人工智能概述.docx

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1、人工智能概述围棋人机对战 2017年5月23-27日，在中国乌镇围棋峰会上，AIphaGo与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3比。的总比分获胜。围棋界公认AIPhaG。围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。中国根恻会Goog1e濡江雀体W局中国乌镇围棋峰会J1eFutureofGoSummitinWuzhen.励t围棋人机对战 2016年3月，AIphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机对战，以4比1的总比分获胜； 2016年末2017年初，AIphaGo在中国棋类网站上以“大师”(Master)为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩。人工智能

2、超越了人类吗？中足饵祥（北京科技有限公司）Q）010-526385252017年10月18日，DeepMind团队在世界顶级科学杂志自然发表论文，公布了最强版A1PhaGO,代号AIPhaGoZer0。它的独门秘籍，是“自学成才”，而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内,成为顶级高手。AIphaGo是如超越人类的?AIphaGo实现原理：深度学习D1；卷积神经网络CNN；蒙特卡罗树搜索MCTS；.历泞 2016碎软发布了一个转录人类语音的系统；它的准确度比专业的速记员高很多。 2017年AIPhaGo围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。 DeepMind的研究人员制作了一个可以针

3、对视频读唇的系统，其精确度远超人类。2017年白寰花布工Z俭去工人工置能县维迸的强度上很，“预汴机嘉将在越来越多芮任务上达到甚至超频 GOogIe的计算机科茎家和医学研究人员合隹推出了一个算法，该黄莲可以或眼科医主一样通过眼旖图像检测发现糖尿病性视网膜病变。告指出：、_Af的春明从而更伟大曩的篡杂购入总工C,1将会被自动驾驶所取代;如医生,医疗体制具有深度缺陷人工智能医疗可以向更厂的人群提供更实惠的、更高质强医疗服务等。人工智能的应用领域专家系统口用自动程徵握指纹识别人展自动规划虹膜识别胆掌纹识别语言和图像理解 计算机视觉(ComPUterVision) 自动驾驶(AutonomousVehi

4、c1e) 推荐系统(RecommendationSystem) 自然语言处理(Natura11anguageProcessing) 个性化医疗(PerSOna1iZedMedicine) 机器人(Robot) 无人直升机 助理或杀手？(ASSiStantorKi11er?) 金融(FinanCe)智慧金融 WhenProgrambecomesProgrammerZd计算机视觉(ComputerVision)Smi1e85%动驾驶(AutonomousVehic1e)-4-2O2CurrentTime(SecS)推荐系统(RecommendationSystem)NETF1IXamazon_FZ

5、tut。2:Dta1tCoumFeetureiZ然语言处理(Natura11anguageProcessing)机器人(Robot)个性化医疗(PerSOna1iZedMediCine) 乳腺癌细胞有丝分裂侦测-IDS1A 预测新药物的毒性-JohanneSKeP1erUniversity 理解基因突变预防疾病-Ur1iVerSityofToronto Credit:CarnegieMe1onUniversity 语音冠心病诊断-BeyOndVerba1金融（FinanCe）智慧金融 个性化保险政策 信用卡反欺诈 Goog1e股价预测机器交易什么是人工智能?人工智能(Artificia1Int

6、e11igence,AI)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。高：观注度提出“人工智能”一词人工智能崛起围棋人机对弈A1PhaGo击败围棋职业九段第一台神经网络计算机诞生第一次低谷第二次低谷时间2016年3月1950年1956年1970年1980年1987年1997年1940-195OA1启蒙MccuIIocPitts图灵计算机器与智能1950-1970首次热潮

7、Samue的象棋程序 Dartmouth会议1970-1990基于知识的A1 专家系统 神经网络回归(BP) 2次明显的A1冬季 1990-现在统计方法概率图模型(PGM)SVBoosting2(Ho-现在:A1春天神经网络再次回归(Dee1earning)强化学习：强人工智能(AGI)的拐点人工智能的基础人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及学科包括哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论等。认知科学*信息论控制论神经生理学心理学计算机科学不定性论数学人工智能的概括人工智能所研究的领域包括：自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划

8、，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人工智能、机器学习、深度学习AI弱人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(REASONING)和解决问题(PROB1EM_SO1VING)的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态。强人工智能制,K虽人工智能观点认为有可能制造出E能推理(REASONING)和解决问题(PROB1EM_SO1VING)

9、的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。人工智能分类人工智能当前发展水平 弱人工智能如今不断地发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。 而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。j北；了-；二伺wt二kjn川J1quT后人工智能未来趋势展望

10、 弱人工智能未来发展方向包括两个方面：一是弱人工智能算法的研究与完善；二是弱人工智能的深入应用，如工业机器人、行业专家系统； 强人工智能未来发展趋势长期处在研究阶段，包括对人脑的工作原理、强人工作智能的基础知识体系的建立等；人工智能总结人工智能有智能没智慧、有智商无情商、会计算不会算计、有专才无通才。智慧、情商、算计、通才等是强人工智能，当前人工智能无意识和无悟性，缺乏综合决策能力，机器对于人的情感理解与交流还处于起步阶段；人工智能系统可谓有智无慧，更无谋，人工智能当前处理弱人工智能阶段，而强人工智能则长期处于研究阶段。弱人工智能系统的从能力维度可分为信息感知、机器学习、概念抽象和规划决策等几

11、个方面。从知识规则、统计学习、信息感知和深度学习进展显著，但是在概念抽象和规划决策等方面还处于探索阶段。机器学习介绍机器学习(MaChine1earning,M1)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。神经网络介绍*砧神经网络是一种运算模型，由大量的书点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种痔定的输出函数，称为澈励函数

12、(activationfunction)o每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。