该公司宣布了可能是迄今为止最重要的操作系统更新，并推出了iOS 12。通过一系列的Siri增强功能，由Siri人工智能驱动，苹果将iPhone变成了一款高度个性化的设备。 这个“全新的AI人工智能iPhone”——明确地说，就是你的老iPhone运行着一个新的移动操作系统——你的手机将会了解你在哪里，你在做什么，你需要知道什么？ 现在的问题是，用户是会欣然接受Siri即将推出的智能功能的实用性，还是会突然觉得它拥有的洞察能力令人毛骨悚然Siri的建议iOS 12安装后，Siri的建议随处可见。 这可能有助于向消费者推销这种新的“人工智能手机”概念，并为以后的进一步发展铺平道路。但另一方面，如果Siri的建议过于专横，或者经常出错，用户可能会完全通过iOS设置关闭它们。 因此，苹果也有很大的机会在人工智能设备市场占据主导地位。
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 ——WikipediaWeak 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扩展阅读 ——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
首屏耗时优化比拼，赢千元大奖
近年来，人工智能（AI）推动了高性能自动学习技术的发展。但是，这些技术通常是逐个任务应用的，这意味着为一个任务训练的智能代理在其他任务（甚至非常相似的任务）上的执行效果会很差。 神经调节通过化学神经调节剂修饰神经元本身的输入、输出特性。?突触可塑性是人工智能所有最新进展的基础。然而，到目前为止，还没有科学的工作提出将神经调节机制引入人工神经网络的方法。 这个相当特殊的结果，是本周在《PLOS ONE》杂志上描述的，是列日大学的神经科学家与人工智能研究人员之间极富成果的合作结果，该研究人员开发了智能算法：两名博士学位。 学生Nicolas Vecoven和Antoine Wehenkel，以及两位教授Damien Ernst（人工智能专家）和Guillaume Drion（神经科学家）。 由于神经调节，该第二子网确定了智能代理要执行的动作，因此可以非常迅速地适应当前任务。这使代理可以有效地解决新任务。这种创新的架构已经成功地针对需要适应的导航问题进行了测试。
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，该领域的研究包括机器人 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。?
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。 就这样，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示，合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 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。
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
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。 但是20世纪70年代开始，研究人员利用计算机的存储功能，将“知识”存入电脑让它变得更加聪明。斯坦福大学开发的MYCIN就是一个著名的例子。
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？ 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。 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 但是，事实上，目前还没有做出公认通过图灵测试的人工智能。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 人工智能会思考吗？“思考”，大多数人会想到计算，应该是人工智能的专长。 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。?
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。 一 基础概念 先说说几个参数。 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。 项目角度这属于定制化的功能，理应客户承担。但客户并不如此认为，我买你们的产品，是要成熟的产品，并不想成为小白鼠还要为此支付训练成本。不仅仅是AI。
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，给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 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。 强人工智能又称通用型人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 超人工智能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。 ；而在这之后一个半小时，这个强人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍。
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。
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。 以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 因此，人工神经网络的研究由此进入低潮时期，而人工智能、专家系统的研究进入高潮。70年代以后◆70年代，人工智能开始从理论走向实践，解决一些实际问题。 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。
即便专家也并不总是能完全理解一个人工智能系统是如何运转的。实际上，随着人工智能技术的影响日益增加，我们对这些影响的理解能力正在变得越来越有限。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？ 由此，我们将不再能感知到其智能的“人工性”。第三，也是最重要的，当人工智能的后果和技术变化的细节已经超出了人类的感知和理解能力的时候，人工智能将逃脱人类的监控。 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。 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。 当人类和智能系统之间能够更加完美无缝地缠绕在一起的时候，人类智能与人工智能之间的边界或许也会消融。“人工智能”一词中的“人工”二字将会消失，而人工智能的概念也将变得无关紧要和过时。
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。 不可思议的智能据此，我们能够感知人工智能的存在和具体体现形式，但是人类的感知能力越来越无法理解智能本身。现在，人工智能的发展有两个明显特点。 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。 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。
但是短短几十年的风云际会，当我们真正处于发达的互联网技术的环境之时，我们对于正在接触的人工智能却依旧没有真实感。以至于我们并不明白什么是人工智能，却对它唯恐避之不及。?人工智能是什么？ 人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能的实力将其分成三大类。弱人工智能、强人工智能和超人工智能。 强人工智能Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。 现在，人类已经掌握了弱人工智能。其实弱人工智能无处不在，人工智能革命是从弱人工智能，通过强人工智能，最终到达超人工智能的旅途。 人工智能现在已经能实现很多功能了，比如语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。
前段时间读了李开复的《人工智能》，对于有关什么是AI，李开复给出了五种定义，我更加认可第四种：AI 就是会学习的计算机程序AI终究还是程序，而程序能干什么，干的怎么样是取决于不同的算法的。 算法 Algorithm，是AI的第一个要素。这一轮的人工智能的复兴离不开“机器学习”，尤其是“深度学习”。接下来，让我们看看，计算机程序是怎么“学习”的。 当拥有了不同的“模型”，计算机程序就可以下棋、看病、开车、认脸了。为了让计算机学的更好，需要大量的“训练数据集”，这不就是“大数据”么？因此，这一轮的人工智能复兴，和大数据是紧密关联的。 下一步，学习“申”字，计算机就再重复下以上的过程，只不过这一次再调节每一层水管阀门的时候还不能影响“田”字识别的结果。需要处理的问题越复杂，阀门越多，调节阀门所需要的计算能力也越大。 所以，深度学习需要大量的计算能力。这种能力，被称为计算力。计算力，capacity of Calculation，是AI的最后一个要素。
http:aitrends.comFacebook 2.科学日报 - 人工智能新闻关于博客人工智能新闻。人工智能上的一切，包括具有人工智能的未来机器人，人类智能的计算机模型等等。频率约为每周3个帖子。 Artificial-Intelligence.Blog - 人工智能新闻关于博客一个很棒的博客，涵盖人工智能新闻，研究，人工智能和AI公司，以及伟大的AI书籍和会议。 q=artificial%20intelligence&tbm=nws&*20.艾伦人工智能研究所（AI2）关于博客艾伦人工智能研究所（AI2）的核心使命是通过高影响力的人工智能研究和工程为人类做出贡献 https:blog.edia.nl55.人工智能每周新闻 - 关于深度学习和人工智能的每周通讯关于博客 AI Weekly是人工智能和机器学习的最佳新闻和资源的每周集合。频率约为每月2个帖子。 http:aiweekly.co56.营销人工智能研究所关于博客获取营销人员为营销人员创建的关于人工智能，机器学习，认知计算和相关人工智能技术的最新独家内容。
除了不能拥有人类的脑子和思想，人工智能拥有其他的一切例如一些计算、只是方面，而且还可以在替代劳动力的时候，做到每一个动作都是精确计算出来的。但什么是人工智能？ image.png一、什么是人工智能人工智能计算机科学的产物，一个小小的分支，尽量模拟人类的脑子，通过对智能本质的了解，生产可以与人类做出相似反应的智能机器人。 这项新技术学科主要是为了研究、开发用于人智能的延伸、开发的技术应用，也算是集结了很多方面的专家的研究和智慧，研发出来的人工智能产品。每天很多人和专家都在关注着人工智能的情况。 该技术的不断发展，完善了部分功能与系统，但总的来说，目前的人工智能仍然处于弱人工智能的时期，想要完全发展到成熟的程度，还需要不断的研究与开发。 上文对什么是人工智能进行了详细的介绍，人工智能在未来，只会是更加的先进与人类积极相似，更加地贴近人类的思想。
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，这一趋势与如下变化相伴相生 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。? ；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。
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