国家政策整体推动了AI在安防行业的发展。如果说资本的注入和政府的扶持只是外在推动力的话,那么安防产业本身对于智能化的强烈需求则是使其成为国内AI企业落地首选的核心内力。
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    互联网爆发式增长的十年间,除了为大众生活带来了极大的快捷与便利之外,更带来了海量影像信息和安全隐患。传统安防疲于应对,不仅识别准确度、效率不够,其可应用的领域也十分局限。已经不能完全满足人们对于安防准确度、广泛程度和效率的需求。

    伴随着AI技术的普及传统安防被彻底的拔高了一筹,人工智能在产品落地上主要体现在视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别(指纹识别、人脸识别、声纹识别等)、物体特征识别(车牌识别系统)。足以看出来未来几年,安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级。

    智能化技术的不断完善,使得人脸识别、异常行为分析、人数计数、声纹识别、音频检测等智能化应用明显可以有效预防各类事件的发生,并且全面提升了事后处理的效率和质量。
    而在安防领域中引入和使用AI取得了"肉眼可见"的良好效果,使中国城市的安全属性有了大幅度地提升。根据Numbeo安防安全值来看,中国区域的犯罪指数从2015年的41.75降低到2017年的33.90。与加拿大、德国等发达国家处在同一水平,领先于美国、俄罗斯等同级别国土面积大国。

    现在人工智能技术不停地被产业需求推动向前。在AI技术如何落地上,天晟网络科技有限责任公司和其团队已经有了自己的想法。目前大多数AI安防公司仍在人脸识别方向焦灼,而天晟网络科技有限责任公司悠然已具备能为用户提供"多模态识别+数据融合"的更优势的整体解决方案。即融合行为识别、人脸识别、声纹识别、图片识别、视频识别等多种识别方式,天晟网络科技有限责任公司在区块链DAPP主链研发、动态人脸识别、瞳孔识别、大数据采集分析、网站开发等领域都有一番成就。

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  • 什么是人工智能 人工智能Artificial Intelligence英文缩写为AI所谓人工智能是指在理解智能的基础上用人工方法所实现的智能;Have u ever imagine this kind of life;回到现实;人工智能发展历程;人工智能发展历程;人工...
  • 人工智能发展史的思维导图文件,描述了人工智能的诞生,第一次发展热潮,第二次发展热潮和第三次发展热潮
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  • 人工智能发展史.zip

    2021-10-25 20:02:03
    人工智能发展史
  • 人工智能发展史.doc

    2021-09-18 19:32:00
    人工智能发展史.doc
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