文章目录 弱人工智能（Weak AI） 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读： Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能（Strong AI） 又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力： 存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能（Super Intelligence，缩写 ASI） 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 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， 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。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 ?
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近年来，“人工智能”这个已经存在几十年的词重新成为一个热词。尤其是随着AlphaGo的横空出世，一般百姓对于人工智能都有所耳闻，许多公司更是宣布把人工智能作为未来最重要的战略方向。 由于近期在图片、语音识别的技术突破，以及AlphaGo背后的技术，都采用的是深度学习技术，使得许多人认为人工智能就是深度学习。 然而，在许多业内人士看来，尽管深度学习确实推动了一拨技术变革，但其所代表的人工智能技术仍然是“弱人工智能”技术。 言归正传，在自然语言处理领域，文本理解仍然是人工智能尚未攻克的难题。 “自主学习”的“人工智能”仍然相去甚远。
image 前方有路，未来可期：深度前馈网络 ---- 作为学习模型的深度前馈网络存在的一些共性问题，其要点如下： 深度前馈网络利用深度架构实现工程上可实现的对任意函数的通用逼近； 深度前馈网络使用梯度下降的方法进行学习 image 玉不琢不成器：深度学习中的优化 ---- 深度学习中实现优化的思路，其要点如下： 深度学习中的优化需要解决病态矩阵、局部极小值和鞍点等问题； 深度学习优化中的降噪方法包括动态采样、梯度聚合和迭代平均 image 困知勉行者勇：深度强化学习 ---- 深度强化学习（deep reinforcement learning）是深度学习和强化学习的结合，它将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力熔于一炉，用深度学习的运行机制达到强化学习的优化目标 ，从而向通用人工智能迈进。 深度强化学习的简单原理与方法分类，其要点如下： 深度强化学习是深度学习和强化学习的结合，有望成为实现通用人工智能的关键技术； 基于价值的深度强化学习的基本思路是建立价值函数的表示，通过优化价值函数得到最优策略
随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 假新闻 / 假视频 / 假音频 人工智能已经被用来自动创建假新闻故事。例如，OpenAI 的原型 GPT-2 文本生成系统使用机器学习来翻译文本、回答问题和编写假新闻。 然而，通过使用机器学习重新利用人工智能面部识别工具，程序员创造了即使是最老练的观众也能愚弄的 Deepfake 假视频。 “早在 Deepfake 成为公众问题之前，我们就开发出了检测 Deepfake 的人工智能工具。 但不幸的是，其结果很可能招来欺诈者的人工智能报复，旨在实时愚弄验证者。 作者介绍： R. Cllin Johnson 是京都奖（Kyoto Prize）得主，从事科技记者工作有 20 年之久。
2016年3月， Alpha Go与李世石的一盘棋将人工智能带入了普通人的眼前，一时间人工智能大热，各个领域都在大谈人工智能。人工智能已经着实走进了我们的工作与生活中。 人们希望创造出一个比人更聪明、能够处理更多信息，甚至能够像人一样思考的“人”。它不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。所以人类一直在担心的问题到底是什么？ 但是，人工智能终究不是人类智能，人工智能存在着不可弥补的缺陷，它在遇到复杂情况的时候是不会变通的，这或者是一个隐患，因为它可能并不知道什么是对，什么是错。 毁灭人类：人工智能可怕吗？ 也有人认为：“世界上没有免费的午餐，机器通过‘黑箱’学习（深度学习）方法取得的智能，由于与人类认知行为存在根本差异，因此也将带来潜在的风险。” 所以说，谁在人工智能上取得领先，就能在战略上胜人一筹。那么问题来了，人工智能的未来是什么，人类的未来是什么？
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的基本概念 1.1 啥是人工智能 ? 当有人问我，Dr.Wu 你的研究方向是什么？我回答：人工智能。 接着大约会得到以下四种问题： 哇，好酷！是不是很难呢？ 是不是制造机器人帮助我们呢？ AI和人工智能有什么区别？ 那么问题又来了，智慧究竟是什么？我们要以何种方式去制造智慧？要回答这个问题，就必须从人与人造物的 区别和人的智慧说起。 但是，人类对于人类来说很难解决的问题，人工智能却能够迅速解决。 我们将在未来的章节提到，目前具有一定“智能”的AI，可以用什么样的方式来解决什么样的问题。明白人工智能的擅长之处与不擅长之处，是未来社会我们能够幸福生活的关键。 （未完待续...） ?
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的历史 1.2 人工智能的诞生 人工智能是最近才有的吗？ 对于人工智能的研究者来说，这个会议是一场划时代的会议，会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”，于是“人工智能”这个词，诞生了！ ? 这是世界上第一个可以进行自我学习的网络。 1.2.2 第一次人工智能（AI）浪潮 达特茅斯会议之后，到了50年代后期到60年代，整个人工智能领域流行的用计算机进行演算法，以解决特殊的问题。 20世纪70年代末成了人工智能的寒冬。 1.2.3 第二次人工智能浪潮 在第一次AI浪潮中，人工智能无法为疾病治疗等人类实际问题做出贡献，使相关研究进入严冬。 人工智能面临不知道该如何理解文字意义，以什么方式描述知识，才能让计算机容易处理的问题（我们会在后面详细说明）。
人工智能（AI）的发展是一个从学术研究、行业验证、商业落地、行业平台到智能生态的一层层深入过程，这也是人工智能理想的发展阶段。 人工智能的重要性无需赘述，对AI学习对我们来说同样重要，但是如何学习人工智能呢？ ? 实践出真知 最好的学习方式是on-job learning，在工作中学习，把人工智能在工作中用起来！ 模型和方法是人工智能中的重要主题，所有的模型和方法都诞生于一定的应用场景，并应用于特定的应用场景。 ? 如果的知识付费种类很多，参加有关人工智能的技术大会是一种一站式的学习过程，带着问题参会，可以明确更多的学习方向。 在这里有详细的案例剖析，最新成果的深入研究，学习如何在自己项目中实现人工智能，获得在人工智能工程和应用中正在出现的最佳实践，揭示人工智能的局限及未被发掘的机遇，并讨论人工智能将会如何改变商业世界的版图：
人工智能的现代复兴是由一种非常特殊的计算方式的进步推动的：也就是机器学习。我们经常在Emerj上交替使用人工智能和机器学习，但许多计算机科学家喜欢将两者分开。 研究人员似乎同意的一点是机器学习在某种程度上属于人工智能的范畴，而人工智能本身属于计算机科学学科。深度学习是后续文章的主题，并且深度学习是机器学习的一个子集。 尽管机器学习在今天的人工智能思想的主导地位，但人工智能曾经以一种截然不同的方式被研究。 专家系统和人工智能的早期方法 在21世纪末和2010年初的机器学习取得进步之前，人工智能的兴趣围绕着一个完全独立的计算能力。在60年代和70年代，专家系统主导了人工智能的开发。 这个问题也就是所谓的人工智能的“黑匣子”。机器学习模型可以通过以人类无法达到的规模查找数据模式来进行预测和推荐，但没有人能够解释模型如何或为何做出这些预测和建议。
1、学习并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型 ，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、 ，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。 5、买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去 人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。
“人工智能的关键性问题是其表现形式。” ——杰夫·霍金斯JeffHawkins Apr. 14 2019 + 图片来源: CSDN周雄伟
在智慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功能。人脸识别是其中最常用的算法，基本是每个项目标配。今天就从人脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 比如严格按照五官长相来识别人脸，准确率会上升，但召回率可能会下降。（胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除） 相反如果放宽识别的条件，召回率可能会上升，而准确率对应的会不那么精确。 聚个例子，有个项目中给客户安装人脸识别门禁机，放在客户公司门口，但因为是在办公楼内，光照条件不是很好，识别效果不如人意。 训练成本的窘境。 接着上面的例子，人工智能的杀手锏说到底还是训练，打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可能有差异。比如化妆女性，阿拉伯人，这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了，能不能为客户在特定的环境训练算法？技术上是可以，但成本谁来承担。 还是上面的例子，人脸识别门禁要跟考勤系统要跟安防系统打通才有意义，孤立的AI不足以打动客户。 三 结语 一年来的ToB转变，确实是不断的踩坑填坑。遇到的很多问题很多思考是以前做ToC完全没有接触的。
全书共分为6个章节，6个主题： 人工智能现状 人工智能发展历程 人工智能对人类有威胁吗 人工智能目前的典型应用场景 人工智能带来的创新创业机遇 人工智能时代教育与个人发展 用第一章中提到的Primsa软件 人工智能会威胁到人类吗 先科普三个概念： 弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，也是当前人工智能所处的阶段。 而且，由于基础科学（如物理学和生物学）尚缺乏对人类智慧和意识的精确描述，从弱人工智能发展到强人工智能，期间有很大概率存在短期内难以解决的技术难题。 我们所面对的，只不过是一些列工程设计上的问题。 五秒钟准则 在判断一项工作是否会被人工智能取代问题上，作者李开复提出五秒钟准则： 一项本来有人从事的工作，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应的决定，那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代 大脑一旦停止思考，人也就失去了为人的意义。 结语 本书有创新工厂创始人李开复和王咏刚合著，李开复在人工智能领域深耕多年，颇有造诣；王咏刚则是IT行业的大牛。
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]
image.png 思维导图 仅仅列出本课程学习知识点。有兴趣的朋友可以自行去官方下载学习。本文在仅供个人学习总结使用，不具有任何指导价值。 ? 监督式学习.png 相关代码 特征缩放 //导入包含缩放方法的类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler // 创建类的实例 StdSc 后记 inter的学习资料现在有中文版本的，理解学习起来轻松多了。
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 ? 智能体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互，举个例子，机器人的摄像头是他的感知器，马达是他的执行器。 感知，是关于时间的输入序列，对应的会有一个输出的执行动作。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 举个例子，如果你希望一个吸尘器以清理灰尘的总量来做为衡量性能的标准，有可能这个智能体会习得的行为就是一边丢垃圾一边吸垃圾来达到目标。因此，如果以环境干净度来做为衡量标准则能达到较好结果。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
人工智能一直以来是大热，智能制造又是新兴的关键词，说到智能制造就能想到人工智能，那么两者到底是一样的吗？ 人工智能的发展可以分为两个时期，第一代人工智能主要以符号智能为主，也就是靠逻辑推理来做出简单的判断，并不是非常智能化，第二代主要以机器计算为主，靠着机器像人一样收集数据不断学习，积累经验，再次遇到时运营积累的经验解决并积累新的经验 最为我们熟知的就是无人驾驶汽车了，他将传感器、移动互联网、大数据分析集成到一起，满足人类的各种出行需求；还有一些制造业完成的智能化产线改造也算是智能制造，传统的产线没法系统化管理，出现问题不能及时反馈， 无法进行数据交换、信息共享、决策分析等等，智能化产线不仅解决了这些问题，而且能提高生产效率和工作效率，并有效地降低了生产成本。 所以人工智能和智能制造并不能混为一体，智能制造算是人工智能和众多技术融合发展的结果！ 忽米网——让工业更有智慧
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