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人工智能简介

时间:2018-04-09 19:12 责任编辑:韶华网网络程序部

人工智能简介

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。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的.

人工智能的技术应用主要是在以下几个方面:自然语言处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、自动推理(包括规划和决策)、机器学习和机器人学。按照技术类别来分,可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式,获得音视频的感知输入,然后从大数据中进行学习,得到一个有决策和创造能力的大脑。

 

从上世纪八九十年代的PC时代,进入到互联网时代后,给我们带来的是信息的爆炸和信息载体的去中心化。而网络信息获取渠道从PC转移到移动端后,万物互联成为趋势,但技术的限制导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式。而如今,人工智能已经成为这个时代最激动人心、最值得期待的技术,将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。

 

人工智能概念其实在上世纪80年代就已经炒得火热,但是软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间。而现在,大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片这四大催化剂的发展,以及计算成本的降低,使得人工智能技术突飞猛进。
 

、驱动人工智能发展的先决条件

 

物联网——物联网提供了计算机感知和控制物理世界的接口和手段,它们负责采集数据、记忆、分析、传送数据、交互、控制等等。摄像头和相机记录了关于世界的大量的图像和视频,麦克风记录语音和声音,各种传感器将它们感受到的世界数字化等等。这些传感器,就如同人类的五官,是智能系统的数据输入,感知世界的方式。而大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣,这些延伸向真实世界各个领域的触角是机器感知世界的基础,而感知则是智能实现的前提之一。

 

大规模并行计算——人脑中有数百至上千亿个神经元,每个神经元都通过成千上万个突触与其他神经元相连,形成了非常复杂和庞大的神经网络,以分布和并发的方式传递信号。这种超大规模的并行计算结构使得人脑远超计算机,成为世界上最强大的信息处理系统。近年来,基于GPU(图形处理器)的大规模并行计算异军突起,拥有远超CPU的并行计算能力。

 

从处理器的计算方式来看,CPU计算使用基于x86指令集的串行架构,适合尽可能快的完成一个计算任务。而GPU从诞生之初是为了处理3D图像中的上百万个像素图像,拥有更多的内核去处理更多的计算任务。因此GPU天然具备了执行大规模并行计算的能力。云计算的出现、GPU的大规模应用使得集中化的数据计算处理能力变得前所未有的强大。

 

大数据——根据统计,2015年全球产生的数据总量达到了十年前的20多倍,海量的数据为人工智能的学习和发展提供了非常好的基础。机器学习是人工智能的基础,而数据和以往的经验,就是人工智能学习的书本,以此优化计算机的处理性能。

 

深度学习算法——最后,这是人工智能进步最重要的条件,也是当前人工智能最先进、应用最广泛的核心技术,深度神经网络(深度学习算法)。2006年,Geoffrey Hinton教授发表的论文《A fast learning algorithm for deep belief nets》。他在此文中提出的深层神经网络逐层训练的高效算法,让当时计算条件下的神经网络模型训练成为了可能,同时通过深度神经网络模型得到的优异的实验结果让人们开始重新关注人工智能。之后,深度神经网络模型成为了人工智能领域的重要前沿阵地,深度学习算法模型也经历了一个快速迭代的周期,Deep Belief NetworkSparse CodingRecursive Neural Network, Convolutional Neural Network等各种新的算法模型被不断提出,而其中卷积神经网络(Convolutional Neural NetworkCNN)更是成为图像识别最炙手可热的算法模型。

作者:Chen Zhang
链接:https://www.zhihu.com/question/20102212/answer/126994210
来源:知乎
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                                                                     编辑:孙乐川,王程旋

 
(责任编辑:韶华网网络程序部)

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