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。 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。
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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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。 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。
人工智能技术应用下的司法审判现代化，就是互联网、云计算、大数据在司法审判中的深度应用，就是推进数据共享，最终实现司法人工智能系统的创新和构建。 人工智能技术具有日新月异、便捷开放、多元共享的元素特点，必然影响着司法审判权的实现方式和审判活动的运行。人工智能主导下之司法创新，必然通过一定外在设施或者载体的改造和创新予以实现。 从后续人工智能技术的深度运用和司法审判智能化的内容来看，可能会涉及到司法审判活动的方方面面，在诸多方面中尤为凸显在两个方面：其一，人工智能辅助审判，也即AI（Augmented Intelligence 即深度挖掘司法大数据和深化司法人工智能的运用，通过构建一系列智能导诉系统，提供专业化的案件预测、诉讼引导，同时辅助当事人参与诉讼，或者帮助诉讼参与人作出理性的预判。 毋庸讳言，人工智能技术应用下的司法创新，既是自然科学规律在司法规律中的体现，亦是司法实践的经验总结和司法智慧的运用。
1卷积的定义 卷积的数学定义是两个函数f(x)与g(n-x)在x轴上的积分，其公式如下： ? 例如，在做图像的识别时，我们往往是根据轮廓颜色等特征来识别，其实电脑处理图像时也是运用这些特征，不同的是人的大脑中存在天生的傅里叶变换，我们可以很简单的分辨出图像，而电脑只能根据图像的一些特征来做出分析 3 卷积用于图像处理 卷积在函数方面的表现是一种连续的，可以用积分来表示，其实在初识积分的时候，我们就知道积分是通过离散数据求和得来的，这也决定了图像处理也可以运用到卷积的原理。 在电脑中，图像其实是一个m*n的矩阵（这里不讨论颜色通道），那么针对于像素点，我们可以使用卷积的原理，使用另一个矩阵，将图像的低阶特征去除掉，保留和突出图像的高阶特征，再根据后续操作，对图像进行分类或者识别 在连续函数的卷积中，使用的是可移动的与f（x）进行积分，在离散的图像矩阵中，将采取一种“卷积核”的特殊矩阵，它的作用就是代替，在平移的过程中与图像矩阵相乘累加，从而达到卷积中积分的效果。 ?
任何新产品、包装或服务都依赖于底层技术，而底层技术最终形成了CSP收入的基础。 人工智能也不例外。 除了自然语言处理(NLP)、机器人技术和其他流媒体之外，机器学习也是人工智能的主流技术之一。 01 移动流量预测 移动运营商的流量预测是一个定义未来2-3年流量预期增长和预测的过程。 ML可以研究前几年的数据和输入，并建立一个预测流量预测的模型，从而帮助公司设定准确的扩张预算。 02 客户支持/预防性维护 在运营商组织中，管理客户投诉是最繁忙的工作。 尽管运营商专注于5G的实现，但越来越多的商业案例正在计划之中，这并不奇怪，人工智能是其中的催化剂之一。 ML管道：一组逻辑实体（每个具有特定功能），可以组合以形成分析功能。 ML管道中的每个功能均按照以下定义定义为节点 src（源）：此节点可用作ML功能输入的数据源。
昨天我们接上了本文的上半部分：使用人工智能增强人类智能（上），今天为大家带来第二部分。 在对未来可能的AI的推测性描述中，这种认知外包模型通常表现为将人工智能视为神谕，能够以超出人类的表现解决一大类问题。 不是外包认知，而是改变我们思维的运算和表示，改变思维本身的底物。所以，尽管认知外包很重要，这种认知转向的视角却提供了一个更加深刻的智能增强模型。在这一视角下，计算机是改变和扩展人类思维本身的手段。 在每个案例中，系统都使用机器学习激活了可融入用户思维的新原语。更宽泛地说，人工智能增强将利用计算创造性9和交互式机器学习10等领域的成果。 我们讨论的面向界面的工作在用来评判人工智能中大多数现有工作的叙事学之外。它不涉及战胜分类或回归问题的某个基准。它不涉及像在围棋之类的游戏中击败人类冠军那样令人印象深刻的功绩。
Carter和Nielsen提出了第三种观点，AI将在“软件层面”增强人类的智能，改变人类的思维方式，拓展人类创造性的范围。 电脑用来做什么？ 这是将计算机作为数字运算机器的愿景，用于加速那些以前需要一个人类团队耗时数周、数月甚至更长时间才能完成的运算。 20世纪50年代，一个不同的愿景开始发展了。 1962年，Douglas Engelbart提出计算机可以成为增强人类智能的方式1，意味着这一愿景凝结了。在这一视角下，计算机不再是主要解决数字运算问题的工具。 它同时深刻影响了数字艺术和音乐，以及交互设计、数据可视化、计算创造和人机交互等领域。 IA的研究经常与人工智能（AI）的研究竞争：资金、有天赋的研究人员的兴趣。 本文描述了一个刚刚涌现出来的新领域，IA和IA的综合。我们提议使用人工智能增强（AIA）这个术语来命名这个领域：使用AI系统来帮助开发智能增强的新方法。
从现在起，我将之命名为“人体运动轨迹的人工智能动画模拟”（Physically-Based Animation ，下文简称PBA）。 我是芬兰Aalto University计算机科学系的博士生。我目前的研究重点是为物理模拟角色在多智能体条件下的表现开发高效的，创造性的运动人工智能模拟技术。 译注： 多智能体（multi-agent），是多个Agent组成的集合，其多个Agent成员之间相互协调，相互服务，共同完成一个任务，鸟群、鱼群、兽群和菌落都可以被看成是多智能体系统。 这使得使用RL算法求解PBA变得非常困难。 三、关键帧动画的缺陷 有人可能会问，为会要研究PBA，广泛应用的关键帧动画有什么问题么？并不能说使用关键帧动画有什么不好，但它有其自身的局限性。 分别采用CMA-ES和C-PBP算法来控制假人的爬行以对比效果。系统会遍历岩点和墙面，并对运动轨迹进行脱机优化，在CPU时间35秒的时候，找到了第一条到达最终岩点的路径。
导读：人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。 05 智能客服机器人 智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。 06 智能外呼机器人 智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。 07 智能音箱 智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。 在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。
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。 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。 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。 ? 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？
人工智能逐渐开始消失于无形中，可以是由外到内，反过来由内到外也正经历这一过程。人工智能技术的影响和作用对于人类来说越来越难以理解，难以感知。即便是专家们也不能完全理解一套人工智能系统是如何运作的。 人工智能可以通过很多不同的媒介来表现自己，比如图形用户端口或者是声音端口。我们不需要看一下Siri和Alexa或者与其对话就相信Spotify（全球最大的正版流媒体服务平台）的推荐。 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。 除了好更的应用实践，工具和技术，多元化多学科的团队能更好地理解智能系统的运作原理及其影响。 第二，让更多的人按照自己的要求和人工智能技术进行互动。 就像物联网一样，这样的人工智能网络，能带给人们各种体验，在不同环境和产业中都可以应用，对思想者和专家同样开放，这将会大大改变我们理解人工智能的方式或者我们与智能系统交互的方式。
Koponen）人工智能正在开始变得从外面看不见里面，从里面也看不见外面。对人类在来说，对人工智能技术的运作和后果的感知和理解正在变得更加困难。 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。 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。 多样化、多学科的团队将不仅能提供更好的实践、工具和技术，也将能够更好的理解智能系统的运作和后果。 其次，我们应该让尽可能多的人能够以自己的方式与人工智能技术进行互动。 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。
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。 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。 1956年，他和其他一些学者联合发起召开了世界上第一次人工智能学术大会，在他的提议下，会上正式决定使用人工智能这个词来概括这个研究方向。 McCarthy也被尊为"人工智能之父"。50年代--70年代 ◆50年代初开始有了符号处理，搜索法产生。 人工智能的基本方法是逻辑法和搜索法。最初的搜索应用于机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。 该方面的研究主要是信息时代的需求，面对海量的信息，人类必须有一整套的信息检索、处理手段，才能够从中得到有效的知识，否则将被繁多无用的信息淹没。 人工智能从以往的追求自主的系统，改变为人机结合的系统。
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。 大数据Big Data，是AI的第二个要素。 关于“深度学习”，李开复用一个可以“识字”的“水管网络”来进行类比： ? 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。 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。 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 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： ? 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。 华盛顿计算机科学家奥伦 伊兹奥尼则表示： “今天的人工智能发展，距离人们可能或应该担忧机器统治世界的成都，还非常遥远......如果我们讨论的是一千年后或更遥远的未来，AI是否有可能给人来带来厄运？
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。
IP 虚拟人（IP Virtual Human，IVH）运用了语音交互、数字模型生成等多项 AI 技术，让 IP 虚拟人的口型与发音一致、表情及动作自然拟人。IP 虚拟人支持 AI 合成虚拟形象播报视频和实时语音交互两大类使用场景，其中虚拟形象播报能力支持输入文本生成 AI 合成的音视频文件，广泛运用于媒体、教育、会展服务等场景；语音交互场景支持与用户进行实时语音互动，广泛运用于客服、助理等场景。
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