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？ 例如，当一个人浏览一个网页时，模型被用来预测下一页上应该出现什么提议。一旦这一进程到位，就不存在人为干预。这一过程提供报价，直到被告知停止为止。 今天许多人工智能的应用也需要工业化。 这就是已经熟悉争论数据的团队做出预测，将这些预测推到业务流程中，并跟踪结果。人工智能所需的思维方式和基本技能集与分析和数据科学团队中的人非常一致。甚至没有其他团队接近。把责任交给最有能力的人。 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。 不要认为人工智能是完全不同的东西而造成混乱和冗余。 END.
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
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近3年，机器人和人工智能发展形势越来越好，机器人+人工智能取代普通劳动力越来越频繁。 就业形势不会编故事，不会说谎。 案例如下： 还需要那么多人吗？？？ 不需要，cai员！ 这些都在2015个人刚刚工作时候就感受到了，并在2018年受邀做了报告如下： https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/79118888 22- >第一个问题，人才培养与人才梯度的问题（人工智能与机器人人才缺口大）。 人才断层导致分工困难，由上而下，无法顺利完成，主管能力的“地平线”，是下属能力的“天花板”。 3 智慧型机器人对工作机会的取代，导致对人才要求的不断提高 标准化的工作迟早会被人工智能和机器人取代，标准化的教育也无法培养个性化的人才。明明学习的知识越来越多，为何越来越无用呢？
很久以前，人工智能和AI被一部分人当作两种不同的东西。他们认为，应用在科技或生活的机器人身上的那些才配叫『人工智能』，而应用在游戏里的只配叫『AI』。 至于『很久以前』的『很久』到底是多久之前呢？ 嗯……大概就是那家不存在的公司把人工智能应用在围棋游戏之前吧。 人类的智能简单来说就是以自己为中心，以认知为半径画的一个圆。 而人工智能就是让电脑模拟出一个虚拟的中心，然后以人工填充的方式扩充它的半径，从而形成类似人类的一个圆。 ? 回到开头，为什么会有优越党看不起游戏里的AI呢？ 我们来看一下，什么是游戏的AI。 继续以『flappy bird』为例，人工智能在这个游戏里的应用的话，那么AI其实应该通过学习玩家的行为来对应生成水管。 ，又何必去排斥人工的智能呢？
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。 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。
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。 ? 1.3 基于人工智能的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于人工智能、生物识别、3D传感、大数据风控技术，最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下，凭借“刷脸”完成登录过程。
生成式对抗网络(GANs)由生成样本的生成器和试图区分生成样本和真实样本的鉴别器组成，这两部分AI系统有无数的用途，其中之一就是生成合成数据。 优步(Uber)的研究人员最近在一篇名为《通过学习加速神经结构搜索的论文中利用了这一点。 一些算法通过在小段时间内只进行训练，并将结果作为真实性能的估计来避免成本，但是这种训练可以通过利用机器学习来进一步加速。其具体方法为——创建训练数据。 GTN通过创建有助于学习过程的不切实际的数据来获得成功。它能够将许多不同类型的对象的信息组合在一起，或者将培训主要集中在最难的示例上，并且能够在实际数据的培训中评估模型。 此外，在GTN数据上的性能通常被证明是对真实性能的预测——也就是说，仅使用GTN生成的数据，128步就可以获得与实际数据相同的预测能力，而在实际数据上则需要1200步。 步数与时间的意味着什么？
人工智能时代，深度学习和大数据成了密不可分的一对儿。深度学习可以从大数据中挖掘出以往难以想象的有价值的数据、知识或规律。 大数据和深度学习一起，可以完成以前也许需要数万名人类警察才能完成的任务。 任何拥有大数据的领域，我们都可以找到深度学习一展身手的空间，都可以做出高质量的人工智能应用。 ，这些数据足以将计算机训练成为满足初级客服需要的自动客服员，帮助人工客服减轻工作负担；教育机构拥有海量的课程设计、课程教学数据，针对这些数据训练出来的人工智能模型可以更好地帮助老师发现教学中的不足，并针对每个学生的特点加以改进 如此程度的社会工程，我还是头一次见。他们用情绪作为缰绳，套住人们，然后就再也不松手了。” 此外，在大数据发挥作用的同时，人工智能研发者也一定不要忘了，大数据的应用必然带来个人隐私保护方面的挑战。 ，就可能为提供基因样本的个人带来巨大风险；为了建立智能城市，就要监控和收集每个人、每辆车的出行信息，而这些信息一旦被坏人掌握，往往就会成为案犯最好的情报来源…… 有效、合法、合理地收集、利用、保护大数据
左起：王巨宏女士，中国科学院陆汝钤院士，CCF名誉理事长李国杰院士 王巨宏女士在颁奖典礼上表示：“腾讯公司非常荣幸能够为CCF终身成就奖获奖院士颁奖，我们由衷的敬佩陆汝钤院士和张钹院士在人工智能领域的卓越贡献 张钹院士参与创建了清华大学“人工智能与智能控制”研究方向，提出了基于统计推断的启发式搜索、基于拓扑的空间规划等新方法。 CCF终身成就奖： CCF终身成就奖是中国计算机学会最高、也是最重要的奖项。 它授予70岁以上、在计算领域做出卓越成就、被业界广泛认可的科学家。腾讯资助该奖项用以表达对科学家的敬重与爱戴，并发扬老科学家自主创新、不畏艰难、打造精品的精神。 到目前为止，获中国计算机学会终身成就奖的科学家还有：中国科学院张效祥院士、中国科学院夏培肃院士、中国科学院杨芙清院士、中国软件奠基人徐家福教授、北京邮电大学陈俊亮院士和中科院软件所董韫美院士。 腾讯从2011年起开始资助CCF终身成就奖，2012年与CCF签署战略合作协议，进一步加大彼此的合作力度，共同推进我国信息科学及互联网领域的学术进步和技术成果转化，为信息技术专业人士提供全方位的服务。
动画《成龙历险记》中“老爹”这一角色曾有一句名言：“要用魔法击败魔法。”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”。 ，从手动“刷卡”到用人工智能创建合成身份。 “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。
引子 人工智能是泡沫么？AI产业的未来将何去何从？AI的核心技术机器学习又该怎么学习？AI行业从业者又是怎么看待这个行业的呢？本文作者饶毅，现就职于甲骨文公司。 从国家政策角度来看，2017年中国政府宣布至2030年实现人工智能领导地位路线图，制定了诸如“中国制造2025”、“互联网+人工智能计划三年指导”、“新一代人工智能发展计划”等政策，力争促使中国企业成为人工智能技术领域的全球领导者 纵观国内的人工智能市场，谷歌强势回归，建立在中国的人工智能团队；微软研究院也有近千人从事人工智能的工作；17年国家成立了“深度学习技术及应用国家工程实验室”，在现有大好政策与市场需求下，更有一大批传统或新兴的软件公司纷涌踏至 2018，怎样才能成为抢手的人工智能人才？硅谷是大数据和人工智能技术主要发源地，顶尖的数据科学家一半以上集中在硅谷。 通过本课程的学习，您将掌握机器学习、人工智能开发、数据科学等前沿技术，成为领先企业最需要的关键性人才。 ? - 课程计划 - 课程内容分为三个部分，从浅入深，循序渐进，且独立成篇。
自从 Google 的人工智能 AlphaGO 成为围棋界的百胜将军开始，AI(Artificial Intelligence，人工智能)这两个英文字，刹那间成为科技业最热门的关键字之一。 我们现在已经迈入了AI与机器人逐渐取代人类工作的年代，在不知不觉间，AI的相关技术已经开始渗透每个人生活的角落，从Google与Facebook依照兴趣投放的广告、可以帮你找资料设定日历的语音助理Siri 机器学习技术，就是让机械拥有自主学习的能力，说起来很简单，但在1950年代技术萌芽期间，演算法和硬体条件都不够成熟，是直到近年来日益优异的演算法，与强劲的硬体运算能力，才让机器学习的能力有突破性进展，而其中带进展最为快速的一项关键技术 事实上，“获取足够大量的数据”就是极耗成本的一件事，此外，有些数据如罕见疾病的病历、症状等本身就具稀有性，因此像是强化学习等低数据依赖度机器学习方案逐渐开始受到青睐，许多公司与研究机构也以此作为研发的努力方向 日前就有一间名为 Gamalon 的新创公司发表新技术，表示其 AI 系统可仅用很少量的数据训练机器学习，就达到媲美进行深度学习后的精准辨识能力，成功吸引市场关注。
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。 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 这种方法就是大名鼎鼎的图灵测试。 ? 只要三成以上的研究员将人工智能误以为是人类，就算通过图灵测试。 但是由于计算机很难做到与人类接近的对话，所以很长一段时间都没有任何人工智能通过图灵测试。 但事实上，要想像人类一样思考其实是一件非常困难的事情。 人工智能需要以各种输入数据案例为基础，通过这些数据案例获取经验和知识，然后进行预测和判断。如果输入的案例太少，就无法做出判断。 情况相反，人类即使遇到过去未曾遇到的状况，也可以以弹性的方式面对各种状况。 例如，人工智能需要看过上万张猫狗的图片才可以相对准确的识别猫狗图片，但是人类3岁左右的小朋友，只需要见过几次，就可以识别。
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！ ? 这就是初期人工智能所使用的方法。 近些年，由于计算机的优异表现，广受媒体注意的国际象棋（IBM 深蓝）等棋类竞赛，用的都是这种演算法。 ? 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。
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。 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。 就像编程和媒介素养（media literacy）在今天是必不可少的技能一样，能够理解并使用智能系统也会成为将来的必备技能。 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。
而且，当一个超高速的、能自我学习和自我组装的人工智能系统以远超人类的速度发展和改造自己时，它就会避开我们的只能。 最终，人工智能系统将会成为自己行为的首要专家，将能够比任何人类都更好地预测它自己的未来。 由此，复杂的人工智能技术将会基于一系列甚至人类中的专家也无法理解的复杂互动，而向我们提供合理而正确的洞见。 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。 我们需要揭开黑匣子，这样才能使更大规模的人机联合能动性和人机协作成为可能。让人工智能变得“民主化”，这将使得更多的人能够创造出多样化的方式以设计和研发出智能系统的新方法。 正如编程和媒体素养被视为当今的核心技能一样，理解和影响智能系统的能力将成为未来的核心技能。 通过这种方式，人工智能将进化成一个平台，像互联网一样的基础设施。
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。
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。 计算机程序要成为AI，首先需要经历一个“学习”的过程，这个学习，就是用“训练数据集”来训练计算机程序，通过“训练”，计算机程序就会总结出数据中的规律和特征，这个过程被称为“建模”，计算机总结出的规律被称为 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。 当计算机看到一张写有“田”子的图片时，就将组成这张图片的所有数字（在计算机里，图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示）全都变成信息的水流，从入口灌进水管网络。
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。 因为就算他前期只有个模糊印象，交付过程中清晰起来了，第一个怼的就是你。 客户的期望是一方面，AI的应用限制是另外一个方面。 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。
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 人工智能简史 本章对人工智能的历史作了简单梳理，用书中的一张图片概括就是： ? 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。 ·马斯克公开发表了对于人工智能发展的担忧，同时赞扬二位不是悲观的担忧，而是积极行动来预防人工智能对人类可能造成的威胁。 ；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。
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