人工智能 (AI) 是一个相对简单的概念，但具有非凡的意义。 该术语由美国计算机科学家约翰麦卡锡于 1956 年创造，他被公认为人工智能之父。...自 1950 年代问世以来，人工智能已发展成为一个复杂且高度复杂的领域，广泛应用于各个领域。 从医学研究和基因测序到自动驾驶汽车和虚拟助手，人工智能已经渗透到我们的日常生活中，现在被认为是常态。...人工智能与机器学习 机器学习是一个经常与人工智能组合在一起的术语。 虽然两者有相似之处，但它们描述了不同的概念。 AI 是一个广泛的术语，用于描述机器模拟人类智能的能力。...机器学习是人工智能的一个子集，描述了计算机系统构建智能的过程。 配备机器学习功能的计算机或机器人能够使用预先存在的数据学习信息并开发智能。 这消除了对机器进行预编程的需要，并允许人工智能的发展。...人工智能系统在幕后工作，以个性化社交媒体提要、创建自定义播放列表、过滤虚假新闻并定制所看到的在线广告。 美国宇航局和太空探索 NASA 是人工智能的早期先驱，并继续在广泛的应用中使用它。
人工智能 人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。...人工智能、机器学习与深度学习 ? 机器学习是人工智能的子集。这意味着所有的机器学习都能算作人工智能，但并非所有人工智能都属于机器学习。 深度学习是机器学习的一个子集。...深度人工神经网络是一类在图像识别、声音识别、推荐系统等重要问题上不断刷新准确率纪录的算法。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。 机器学习 机器学习是人工智能的一个分支。...机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。...非监督学习是不给定训练样本，直接给定一些样本和一些规则，让机器自动根据一些规则进行分类。无论哪种学习方法都会进行误差分析，从而知道所提的方法在理论上是否误差有上限。
AI其实没那么神秘 如果说你真的想从事AI，那么请先搞清楚AI到底是什么，你想学的是什么东西。 有人说AI就是人工智能，AI就是机器会像人一样思考，AI就是你拍张照，它就告诉你这是什么东西。...这些都对，但这些说法不能够让你明白AI到底是什么。...举个例子，拍张花的照片，软件自动告诉你这是什么花，这是人工智能。 但具体实现这个功能的方法有很多种，比如传统的SVM(支持向量机)可以做物体检测，深度学习的R-CNN网络，也可以做物体检测。...那么传统算法和深度学习有什么区别呢？这要从AI是从什么时候大热开始说起。 从1960年开始到现在，AI经历了几轮的大热和大冷。但真正将AI带入我们生活中的是近几年卷积神经网络的发展。...如果你有兴趣的话，可以留言”人工智能“，留言多的话我可以提供一个能识别大部分物体的Android源码给你玩玩看。 可能你已经意识到，Android转AI是可以的，但是局限也很明显。
人工智能：什么是真实的？什么是炒作？...人工智能：什么是真实的，什么是炒作 人工智能(AI)可以做很多事情，并且比人类做得更好。这些都有很好的记录和广泛报道。...---- 人工智能：什么是真实的？什么是炒作？(15300字) (PDF公号发“AI真实炒作”下载) 秦陇纪2010-2019©科学Sciences 科学Sciences导读：人工智能：什么是真实的？...人工智能：什么是真实的？什么是炒作？(15300字) 目录 A人工智能：什么是真实的？什么是炒作？...什么是炒作？(14180字) Sciences242人工智能：什么是真实的？什么是炒作？KS20190505MonQinDragon.docx 简介：人工智能：什么是真实的？什么是炒作？作者：秦陇纪。
什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟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。...1.电子游戏 不知诸位读者中有多少人是游戏玩家，至少笔者是从游戏当中首次了解到“人工智能”这个概念。不同的游戏具有不同形式的人工智能，但是最可以表现强大AI的当属即时战略型游戏。...此外，人工智能在指纹识别、人脸识别、地图导航、自动驾驶等方向都有很大贡献，在此就不做具体描述了。 人工智能的评判标准是什么？ 要回答这个问题，就不得不先介绍另一个著名的概念：图灵测试。...时至今日，世界上只有一个智能聊天程序勉强通过了图灵测试，它的名字是“尤金·古斯特曼”。由此可见，人类距离实现真正意义上的人工智能，还有很长的道路要走。 人工智能是如何实现的？...其中，机器学习可以简单理解为人工智能通过一定的学习来提升自我水平，具体知识可以参考拙作《漫画：什么是机器学习？》。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）: 人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。...[2]约翰·麦卡锡于1955年的定义是[3]“制造智能机器的科学与工程。”[4] 人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。...[5]人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。...[6]强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。...[7]目前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些视频辨识、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平，而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的
一、强人工智能与弱人工智能 所谓图灵测试是指，如果一台机器可以诱导一个人相信它也是一个人，那么这台机器就具有智能（intelligence）。...机器人是一种典型的集成技术。它的覆盖面非常之广，什么合用就用什么。现在新材料、生化技术、新能源、下一代互联网和MEMS技术等已经成为机器人技术的新宠。...三、人脑与电脑 神经元将输入信息整合大约需要5毫秒，而一台计算机可以在一秒内完成10亿次计算，也就是说，计算机的计算速度是神经元的500万倍。但是为什么人脑比电脑的功能强大得多呢？...多数时候，电脑或手机是不会察觉我们正在使用它们而做出响应的，一种发展的方向是，电脑和手机通过追踪人眼的动作来判定人们想要用它们做什么，或者通过采集人的指令声音而明白自己该怎样做。...长期以来，人们不认为140字能表达什么，而社交网络——例如微博——颠覆了这一点，使得我们真切体会到“星星之火可以燎原”在当前语境下的含义。
新基建是最近很火的话题，今天就聊新基建。 应该说，新基建大概是股民们最近除了新冠肺炎外，最热议的一个词了。我不炒股，可我还是被“什么是新基建”、“新基建核心股有哪些”之类的朋友圈从2月底刷到了现在。...啥是新基建呢？ 3月4日，中央政治局会议强调要加快新型基础建设进度。新型基础建设，简称“新基建”，包括七大领域：5G、工业互联网、特高压、城际高铁和轨道交通、新能源汽车、大数据中心以及人工智能。...顶层设计会对股市有怎样的影响，我想任何一个股民都能比我讲得更清楚，而我和很多技术趋势的观潮者一样，最感兴趣的是一个问题： 人工智能为什么也被纳入新基建？...看来基建对经济发展很重要，但这和人工智能又有什么关系呢？ 一下确实不好理解。基建总给人一种尘土飞扬的感觉，股民应该最清楚，以前一说发展基建，首先利好的就是水泥相关的股票。...人工智能就是这么一种基础库。都知道现在是互联网+的时代，我想，下一个时代，该轮到人工智能+的时代了。
GAN是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）的简称，是一种深度学习框架，用于生成具有逼真度的新数据。...GAN由Ian Goodfellow在2014年提出，它的主要思想是通过训练两个神经网络模型：一个生成模型和一个判别模型。...生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是一种在人工智能和深度学习领域的创新技术。...生成器的任务是生成与真实数据相似的假数据，而判别器的任务则是判断输入数据是真实数据还是生成器生成的假数据。...GAN的成功得益于它能够自主地学习并生成具有高度逼真度的新数据，从而推动了人工智能领域的发展。
通用人工智能（AGI）是指一种高度自治的系统，可以在各种环境中执行任何智能体可以执行的经济任务。换句话说，AGI 是一种能够理解、学习和应用知识，以解决广泛问题的人工智能。...它的目标是模拟人的智能，使机器可以执行任何一项需要人类智能的任务。 目前，我们主要接触到的 AI 主要是窄领域 AI 或特定领域 AI（也称为弱 AI）。...与此相反，通用人工智能（AGI）的理想目标是创建一个可以执行任何人类可以做的智能任务的系统。这意味着 AGI 将具有理解复杂的理念、学习新的环境和任务、理解和反映情绪、做出决策并解决问题的能力。...我们需要注意的是，通用人工智能还处在理论阶段，目前还没有实际的产品或系统能达到 AGI 的标准。...例如，我们如何确保 AGI 的决策是公正的？我们如何防止 AGI 被用于恶意目的？我们如何确保人类仍然对 AGI 保持控制？这些都是我们在发展 AGI 时需要面对的问题。
越来越多的研究表明，目前我们创造的绝大多数人工智能学习了足够知识，可以给出正确回答，但是，却没有真正理解信息。这就意味着人工智能很容易被欺骗。...「我们向你展示一张相片，上面是清晰可见的校车，我们让你认为这是一只鸵鸟」 如今，绝大多数主流人工智能研究包括深度神经网络，以更大的机器学习领域为基础。...这些人工智能算法以和机器学习一样的方式进行学习，这也是人类的学习方式。他们被示以物品实例以及与被展示物相关的标签。给计算机（或一个小孩子）展示一张猫的图片，说，这就是猫的样子，算法会学习什么是猫。...这就是为什么 Goodfellow 和怀俄明大学的一个独立团队能让网络在什么都没有的情况下给图片分类，他们使用的方式是让网络辨认在黑白图片中随机产生的白噪音。...缺乏基础知识让它容易恶意地重新创建发现「正确的」算法结果的经验，其实算法结果是错误答案。为了理解什么是对的，机器还必须理解什么不对。
，有趣且简单的介绍了什么是人工智能，包括它与机器学习和深度学习的区别、它的特点、类型和范围。...最后介绍了人工智能的一些有趣的应用。 什么是人工智能？ 想象一下，这台机器可以按照您的喜好整理橱柜，可以为屋子里的每一个人服务， 可以为你定制一杯咖啡，让您的一天更轻松。 ? 这些都是人工智能。...那么为什么要使用人工智能（Artificial Intelligence， AI）这个词呢？因为这些机器是人工合成的，具有人类的智能，可以像我们一样执行任务。 ?...简而言之，人工智能为机器提供了适应能力、推理能力和提供解决方案的能力。 ? 现在我们知道了什么是人工智能，让我们看一下人工智能的两大类别。...区别 你一定很想知道人工智能与机器学习和深度学习有什么不同。 ? 我们已经了解了人工智能是什么，人工智能为机器提供了适应能力、推理能力和提供解决方案的能力。
这意味着企业需要尽快将人工智能解决方案整合到他们的业务和生产战略中。 但人工智能并不便宜！那么如何做到这一点呢？解决方案是人工智能即服务！ 首先，让我们看看什么是人工智能即服务。...[202110281849476.png] 什么是人工智能即服务？...此外，谷歌云的人工智能构建块是公司可以用来添加计算机视觉、自然语言处理、翻译、语音识别等技术的工具。...为所用付费 从头开始实施人工智能是昂贵的，但通过使用人工智能即服务可以减少这种费用，大多数 AIaaS 为可以以固定价格购买的公司提供特定计划。...[202110281852740.png] 人工智能即服务的缺点是什么？ 1.
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。...二、人工智能的发展现状 这项技术从刚开始研发时的稚嫩，与人类只有一点相似，到现在的跟人类做出的反应可以一致，而且是多种反应的。...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。
Generative AI（生成式人工智能）是指一类人工智能技术，它能够生成新的数据、图像、语音、视频、音乐等内容，从而扩展人工智能系统的应用范围。...下面是一些应用示例： 图像生成 图像生成是 Generative AI 技术中最为普遍的应用之一。GANs 可以通过对真实图像的学习来生成逼真的图像。...生成式人工智能（Generative AI）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它旨在通过训练模型来生成新的、与训练数据相似的内容。...生成器的任务是生成与训练数据相似的新样本，而判别器的任务则是判断生成的样本是否来自真实数据。...变分自编码器（VAEs） 变分自编码器（VAEs）是另一种广泛使用的生成式AI方法。VAEs是一种概率生成模型，它将输入数据编码成一个潜在变量空间，然后从这个空间中采样并解码以生成新的数据。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它是机器学习的一个子集，专注于构建和训练神经网络。深度学习算法试图模拟人脑的工作原理，从大量原始数据中学习复杂的特征和模式。...深度学习的核心是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）。这些网络由许多层组成，每一层都包含许多神经元。...以下是几个深度学习在实际应用中的例子： 计算机视觉 计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，涵盖了图像识别、目标检测和跟踪等多个子领域。...自然语言处理 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的另一个重要应用，涉及对人类语言的理解和生成。深度学习在NLP领域的应用包括机器翻译、文本摘要、情感分析等。
涌现特性（Emergent property）是指在一个复杂系统中，一些新的、意想不到的特性逐渐显现出来，这些特性在系统的各个组成部分中并不存在。...对于人工智能模型，涌现特性通常是由以下几个因素共同作用产生的： 大量的训练数据：人工智能模型通常需要大量的训练数据来学习潜在的规律和特征。...因此，在研究和开发人工智能模型时，需要关注并了解模型的涌现特性，以确保模型的稳定性和可靠性。 涌现特性在人工智能领域中非常常见，例如在深度学习中，我们可以使用多层神经网络来建模复杂的非线性函数关系。...另一个例子是在群体智能领域，研究人员使用多个简单的智能体来模拟整个群体的行为，这些智能体之间通过局部信息共享和协作来实现全局的目标。...总之，涌现特性可以使人工智能模型在处理复杂问题时变得更加有效和高效，这也是人工智能领域目前非常受关注的一个研究方向。
人工智能领域的 Foundation Model，通常指的是一类被广泛使用的基础模型（或称基础架构模型），是在海量数据和计算资源的基础上训练出来的通用、通用性较强的深度学习模型。...Foundation Model 通常由大型科技公司、研究机构或者开源社区开发，这些模型的目的是提供一种共享的基础架构，为更广泛的应用和开发人员提供更好的机会和资源。...“Foundation Model”（基础模型）是指在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等子领域中，通过大量数据训练的强大的预训练模型。...这些基础模型被认为是构建各种具体AI应用的基础。它们通过学习海量的文本、图像或其他类型的数据，捕捉到一般的模式和知识，从而可以在多个任务和场景中表现出较强的泛化能力。...总之，人工智能领域的 Foundation Model 是一类通用的、可复用的深度学习模型，可以为各种任务提供基础架构和支持，使得更多的开发人员可以借助这些模型来快速开发自己的应用程序。
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？...弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。...超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词总是出现在人们的口中。...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。...如果有背景噪声，这个噪声应该符合什么特点呢？这时候无论你怎么定标准，总能找出“反例”） 数据基础——任何学习过程都需要数据的支持，无论是人类学说话学写字，还是计算机学习汽车驾驶。
为什么说是未来领域，互联网的未来趋势已经被时间很好的证明。从1969年美国的阿帕网以来，互联网用了不到50年就彻底颠覆了过去几百年来人们的生活习惯。 在这里我们重要强调的是比互联网年轻许多的人工智能。...说到人工智能，首先我们先谈谈什么是人工智能。 百度百科中是这么定义人工智能的：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。...在不久的未来，我们手机里可能都会有一款车辆定损 APP，当出现交通事故的时候，我们只需要打开 APP，扫描一下破损区域，机器就会自动识别出来我们破损区域是属于什么汽车部件，是什么类型的损伤，自动定损，同时将定损结果反馈给相关保险公司...同样，人工智能的发展离不开数据标注，数据标注在人工智能的高速路上，作为基石，成为了众多重要环节之中的重中之重。 为什么说数据标注是人工智能众多重要环节的重中之重呢?...通俗点来讲，比如我们想让计算机知道什么是汽车，那么我们就得在有汽车的图片中，把汽车用专业的标注工具标注出来。 这里的被标注软件处理过的汽车就是图片中的特征，计算机通过不断的识别这些特征图片。
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