勾勒人工智能的轮廓 字面上“人工智能”由“人工”和“智能”组成，可视为由人类实施构建的智能体，显然这个智能体注定携带着较强的拟人属性。 如果说影视作品中智能体的共性（忽略机械特性）是人类期望的人工智能，那么共性就可勾勒出人工智能的定义。以影视角色和功能目标为导向会更加形象。 这些智能体的共性我认为都有两个层次。 人工智能的界定标准和简单定义 把人类智能推广到人工智能，便能得到人工智能的基本判定标准：目标体是否拥有“本我”这一根本要素。 基于这个基本判定标准，便能形成人工智能的简单定义：从人类智能的低级向高级模拟的智能体。 按照上述的界定标准，这些目标体都不拥有“本我”这个根本要素，显然它们不是人工智能。 这些目标体是依托高性能计算机，利用大规模数据，借助各类机器学习（分为统计学习和神经网络两大分支）算法的产物。
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
腾讯云精选爆款云服务器限时体验20元起，云数据库19.9元/年起，还有更多热门云产品满足您的上云需求
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。 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。 ? 检测出人脸后，可对人脸进行分析，获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种人脸属性，如性别，年龄，表情等信息 人脸识别（对比）：通过提取人脸的特征，计算两张人脸的相似度，从而判断是否同一个人，并给出相似度评分
来源：AI前线 本文长度为4000字，建议阅读8分钟 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。 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。 然而不幸的是，网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份，产生的结果也足够真实，足以愚弄发现异常行为的人工智能。 这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者，正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 在这样做的时候，我们为制定、部署和使用合法、可信、尊重人权、民主、正义和法治的解决方案提供指导。” 假视频和假音频是由不良的人工智能驱动的最新欺诈创新。 SemaFor 的目标是获取被识别为假图像，并应用人工智能归因算法来推断媒体的来源，同时使用特征算法来确定 Deepfake 是出于恶意目的（比如造谣活动）还是处于良性目的（如娱乐）。
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 ? 究竟啥是人工之智能？ 接下来，我会带大家一一解惑。 1.1.1 人的智慧和人工智能 究竟什么是人工智能，什么是AI，接下来，由我为大家解答。 人工智能必须依赖人类，将人类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯，以某种形式”输入“到人工智能，人工智能才可以加工和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 英国数学家，Dr.Wu 认为二十世纪最聪明的人三个人（爱因斯坦、图灵、冯诺依曼）之一，艾伦.图灵（Alan Turing：1912-1954）定义了一种方法，来判断人工智能是否成功，这种方法是：和自己对话的对象是人类还是人工智能 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？ 其实人工智能很早就有了，都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河，一起沿着时间的足迹探究人工智能。 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！ ? 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。 从人工智能诞生到现在的历史，可以整理为下图： ? 当我们介绍人工智能浪潮的时候，总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗？
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。 根本原因是如何定义“正确”这个东西。 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。 ToB中，往往做决定的并不是技术人员，他们对AI的理解只有个大概，而且经常是期望很高。不管前期沟通得如何顺畅，客户给钱给得如何豪爽。该清楚讲给用户听的一定要做到。 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。
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 油画 精彩看点 什么是人工智能 第一章最后提到了人工智能的5种定义： AI就是让人觉得不可思议的计算机程序 AI就是与人类思考方式相似的计算机程序 AI就是与人类行为相似的计算机程序 AI就是会学习的计算机程序 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。 而作者则认为，特定技术如人工智能，在一段时间的加速发展后，会遇到某些难以逾越的技术瓶颈。从技术角度来说，从弱人工智能到强人工智能之间的鸿沟可能比我们想象的要大得多。 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
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。
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？ 说到人工智能，我们并不陌生，机器人和阿尔法狗都深入人心，大多数人的理解是有着人的思维，像人一样去完成各种操作，然而真正的人工智能不止如此，它的应用领域十分广泛，小到一台手机，大到一个工厂的重型设备这些都是人工智能的产物 人工智能是计算机科学的一个分支。 目前，“互联网＋”和“人工智能＋”已成为制造业转型升级的主攻方向，智能制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、人工智能等技术的支持下，满足人类的需求而产生的。 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
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。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 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。 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。
在像 ImageNet 等人工智能工具的帮助下，计算机可以学习一项特定的任务，然后以秒杀人类的速度行动。 虽然这些工具已经在某种程度上被使用了超过60 年，但在过去的十年中，我们开始使用他们来完成能够改变人类生活轨迹的高级任务：今天，人工智能可以帮助确定患者的疾病治疗方案、谁有资格享受人寿保险、一个人需要服刑多长时间 她关注的是一个不那么夸张但更重要的问题：「人工智能将如何影响人们的工作和生活方式」。它必然会改变人类的体验，不一定会变得更好。「我们还有时间」李飞飞说，「但我们现在必须行动」。 听众们肯定无法想到她在深夜训练时是多么紧张，她说道：「人工智能技术中没有任何虚假！」她提高了语调。「它受到人们的启发，由人们创造，最重要的是，它影响着人们。 李飞飞为此做了巨大努力，她甚至在华盛顿发表的证词中，曾引用 Vallor 的话说：「没有真正独立的机器价值，机器价值就是人类价值」。谷歌任命史无前例。
研究者Mark Riedl 和 Brent Harriso的Quixote系统教机器人做出合乎人类价值观的行为，将有助于在人工智能中构建伦理价值系统。 人工智能（AI）的快速发展让许多人开始害怕机器人是否会做出不符合人类伦理的事情，并危害全人类。一些人甚至要求政府禁止机器人方面的科学研究。 Quixote将“价值定位”教给机器人，采用的方法是训练机器人阅读故事，学习其中的事件序列并理解如何在人类社会中做出正确的行为。 如果没有价值定位和正向增强，机器人可能会抢劫药店，因为那是完成任务最快也是最便宜的方法。有了Quixote的价值定位，如果机器人耐心地排队，并为药品付钱，它将获得奖赏。 Riedl 和 Harrison在他们的研究中验证了如何产生这种价值奖赏信号来揭示一个给定情境中所有的可能步骤，并将其映射到一个情节轨迹树。
这里芒果看到的是：目前而言无论是自动化测试还是人工智能AI测试，其本质不过是先写一段代码，然后去测试另一段代码的工作，对于功能的验证是一个非黑即白的结果；但是由于现在业务的复杂性，再加上用户对于产品的易用性 、满意度的要求根本不是可以明确规范的事；我们的软件测试工作是一份创造性极强的工作，自动化orAI测试是不可能完全做到代替我们人工的。 我们能做的，就是利用人工智能AI、利用自动化技术等，帮我们解放人力，提高工作效率，管你是人工智能AI还是人工智障BI，只要能帮我们搞定测试大事就是好样的。
去年的AI 人工智能风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里，大家共同经历了很多： ? AlphaGo，Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐人类高手； 自动驾驶商业企业全面开花，e.g. 仅百度系自动驾驶初创企业，融资规模在千万美元量级以上的，就已经不下十家； 深度学习狂热席卷世界…… AI的伴生趋势 在过去的5-10年中，人工智能，AI，从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞 万物互联； 计算能力的巨大提升和计算资源的日益廉价； 数据正在成为新的战略资源； 机器学习/深度学习正在成为新的动力引擎。 今年的AI 在接下来的一年里，AI又将去向何方？我们且先做个推测： ? 大企业对于AI学术领军人物的追捧还会持续一段时间，但逐步会将重点转移到AI对业务的实际支持上。 AI落地点将进一步明确，并开始涌现出确实能为用户提供良好体验的产品。 ? API/SDK； 聊天机器人开发平台等…… “傻瓜式”工具，使得更多的中小企业和个人可以结合通用技术和自身数据，开发个性化应用。
现在大家热火朝天构建的所谓人工智能系统，不过都是概率系统，而非真正的智能系统。 你们都跑偏了（Have it all Wrong）。这位教授最后怼道。 实话实说，初次看到这新闻，也许感觉挺新鲜，现在人工智能大行其道，大公司恨不得都在手臂上纹一条“ALL IN AI”的纹身，深度学习差不多就是“未来”的同义词，没想到居然还有教授敢跳反。 其实吧，学术界怒怼人工智能不智能早已怼出了有着历史悠久的传统，从人工智能诞生的哪一天起，隔一段就有大大小小的学者教授跳出来当头棒喝，都觉得我们现在跑偏了。 当然，他还balabala说了很多，要我概括就一句话：你们是数据邪教，搞出来的人工智能是人工不是智能。 有人就有江湖，人工智能也不例外，从很早看开始就分成了推理派和统计派。 它属于统计派，我们给它定的目标是天气预报，预测明天是不是雨天。这是典型的分类问题。
人工智能崛起的背后，是算法技术的发展和大数据的支持。在训练人工智能系统完成棘手的任务的过程中，大量的标记数据必不可少。那么是谁建造了一个个规模惊人、又按规则精心标记的数据集呢？ 但，这就是工作。” “人们常羡慕在家工作的人，但是你不能告诉他们今天看了一天的ISIS的图片，到处都是人头。” Milland说自己常常需要标记含有色情内容的图片或者视频。 尽管工作条件恶劣，但是像Milland这样的人却不得不依靠AMT来获得收入。因为残疾，她申请麦当劳的工作的时候被拒绝了。 缓慢的进程：持续上升的人力 数百万的标记人力，远远不能满足计算机学习的要求。 不管是语音控制的虚拟助手，比如亚马逊的Alexa和微软的Cortana，还是计算机视觉系统，比如特斯拉的Autopilot，背后都离不开人工智能的支撑。 AI新时代：被机器重塑的人类工作 人工智能带来的变化，不仅仅是产生了更多的廉价劳动力，甚至这种外包的微型任务也将成为一种常见的工作，也必将重塑广大人群的工作方式。
摆脱人工智能 在不久的将来，你将看不到，感觉不到人工智能，而且你也将无法理解人工智能。 首先，人工智能并不是一定需要一个有形的实体。 如果是这样，没有人工智能的帮助，我们还能得出确切科学的结论或者是制定周详的决策吗？ 相互交织的智能 就像任何重大的技术创新以及后来成为主流技术一样，人工智能正逐渐从朦胧的好奇发展演变成为强有力的工具。 因此，未来世界最重要的资产就是人类无法理解或者无法掌控的智能系统。 同时，人工智能正在变成前所未有的文化和科技现象，影响着我们评价和定义“智能”的方式。有鉴于此，人类智能可能无法有效地评价智能本身。 现在新的学习型游戏能够让儿童学习编程和机器人，让他们熟悉智能系统。像算法天使这样的系统能够制造“机器幽灵”，有形，具体，能够说明智能系统在我们日常生活中的影响，能够让人们决定个人交流互动水平。 这样，人工智能技术就能发展成为一个平台，一个类似于互联网的基础设施，这个平台可以让人们自行决定如何优化人工智能，或者是如何参与人工智能的设计和开发。
首先，人工智能并不一定需要一种可触摸的具体化身。它可以通过图形用户界面或语音界面等不同的中介物来展现自己。 这意味着人工智能技术将很快超越克拉克的第三定律，即所谓“任何先进的技术，初看都与魔法无异”。实际上，我们已经不再有机会去弄清楚人工智能系统用了什么把戏，甚至无法发现人工智能系统是不是耍了把戏。 人工智能不“人工” 正如任何重要技术创新及其获得主流应用的过程一样，人工智能也正在从一种朦胧的好奇演化为一种强大的功能。所以，将来世界上最有价值的财富将是一个无人能完全理解或控制的智能系统。 同时，人工智能也曾在成为一个前所未有的文化和技术现象，正在影响到我们对“智能”自身进行评估和定义的方式。在这方面，人类智能或许不再是对智能自身最重要的测量标准。 它将使得人们能够自己决定以何种方式利用人工智能或是为人工智能的设计和发展做出贡献。这样的人工智能网络将像物联网一样为不同环境和产业中的各种体验和应用提供动力，同时向专家和生手开放。
一站式医学人工智能开放创新服务平台，涵盖数据管理、标注，算法训练、评测、应用全流程
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
云数据库 PostgreSQL
文件存储
SSL 证书