人工智能概述

人工智能概述目錄010203人工智能驅動的智能化變革時代已經(jīng)來臨人工智能的定義人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢第二次工業(yè)革命第四次工業(yè)革命第三次工業(yè)革命第一次工業(yè)革命機械化智能化人工智能大數(shù)據(jù)量子通訊電氣化自動化信息化產(chǎn)生時間18世紀末20世紀初20世紀70年代現(xiàn)在起時代背景市場日益擴大，但是工場的生產(chǎn)規(guī)模、效率，技術遠遠滿足不了需要隨著資本主義經(jīng)濟的發(fā)展，自然科學研究取得重大進展，為了促進經(jīng)濟的進一步發(fā)展，人類進入電氣時代隨著社會的發(fā)展，迫切需要改進勞動手段、提升勞動者素質(zhì)和技能，以便進一步提高勞動生產(chǎn)率大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的興起，各行各業(yè)迫切使用智智能化技術讓企業(yè)實現(xiàn)減本增效的目標第四次工業(yè)革命！人工智能驅動的智能化變革時代來了第一二次工業(yè)革命：解放人的體力第三次工業(yè)革命：從體力解放到腦力解放的大跨越人工智能時代，我們需要與時俱進，擁抱科技，擁抱變化

人工智能已經(jīng)滲透了我們的“衣”“食”“住”“行”中人工智能將逐漸替換程式化、重復性的、僅靠記憶與練習就可以掌握的工作我們需要與時俱進，擁抱人工智能，用人工智能的專業(yè)知識武裝自己，讓自己成為具備會人工智能的新時代的職業(yè)人對于企業(yè)來說，在行業(yè)中引入人工智能技術，使得人工智能可以發(fā)揮作用、產(chǎn)生真正的商業(yè)價值。擁抱人工智能，企業(yè)實現(xiàn)降本增效傳統(tǒng)客服的痛點智能客服moli引入智能客服后的價值成果目錄010203人工智能驅動的智能化變革時代已經(jīng)來臨人工智能的定義人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢也許大家認為的人工智能是這樣的谷歌照片美圖秀秀圖像視頻應用智能助理和智能聊天類應用新聞頭條等熱門新聞應用谷歌翻譯滴滴或優(yōu)步淘寶、亞馬遜倉儲機器人、物流機器人和物流無人機拋開AI就是人形機器人的固有偏見，看看手機中的人工智能視覺技術語音、NLP數(shù)據(jù)挖掘人工智能的表現(xiàn)形式表現(xiàn)形式：會看：圖像識別（文字識別、車牌識別）會聽：語音識別、機器翻譯會說：語音合成、人機對話會行動：機器人、自動駕駛汽車、無人機會思考：人機對弈、定理證明、醫(yī)療診斷會學習：知識推理、知識表示人工智能的知識樹1：人工智能、機器學習、深度學習、強化學習的關系artificial

intelligence人工智能supervised

learning監(jiān)督學習unsupervisedlearning非監(jiān)督學習reinforcement

learning強化學習deep

learning深度學習deepreinforcement

learning深度強化學習人工智能的知識樹2：人工智能知識體系目錄010203人工智能驅動的智能化變革時代已經(jīng)來臨人工智能的定義人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢人工智能學科的起源1956年，約翰.麥肯錫等科學家在美國達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬人的智能”，首次提出“人工智能”這一概念，標志著人工智能學科的誕生人工智能的發(fā)展歷程第一次熱潮第一場凌冬第二次熱潮第二場凌冬第三次熱潮人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀：專用人工智能取得突破性進展專用人工智能：面向特定領域的人工智能由于應用背景需求明確、領域知識積累深厚、建模計算簡單可行，因此形成了人工智能領域的單點突破，在局部智能水平的單項測試中可以超越人類智能專用人工智能在多領域取得成功應用：語音&自然語言處理方向視頻點播搜索智能音箱智能會議系統(tǒng)機器人對話專用人工智能在多領域取得成功應用：機器學習方向預測性生產(chǎn)質(zhì)量分析供應鏈預測分析物流費用預測統(tǒng)計學習成為人工智能走向實用的理論基礎深度學習深度強化學習對抗學習統(tǒng)計學習成為人工智能走向實用的理論基礎：深度學習深度神經(jīng)網(wǎng)絡的統(tǒng)計學習模型持續(xù)創(chuàng)新，ImageNet圖像分類的top5誤差率從2012年的16%降到了2017年的3%左右，圖像分類能力開始超越人眼視覺統(tǒng)計學習成為人工智能走向實用的理論基礎：深度強化學習深度神經(jīng)網(wǎng)絡與強化學習的結合，能夠使得Alpha

Go超越人類頂尖棋手。而進一步通過強化學習方法，Alpha

Zero不依賴于人類知識無師自通，完勝Alpha

Go強化學習：通過獎懲機制構建智能體與環(huán)境的交互與行為策略，能夠與深度學習相結合在策略類問題上達到實用統(tǒng)計學習成為人工智能走向實用的理論基礎：對抗學習生成對抗學習：構建生成器模型與判別器模型，通過相互博弈，達到生成器與判別器性能的協(xié)同提升現(xiàn)有人工智能的局限性2-1有智能沒智慧：無意識和悟性，缺乏無目標性的決策能力有智商沒情商：機器人對人的情感理解和交流還處于起步階段會計算不會“算計”：人工智能系統(tǒng)可謂有智無心，更無謀有專才無通才：會下圍棋的“阿狗”不會下象棋現(xiàn)有人工智能的局限性2-2人工智能發(fā)展的瓶頸數(shù)據(jù)瓶頸泛化瓶頸能耗瓶頸語義鴻溝瓶頸可解釋性瓶頸可靠性瓶頸人工智能的發(fā)展趨勢7-11.從專用智能到通用智能如何實現(xiàn)從專用智能到通用智能的跨越式發(fā)展，既是下一代人工智能發(fā)展的必然趨勢，也是研究與應用領域的挑戰(zhàn)問題人工智能的發(fā)展趨勢7-11.從專用智能到通用智能：通用智能被認為是人工智能皇冠上的明珠，是全世界科技巨頭競爭的焦點人工智能的發(fā)展趨勢7-22.從機器智能到人機混合智能人工智能（或機器智能）和人類智能各有所長，因此需要取長補短，融合多種智能模式的智能技術將在未來有廣闊的應用前景，“人+機器”的組合將是人工智能研究的主流方向，“人機共存”將是人類社會的新常態(tài)From

AI（Artificial

Intelligence）to

AI（Augmented

Intelligence）人工智能的發(fā)展趨勢7-33.從“人工+智能”到自主智能系統(tǒng)人工智能=人工+智能：付出多少人工才能多少智能！人工設計深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型人工設定應用場景人工采集和標注大樣本訓練數(shù)據(jù)用戶需要人工適配智能系統(tǒng)2017年，谷歌展示了AutoML，試圖通過自動創(chuàng)建機器學習系統(tǒng)降低AI人員成本。2018年1月，谷歌推出機器學習產(chǎn)品-CloudAutoML。人工智能的發(fā)展趨勢7-44.學科交叉將成為人工智能創(chuàng)新源泉人工智能的發(fā)展趨勢7-55.人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模急劇擴大，行業(yè)智能進入大爆發(fā)階段！基礎層：44億美元算法層：67億美元應用層：110億美元人工智能的發(fā)展趨勢7-66.人工智能人才將會供不應求現(xiàn)狀：中國592家公司中約有39200位員工未來：中國對于AI人才的需求數(shù)量已經(jīng)突破百萬，但國內(nèi)AI領域人才供應量卻很少。人工智能ABC人才需求、薪資、熱度排序①python開發(fā)②數(shù)據(jù)分析③數(shù)據(jù)處理④機器學習⑤深度學習人工智能的發(fā)展趨勢7-77.人工智能將帶來職業(yè)更迭人才需求側企業(yè)“機器替換人”“機器換新人”以馬林為代表的各專業(yè)人才**崗位不會被取代，但不會人工智能的**崗位一定會被淘汰以范偉為代表的人工智能業(yè)務鏈人才AI人才的需求數(shù)量已經(jīng)突破百萬人工智能時代下，我們應該怎么做？AI時代，程式化、重復性的、僅靠記憶與練習就可以掌握的技能將是最沒有價值的技能，未來必定會由機器來完成最不容易取代的就是體現(xiàn)人的綜合素質(zhì)的技能人對復雜系統(tǒng)的綜合分析、決策能力、對于藝術和文化的審美能力和創(chuàng)造性思維，由生活經(jīng)驗及文化熏陶產(chǎn)生的直覺、常識，基于人自身情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力將人工智能的專業(yè)知識與行業(yè)結合，致力于用人工智能解決行業(yè)中的痛點問題小組討論：目前，AI能做什么？下列哪一項是目前可以做的？打一場像樣的乒乓球比賽?在埃及的開羅市中心開車？在彎彎曲曲的山路上安全行駛？在網(wǎng)上買一個星期的雜貨？在市場上買一個星期的雜貨？