然而关键词往往是高度模糊的，目前的搜索技术常常捉襟见肘。德国的一家企业开发了一种新的文本分析技术，大大提高了利用人工智能技术搜索巨大文本集合的速度。 生活在商业智能手机和企业聊天室的时代，公司的大部分信息不是通过语言发布的，而是通过电子邮件、分布式数据库，以及内部的新闻门户网站来完成。 马普学会情报研究所研究员与Ambiverse公司的创始人Johannes Hoffart表示，根据市场分析公司Gartner的调查显示，目前仅25%的公司在使用自动方法来分析他们的文本信息。 在这个背景下，强大的计算能力与人工智能不断“协同思考”来完成任务。 Hoffart表示，对于文本的分析，我们依靠的是非常大的知识图谱。这些图谱有免费的来源，如维基百科或网络上的大型媒体门户网站。 这些图谱可以通过领域知识或公司的专业知识进行增强，如产品目录或客户信函。通过使用复杂的算法，这些文本会得到进一步的筛选，并借助语言工具进行分析。
现在人工智能提的非常多，那么什么才算真正的人工智能？人工智能技术又和其他技术有何不同之处？本文简要分析一下近年来的人工智能技术。 ? 所谓人工智能，就需要有人类的智能体现。 人能够做更复杂的思考和判断，而不仅仅是固定、简单的逻辑 这两方面人能做的事，对于传统技术来说，难度非常大。 但近几年的深度学习技术在一定程度上解决了这些问题，对于图像识别，即CV领域（Computer Vision），采用深度神经网络（DNN， Deep Neural Network）进行物体分类、检测、图像分割等都取得了很大进展 ，这些方面的能力和人类的差距越来越小，甚至超越人类的水平。 因此，深度神经网络技术在CV和NLP领域上取得的巨大进展是人工智能技术普及的基础，也使得机器越来越智能，越来越接近人的智能。
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关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科？ 我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。 因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地适应这些界限。在它的核心，预测分析当然是预测某种东西的。谁会买？某些设备会坏吗？哪种价格能使利润较大化？ 就像几年前不能忽视大数据一样，人工智能也不能被忽视。 如果你认识到并接受人工智能作为一种分析形式，然后让你的分析组织领导你的任务，你的成功人工智能项目的旅程就会容易得多。
巨头们的这一举动进一步降低了人工智能技术的开发门槛，大大加速了人工智能的发展。 人工智能技术平台·自然语言处理：此类公司构建的算法能够处理输入的自然语言,并将其转化为可理解的表达。 主要包括语音识别、语义分析和语音交互。其中，语音交互类的公司往往需要同时具有语音识别和语义分析的技术，典型的如科大讯飞、思必驰等。 人工智能技术平台·计算机视觉：此类公司应用技术主要是图像识别、图像处理和分析, 从图像和视频中提取信息、识别物体；应用案例中包括使用图像处理技术进行面部识别和让用户通过拍照搜索商品的软件，如旷视科技、码隆科技 人工智能通用应用：此类公司主要将人工智能技术应用于通用领域。典型的就是个人私人助理、Chatbot、机器翻译这类公司。 人工智能行业应用：此类公司主要将人工智能技术应用于具体行业。 人工智能媒体：作为大众和从业人员了解人工智能发展状况及趋势的主要途径之一，为人工智能行业的发展起到了积极的推动作用，图谱中收录国内发展发展较好的几家，如AI100、新智元、人工智能学家等。
2015年9月，美国Venture Scanner公司发表了针对全球人工智能行业的分析报告，涉及很多新兴市场。 该分析报告针对人工智能（AI）行业，追踪了13个人工智能技术类别的855家产业公司，其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 图1显示了各类人工智能公司获风险投资的总额及相关公司的数量，可见“深度学习/机器学习（应用）”是最受风险投资关注的人工智能产业类别，200家相关公司已获得总共约10亿美元的风险投资。 而自然语言处理方向存在较多公司，获得的风险投资却相对较少。 ? 图1 各类人工智能公司获风险投资总额度 图2显示了人工智能产业公司在62个国家的分布情况。 德国、西班牙、印度的人工智能产业公司也较多。 ? 图2 人工智能公司地区分布 图3总结了每个人工智能行业类别中公司的中位数年龄。
【概要】美国宾夕法尼亚大学佩里全球中心（Perry World House）的智库专家撰文分析了中国和美国之外各国发展人工智能的情况。 这里的“人工智能”是指使用计算能力来进行以往要求人类智能才能进行的活动。 具体而言，大多数国家都关注人工智能的狭义应用，例如，使用算法进行单独的任务，而不是追求通用人工智能，因为通用人工智能领域所需的计算能力远远超过了大多数公司和国家的能力范围。 长期以来，以色列都因其发达的高科技产业及吸引私营部门投资的能力而著称，该国军方已经使用预测分析来辅助决策。 该协议旨在提高欧洲在人工智能的竞争实力，促进“社会、经济、道德及法律问题相关”的合作。这些国家相信，如果不参与人工智能的发展，就无法影响人工智能的全球讨论。
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
本文从技术角度，说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况，尽量将理论结合到实际。 计算机视觉技术，属于人工智能领域。 目前，智能视觉在实际应用中比较成功的是车辆卡口摄像机及部分条件下的人员卡口摄像机。 ，主要有局部场景内的元数据(来自于智能前端设备的分析输出)和全局场景内的元数据(由分布式视频监控中心的上下文感知算法产生)。 3、智能分析与识别：对于大量非结构化的数据，需要接近甚至超越人类能力的智能分析与识别技术，将采集到的非结构化数据转换为计算机能处理的半结构化和结构化数据。 如前所述，视频分析算法将消耗大量的计算资源，计算机的性能瓶颈将严重制约，而如果检索对象是海量视频数据经过智能算法分析后输出的智能元数据(Meta Data)，检索及后期智能挖掘速度将大大提高，视频元数据的产生如图所示
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。
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。 ? 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
马来西亚的一间警察局开始利用人工智能系统来监测犯人是否参与斗殴或是逃狱，这个系统使用了最新的视频分析技术。 通过步态分析，这个人工智能系统可分析人类的手势以及行为含义，可分析监控视频中的每一个细节，比如犯人是在爬还是在闲荡或是在故意捣乱，这时候系统会将地址发送给有关部门以示警报。 连IMF的特工们，都无法直接攻破的“步态分析”技术，究竟神在哪里？ 下面从生物特征的三个原则——多样性、稳定性、可采集性，分析这一生物识别新武器。 ? （步态识别示例） 不过，学术界对步态特征的唯一性也存在分歧。如经过严格训练的军人、警察在运动姿态方面往往具有高度的一致性，所谓“三军动如一人”，这可能使步态分析的技术基础面临严峻挑战。 步态分析系统告诉你：别担心，那只是一头正在散步的棕熊。除了区分人与动物，步态分析也能够很轻易地区分出人的不同行为模式，如行走、跑动、跳跃、负重、匍匐等复杂行为。
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。 人工智能在打击未遂信用卡欺诈方面取得了重大进展：我们大多数人都收到过信用卡发卡机构发来的消息，以确认网络犯罪分子的未遂购买行为。 Johnston 说：“欺诈者可以购买这些验证卡的清单，并通过任意数量的在线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用人工智能，他们也像合法开发者一样，在互联网论坛上分享软件工具和技巧。” 因此，Johnston 表示，欺诈检测人工智能正在使用更详细的分析。 Johnston 称：“在不放弃农场的情况下，我们在 2020 年成功防欺诈的方法依赖于跨越大型数据集来寻找欺诈的固有模式。
参考链接： 人工智能的类型 前言： 刚上大学的时候，每每学习一个新的课程，总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现，学习具体的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。 所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的： 强人工智能 & 弱人工智能： >> 强人工智能：指能制造出真正地推理和解决问题的智能机器。 目前人工智能的现状是：强人工智能很弱、弱人工智能很强。弱人工智能已经强大到可以替代许多的岗位，深圳法庭已经开始试用智能语音识别做庭审的发言记录，医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。 而强人工智能，按照某大咖的说法，人类目前最先进的强人工智能，也远远比不上一个三岁孩子的智力。 补充：以笔者个人的理解，目前强人工智能最大的一个问题是——还具备不了真正的推理能力。 回归预测 & 分类预测 再再说白了，现在人工智能所完成的很多工作，就是通过数据分析做出最合理的预测，由预测的输出类型，可以分为： 回归预测、分类预测、聚类预测 >> 回归预测：预测数据为连续性数据。
人工智能现在正在改变，以后也将持续改变我们的生活。 艺术上，人工智能可以绘画谱曲；工业产业上，机器人使生产效率提升过半，医疗上，人工智能对恶性肿瘤的检测正确率比普通一声提高了百分之五十，即时翻译上，它可以实现几十种语言的翻译功能。 人工智能技术发展的转折点。超智能出现，拥有超智能的机器人诞生。 智能机器人并不是只会简单操作的机械，他一直进化。 智能机器人和工厂内只会重复机械工作的机器人将完全不同。很多人认为机器人只能做机械化的简单工作。但是，当机器人搭载了人工智能后，它们将获得新生。它们不但可以自己学习，还可以理解人类的想法。 ，人工智能比人类更加聪明的时代都不可避免的将要到来，而我们可以做的，就是把人工智能向好的方面引导。
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。 媒体上几乎每天都有AI和人工智能的词汇，总给人一种深奥神秘的感觉。人工智能顾名思义就是人类制造的智慧，英文叫Artificial Intelligence（AI），所以人工智能=AI。 对于人工智能的研究人员来说，目标并不是研究人类智慧的来源，而是以工程技术手段制造出类似人类智慧的 产品。 人类和人工智能最大的差异是，肉体的有无。 ? 人类可以通过身体获得外界资讯。 例如：训练好的人工智能在图片识别过程中，效率远远高于人类，给他们10万张图片，他们会很快的为人类做好分类工作，无怨无悔，而且在工作过程中，人工智能本来的"智慧”也在提升。 ?
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？
实际上，随着人工智能技术的影响越来越大，人们越来越无法理解人工智能对我们工作和生活方方面面所产生的影响。这对于政府机构和人工智能的未来意味着什么？ 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。 第二，人工智能通过了图灵测试（测试人工智能系统的一套标准）所以人类将无法分辨对方到底是人还是机器。一套智能系统具备与人类一样的交流，认知以及情感能力，人类将无法区分这套系统到底是机器还是人。 而且，当一套能够自我学习，自我调整的人工智能系统以自身能掌控的速度演化提升的时候，对于人类来说基本上就无法理解了。最终，人工智能系统将会成为人工智能领域的专家，能够比人类更好地预测人工智能的未来。 在人工智能系统中，“人工”正在失去其应有的意义。 今天，人类智能正在塑造人工智能，以后人工智能将逐渐塑造人类智能。当人工智能系统的影响越来越大时，更多的人需要理解其运作原理和影响。
【新智元导读】不远的未来，人工智能将无处不在，即使是人类专家也无法分辨，不能理解。这对人意味着什么，对人工智能又意味着什么呢？ （文／Jarno M. 这对人类的能动性意味着什么，对人工智能的未来意味着什么呢？ 人工智能正脱离人类掌控 不远的未来，对人类来说人工智能将普遍变得不可触摸、不可分辨和难以理解。 第二，通过战胜图灵测试或类似的更加切题的测试，人工智能正在变得无法从人类中分辨开来。一个能够模仿人类水平的交流、认知和情感能力的智能系统将变得无法和人类相区分。 具体而言，当智能系统的行为更加整体性地与个人、社会、文化、政治和经济系统缠绕在一起时，对机器智能的确切后果或影响的辨识将变得十分困难。 人工智能中的“人工”二字正在失去其意义。 今天，人类智能正在塑造人工智能，而人工智能也已开始越来越多地塑造人类的智能。当人工智能系统的影响增加之后，将有更多的人需要能够理解人工智能的运作和后果。
1.2人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 著名的专家系统有 DENDRAL化学分析专家系统（斯坦福大学1968）； MACSYMA符号数学专家系统（麻省理工1971）； MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统（斯 坦福大学1973） 应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。 ◆80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。87,89年世界大会有6－7千人参加。硬件公司有上千个。 现代的人工智能是研究直觉、顿悟、形象思维的智能。与模式识别的研究有密不可分的联系。
【新智元导读】本文作者基于深度学习提出人工智能的五大分类：1.仅分类（C）；2.记忆分类（CM）；3.知识分类（CK）；4.不完全知识分类（CIK）；5.协同不完全知识分类（CCIK），希望能让我们知道我们目前处在人工智能的哪个阶段 （文／）Arend Hintze 曾把人工智能分为以下四个类型： 反应机器：是最基本的 AI 类型，它们无法形成记忆，也无法利用过去的经验来做决策。在设计好的任务之外，它们无法起作用。 这个分类试图将“狭义AI”分成3类，让我们对不同的AI实现间的区别有更多概念。我对这个分类的保留意见是，它们似乎来自一种 GOFAI（有效的老式人工智能）的基调。 此外，从“有限的记忆”到“心理理论”的跳跃也似乎太大了。 因此，我想更针对深度学习领域提出我对人工智能的分类，而且我的分类更实用，对业者来说更有帮助。 这个分类能让我们知道我们目前处在人工智能的哪个阶段，以及我们最终能到达哪里。
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