走進(jìn)人工智能-AI發(fā)展史及人工智能的應(yīng)用

STEPINTOARTIFICIALINTELLIGENCE走進(jìn)人工智能OfficePLUS學(xué)習(xí)目標(biāo)人工智能+未來(lái)01人工智能發(fā)展歷程02人工智能相關(guān)應(yīng)用03機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)方法04課程目標(biāo)01系統(tǒng)了解人工智能發(fā)展簡(jiǎn)史，掌握人工智能的基本思想和理念。人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史02系統(tǒng)了解人工智能在各行業(yè)具體應(yīng)用的場(chǎng)景和功能，掌握人工智能基本概念和基礎(chǔ)知識(shí)。人工智能的應(yīng)用1人工智能+未來(lái)SMART+FUTUREChapter01思考：人工智能在未來(lái)的運(yùn)用有哪些？“智能”+未來(lái)02人工智能如何思考？人工智能與數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、科學(xué)家或者跟我們想的是一樣的嗎？03什么是計(jì)算過(guò)程？知識(shí)的表達(dá)與推理→智慧→是一種計(jì)算過(guò)程？幫你算數(shù)學(xué)？洗衣服？跟你聊天？01人工智能可以做什么？智能未來(lái)家庭城市汽車2人工智能發(fā)展歷程HISTORYOFDEVELOPMENTChapter02什么是人工智能？通俗說(shuō)法人工的方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、哲學(xué)。基本定義人工智能它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。(Artificialintelligence)人工智能的第一次浪潮（1956-1974）1963年美國(guó)高等研究計(jì)劃局，投入兩百萬(wàn)美元給麻省理工學(xué)院，培養(yǎng)了早期的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能人才。1964-1966約瑟夫·維森鮑姆教授（JosephWeizenbaum）建立了世界上第一個(gè)自然語(yǔ)言對(duì)話程序ELIZA，可以通過(guò)簡(jiǎn)單的模式匹配和對(duì)話規(guī)則與人聊天。70年代中期70年代中期，人工智能還是難以滿足社會(huì)對(duì)這個(gè)領(lǐng)域不切實(shí)際的期待，因此進(jìn)入了第一個(gè)冬天。人工智能的第二次浪潮（1980-1987）80年代，由于專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新進(jìn)展，人工智能浪潮再度興起?？突仿〈髮W(xué)為迪吉多公司開發(fā)了一套名為XCON的專家系統(tǒng)，這套系統(tǒng)當(dāng)時(shí)每年可為迪吉多公司節(jié)省4000萬(wàn)美元。XCON的巨大價(jià)值激發(fā)了工業(yè)界對(duì)人工智能尤其專家系統(tǒng)的熱情。1980年1982年

約翰·霍普菲爾德提出了一種新型的網(wǎng)絡(luò)形式，即霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中引入了存儲(chǔ)ASSOCIATIVEMEMORY的機(jī)制。1986年《通過(guò)誤差反向傳播學(xué)習(xí)表示》論文的發(fā)表，使反向傳播算法被廣泛用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。人工智能的第三次浪潮（2011-現(xiàn)在）21世紀(jì)大數(shù)據(jù)時(shí)代電腦芯片的計(jì)算能力高速增長(zhǎng)新的數(shù)學(xué)模型和算法被應(yīng)用學(xué)者引入不同學(xué)科的數(shù)學(xué)工具20XX年人工智能調(diào)整世冠軍谷歌通過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的阿爾法AlphaGo程序，戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石。2012年ImageNet挑戰(zhàn)賽多倫多大學(xué)開發(fā)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet取得了冠軍，且大幅超越傳統(tǒng)算法的亞軍多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)被推廣人工智能的發(fā)展歷程Ai的誕生人工智能第一次浪潮聚焦人工智能的理論研究1956年–1974年人工智能第二次浪潮智能工業(yè)化趨勢(shì)浮現(xiàn)1980年–1987年人工智能第三次浪潮弱人工智能的初步應(yīng)用強(qiáng)人工智能的探索2011年-現(xiàn)在預(yù)計(jì)~2040年，強(qiáng)人工智能以及超人工智能出現(xiàn)2040年人工智能的三個(gè)階段ASIAGIANI在所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦更厲害的人工智能ASI超人工智能在各方面都人類比肩的人工智能AGI強(qiáng)人工智能擅長(zhǎng)于單個(gè)方面的人工智能ANI弱人工智能人工智能的核心能力根據(jù)輸入的照片，判斷照片的人是誰(shuí)。人臉識(shí)別根據(jù)人說(shuō)話的音頻信號(hào)，判斷說(shuō)話內(nèi)容。語(yǔ)音識(shí)別根據(jù)輸入的醫(yī)療影像，判斷疾病的成因和性質(zhì)。醫(yī)療診斷根據(jù)用戶的購(gòu)買記錄，預(yù)測(cè)他對(duì)什么商品感興趣，而作出相應(yīng)推薦。電子商務(wù)根據(jù)一支股票過(guò)去的價(jià)格和交易信息，判斷它未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)。金融應(yīng)用3人工智能的應(yīng)用RELATEDAPPLICATIONSChapter03智能醫(yī)療為解決看病難”的問(wèn)題提供了新的思路。建出人體器官的三維模型新技術(shù)能通過(guò)多張醫(yī)療影像建出人體器官的三維模型，確保醫(yī)生手術(shù)更加精準(zhǔn)。醫(yī)學(xué)影像自動(dòng)分析為醫(yī)生診斷提供參考信息，有效的減少誤診和漏診。智能客服隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展，和商家的交流變得越來(lái)越多元，為了因應(yīng)這種挑戰(zhàn)，很多企業(yè)開始引入人工智能技術(shù)打造智能客服系統(tǒng)。智能客服可以像人一樣和客戶交流溝通，進(jìn)行準(zhǔn)確得體且個(gè)性化的回應(yīng)，提升客戶的體驗(yàn)。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，這樣的系統(tǒng)不僅能夠提高回應(yīng)客戶的效率，還能自動(dòng)的對(duì)客戶的需求和問(wèn)題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，為之后的決策提供數(shù)據(jù)。自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛汽車通過(guò)多種傳感器，包括視頻攝像頭、激光雷達(dá)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)等，對(duì)駕駛環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)感知。智能駕駛系統(tǒng)可以對(duì)多種感知信號(hào)進(jìn)行綜合分析，實(shí)時(shí)規(guī)劃駕駛路線，控制車子的運(yùn)行。智能工業(yè)制造工業(yè)制造系統(tǒng)必須變得更加“聰明”，而人工智能則是提升工業(yè)制造系統(tǒng)的最強(qiáng)動(dòng)力。人工智能的視覺(jué)工具例如：品質(zhì)監(jiān)控是生產(chǎn)過(guò)程中最重要的環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)生產(chǎn)線上都安排大量的檢測(cè)工人用肉眼進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。這種方式不僅容易漏檢和誤判，更會(huì)給工人造成疲勞傷害。因此很多任務(wù)業(yè)產(chǎn)品公司開發(fā)使用人工智能的視覺(jué)工具，幫助工廠自動(dòng)檢測(cè)出形態(tài)各異的缺陷。人工智能與未來(lái)01計(jì)算機(jī)技術(shù)的加速計(jì)算機(jī)技術(shù)的加速發(fā)展推動(dòng)了機(jī)器人、感知以及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)步，讓新一代系統(tǒng)可以匹敵甚至超越人類的能力。02智能解放你的雙手人工智能領(lǐng)域的研究在兩個(gè)方向上有所突破。第一從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)；第二傳感器和執(zhí)行器結(jié)合。03未來(lái)的工作沒(méi)有雇傭失業(yè)將會(huì)成為一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題，但是令人驚奇的是，失業(yè)的主要原因并不是缺工作機(jī)會(huì)。未來(lái)矛盾來(lái)自資產(chǎn)與人馬克思是對(duì)的：資本和勞動(dòng)力之間的矛盾不可避免，而最終失敗的則是工人。但是他無(wú)法預(yù)見(jiàn)的是，合成智能也能用資本來(lái)取代人的頭腦。04人工智能的五大優(yōu)勢(shì)迅速分析在極短的時(shí)間讀取、整理和分析全世界范圍內(nèi)的所有公開數(shù)據(jù)、圖像乃至非結(jié)構(gòu)化信息，藉此作出決定。優(yōu)勢(shì)深度學(xué)習(xí)智能金融在未來(lái)的利器，在線下快速、海量地通過(guò)學(xué)習(xí)歷史和交易記錄來(lái)提升未來(lái)決策水平的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高過(guò)人類。絕對(duì)理性沒(méi)有感情、沒(méi)有思維定式，可以克服人類的弱點(diǎn)和盲點(diǎn)。個(gè)性化人工智能可以提供定制的解決方案，在投資顧問(wèn)、組合配置等方面可以由模塊式服務(wù)轉(zhuǎn)向個(gè)性化服務(wù)。乘數(shù)效應(yīng)可以通過(guò)大量機(jī)器聯(lián)網(wǎng)，制造乘數(shù)效應(yīng)，不必墜入因人員聚集而經(jīng)常產(chǎn)生的利益錯(cuò)配、辦公室政治等陷阱。你需要什么樣的能力01非公開信息人工智能的強(qiáng)項(xiàng)是對(duì)公開資訊的提取、分析以及作出相應(yīng)決策。如果資訊來(lái)自尚未公開的渠道，人就有擊敗人工智能的機(jī)會(huì)。02對(duì)人性的分析機(jī)器始終是機(jī)器，能力再?gòu)?qiáng)也還是機(jī)器，在人與人的感情處理上暫時(shí)未見(jiàn)優(yōu)勢(shì)。03對(duì)機(jī)器的了解無(wú)論你是什么專業(yè)，無(wú)論你將來(lái)打算從事什么行業(yè)，對(duì)于計(jì)算機(jī)語(yǔ)言都應(yīng)該有或多或少的了解。AI+還是+AI？AI+行業(yè)：從0到1，全新的產(chǎn)業(yè)鏈在AI技術(shù)成熟之前，這個(gè)行業(yè)、產(chǎn)品從未存在過(guò)。比如自動(dòng)駕駛，亞馬遜的Echo智能音箱、蘋果的Siri語(yǔ)音助手。漣漪效應(yīng)：根據(jù)用戶行為持續(xù)迭代當(dāng)一個(gè)Al應(yīng)用找到第一批用戶時(shí)，用戶的使用行為被后臺(tái)記錄下來(lái)；開發(fā)者對(duì)其行為和記錄進(jìn)行迭代的改進(jìn)，當(dāng)該應(yīng)用投向第二批用戶，其行為已經(jīng)比第一代提升。行業(yè)+AI：從1到N，行業(yè)效率提高1）行業(yè)本身一直存在，產(chǎn)業(yè)鏈條成熟；加入Al后，行業(yè)效率明顯提高。比如安防、醫(yī)療等領(lǐng)域。2）行業(yè)數(shù)據(jù)控制比AI技術(shù)更重要，例如醫(yī)療+Al，最重要的是大量準(zhǔn)確的被醫(yī)生標(biāo)注過(guò)的數(shù)據(jù)。4機(jī)器學(xué)習(xí)的方法MACHINELEARNINGChapter04人工智能如何自動(dòng)做出判斷或預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)基于人工定義的規(guī)則來(lái)回答特定問(wèn)題（局限性）機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)學(xué)習(xí)（learning）來(lái)獲得預(yù)測(cè)或判斷的能力從已知數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)規(guī)律或判斷規(guī)則，再將學(xué)到的規(guī)則應(yīng)用到新數(shù)據(jù)并作出判斷或預(yù)測(cè)。從數(shù)據(jù)中學(xué)要求為每個(gè)樣本提供預(yù)測(cè)量的真實(shí)值方式一：監(jiān)督學(xué)習(xí)不要求為每個(gè)樣本提供預(yù)測(cè)量的真實(shí)值方式二：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)介于監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之間方式三：半監(jiān)督學(xué)習(xí)從行動(dòng)中學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用中，會(huì)遇到另一種問(wèn)題：利用學(xué)習(xí)得到的模型來(lái)指導(dǎo)行動(dòng)。比如下棋，此時(shí)關(guān)注的不是某個(gè)判斷是否準(zhǔn)確，而是行動(dòng)過(guò)程中能否帶來(lái)最大效益，又稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)。模型結(jié)構(gòu)圖強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)可動(dòng)態(tài)變化的狀態(tài)（state）可選取的動(dòng)作（action）可與決策主體進(jìn)行交互的環(huán)境（environment）回報(bào)（reward）規(guī)則人工智能設(shè)計(jì)建造智能體人工智能人類智能機(jī)器聽(tīng)覺(jué)聽(tīng)覺(jué)中樞機(jī)器視覺(jué)視覺(jué)中樞運(yùn)