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，...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。...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。 ?
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
人工智能（AI）好像也是用这种方式运转着，为人工智能研究人员创造了岗位，并逐步取代了所有其它种类的知识型工作。或许一个世纪以后，通往那里的 道路和人们所想象的方式大相径庭。...我们能够看到，根据 AI 设计模式，我们会去往何方，Google、Facebook 和其它公司在人工智能投入了大量资金。在最普通的设计模式里，AI 实际上能够增加目前正在自动化的这种工作的需求。...目前应用在业务里的、最普通的人工智能被称作监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要：这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用与人类接近的效率学习任何东西，但是它们能够处理更多的数据。...它们用算法来处理意图清晰的、邮件和日程方面的问题，把更复杂的消息和请求传递给人类。 这种设计模式已经远远超出了人们的期望。...受人工智能的影响，大部分知识型工作已经被省去了，因为从历史角度看，建立一套机器学习算法的先期成本过高。和软件不一样，每一个机器学习模型不得 不针对每一种单个应用程序做个性化开发。
背景 高级逻辑项目（The High Level Logic Project）始于20世纪80年代早期的思想实验，它是因第一次大规模人工智能商业化努力中的瓶颈和性能问题诞生的。...其结果是产生了用Java编写的非常高级的框架，用于简化高性能智能分布式系统的开发。该项目目前正处于商业化的初期阶段。 XML一直是该项目的关键技术。...AI和XML 人工智能处理通常涉及将逻辑视为数据。这可以让程序“思考”它正在做什么，并在运行中进行更改。...这样我们就有XML和XPL这两者的几乎所有优点。我们可以将源代码存储在XML结构中，而不会面临项目致命性的不便。 瞬间预处理！ 性能问题已经成为更广泛使用人工智能技术的严重负担。...人工智能的额外复杂性可能会严重减慢速度。商业级AI需要兼容通用系统开发并具有竞争力。处理速度是一个不变的问题。XPL给我们提供了我们需要的数据表格，但这是以额外的处理时间为代价。
以机器学习为代表的人工智能技术是当下最为热门的技术研究方向之一，其被认为对经济、社会、科学等都会有颠覆性的重大影响。...该报告对机器学习进行了较为全面的概述，其中涉及到机器学习的基本概念、发展历程、应用、创造价值的方式和研究前沿等。...、 本文对其中机器学习和人工智能的发展历史、机器学习的典型问题及现有方法的局限性进行了翻译，带领读者对机器学习和人工智能进行初步认识，感兴趣的读者也可下载报告： 机器学习和人工智能的发展 ? ?...例如，一些机器学习的方法依靠大量标签数据，而这些数据的创建和管理需要大量的资源和时间。 赋予系统理解上下文的能力或者常识，较为困难。...从数据中学习的系统 · 1.2皇家学会的机器学习项目 · 1.3什么是机器学习 · 1.4日常生活中的机器学习 · 1.5机器学习、统计、数据科学、机器人和人工智能
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。...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。...“这些犯罪分子大量使用人工智能，他们也像合法开发者一样，在互联网论坛上分享软件工具和技巧。”...在这样做的时候，我们为制定、部署和使用合法、可信、尊重人权、民主、正义和法治的解决方案提供指导。” 假视频和假音频是由不良的人工智能驱动的最新欺诈创新。
如今人工智能使用的领域之广是你无法想象的，除了时下流行的智能家电，智能家居，无人驾驶等，为了让人类的生活更加智能化，于是乎智能文胸、智能避孕套等也就应运而生了。...DSP传感器中心(独有的模式匹配加速器)、六轴混合传感器(加速剂和陀螺仪)、PMIC电源管理，可以记录妹子运动时的相应数据，例如心跳、体温等等。...另外，某知名内衣品牌曾推出一款智能文胸，当有人接触胸衣时，它就会变成其他颜色。该胸罩有两种完全不同的颜色和花纹，一是白底搭配蓝色雪花图案，变换后能变成黑底搭配白色圆点的图案。...（三）总结 人工智能+大数据，未来个人隐私的数据相信会被深度采集，当有一天，你的最私密的隐私都能转换为数据与他人去比较，你会害怕吗？...相信未来数据的安全性是重中之重，你们放心这些人工智能设备去采集的个人隐私数据吗？
该报告确定了人工智能的主要趋势，例如自 2022 年以来，生成式人工智能投资增长了 8 倍。 今年是《人工智能指数》报告第七版的发布年，该报告由一个跨学科团队与政府、工业界和学术界合作编写。...该指数的联席负责人 Ray Perrault 和 Jack Clark 写道： 2024 年的指数报告是我们迄今为止最全面的一版，它发布于一个非常重要的时刻，此时人工智能对社会的影响前所未有。...该版本提供了比以往任何时候都多的原始数据，引入了关于人工智能训练成本的新估计，对负责任的人工智能格局的详细分析，以及一个专门讨论人工智能对科学和医学影响的全新章节。...该报告共分为九个章节：研究与开发、技术性能、负责任的人工智能、经济、科学和医学、教育、政策和治理、多样性和公众舆论。...完整报告 可从人工智能指数（AI Index）网站下载。报告的 原始数据和图表 可在谷歌云端硬盘（Google Drive）上公开获取。
如果将人工智能从我们的生活中剥离，人类恐怕要退回到三十年以前 今天我们就来聊一聊人工智能的话题，希望能让大家了解人工智能和神经网络的基本工作原理 一、人工智能的发展史 人工智能并不是一个新生的科学概念...从这次会议开始，人工智能进入了人大发展时代 后来，明斯基和麦卡锡都因为在人工智能领域的贡献，获得了图灵奖，而香农已经不需要图灵奖了，他的名字被命名到通信理论方面的诺贝尔奖——“香农奖”上。...从此之后的几十年中，由于算法和算力的限制，人工智能几经起落，直到 1997 年，IBM 的人工智能程序“深蓝”，战胜了雄踞国际象棋霸主 12 年的卡斯帕罗夫，人工智能迎来了第三次大发展。...其实，这和人类的学习过程非常相似，老话说“吃一堑长一智”也是这个问题，只是现在，我们用数学的方法把它表现了出来 三、神经网络 单层神经网络 从本质上讲，人工智能问题就是通过这种一点点调整参数的方法，寻找一个损失函数...他的工作让人工智能进入了第三次热潮。 在历史上，发生过几次工业革命，每次工业革命，都是以科学的突破和根技术的发展为基础。
大型组织、小型企业和个人越来越依赖数据来执行日常任务。 被称为大数据的海量数据集由人工智能系统分析以提供洞察力。 这些见解可以是趋势、模式或预测。 结合起来，大数据和人工智能将成为一股强大的力量。...大数据和人工智能影响商业世界的方式 数据和人工智能产生了广泛的影响。 各种规模和行业的企业都热情地接受了这两种技术，并以不同的方式利用它们来获得优势。...以下是大数据和人工智能为商业世界带来的一些好处。 快速提高商业智能。 由于数据和人工智能，企业不得不猜测或盲目预测客户需求的时代已经结束。...使用从人工智能系统获得的信息，公司现在可以做出准确的预测、预测情况并做出合理的决策。 以客户为导向的服务。 使用数据和人工智能，现代企业现在可以告诉客户想要什么和期望什么。...数据和人工智能还可以帮助解决组织的复杂性并提高效率。 未来趋势 数据和人工智能将继续在企业和消费者领域发挥更大的作用。 要采用最新技术并建立您的业务以取得成功，您需要注意以下一些趋势。
全名叫做《爱，死亡和机器人》（Love， Death&Robots），每一集都是独立的动画短片，平均时长只有15分钟，我特别喜欢其中几集关于机器人的科幻短片。...套用这部剧的名称，让我们来聊一个现实话题：AI、隐私和机器人。 ? AI的燃料 AI技术与隐私保护是近年来越来越倍受关注的话题。...汽车发动机必须在动力与节能之间寻找更高的平衡点，AI也必须在应用潜能和隐私数据保护（涉及数据的利用效率）之间寻找更适合的平衡点。...随着时代发展和进步，特别是人工智能技术的迭代演进，隐私的关注点也变得更为复杂。 ?...随着智能手机、智能家居、智能手环、智能音响、智能扫地机器人等这些高科技产品横空出世，成为大众娱乐的新热点，AI应用场景甚多，数不胜数。 ? 你又会说：哈哈，真扯！
人工智能学习目录 数据收集和增强 数据收集和增强.png
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！ ?...冬天肿么又到了... 1.2.4 第三次人工智能浪潮 时间到了20世纪90年代中期，互联网和搜索引擎相继诞生，到了2000年，随着网站的数量的增加，人类的知识、资料在互联网呈现指数增长。...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？
在人工智能领域，我们经常会听到一个词语：机器学习。有时候，人们容易把人工智能和机器学习画上等号。 那这两个有什么区别呢？ 人工智能：是一种科学，它能够让机器像人一样思考和做决策。...通常，算法需要一些输入并使用数学和逻辑来产生输出。不过，人工智能算法同时结合了输入和输出，以便“学习”数据并在给定新输入时产生输出。这种让机器从数据中学习的过程就是我们所说的机器学习。...因此机器学习是人工智能的一个子领域。 机器学习算法的过程：
作者 | 李开复、王咏刚 人工智能时代刚刚到来，该领域的各种创业机会还处在相对早期的发展阶段。未来四五年对于人工智能时代的意义，和二十世纪七八十年代年代对于PC时代的意义相比，绝对毫不逊色。...因为资本、人才和市场三位一体的优势，美国的人工智能初创企业不仅数量最多，而且质量最高,类型最为齐全。...2017年1月，我（李开复）和伦敦市长Sadiq Aman Khan讨论英国人工智能创业氛围时了解到，英国之所以在人工智能创业领域独具特色，主要是因为英国有足够优秀的人工智能科学家，在科研领域处于世界顶尖水平...Yoshua Bengio说，“我将努力在蒙特利尔大学建立一个‘人工智能’生态。” 图1 按季度统计的AI初创公司被收购和并购的数量 中国的人工智能创业几乎与世界同步。...各垂直领域的从业者从商业利益出发，也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界。此外，许多传统行业的数据积累在规范程度和流转效率上还远未达到可充分发挥人工智能技术潜能的程度。
总结：现在可能距离广泛采用人工智能软件那天还早，但是出现了一些在技术、监管和社会层面上不得不解决的问题。 “技术不好不坏，也不是中性的。”...它主要的意思是技术最终的用途常常与原始发明有很大的不同，有时对人类、社会和环境产生了深远的、无法预料的结果。 今天最热的话题人工智能（AI）更是如此。...Rust解释说： “这是关于预测和控制，关于用高科技来更多挖掘人类自己，这不一定是个好事，军事智能可以用其给人们带来压力。他们正在研发能够杀戮的军事无人机，而不是开发机器来帮助人类。”...监管问题 然后就是智能机器执行风险评估的能力，它评估的结果，虽然是依据数据，但也可能得出无法接受的结论。...我的看法 虽然现在可能距离广泛采用人工智能软件那天还早，但是举行一场讨论会，来制定一个如何使用、应用和管理AI软件的框架是很明智的行为，这可能会是促发深层社会变革的催化剂。
来源 |人人都是产品经理翻译团队 @李小新 翻译发布 人工智能和区块链是促进各行业创新和转型的主要技术，对这一点各行业已达成共识。...1.引言 大家对人工智能都很熟悉了，但对区块链和加密货币还相对陌生，所以下面将简单介绍下区块链的原理。...）中的人工智能系统的规则明确，操作范围非常有限，只会高效准确地执行被要求的操作，不会有其他操作。...对话平台：Green Running（家庭虚拟助手）、Talla（对话机器人）、doc.ai（生物学和医疗数据平台）； 预测平台：Augur（综合人工智能）、Sharpe Capital（群体情绪预测）...4.结论 在区块链和AI的技术谱线中，有两个极端：一个是在封闭的数据平台上建造集中式人工智能，另一个是在开放数据环境下建造分布式人工智能。
但您最近可能还听说过其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，有时它们与“人工智能”交替使用。结果，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不明确。...接下来，我将简单介绍人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的实际意义以及它们的不同之处。 那么AI、ML和DL有什么区别？...我们可以将人工智能分为两大类：广义和狭义。广义AI将具有人类智能的所有特征，包括上面提到的能力。 狭义的AI则展现人类智慧的一些方面，并且可以很好地完成这一特征，但在其他领域缺乏相关能力。...本质上机器学习只是实现人工智能的一种途径。 亚瑟.塞缪尔(Arthur Samuel)在1959年创造人工智能后不久就创造了这个短语，将其定义为“无需明确编程就能具备的学习能力”。...你可以在不使用机器学习的情况下获得人工智能，但是这需要建立数百万行具有复杂规则和决策树的代码。 因此，机器学习不是硬编码特定指令来完成特定任务的软件程序，而是一种“训练”算法的方式，以便学习如何做。
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。
识别错误的个数占所有应该错误总数的比例（本例子中共4个错误，选错了2个，误识别率2/4） 召回率：识别正确的个数占所有应该正确总数的比列（本例子中共5个正确，选出来4个，召回率4/5） 数学上的准确率和召回率并没有必然的联系...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。
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