姓名:张家琦
学号:22021110249
学院:电子工程学院
【嵌牛导读】本文阐述了对人工智能的粗浅理解。
【嵌牛鼻子】人工智能的含义 人工智能的核心技术 人工智能的应用
【嵌牛提问】人工智能的含义是什么?人工智能包含哪些核心技术?人工智能应用在哪些方面?
转载自:https://blog.csdn.net/moon_prince2013/article/details/49721683
一、人工智能的含义
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。
二、人工智能的核心技术
概括来说,人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。三者的关系可表示为:人工智能 > 机器学习 > 深度学习。
1、数据科学
当今时代是数据为王的大数据时代,并由此催生了数据科学这门新兴的学科。数据科学是一门多学科交叉的综合学科,包含数据获取、数据分析、数据管理、机器学习、统计优化和数据可视化等内容,逐渐成为探明大数据集本源,并把大数据转换成可执行智能的有效方法。数据挖掘不是新产生的东西,它在很多年前就被提出了。随着近几年人工智能领域受到关注,数据挖掘也开始被人提起。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
2、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的,被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说,就是给计算机安装上眼睛(照相机)和大脑(算法),让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象,具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。
3、机器学习
机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习有下面几种定义;(1)机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。(2)机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。(3)机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。
4、深度学习
深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多个隐藏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。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本等。
深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法:(1)基于卷积运算的神经网络系统,即卷积神经网络(CNN)。(2)基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练,进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。通过多层处理,逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”(feature learning)或“表示学习”(representation learning)。
三、人工智能的应用
在新闻领域,基于大数据和人工智能的个性化推荐已成为不少新闻App的标配,写稿机器人、智能视频剪刀手等生产工具也在不断涌现;
在教育领域,人工智能已经被应用在批改作业、教英文等教学项目,探索“私人订制”“千人千面”的个性化学习模式;
在语音识别和翻译领域,翻译软件已经可以支持全球数十种热门语言互译、覆盖几百个翻译方向;
在金融领域,生物识别技术的应用使得刷脸支付已成为现实,以较低成本提供个性化专属财富管理方案的智能投顾也已在不断发展中;
在物流领域,智能分单、智能配送机器人、无人仓、无人机等产品和服务,已在不断帮助快递业提升物流速度和服务水平;
在零售领域,除了无人超市等吸引眼球的探索性应用外,人工智能还被用来对超市的生鲜商品进货量进行预测;
在交通领域,除了地图、导航等应用外,备受关注的无人驾驶也有了新的进展;
在医疗领域,利用AI和大数据的能力,可以让机器筛查和分析医学影像,来辅助医生诊断。