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全国热门科技资讯:中国在人工智能领域的科研实力怎么样

时间:2022-01-09 08:13:28 阅读:

中国人工智能水平,同美国,欧洲都属于第一梯队的玩家全国热门科技资讯。每个国家,各有所长,同美国相比,中国企业及学术界对人工智能的重视程度及研发与美国不相上下。以目前的短板而言,要比美国晚20年。但在新一轮的深度学习以及中国移动互联网浪潮中,中国确实扳回一局。(后面详细说移动互联网浪潮对中国人工智能的推动)

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通俗化解读什么叫人工智能,本文不含代码,并且努力将复杂的内容口语化,所以专业大拿不要见怪全国热门科技资讯。另外本文可能会省略不少内容,毕竟人工智能是一门学科不是一篇文章能够简单的讲完的。但力求让咱们老百姓理解,这个东西对于未来的我们很重要!仅此一点。

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一、什么叫人工智能?人工智能,通俗的讲就是机器具有智慧,有智商了全国热门科技资讯。能够按照人的方式去干活,去办事,帮助人类解决工作了。

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在深究一些,什么是智能全国热门科技资讯?对于智能的研究有3个方面的定义:

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1、思维层面:智能来源于思维活动全国热门科技资讯,智能的核心是思维,人的一切知识都是思维的产物。可望通过对思维规律和思维方法的研究,来揭示智能的本质。

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2全国热门科技资讯、知识阈值:智能取决于知识的数量及其可运用程度。一个系统所具有的可运用知识越多,其智能就会越高。

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3、进化理论:是美国MIT的Brooks在对人造机器虫研究的基础上提出来的全国热门科技资讯。智能取决于感知和行为,取决于对外界复杂环境的适应。智能不需要知识、不需要表示、不需要推理,智能可由逐步进化来实现。(emergent)

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这三个定义,看着很难理解,其实简单的说全国热门科技资讯。第一中思维层面的理解,含义就是智能要有思维,这个定义,基本同社会学的归纳类似,说白了就是哪个有名的人说的一句名言就是定义。

这第二种知识阈值,很有意识,这个就具有一定的数据知识了全国热门科技资讯。简单的可以理解为,我们学到的,看到的知识都放在一个盆里,怎么体现出你智慧很高。你才高八斗,学富五车,就是智慧的体现。简单说,就是装的内容多,但是也有学傻的。(这里我们不讨论学傻的情况)

第三中,进化理论,那真的就走到了现代机器人智能的入门了,人们在寻找方法,让一个机器能够辅助人处理问题的时候,想到的方法是,从生物学上讲全国热门科技资讯:人类是进化的,同时人类的学习过程也是一步步积累的过程。

从这三个定义的发展过程,其实我们大致是能够看出来,人类一直在探索,智慧形成的过程,知道怎么形成的,才能去凭空创造一个智慧全国热门科技资讯。

4全国热门科技资讯、人类对智能进行了不同层次的结构

高层智能:以大脑皮层(抑制中枢)为主,主要完成记忆全国热门科技资讯、思维等活动。

中层智能:以丘脑(感觉中枢)为主,主要完成感知活动全国热门科技资讯。

低层智能全国热门科技资讯:以小脑、脊髓为主,主要完成动作反应活动。

不同观点在层次结构中的对应关系

5、最终学术界大体将智能归类为以下这些东西

(1)感知能力:对应机器人的传感器

通过感知器官感知外界的能力。是人类获得外界信息的基本途径,其处理方式有以下两种:

感知--动作方式:对简单、紧急信息。

感知--思维--动作方式:对复杂信息。

(2)记忆和思维能力:对应人工智能的搜索以及建模能力

记忆:对感知到的外界信息和由思维产生的内部知识的存储过程。

思维:对已存储信息或知识的本质属性、内部知识的认识过程。

(3)思维方式:对应人工智能:问题建模,模糊认识

抽象思维(逻辑思维):根据逻辑规则对信息和知识进行处理的理性思维方式。例如,逻辑推理等。

形象思维(直感思维):基于形象概念,根据感性形象认识材料对客观现象进行处理的一种思维方式。例如,图像、景物识别等。

灵感思维(顿悟思维):是一种显意识和潜意识相互作用的思维方式。例如,因灵感而顿时开窍。

(4)学习和自适应能力:对应人工智能,神经网络学习,深度学习

学习:是一个具有特定目的的知识获取过程,是人的一种本能。不同人的学习方法、能力不同。自适应:是一种通过自我调节适应外界环境的过程,是人的一种本能。不同人的适应能力不同。

(5)行为能力:对应机器人运动控制能力。

含义:是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力信息来源:由感知直接获得的外界信息 经过思维加工后的信息实现过程:通过脊髓来控制 由语言、表情、体姿等来实现

因此,在人类认识人工智能的思路上面,是从简单到复杂而来,并且最终分解智能应该具有哪些细节表现特征,这对于整个技术的发展是至关重要的。这才算是指明了方向。

复杂的问题,一定是通过系统解决的,系统解决了复杂问题的同时,也在制造新的复杂问题,因为需要不断的优化和训练处理问题的系统——这个系统就是人工智能。(我个人理解)

二、人工智能的发展历史?熟悉历史,你才知道,这个基数什么国家发展的早,发展的好。50多年来,人工智能走过了一条起伏和曲折的发展道路。回顾历史,可以按照不同时期的主要特征,将其产生与发展过程分为5个阶段:

(1)孕育期(1956年以前)

普罗米修斯:人类获取智慧火种的最初努力 (渴望智慧会带来恶果?)自远古以来,人类就有用机器代替人们脑力劳动的的幻想:

公元前900多年我国有歌舞机器人流传的记载;

公元前850年古希腊有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。

亚里斯多德(Aristotle,公元前384 - 322):古希腊伟大的哲学家和思想家,创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然是演绎推理的最基本出发点。

莱布尼茨( G.W.Leibnitz,1646 - 1716 ) :德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化,奠定了数理逻辑的基础 (四则运算计算器)。

图灵( A.M.Turing,1912 - 1954 ) :英国数学家,1936年创立了自动机理论,自动机理论亦称图灵机,是一个理论计算机模型。

二战中,协助英国军方破译德国的著名密码系统Enigma,帮助盟军取得了二战胜利 。

莫克利( J.W.Mauchly,1907 - 1980 ) :美国数学家、电子数字计算机的先驱,与他的研究生埃克特(J.P.Eckert)合作,1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC。

1945年底,世界上第一台电子计算机研制完成,全称是“电子数字积分计算机”,简称为ENIAC。

(2)形成期(1956 - 1970年)

AI诞生于一次历史性的聚会(Dartmouth人工智能夏季研讨会)

时间:1956年夏季

地点:达特莫斯 (Dartmouth)学院

目的:为使计算机变得更“聪明” ,使计算机具有智能

发起人: 麦卡锡(J.McCarthy) ,Dartmouth的年轻数学家、计算机专家,后为MIT教授

明斯基 (M.L.Minsky),哈佛大学数学家、神经学家,后为MIT教授

洛切斯特 (N.Lochester), IBM公司信息中心负责人

香农 (C.E.Shannon),贝尔实验室信息部数学研究员参加人:

莫尔 (T.more)、塞缪尔 (A.L.Samuel),IBM公司

塞尔夫里奇 (O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ,MIT 纽厄尔 (A.Newell),兰德(RAND)公司 西蒙 (H.A.Simon),卡内基—梅隆大学

会议结果:麦卡锡提议正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语。

心理学小组——一次逻辑训练的尝试

1957年,纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制了一个称为逻辑理论机(Logic Theory Machine,简称LT)的数学定理证明程序。

1960年研制了通用问题求解(General Problem Solving)程序。该程序当时可以解决11种不同类型的问题,如不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人- 羊过河等。

IBM工程小组——深蓝机器人的开发(就是那个同人类下象棋胜利的那个计算机)

1956年,塞缪尔在IBM704计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。

这个程序可以从棋谱中学习,也可以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。

通过不断学习,该程序1959年击败了塞缪尔本人,1962年又击败了一个州的冠军。MIT小组 1958年,麦卡西建立了行动规划咨询系统。

1960年,麦卡西又研制了人工智能语言LISP。

1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文,推动了人工智能的发展。

基本上相当于一帮大拿,在小酒馆吃完饭,吹牛逼说:“以后就干AI了”。问题是人家有实力把牛逼实现。

(3)知识应用期(1970 - 20世纪80年代末)

以知识为中心的研究: 专家系统是AI发展史上的一次重要转折。

1972年,费根鲍姆( Feigenbaum )开始研究MYCIN专家系统,并于1976年研制成功。 从应用角度看,它能协助内科医生诊断细菌感染疾病,并提供最佳处方。

从技术角度看,他解决了知识表示、不精确推理、搜索策略、人机联系、知识获取及专家系统基本结构等一系列重大技术问题。

1972年法国马赛大学Clomerauer发明Prolog逻辑程序设计语言。

1976年,斯坦福大学的杜达(R.D.Duda)等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR。 1970年Artificial Intelligence国际期刊创刊。

1977年费根鲍姆提出知识工程概念,专家系统广泛应用。

(4)从学派分离走向综合(20世纪80年代末到本世纪初)

随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克(R.A.Brooks)的机器虫的出现,人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。

(5)智能科学技术学科的兴起(本世纪初以来)

现代人工智能,由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究;

由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究; 由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究;

由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究。

总结整个人工智能的发展,可以归纳为:原始的积累基本在欧美,得益于硬件设备,计算机的发明,美国在整个人工智能的起步阶段,要比其他国家要早。

同时针对各类社会学模型的研究,美国也要比其他国家要更丰富。

三、当下你能见到的人工智能都是什么样子的?当下,我们见到的人工智能,主要集中在几个领域:

1、智能语言,也被我们称为:语音智能。手机,电脑,小家电可以识别你说话,甚至能够跟你对话。这个看似很傻瓜的功能,其实就是人工智能。

这些都是语音智能。

2、人脸识别:

3、图像搜索:识别图像,人类识别物体的方式

4、OCR识别:图片转文字

四、人工智能的核心技术狭义地讲,机器学习是给定一些训练样本 (xi , yi), 1 ≤ i ≤ N (其中xi 是输入,yi 是 需要预测的目标),让计算机自动寻找一个决策函数f(·)来建立x和y 之间的关系。

这里,yˆ是模型输出,θ 为决策函数的参数,ϕ(x)表示样本x对应的特征表示。因为x不 一定都是数值型的输入,因此需要通过ϕ(x) 将x 转换为数值型的输入。如果我们假设x 是已经处理好的标量或向量,公式3.1也可以直接写为 yˆ = f(x, θ)

写到这,基本看不懂,我也是引用的内容。但是问题在于,我还要说明白,人工智能技术的核心是啥?

人工智能的核心的是深度学习。

深度学习,就是用一个模型,教会计算机自己去学习。你只需要做两件事:

(1)让无数的码农去写优化的代码,修改BUG。

(2)喂庞大到无法想象的数据。

1、图像识别: 数千万训练样本,这就是我们说的图像样本库。也许你不知道的情况下,你就成了样本。

2、OCR: 数千万训练样本;

美国一家公司,将图书馆中的文字书籍,扫描图片后,切图,全部以验证码的方式,让各个平台人录入数据。这就是最典型的人机训练。

3、语音识别: 数百亿训练样本。

语音样本库,目前归国家管理,只有具备条件的企业才有资格使用。国内例如百度,科大讯飞,腾讯,阿里都有资格。

4、无人驾驶

很多朋友,一直不明白,为什么百度,滴滴,腾讯都去争夺无人驾驶的研发测试。因为先争门票,有没票,才有使用庞大道路交通数据的权利。最大的道路实况数据,都在公路交通的监控里。但这个显然不是对所有人开放的。这才是当前争抢的关键内容。

五、中国人工智能的地位与趋势

从以上我们介绍的四大主要人工智能的场景来看。中国的产品成熟度,以及技术实力,确实达到了全球第一阵营中。

百度无人驾驶,已经开始上路测试。语音智能领域,科大讯飞,百度语言都是世界领先。图像识别领域:商汤科技,旷视科技,百度智能都具有全球领先水平,基本同google,facebook属于同一梯队。

对于未来的人工智能的发展:

1、中国拥有广阔的使用市场。毕竟有钱才能驱动一切。

2、中国的移动互联,为人工智能的深度学习,提供了极其强大的训练资源。是的在5-10年,人类的所有操作其实都是在训练机器人。

如果从哲学的角度讲:人类发展了这么多年,阳光之下无新事,那么人工智能的深度学习,一定能够创造出一个顶级的智慧体,只是时间的问题。