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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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  • AI

    千次阅读 2019-05-25 15:37:16
    纵观整个人工智能(AI)的发展史 从人工智能的起源到现在的再度回归 AI已从一粒种子经历了不少磨炼 发展到现在也难能可贵,AI这次携手大数据 深度学习定会创造一个新的未来. AI看似遥远其实已经来到了我们的身边,比如...

    AI智慧未来

    纵观整个人工智能(AI)的发展史 从人工智能的起源到现在的再度回归 AI已从一粒种子经历了不少磨炼 发展到现在也难能可贵,AI这次携手大数据 深度学习定会创造一个新的未来.
    AI看似遥远其实已经来到了我们的身边,比如我们现在家家户户手机上的人脸识别,还有我们现在的语音助手,搜索引擎,还有我们的聊天机器人,还有就是马上就要登陆市场的AI自动驾驶,这些AI辅助人的,都统称为“弱人工智能", 也就是说我们现在仍处于弱人工智能时代。
    人工智能的核心也就是算法 所以还需要大家继续努力的啊

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  • 检索20万颗星星只需10秒!这款AI产品能“擎天”

    万次阅读 多人点赞 2019-09-21 02:45:59
    来自『央视新闻』 编辑 / 昱良9月18日,华为发布全球最快AI训练集群——Atlas 900。这款AI产品,取名自古希腊神话中的擎天巨神。它有什么特别之处?真能“擎天”...
        

    来自『央视新闻』 编辑 / 昱良
    9月18日,华为发布全球最快AI训练集群——Atlas 900。这款AI产品,取名自古希腊神话中的擎天巨神。它有什么特别之处?真能“擎天”?两个“10秒”,了解一下。
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    算力超强 比原世界纪录快出10秒
    据了解,Atlas 900由数千颗昇腾处理器组成,是当前全球最快的AI训练集群。
    有多快?在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中,Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练,比原来的世界纪录快了10秒。 
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    应用超广 检索20万颗星星只需10秒
    Atlas 900的强大算力可广泛应用于科学研究。
    以天文探索为例,海量的数据计算和处理往往需要大量人力和时间的投入。面对一张20万颗星星的星空图,如果需要定位某种特征的星体,一个天文学家需要耗费169天的工作量才能完成。有了Atlas 900助力后,定位时间缩短为10秒
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    △包含20万颗星星的南半球星空图(SKA射电望远镜拍摄)
    此外,据了解,Atlas 900以其超强的算力,在自动驾驶、气象预测以及石油勘探等特定领域,也有望为行业赋能。 
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  • AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了

    万次阅读 多人点赞 2020-01-14 18:48:10
    最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看...

    最近和几个 AI 领域的大佬闲聊
    根据他们讲的消息和段子
    改编出下面这个故事
    如有雷同
    都是巧合

    1. 老王创业失败,被限制高消费

    “这里写我跑路的消息实在太夸张了。”
    王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。

    阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。

    王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。

    27岁那年,王葱葱创办了这家科技公司,成为公司创始人兼 CEO,站在风口上的王葱葱很快拿到了 B 轮上亿美元的融资。

    老王觉得自己很牛了,公司不断扩张,研发团队从创始的 5 人到 20人,到 100 人,再到 300 人,人脸识别、生物识别、知识工程等 6 个产品同时上线。

    公司成为了 AI 领域的独角兽,老王也成为业界大佬,开始到处走穴。

    一会儿在这讲自家产品如何先进,一会儿又在那预言 AI 产业的未来发展,一会儿说 AI 要取代人类的工作了,一会儿又说传统产业 + AI 是必经之路。

    朋友夸奖,粉丝支持,老王膨胀了。

    可是从去年开始,各个产品频繁出现 Bug,迭代升级放缓,大量时间用来修复 Bug。

    据离职的人所说:老王虽然对外说是在做产品优化,其实都是在改 Bug,猪脸都识别成人脸了,客户直接弃用。

    这一不经推敲的消息,被不良友商借机宣传,成了一个导火线。

    从客户流失到投资人退出,友商的同类产品借势宣传。让这家科技公司掉进了崩溃的陷阱中,情况危急。

    一年多的时间,研发团队又从 300 人,降到 100 人,再降到 20 人,再降到 5 人,只保留当初最核心产品,公司被打回了原型。

    初始的5个人,坚守岗位,保住核心产品。其他人员全被裁员了。

    有些员工,被拖欠了几个月的薪水,也有的投资人和老王有了投资纠纷。

    老王被告上了法院。

    至今还在被勒令限制高消费时期,从增长到衰落,速度快得惊人,等不到他反思。

    2. AI 还没让人类失业,搞 AI 的人先失业了

    阿杰和在座的几位同学,虽然各个都是 AI 领域的精英,但和老王比起来还是逊色了很多。

    他们自己也是这么认为,觉得老王就是这家科技公司的船长,乃至国内人工智能领域的船长。

    但他们万万没想到,船长的船这么快翻了。作为初始团队成员也是一线骨干,他们其实早就发现了一些问题,但却忽视了问题的严重性。

    当年,阿杰还在 H 大读硕士时,发表的两篇关于 NNs 的论文,被老王看中。

    随即老王托关系联系到了阿杰,两人的结交对彼此的研究领域上都有了突破。这也是老王在回国创业时,马上招募阿杰成为合伙人的原因。

    对阿杰来说,认识老王有 3 年多的时间,老王是亦师亦友般的存在。

    公司创立时,最核心的产品是一款人脸识别系统,此系统的核心算法是老王的心血,阿杰和其他伙伴负责优化。

    历时 6 个月的研发和 4 个月的训练和优化,10个月后产品正式发布,引来业界瞩目。

    接踵而来的,便是资本的进入,公司的扩张,老王在公司的时间越来越少。

    产品研发的重担几乎全压在阿杰他们几个人身上,公司急缺人手,加快脚步招兵买马,招聘网站投广告,众多猎头举荐。

    AI 人才如雨后春笋般加入到这家公司,前途貌似一片光明。
    但时日不长,虽然引入这么多人才,但产品研发进度却越拖越久,最后都是勉强上线;Bug 也层出不穷,甚至有些产品根本无法正常使用。
    此时,销售上报了客户从不断投诉,到最终弃用的消息。老王那边又传来投资人将要撤资的消息,顿时一种大厦将倾的感觉袭来。
    阿杰深究代码发现,研发人员的代码质量糟糕得要命。这让他突然有了不安的想法,于是进行了更加深入调查,终于验证了他那不安的想法。
    裁员,这是老王和阿杰等人一致的意见,也是保住公司及时止损的最佳方案。
    至于裁员多少,阿杰只说了四个字:回到从前。
    老王虽然不敢相信要裁员这么多,但没多问,支持了阿杰的决定。
    裁员的消息不胫而走。
    人工智能没能让人类失业,搞人工智能的人先失业了。
    接下来的事情,如上面所说。

    3. 人才膨胀,节节败退

    12月25日,圣诞节的气氛隔绝在这家公司门前,老王阿杰等人在会议室里各自沉默。

    自从这家公司裁员、投资人撤资等消息爆出后,各家媒体转变风头,公司成为众矢之的。

    更有媒体为了博大众眼球,更是谣传各种王葱葱跑路的消息。

    “这里写我跑路的消息实在太夸张了。”老王哼笑了一下,把消息分享给群里。

    阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。

    其实今天大家聚在这里,也是为了复盘反思这次创业大起大落的主要原因。

    深究各个问题,大家把公司和行业内外部形势都详细做了分析。

    老王和阿杰他们讨论了很久,有人觉得是投机的资本害了他们,有人觉得产品的商业模式很差。

    阿杰却觉得,人才质量是主要原因。他最后调查公司新招的一批人才,打着 AI 工程师的头衔,却没有任何项目经验,或学术经历。

    深究才发现,很多人都是「3 个月培训」出来的,培训机构和猎头包装一下,全都是人才。有人甚至连编程经验都不到 1 年。产品死在这些人手上。

    老王只觉得,自己有不可推脱的责任,创业时依靠自己掌握的技术来发展,没能让产品最终落地到商业场景,却一味地想要扩张。

    自己远离技术和产品,只顾在外应酬各种场面。是膨胀的自己,让公司崩塌。

    老王决定将公司留给阿杰等人打理,自己转而潜心于学术,用研发来支撑公司走下去。

    阿杰接手公司后,仍然从核心产品的优化做起,同时加强对商业模式的探索。

    1月10日,被限制高消费的王葱葱,索性哪也不去了。沉下心来,打开了许久没有上过的博客,写下了自己这两年创业的感受,和新的研发目标。

    技术领袖的认证称号重新点亮。

    老王觉得还是这个状态更适合自己。

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    2020

    点 · 亮 · 你 · 的 · 技 · 术 · 圈 · 认 · 证

    限 · 时 · 领 · 取 · 认 · 证 · 勋 · 章

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  • Fakeapp[AI换脸]迪丽热巴合成教程

    万次阅读 多人点赞 2019-06-12 17:54:21
    Fakeapp[AI换脸]迪丽热巴合成教程欢迎使用Markdown编辑器 欢迎使用Markdown编辑器 开始实验 1.第一步,生成数据集 先创建一个文件夹fake,将素材视频存放进去 咱们姑且用A和B来区分这两个小姐姐好了,按照FakeApp的...

    Fakeapp[AI换脸]迪丽热巴合成教程

    欢迎使用Markdown编辑器

    在这里插入图片描述
    开始实验
    1.第一步,生成数据集
    先创建一个文件夹fake,将素材视频存放进去

    咱们姑且用A和B来区分这两个小姐姐好了,按照FakeApp的提示,将素材路径填入,点击EXTRACT,接下来无需任何操作,等程序跑完就行了。你会看到fake文件夹中多出了一个dataset-A的目录,这便是我们待会儿训练模型时需要的数据集了。A的训练集生成后,重复这一步骤,生成B的训练集。至此,咱们第一步结束了。

    2.第二步,训练模型
    在这一步开始前,你需要在fake文件中创建一个model目录,这里会存放模型文件。和之前一样,依次填入文件夹路径,下面的参数无需修改,使用默认配置即可。点击TRAIN,等待程序初始化后,会弹出一个预览框,这时,你几乎可以高枕无忧了。刚开始你会发现预览框最右侧的一列会非常模糊,不要紧,模型才刚开始训练。Loss A和Loss B代表模型的差异值,咱们无需关注数值产生的原理,你只需要知道,两者之差越小,说明模型训练的越好。

    训练模型是一个很耗时间的活儿,以我为例,每个数据集各350张左右的面部图像,训练了大概13个小时,差异值稳定在了0.1%左右。如果你想要更好的效果,建议每个数据集不低于500张,至于如何确定数据集的大小,可以看上面的示例图A,图中的360代表dataset-A的数据量。
    值得一提的是,训练进度会被实时保存下来,也就是说你可以随时暂停训练,在预览窗口中,输入英文小写字母q即可保存退出,下次想要继续训练的话,打开FakeApp再点击TRAIN即可。
    ——-———————————分割线——-———————————

    13个小时过去了,最右一列已经十分清晰了,效果也令人满意,要不咱们先合成一个视频试试?

    ——-———————————分割线——-———————————
    3.在model中填入我们先前训练好的模型路径,Video则填入你想要替换的视频路径,依旧是傻瓜式,点击CREATE,稍安勿躁,让GPU飞一会儿~程序跑完后,你应该就能在fake文件中看到生成的swap.mp4文件了,让我们通过视频截图,看看效果如何。

    总的来说效果还是令人满意的,虽然看起来有点违和,但绝对可以以假乱真。好了,至此咱们的简易教程就告一段落了,如果你有什么问题欢迎留言讨论.

    展开全文
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