深度|AI人工智能

|什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”,也可能超過人的智能。

|大事件

2016年

AIphaGo打敗人類

2016年3月，AlphaGo對戰(zhàn)世界圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石，并以4：1的總比分獲勝。這并不是首次出現(xiàn)機(jī)器人打敗人類的事件。

2014年

機(jī)器人首次通過圖靈測試

在英國皇家學(xué)會舉行的“2014圖靈測試”大會上，聊天程序“尤金:古斯特曼”首次通過了圖靈測試，預(yù)示著人工智能進(jìn)入全新時(shí)代。

2002年

美國iRobot公司推出了吸塵器機(jī)器人Roomba，它能避開障礙，自動駛向充電座。Roomba是目前世界上銷量較大的家用機(jī)器人。

1968年

世界第一臺智能機(jī)器人誕生

美國斯坦福研究所公布他們研究成功的機(jī)器人Shakey。它帶有視覺傳感器，能根據(jù)人的指令發(fā)現(xiàn)并抓取積木，可以算是世界第一臺智能機(jī)器人。

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|定義詳解

人工智能是研究使計(jì)算機(jī)模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似與于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。

|人工智能深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)是什么概念？這個程序?qū)懗鰜碇笃鋵?shí)是沒有任何東西，只是個框架模型，這時(shí)候也不能做任何的運(yùn)算，之后怎么能讓它工作呢？這就需要給它無數(shù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，通過這種海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練之后，這個程序就具有了能力，就像剛出生的嬰兒一樣，生下來什么都不會，隨著不斷的學(xué)習(xí)，他可能就會懂得很多了。所以現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)也是這個過程，當(dāng)程序員把它寫出來的時(shí)候，沒有任何意義，但是通過海量數(shù)據(jù)對它進(jìn)行訓(xùn)練，它就會具有很強(qiáng)大的能力，這個能力強(qiáng)大到什么程度？強(qiáng)大到可以擊敗人類的直覺。計(jì)算機(jī)擁有了可以和人類匹敵的直覺，這都依賴于深度學(xué)習(xí)。

人工智能深度學(xué)習(xí)算法必須通過海量數(shù)據(jù)，其實(shí)在上個世紀(jì)80年代的時(shí)候深度學(xué)習(xí)就已經(jīng)很成熟了，但是為什么到三十年后才突然迎來爆發(fā)呢？原因就是80年代、90年代沒有那么多數(shù)據(jù)，根本滿足不了深度學(xué)習(xí)的需求，隨著電腦普及以及互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的信息被數(shù)字化。這些數(shù)字化信息就可以訓(xùn)練人工智能，還有就是在運(yùn)算能力上，我們現(xiàn)在擁有的運(yùn)算能力是不可想象的，比如說手機(jī)iphone雖然很小，但是運(yùn)算能力就已經(jīng)超越幾十年前的超級計(jì)算機(jī)，運(yùn)算能力大幅度的提高，也是深度學(xué)習(xí)進(jìn)入使用化的原因。所以在下一個大的科技周期里，能達(dá)到像工業(yè)革命、電力革命、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)顛覆人類生活點(diǎn)點(diǎn)滴滴的，目前來看只有人工智能這樣的技術(shù)才能有這樣的資格，其他目前所有的前沿技術(shù)還不夠這個級別。

|人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

基礎(chǔ)層為算力支撐（AI芯片、云計(jì)算），技術(shù)層為算法平臺，應(yīng)用層是AI向各傳統(tǒng)行業(yè)的滲透應(yīng)用。

AI計(jì)算能力層包含了云計(jì)算、CPU\FDGA等硬件、神經(jīng)元類大腦芯片等，對芯片需求的爆發(fā)反映出人工智能需求的增長。人工智能的成熟依賴于大數(shù)據(jù)的培育，深度學(xué)習(xí)算法模型依賴于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量直接關(guān)系到人工智能的發(fā)育潛力、先進(jìn)程度。

AI算法層包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等各種算法，“深度學(xué)習(xí)”是人工智能的核心技術(shù)，它能夠從大量數(shù)據(jù)中自發(fā)的總結(jié)出規(guī)律，從而舉一反三，泛化至從未見過的案列中。通過語音識別、圖像識別、人臉識別、ＮＬＰ（神經(jīng)語言程序?qū)W）、SLAM（即時(shí)定位、地圖構(gòu)建）、傳感器融合、路徑規(guī)劃等技術(shù)融合。