《人工智能概論》電子教學(xué)課件

人工智能概論第一章AI時(shí)代的啟航1.1AI一波三折1.2AI如影隨形1.3AI主流學(xué)派分類1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)1.4AI概念定義1.6AI必備技能習(xí)題1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.1發(fā)展歷程概括在正式創(chuàng)造出人工智能這一術(shù)語之前，人工智能的樸素思想早已在人類社會中萌生和不斷孕育演化，并隨著人類科技的發(fā)展逐漸變成現(xiàn)實(shí)。從人工智能夢想的產(chǎn)生到人工智能學(xué)科的出現(xiàn)，人類經(jīng)歷了一個(gè)相當(dāng)漫長的歷史過程?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，人工智能從孕育、形成到成長、繁榮，走過了一條坎坷曲折、充滿喜悅和淚水的發(fā)展道路。上世紀(jì)40年代以來，人工智能從孕育到誕生的腳步悄然加快。1956年達(dá)特茅斯會議是現(xiàn)代人工智能誕生的起點(diǎn)，此后人工智能的發(fā)展先后經(jīng)歷過幾次高潮和低谷。1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.1發(fā)展歷程概覽1、圖靈測試圖靈測試是推動(dòng)人工智能誕生的重大事件。1950年，英國數(shù)學(xué)家圖靈提出了“機(jī)器能思維”的觀點(diǎn)，并設(shè)計(jì)了一個(gè)很著名的測試機(jī)器智能的實(shí)驗(yàn)，稱為“圖靈測試”。圖靈測試采用“問”與“答”的模式進(jìn)行測試，即測試人（觀察者）通過計(jì)算機(jī)終端打字的方式與兩個(gè)測試對象通話，其中一個(gè)是人，另一個(gè)是機(jī)器（如右圖所示）。要求測試人不斷提出各種問題并通過觀察兩個(gè)測試對象的即時(shí)回答，來辨別回答者是人還是機(jī)器。如果測試人不能分辨出被兩個(gè)測試對象哪個(gè)是人，哪個(gè)是機(jī)器，則認(rèn)為該機(jī)器具有了智能。1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.1發(fā)展歷程概覽2、達(dá)特茅斯會議1956年夏天，由洛克菲勒基金會贊助的“達(dá)特茅斯暑期人工智能項(xiàng)目”中，麥卡錫（J.McCarthy）正式提出“人工智能（ArtificialIntelligence,AI）”一詞。而一個(gè)令人意想不到的后果是，這個(gè)詞暗示了用機(jī)器代替人類頭腦的想法。但是，麥卡錫曾指出，達(dá)特茅斯夏季研討會的提案并不涉及對人類行為研究的批評，因?yàn)樗J(rèn)為這兩者是不相關(guān)的。麥卡錫認(rèn)為“人工智能”一詞與人類行為幾乎毫無關(guān)系，它唯一可能暗示的是機(jī)器可以去執(zhí)行類似人類執(zhí)行的任務(wù)。

2006年達(dá)特茅斯會議當(dāng)事人重聚，左起依次為：摩爾、麥卡錫、明斯基、塞弗里奇、所羅門諾夫1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.1發(fā)展歷程概括3、AI第1個(gè)寒冬人工智能歷史上的頭10年，對人工智能的樂觀預(yù)測無處不在。然而人工智能的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于當(dāng)時(shí)的預(yù)測，對人工智能的樂觀情緒一直持續(xù)到1973年，《萊特希爾報(bào)告》用詳實(shí)的數(shù)據(jù)說明，幾乎所有的人工智能的研究都遠(yuǎn)未達(dá)到早前承諾的水平，人工智能的發(fā)展陷入低谷。究其原因，主要?dú)w結(jié)為算力有限。讓科學(xué)家們最頭痛的是雖然很多難題理論上可以解決，看上去只是增加少量的規(guī)則和移動(dòng)幾個(gè)棋子，但帶來的計(jì)算量增加卻是驚人的，以至于實(shí)際上根本無法解決，這就是所謂的計(jì)算量爆炸問題。1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.1發(fā)展歷程概括4、專家系統(tǒng)逆境崛起20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識和經(jīng)驗(yàn)解決特定領(lǐng)域的問題，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專門知識的重大突破。專家系統(tǒng)其實(shí)就是一套計(jì)算機(jī)軟件，它往往聚焦于單個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，模擬人類專家回答問題或提供知識，幫助工作人員做出決策。它一方面需要人類專家整理和錄入龐大的知識庫（專家規(guī)則），另一方面需要計(jì)算機(jī)科學(xué)家編寫程序，設(shè)定如何根據(jù)提問進(jìn)行推理找到答案，也就是推理引擎。專家系統(tǒng)把自己限定在一個(gè)小的范圍，避免了通用人工智能的各種難題，它充分利用現(xiàn)有專家的知識經(jīng)驗(yàn)，務(wù)實(shí)的解決人類特定工作領(lǐng)域需要的任務(wù)，它不是創(chuàng)造機(jī)器生命，而是制造更有用的活字典、好工具。1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.1發(fā)展歷程概括5、重陷低迷20世紀(jì)80年代中到90年代中。進(jìn)入80年代后隨著專家系統(tǒng)的不斷發(fā)展，復(fù)雜度的快速提升，基于知識庫和推理機(jī)的專家系統(tǒng)的研究陷入停滯：系統(tǒng)難以升級擴(kuò)展，魯棒性不夠，直接導(dǎo)致高昂的維護(hù)成本。80年代中后期，由于人工智能的項(xiàng)目成果不明朗，包括日本第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃在內(nèi)的許多項(xiàng)目也沒有帶來人工智能的突破，政府大幅削減了對人工智能的資金支持，人工智能在全球的發(fā)展再次進(jìn)入低潮。從技術(shù)上看，人工智能的再次低迷主要?dú)w結(jié)于知識獲取瓶頸。1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.1發(fā)展歷程概括6、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迎來突破沉寂了10年之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終于有了新的研究進(jìn)展，尤其是1982年具有學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的提出和商業(yè)化推動(dòng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展。同年，日本發(fā)起了第五代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究計(jì)劃，預(yù)計(jì)投入8.5億美元，目的是搶占未來信息技術(shù)的先機(jī)，創(chuàng)造具有劃時(shí)代意義的超級人工智能計(jì)算機(jī)。曾經(jīng)一度看好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，過分依賴于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)量，因此長時(shí)期沒有取得實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?997年IBM研發(fā)的深藍(lán)超級計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫是這一時(shí)期的標(biāo)志性事件。1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.1發(fā)展歷程概括6、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迎來突破2004年，美國神經(jīng)科學(xué)家杰夫·霍金斯出版了《人工智能的未來》一書，深入討論了全新的大腦記憶預(yù)測理論，指出了依照此理論如何去建造真正的智能機(jī)器，這本書對后來神經(jīng)科學(xué)的深入研究產(chǎn)生了深刻的影響。2006年，杰弗里·辛頓出版了《LearningMultipleLayersofRepresentation》奠定了后來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全新的架構(gòu)，至今仍然是人工智能深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)。1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.1發(fā)展歷程概括6、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迎來突破2007年，華裔科學(xué)家李飛飛發(fā)起創(chuàng)建了ImageNet項(xiàng)目。2010年開始，ImageNet每年舉行大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽，2012年由多倫多大學(xué)在挑戰(zhàn)賽上設(shè)計(jì)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，被業(yè)內(nèi)認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)革命的開始。華裔科學(xué)家吳恩達(dá)在2009年開始研究使用圖形處理器進(jìn)行大規(guī)模無監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)工作，嘗試讓人工智能程序完全自主地識別圖形中的內(nèi)容。這是歷史上在沒有人工干預(yù)下，機(jī)器自主強(qiáng)化學(xué)習(xí)的里程碑式事件。2011年，IBM的沃森系統(tǒng)與真人一起搶答競猜，憑借其強(qiáng)大的知識庫仍然最后戰(zhàn)勝了兩位人類冠軍而獲勝。1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.2大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能2011年至今。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展（大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能之間的關(guān)系參看下圖），泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計(jì)算平臺推動(dòng)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機(jī)對弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用、較好用”的技術(shù)突破，迎來爆發(fā)式增長的新高潮。1.1AI一波三折第一章AI時(shí)代的啟航1.1.2大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能在21世紀(jì)第一個(gè)十年，對于簡單的人類感知和本能，人工智能技術(shù)一直處于落后或追趕，而到2011年，在圖像識別領(lǐng)域或常識問答比賽上，人工智能都開始表現(xiàn)出超過人類的水平，新的十年將會是人工智能在各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域取得突破的時(shí)代。第一章AI時(shí)代的啟航1.1AI一波三折1.2AI如影隨形1.3AI主流學(xué)派分類1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)1.4AI概念定義1.6AI必備技能習(xí)題1.2AI如影隨形第一章AI時(shí)代的啟航1.2.1

手機(jī)美顏美顏手機(jī)一般具備顛覆傳統(tǒng)拍照效果、瞬間自動(dòng)美顏的功能，如：磨皮、美白、瘦臉、眼部增強(qiáng)、五官立體等。下圖給出了一名青年女性使用普通手機(jī)（右圖）和美顏手機(jī)（左圖）自拍的效果比較情況。顯而易見，美顏手機(jī)仿佛是一個(gè)美容大師，使相貌平平的一個(gè)女子變得氣質(zhì)高雅、楚楚動(dòng)人。1.2AI如影隨形第一章AI時(shí)代的啟航1.2.2聊天機(jī)器人目前，聊天機(jī)器人無所不再，可用于多種實(shí)用目的，如客戶服務(wù)、娛樂游戲、系統(tǒng)導(dǎo)航或資訊獲取等。有些聊天機(jī)器人會搭載自然語言處理系統(tǒng)，但大多簡單的系統(tǒng)只會擷取輸入的關(guān)鍵字，再從數(shù)據(jù)庫中找尋最合適的應(yīng)答句。目前，聊天機(jī)器人是虛擬助理（如Google智能助理）的一部分，可以與許多應(yīng)用程序、網(wǎng)站及即時(shí)消息平臺鏈接使用。1.2AI如影隨形第一章AI時(shí)代的啟航1.2.3

新聞推薦如同購物推薦和電影推薦，基于大數(shù)據(jù)分析的人工智能技術(shù)在新聞推薦領(lǐng)域大放異彩，具有巨大的商業(yè)價(jià)值。在新聞推薦領(lǐng)域，目前最著名的最成功的商業(yè)巨頭非字節(jié)跳動(dòng)莫屬。北京字節(jié)跳動(dòng)科技有限公司成立于2012年，是最早將人工智能應(yīng)用于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)場景的科技企業(yè)之一，其獨(dú)立研發(fā)的“今日頭條”客戶端（右圖），通過海量信息采集、深度數(shù)據(jù)挖掘和用戶行為分析，為用戶智能推薦個(gè)性化信息，從而開創(chuàng)了一種全新的新聞閱讀模式。1.2AI如影隨形第一章AI時(shí)代的啟航1.2.4在線翻譯在線翻譯，一般是指在線翻譯工具，如百度翻譯（圖1-15），阿里翻譯、有道翻譯或Google翻譯等。這類在線翻譯工具主要是利用計(jì)算機(jī)程序?qū)⒁环N自然語言（源語言）轉(zhuǎn)換為另一種自然語言（目標(biāo)語言），其原理是依托海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源和自然語言處理技術(shù)，在海量的語料庫中查找各種模式，以求解最佳翻譯。這種基于大數(shù)據(jù)分析的在線翻譯過程稱為“統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯”。在線翻譯雖然取得了一定的成就，但制約機(jī)譯質(zhì)量提高的瓶頸依然存在。1.2AI如影隨形第一章AI時(shí)代的啟航1.2.5

虛擬現(xiàn)實(shí)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）是20世紀(jì)中后期逐漸發(fā)展起來的一項(xiàng)全新的實(shí)用技術(shù)。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)囊括計(jì)算機(jī)、電子信息、仿真技術(shù)于一體，其基本實(shí)現(xiàn)方式是計(jì)算機(jī)模擬虛擬環(huán)境從而給人以環(huán)境沉浸感。在VR領(lǐng)域，谷歌公司于2012年4月發(fā)布了一款增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)型穿戴式智能眼鏡——谷歌眼鏡（GoogleProjectGlass）。谷歌眼鏡集智能手機(jī)、GPS、相機(jī)于一身，在用戶眼前展現(xiàn)實(shí)時(shí)信息，只要眨眨眼就能拍照上傳、收發(fā)短信、查詢天氣路況等操作。第一章AI時(shí)代的啟航1.1AI一波三折1.2AI如影隨形1.3AI主流學(xué)派分類1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)1.4AI概念定義1.6AI必備技能習(xí)題1.3AI主流學(xué)派第一章AI時(shí)代的啟航1.3.1

符號主義學(xué)派符號主義（Symbolicism）又稱邏輯主義（Logicism）或心理學(xué)派（Psychlogism），是基于物理符號系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理的人工智能學(xué)派。該學(xué)派認(rèn)為人工智能起源于數(shù)理邏輯。符號主義采用的是功能模擬方法，其代表性成果是1957年紐厄爾和西蒙等人研制的稱為邏輯理論機(jī)的數(shù)學(xué)定理證明程序LT。60年來，符號主義走過了“啟發(fā)式算法→專家系統(tǒng)→知識工程”的發(fā)展道路，長期在人工智能中處于主導(dǎo)地位。理論上，符號主義認(rèn)為：認(rèn)知的基元是符號，認(rèn)知過程就是符號運(yùn)算過程；智能行為的充要條件是物理符號系統(tǒng)，人腦和電腦都是物理符號系統(tǒng)；智能的基礎(chǔ)是知識，其核心是知識表示和知識推理；知識可用符號表示，也可用符號進(jìn)行推理，因而可建立基于知識的人類智能和機(jī)器智能的統(tǒng)一理論體系。1.3AI主流學(xué)派第一章AI時(shí)代的啟航1.3.1

符號主義學(xué)派從研究方法上，符號主義認(rèn)為人工智能的研究應(yīng)該采用功能模擬的方法，即通過研究人類認(rèn)知系統(tǒng)的功能和機(jī)理，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬，從而實(shí)現(xiàn)人工智能。符號注意特別適合解決現(xiàn)實(shí)生活中的狀態(tài)轉(zhuǎn)換和邏輯推理問題，如八數(shù)碼難題（右圖）它主張用邏輯方法來建立人工智能的統(tǒng)一理論體系，但卻遇到了“常識”問題的障礙，以及不確知事物的知識表示和問題求解等難題，因此，受到了其他學(xué)派的批評與否定。1.3AI主流學(xué)派第一章AI時(shí)代的啟航1.3.2

連接主義學(xué)派連接主義（Connectionism）又稱仿生學(xué)派（Bionicsism）或生理學(xué)派（Physiologism），是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法的人工智能學(xué)派。連接主義認(rèn)為人工智能起源于仿生學(xué)，特別是對人腦模型的研究。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派從神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的研究成果出發(fā)，把人的智能歸結(jié)為人腦的高層活動(dòng)的結(jié)果，強(qiáng)調(diào)智能活動(dòng)是由大量簡單的單元通過復(fù)雜的相互連接后并行運(yùn)行的結(jié)果。1.3AI主流學(xué)派第一章AI時(shí)代的啟航1.3.2

連接主義學(xué)派從理論上，連接主義認(rèn)為：思維的基元是神經(jīng)元，而不是符號；思維過程是神經(jīng)元的連接活動(dòng)過程，而不是符號運(yùn)算過程；反對符號主義關(guān)于物理符號系統(tǒng)的假設(shè)，認(rèn)為人腦不同于電腦；提出連接主義的人腦工作模式，以取代符號主義的電腦工作模式。從研究方法上，連接主義主張人工智能研究應(yīng)采用結(jié)構(gòu)模擬的方法，即著重于模擬人的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能、結(jié)構(gòu)與智能行為是密切相關(guān)的，不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出不同的智能行為。目前，連接主義已經(jīng)提出多種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和一些連接學(xué)習(xí)算法。進(jìn)入21世紀(jì)以來，由于知識工程方面很多設(shè)定的遠(yuǎn)大目標(biāo)實(shí)現(xiàn)起來仍困難重重，符號主義再度沉淪，但深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)和深度學(xué)習(xí)算法的改善使得連接主義迅速興起。1.3AI主流學(xué)派第一章AI時(shí)代的啟航1.3.3

行為主義學(xué)派行為主義（Actionism）又稱進(jìn)化主義（Evolutionism）或控制論學(xué)派（Cyberneticsism），是基于控制論和“感知—?jiǎng)幼鳌笨刂葡到y(tǒng)的人工智能學(xué)派。行為主義認(rèn)為人工智能起源于控制論，提出智能取決于感知和行為，取決于對外界復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)，而不是表示和推理行為主義采用的是行為模擬方法，其代表性成果是布魯克斯研制的機(jī)器蟲。布魯克斯認(rèn)為，要求機(jī)器人像人一樣去思維太困難了，但可以先做一個(gè)機(jī)器蟲，由機(jī)器蟲慢慢進(jìn)化為機(jī)器人。布魯克斯成功研制了一個(gè)六足行走的機(jī)器蟲實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。這個(gè)機(jī)器蟲雖然不具有像人那樣的推理、規(guī)劃能力，但其應(yīng)付復(fù)雜環(huán)境的能力卻大大超過了原有的機(jī)器人，能夠?qū)崿F(xiàn)在自然環(huán)境下的靈活漫游。1991年8月，布魯克斯發(fā)表了“沒有推理的智能”的論文，提出了基于行為（進(jìn)化）的人工智能新途徑，從而在人工智能界形成了行為主義這個(gè)新的學(xué)派。1.3AI主流學(xué)派第一章AI時(shí)代的啟航1.3.4

三大學(xué)派比較就人工智能三大學(xué)派的歷史發(fā)展來看，符號主義認(rèn)為認(rèn)知過程在本質(zhì)上就是一種符號處理過程，人類思維過程總可用某種符號來進(jìn)行描述，其研究是以靜態(tài)、順序、串行的數(shù)字計(jì)算模型來處理智能，尋求知識的符號表征和計(jì)算，特點(diǎn)是自上而下。連接主義則是模擬發(fā)生在人類神經(jīng)系統(tǒng)中的認(rèn)知過程，提供一種認(rèn)知神經(jīng)研究范式，主張認(rèn)知是相互連接的神經(jīng)元的相互作用。行為主義認(rèn)為智能是系統(tǒng)與環(huán)境的交互行為，是對外界復(fù)雜環(huán)境的一種適應(yīng)。這些理論與范式在實(shí)踐之中都形成了自己特有的問題解決方法體系，并在不同時(shí)期都有成功的實(shí)踐范例。而就解決問題而言，符號主義有從定理機(jī)器證明、歸結(jié)方法到非單調(diào)推理理論等一系列成就。而連接主義有歸納學(xué)習(xí)，行為主義有反饋控制模式及廣義遺傳算法等解題方法。1.3AI主流學(xué)派第一章AI時(shí)代的啟航1.3.4

三大學(xué)派比較人工智能是一個(gè)交融了諸多學(xué)科的特殊的領(lǐng)域，多學(xué)科相互交融帶來了多元觀點(diǎn)的爭論和沖突、修正與提高。沒有一種“假說”或“范式”能夠一統(tǒng)江湖。隨著研究和應(yīng)用的深入，人們逐步認(rèn)識到三大學(xué)派其實(shí)各有所長，應(yīng)該相互結(jié)合、取長補(bǔ)短、綜合集成的研究策略?？梢灶A(yù)見，在不久的將來，三大研究學(xué)派將逐漸由對立轉(zhuǎn)為協(xié)作，并最終會走向統(tǒng)一。第一章AI時(shí)代的啟航1.1AI一波三折1.2AI如影隨形1.3AI主流學(xué)派分類1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)1.4AI概念定義1.6AI必備技能習(xí)題1.4AI概念定義第一章AI時(shí)代的啟航1.4.1

概念解析人工智能由人工和智能兩個(gè)詞構(gòu)成，字面意義就是人造的智能。進(jìn)一步講，人工智能可理解為是在充分了解和認(rèn)識人類智能機(jī)理的基礎(chǔ)上，用人工的方法去制造（創(chuàng)造）可以模擬和實(shí)現(xiàn)人類智能的智能實(shí)體（包括機(jī)器和其他物體）。AI也叫機(jī)器智能，其基本含義是是用機(jī)器（計(jì)算機(jī)或智能機(jī)）來模仿人類的智能行為。AI研究如何使機(jī)器具有認(rèn)識問題與解決問題的能力，研究如何使機(jī)器具有感知功能（如視、聽、嗅）、思維功能（如分析、綜合、計(jì)算、推理、聯(lián)想、判斷、規(guī)劃、決策）、行為功能（如說、寫、畫）及學(xué)習(xí)、記憶等功能。所以，如果一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有某種學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)τ嘘P(guān)問題給出正確的答案，而使用的方法與人類相似，還能解釋系統(tǒng)的智能活動(dòng)，那么，這種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)便認(rèn)為具有某種智能。1.4AI概念定義第一章AI時(shí)代的啟航1.4.1

概念解析總體來講，目前對人工智能的定義大多可劃分為四個(gè)層次，即機(jī)器“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”。這里“行動(dòng)”應(yīng)廣義地理解為采取行動(dòng)，或制定行動(dòng)的決策，而不是肢體動(dòng)作。1.4AI概念定義第一章AI時(shí)代的啟航1.4.2

共識定義目前業(yè)界對人工智能普遍達(dá)成共識定義是按照智能化程度將人工智能分為弱人工智能(ArtificialNarrowIntelligence,ANI)、強(qiáng)人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)和超人工智能(ArtificialSuperintelligence,ASI)三個(gè)層面。弱人工智能是指不能制造出真正地推理和解決問題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。弱人工智能通過對原始數(shù)據(jù)的收集、整理、清洗、分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化算法等技術(shù)，通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，完成分類、聚類、回歸值等判斷或預(yù)測計(jì)算。弱人工智能讓電腦看起來會像人腦一樣思考。弱人工智能擅長于單個(gè)方面的人工智能。比如有能戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的AlphaGo，但是它只會下圍棋，如果你讓他辨識一下貓和狗，它就不知道怎么做了。目前，弱人工智能隨處可見，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。1.4AI概念定義第一章AI時(shí)代的啟航1.4.2

共識定義強(qiáng)人工智能認(rèn)為：“計(jì)算機(jī)不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦?，?jì)算機(jī)本身就是有思維的。”強(qiáng)人工智能通過對原始數(shù)據(jù)的收集、整理、清洗、分析，機(jī)器可以自我進(jìn)行推理和解決問題，擁有自己會思考的電腦。強(qiáng)人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器，并且這類機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺的，有自我意識的。強(qiáng)人工智能可以有兩類：類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。1.4AI概念定義第一章AI時(shí)代的啟航1.4.2

共識定義超人工智能可以是各方面都比人類強(qiáng)點(diǎn)，也可以是各方面都比人類強(qiáng)很多倍。超人工智能可以視為強(qiáng)人工智能的終極形態(tài)?，F(xiàn)在，人類已經(jīng)使機(jī)器具備了弱人工智能。其實(shí)弱人工智能無處不在，人工智能革命正是從弱人工智能，通過強(qiáng)人工智能，最終到達(dá)超人工智能的旅途。例如，垃圾郵件分類系統(tǒng)是可以幫助我們篩選垃圾郵件的弱人工智能，在線翻譯是可以幫助我們翻譯中英文的弱人工智能，AlphaGo是一個(gè)可以戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的弱人工智能，等等。這些弱人工智能算法不斷融合創(chuàng)新，無不是向通往強(qiáng)人工智能和超人工智能的旅途中施加強(qiáng)勁的動(dòng)力。第一章AI時(shí)代的啟航1.1AI一波三折1.2AI如影隨形1.3AI主流學(xué)派分類1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)1.4AI概念定義1.6AI必備技能習(xí)題1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.1

認(rèn)識誤區(qū)提起人工智能，很多人想起的都是機(jī)器人，首先機(jī)器人只是人工智能的一個(gè)分類，并不是所有的人工智能都是以機(jī)器人的形式出現(xiàn)的。機(jī)器人是以硬件的形式表現(xiàn)出來，這種形式人類能夠用眼直接感覺出來，而還有一種體現(xiàn)方式則是軟件，不過因?yàn)槿斯ぶ悄苘浖w現(xiàn)的沒有機(jī)器人那么明顯，所以造成了很多人認(rèn)為人工智能就是機(jī)器人，機(jī)器人就是人工智能這樣的錯(cuò)誤理念。人工智能不能簡單等同于與人類智能，人工智能和人類智能是相互關(guān)聯(lián)又相互獨(dú)立的兩個(gè)概念。人類智能是人與生俱來的并隨著人類文明的進(jìn)步不斷發(fā)展的智力和能力，而人工智能是人們通常長期對自身智能的探索和思考，希望創(chuàng)造出具有類人智能甚至超出人類智能的機(jī)器。從某種程度而言，人工智能的目的就是讓智能機(jī)器能夠象人一樣思考。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.2

面臨的機(jī)遇提起人工智能，很多人想起的都是機(jī)器人，首先機(jī)器人只是人工智能的一個(gè)分類，并不是所有的人工智能都是以機(jī)器人的形式出現(xiàn)的。機(jī)器人是以硬件的形式表現(xiàn)出來，這種形式人類能夠用眼直接感覺出來，而還有一種體現(xiàn)方式則是軟件，不過因?yàn)槿斯ぶ悄苘浖w現(xiàn)的沒有機(jī)器人那么明顯，所以造成了很多人認(rèn)為人工智能就是機(jī)器人，機(jī)器人就是人工智能這樣的錯(cuò)誤理念。人工智能不能簡單等同于與人類智能，人工智能和人類智能是相互關(guān)聯(lián)又相互獨(dú)立的兩個(gè)概念。人類智能是人與生俱來的并隨著人類文明的進(jìn)步不斷發(fā)展的智力和能力，而人工智能是人們通常長期對自身智能的探索和思考，希望創(chuàng)造出具有類人智能甚至超出人類智能的機(jī)器。從某種程度而言，人工智能的目的就是讓智能機(jī)器能夠象人一樣思考。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.2

面臨的機(jī)遇隨著生物識別、自然語音處理、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能感知等技術(shù)的不斷發(fā)展和深入，人工智能的技術(shù)瓶頸以及應(yīng)用成本已從根本上得以突破。這使得人工智能的發(fā)展也日趨接近于人類智能水平，人工智能正從學(xué)術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閼?yīng)用驅(qū)動(dòng)、從專用智能邁向通用智能。與此同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動(dòng)設(shè)備和傳感器的大量普及，其產(chǎn)生并存儲的數(shù)據(jù)量急劇增加，為通過深度學(xué)習(xí)的方法來訓(xùn)練人工智能提供了良好的土壤，海量的數(shù)據(jù)將為人工智能算法模型提供源源不斷的素材，人工智能從各行業(yè)、各領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)中積累經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、使其深度學(xué)習(xí)成果得以持續(xù)提升。目前，GPU、NPU、FPGA和各種AI-PU專用人工智能芯片的出現(xiàn)加速了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練迭代速度，讓大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理效率顯著提升，極大地促進(jìn)了人工智能行業(yè)的發(fā)展。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.2

面臨的機(jī)遇資本作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的加速器發(fā)揮了重要的作用，一方面，跨國科技巨頭以資本為杠桿，展開投資并購活動(dòng)，得以不斷完善產(chǎn)業(yè)鏈布局。人工智能已在智能機(jī)器人、無人機(jī)、金融、醫(yī)療、安防、駕駛、搜索、教育等領(lǐng)域得到了較為廣泛的應(yīng)用。與早期人工智能相比，新一代人工智能體現(xiàn)出數(shù)據(jù)、運(yùn)算力和算法相互融合、優(yōu)勢互補(bǔ)的良好特點(diǎn)：在數(shù)據(jù)方面，人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代后，數(shù)據(jù)技術(shù)高速發(fā)展，各類數(shù)據(jù)資源不斷積累，為人工智能的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程奠定了良好的基礎(chǔ)；在運(yùn)算力方面，摩爾定律仍在持續(xù)發(fā)揮效用，計(jì)算系統(tǒng)的硬件性能逐年提升，云計(jì)算、并行計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算等新型計(jì)算方式的出現(xiàn)拓展了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)性能，獲得更快的計(jì)算速度；在算法方面，伴隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷成熟，運(yùn)算模型日益優(yōu)化，智能算法不斷更新，提升了模型辨識解析的準(zhǔn)確度。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.2

面臨的機(jī)遇人工智能技術(shù)還促進(jìn)了多種科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的深度融合，解決了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代看似無法解決的問題和痛點(diǎn)，將互聯(lián)網(wǎng)帶入到了一個(gè)全新發(fā)展的智能時(shí)代，極大影響著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展方向。目前，人工智能技術(shù)研究正在如火如荼地展開，進(jìn)入了六十年來最狂熱的發(fā)展階段。從目前發(fā)展現(xiàn)狀來看，人工智能技術(shù)還存在著較大的市場發(fā)展空間和投資機(jī)會，例如，以大數(shù)據(jù)收集為基礎(chǔ)的醫(yī)療、教育、消費(fèi)、營銷等垂直行業(yè)就尚未出現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的行業(yè)龍頭，因此將未來成為各大資本和上市公司競相追逐的寵兒。而隨著新科技革命繼續(xù)發(fā)展，人工智能技術(shù)也正孕育著新的重大變革。一旦突破，必將對科學(xué)技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展產(chǎn)生巨大和深遠(yuǎn)的影響，深刻地改變經(jīng)濟(jì)和社會的面貌，并促使生產(chǎn)力出現(xiàn)新的飛躍，成為第四次工業(yè)革命的主旋律和人類社會新未來的重要支柱。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.2

面臨的機(jī)遇按照《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，我國將在3年內(nèi)實(shí)現(xiàn)人工智能總體技術(shù)與世界先進(jìn)水平同步。2025年，人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平；2030年，AI理論、技術(shù)、應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。據(jù)悉，目前國內(nèi)已有20多個(gè)省市陸續(xù)發(fā)布了規(guī)劃，確定了發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的目標(biāo)和重點(diǎn)任務(wù)。各地相關(guān)政策的出臺，更加速了人工智能產(chǎn)業(yè)和物業(yè)、汽車、醫(yī)療、物流、制造業(yè)等關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)融合。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.3

存在挑戰(zhàn)從技術(shù)角度上看，目前人工智能最有效方法來源于深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)最根本的理論來自于上世紀(jì)80年代，在理論層面依舊沒有大的突破。此外深度學(xué)習(xí)所使用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也日漸暴露不足，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大的姿態(tài)變化具有比較弱的泛化能力，未來對人工智能具有里程碑意義的事件可能還在于新理論的提出。另一方面，目前的人工智能技術(shù)主要依賴機(jī)器學(xué)習(xí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)主要又是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，也就是要從大量的有標(biāo)注的樣本學(xué)習(xí)，所謂標(biāo)注就是得告訴計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)的標(biāo)簽是什么。對深度學(xué)習(xí)而言，動(dòng)輒需要上百萬的標(biāo)簽樣本。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)研究從沒有標(biāo)注的樣本中自動(dòng)學(xué)習(xí)模型，而樣本數(shù)據(jù)的獲取幾乎沒有成本，因此無監(jiān)督學(xué)習(xí)是未來人工智能高度期待的技術(shù)。當(dāng)前的人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展浪潮主要是源于深度學(xué)習(xí)算法的提出，在數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算，屬于技術(shù)性突破。而屬于強(qiáng)人工智能乃至超人工智能范疇，關(guān)于意識起源、人腦機(jī)理等方面的基礎(chǔ)理論研究仍有大量空白領(lǐng)域需要持續(xù)探索。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.3

存在挑戰(zhàn)人的“機(jī)器化”和機(jī)器的“人化”是人工智能技術(shù)發(fā)展的兩個(gè)必然發(fā)展趨勢，很多人擔(dān)心智能機(jī)器機(jī)器化在為人類提供聰明友好幫助和服務(wù)的同時(shí)，也會給人類帶來威脅甚至滅頂之災(zāi)。從理論上講，機(jī)器的智能化程度越高，其內(nèi)部電腦控制軟件的規(guī)模就越龐大且復(fù)雜，出現(xiàn)故障的概率也就相應(yīng)的越高。如果真的有一天，機(jī)器智能化超過一定程度而控制系統(tǒng)又出現(xiàn)問題的話，將會給人類社會帶來難以想象的后果，這也是未來人工智能技術(shù)發(fā)展必須思考的問題。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.3

存在挑戰(zhàn)有觀點(diǎn)認(rèn)為，超人工智能或許能孕育出比人類更加智慧的生命形態(tài)，這些生命形態(tài)能理解、探索人類未知領(lǐng)域并得出科學(xué)結(jié)論。與此同時(shí)，一旦超人工智能出現(xiàn)，人類任何試圖控制它的行為都是可笑的，人類會用人類的智能級別思考，而超人工智能會用超人工智能的級別思考。這種生命形態(tài)現(xiàn)在或許聞所未聞，但它有可能導(dǎo)致一場科學(xué)和哲學(xué)層面的變革。現(xiàn)在，大量基于人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用軟件的出現(xiàn)，正在塑造一個(gè)全新的工作形態(tài)，全職工作越來越少，短期工作和即時(shí)就業(yè)越來越多。所以，人類在享受人工智能帶來的經(jīng)濟(jì)增長和生活質(zhì)量改善的同時(shí)，也應(yīng)該關(guān)注自身機(jī)能的發(fā)展問題，機(jī)器將“進(jìn)化”得越來越聰明，而很多人將會“退化”。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.4

AI將重塑企業(yè)AI的行業(yè)應(yīng)用很廣，比如銀行的實(shí)時(shí)反欺詐、反洗錢，保險(xiǎn)行業(yè)的產(chǎn)品個(gè)性化推薦，通訊領(lǐng)域的預(yù)見性維護(hù)建議以及醫(yī)療領(lǐng)域的預(yù)防治療、發(fā)現(xiàn)早期疾病等。這些問題涉及到的數(shù)據(jù)越來越大，對于算法的復(fù)雜度要求越來越高。而人工智能可以在這些場景做合理決策，先要找到活動(dòng)實(shí)踐的數(shù)據(jù)，再建立數(shù)學(xué)模型定義優(yōu)化目標(biāo)和約束，最后機(jī)器再進(jìn)行優(yōu)化決策。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，基于人工智能技術(shù)，企業(yè)可以更準(zhǔn)確的把握市場趨勢和了解用戶需求，更好地調(diào)配研發(fā)、生產(chǎn)、流通和銷售各個(gè)環(huán)節(jié)的資源，從而極大降低企業(yè)運(yùn)營成本，提升企業(yè)效率和利潤。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.4

AI將重塑企業(yè)人工智將會使這些企業(yè)越來越以客戶為中心。在人工智能的加持下，企業(yè)可以從兩方面得到很大收益：一個(gè)是降低業(yè)務(wù)成本，另一個(gè)是創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)機(jī)會。人工智能使企業(yè)能夠管理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，并且提供前所未有的機(jī)會以讓企業(yè)做出實(shí)時(shí)決策、動(dòng)態(tài)運(yùn)營管理并響應(yīng)客戶。從銀行到醫(yī)療，從制造業(yè)到消費(fèi)服務(wù)業(yè)，全球的企業(yè)都在利用人工智能分析數(shù)據(jù)并構(gòu)建學(xué)習(xí)型組織，從而以前所未有的速度來應(yīng)變并展開競爭。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.4

AI將重塑企業(yè)這些年來，以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)為首的領(lǐng)先企業(yè)，已經(jīng)通過人工智能技術(shù)的大量運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)了巨大的業(yè)務(wù)價(jià)值提升。而對于更多的傳統(tǒng)企業(yè)，針對構(gòu)建自身AI能力的思路，也需要從原有面向系統(tǒng)開發(fā)者的“機(jī)器學(xué)習(xí)平臺”，迭代為企業(yè)經(jīng)營管理人員服務(wù)的一體化“企業(yè)AI核心系統(tǒng)”。企業(yè)AI核心系統(tǒng)是企業(yè)所有業(yè)務(wù)的底層支撐，覆蓋企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營各個(gè)環(huán)節(jié)，并可結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)踐、在上層進(jìn)一步開發(fā)，實(shí)現(xiàn)智能化業(yè)務(wù)應(yīng)用。企業(yè)AI核心系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)核心、算法核心與生產(chǎn)核心，幫助企業(yè)完成一站式AI全系統(tǒng)建設(shè)，打造完整的基于AI技術(shù)的全流程決策系統(tǒng)，使企業(yè)既擁有未來按需發(fā)展AI應(yīng)用的自主能力，又可挖掘AI應(yīng)用需求。AI成為企業(yè)生存的必備條件，企業(yè)必須制定并執(zhí)行人工智能戰(zhàn)略，方能制勝未來。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.4

AI將重塑企業(yè)未來人工智能將深刻改變社會，許多傳統(tǒng)職位被取代淘汰，并將創(chuàng)造許多新的職位。如果阿里的“無人超市”普及開來，收銀員、超市管理人員等職位將會統(tǒng)統(tǒng)消失。AI時(shí)代浪潮席卷，人才的供給和需求都在進(jìn)行重新洗牌。麥肯錫全球研究院在一份報(bào)告中預(yù)測：第四次工業(yè)革命將由人工智能引發(fā)，到2030年全球?qū)⒂薪?億人口的工作崗位被人工智能取代，其中1億發(fā)生在中國。1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)第一章AI時(shí)代的啟航1.5.4

AI將重塑企業(yè)可以肯定的是，重復(fù)性工作都會被機(jī)器所取代，只有創(chuàng)意性人才才會被留下來。當(dāng)前人類社會仍處于弱人工智能時(shí)代，許多工作至少在短期內(nèi)會被重新定義而不是被消除。未來10年內(nèi)將有45%的傳統(tǒng)工作崗位會消失。從某種角度看，人工智能發(fā)展之路并不是全盤取代人們的職業(yè)，更多的是幫助人們更好的工作，重新定位工作角色和流程。隨著工作角色和業(yè)務(wù)處理的重新定義，智能化的經(jīng)濟(jì)效益會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人力成本。機(jī)器將人的能力增強(qiáng)到一個(gè)更高的層次，并通過增加個(gè)體的工作量和轉(zhuǎn)移工作人員的注意力到更有價(jià)值的工作上來放大專家的價(jià)值。人工智能將取代更多例行或者重復(fù)的工作，并逐漸將員工的工作重心轉(zhuǎn)移到富有創(chuàng)造性和情感的工作上。第一章AI時(shí)代的啟航1.1AI一波三折1.2AI如影隨形1.3AI主流學(xué)派分類1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)1.4AI概念定義1.6AI必備技能習(xí)題1.6AI必備技能第一章AI時(shí)代的啟航1.6.1

懂工具工欲善其事必先利其器，作為一名AI技術(shù)人員，必須樹立終身學(xué)習(xí)的理念，在時(shí)刻與不斷發(fā)展的框架、標(biāo)準(zhǔn)和范式保持同步的同時(shí)，還要能活學(xué)活用，在不同的任務(wù)場景中選用最合適的人工智能工具，以提高工作效率。下面列出業(yè)界幾款比較流行的AI開發(fā)工具。1、Azure；2、Caffe；3、CNTK；4、Deeplearning4j；5、Scikit-Learn；6、SwiftAI；7、TensorFlow。1.6AI必備技能第一章AI時(shí)代的啟航1.6.2

懂編程從事AI項(xiàng)目開發(fā)和科學(xué)研究，并不限定使用某種特殊的編程語言，實(shí)際上你所熟練掌握的每一種編程語言都可以是人工智能的開發(fā)語言。但是，目前較為高效且最流行的AI編程語言有Python、R語言、Lisp、Prolog和Java。Python目前名列所有AI開發(fā)語言中的第一位，號稱是最接近人工智能的語言。Python容易上手，并且提供了很多庫，使得AI開發(fā)任務(wù)更容易。R是用于統(tǒng)計(jì)分析和操縱數(shù)據(jù)的最有效的語言和環(huán)境之一。R還有許多可用于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件包，使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)變得容易，從而解決了與業(yè)務(wù)相關(guān)的問題。Java易于使用、易于調(diào)試、跨平臺的優(yōu)良特性簡化了大型項(xiàng)目的開發(fā)工作，并且提供了數(shù)據(jù)的圖形表示以及更好的用戶交互。1.6AI必備技能第一章AI時(shí)代的啟航1.6.3

懂模型AI技術(shù)人員面臨的問題各種各樣，用于解決這些問題的人工智能模型也種類繁多，不同的模型算法擅長處理特定類型的問題。因此，AI技術(shù)人員需要清楚地了解每種模型的優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)前，最流行的AI模型包括回歸分析、決策樹、隨機(jī)森林、KNN、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。1.6AI必備技能第一章AI時(shí)代的啟航1.6.4

懂業(yè)務(wù)作為人工智能領(lǐng)域的技術(shù)人員，不僅要精通AI理論知識、工具模型和編程語言，更要擁有深厚的業(yè)務(wù)背景和緊緊把握AI發(fā)展的脈絡(luò)和，在掌握扎實(shí)專業(yè)AI技能的同時(shí)具有與各種客戶和商務(wù)人士深入交流溝通的能力。這樣這樣，AI技術(shù)人員才能根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)場景和客戶需求開發(fā)能夠充分發(fā)揮AI潛能的軟硬件系統(tǒng)和商業(yè)服務(wù)模式，重構(gòu)新型AI商業(yè)邏輯，并對AI業(yè)務(wù)流程給出指導(dǎo)性建議。AI技術(shù)人員包括數(shù)據(jù)分析師、模型算法科學(xué)家、數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等。數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的業(yè)務(wù)能力有許多重疊，但有明顯側(cè)重：數(shù)據(jù)科學(xué)家往往在機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)方面擁有更強(qiáng)的理論基礎(chǔ)，而機(jī)器學(xué)習(xí)工程師通常擁有更強(qiáng)大的軟件工程背景。第一章AI時(shí)代的啟航1.1AI一波三折1.2AI如影隨形1.3AI主流學(xué)派分類1.5AI機(jī)遇挑戰(zhàn)1.4AI概念定義1.6AI必備技能習(xí)題1．人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了哪幾個(gè)主要階段，每個(gè)階段有哪些標(biāo)志性成果？2．什么是人工智能？你如何理解它的定義？3．人工智能有哪幾個(gè)主要學(xué)派？各自的特點(diǎn)是什么？談?wù)勀銉A向支持哪個(gè)學(xué)派的觀點(diǎn)？4．人工智能有哪些主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域？其中哪些是新的研究熱點(diǎn)？5．如何理解弱人工智能和強(qiáng)人工智能？6．你如何看待超人工智能，人類未來如何確保和機(jī)器人友好共處？7．你認(rèn)為人工智能未來發(fā)展將面臨哪些挑戰(zhàn)和困難？8．人工智能會淘汰哪些職業(yè)，又會造就哪些新的崗位呢？9．人工智能對于企業(yè)的生存和發(fā)展會帶來哪些影響？10．人工智能技術(shù)人員需要擁有哪些職業(yè)素養(yǎng)？習(xí)題：第二章感受AI2.1析音賞樂2.2別具慧眼2.3識文斷字2.5運(yùn)籌帷幄2.4神來之筆習(xí)題2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.1語音助手1952年，美國貝爾實(shí)驗(yàn)室發(fā)明了一種叫“奧黛麗”（Audrey）,這個(gè)系統(tǒng)可以聽懂十個(gè)英文數(shù)字。20世紀(jì)60年代，超音速飛機(jī)登上了美蘇爭霸戰(zhàn)的舞臺。在飛行中飛行員由于身體被幾倍于體重的強(qiáng)大力量制約而無法使用肢體操作，能否用語音來操縱飛機(jī)？在美國國防部高級研究計(jì)劃局(DARPA)的全力資助下，語音識別開始蓬勃發(fā)展。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.1語音助手2012年，鄧力公開發(fā)表了一篇論文“Context-dependent

pre-trained

deep

neuralnetworks

for

large-vocabulary

speech

recognition”，這篇論文成了第一篇正式把深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到語音識別上的研究論文。到了2016年，機(jī)器在語音識別上的表現(xiàn)已經(jīng)超過了人類的平均水平。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.1語音助手智能音箱的背后技術(shù)是語音助手，而目前最強(qiáng)技術(shù)都掌握在微軟、谷歌、亞馬遜、蘋果和三星等幾個(gè)巨頭手中。目前來看，常規(guī)語音識別技術(shù)已經(jīng)比較成熟，發(fā)音技術(shù)有待完善。而真正的語義理解技術(shù)還都處于比較初級的階段，對于松散自由的口語表述，語音助手往往無法獲得重點(diǎn)，更無法正確回答。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.1語音助手2018年，谷歌發(fā)布了語音助手的升級版演示，展示了語音助手自動(dòng)電話呼叫并完成主人任務(wù)的場景。其中包含了多輪對話、語音全雙工等新技術(shù)，這可能預(yù)示著新一輪自然語言處理和語義理解技術(shù)的到來。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.2語音識別在萬物互聯(lián)的時(shí)代，人類使用語音與計(jì)算機(jī)交互顯得最自然，最便捷。語音交互，首先要教會機(jī)器人聽懂人類的語言，讓機(jī)器通過計(jì)算、識別和理解自然語言的信號，并轉(zhuǎn)換為文本或者命令，也就是為機(jī)器打造了聽覺系統(tǒng)，這項(xiàng)技術(shù)就是“語音識別”。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.2語音識別創(chuàng)新工場的掌門人李開復(fù)在美國哥倫比亞大學(xué)讀政治科學(xué)專業(yè)（與奧巴馬上過同樣的選修課），后轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)專業(yè)。1983年李開復(fù)進(jìn)入卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)，開始了人工智能領(lǐng)域語音識別的研究，成為了人工智能尤其是語音識別潮起潮落的見證者和重要參與者。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.2語音識別1、機(jī)器翻譯“翻譯”是語音識別領(lǐng)域最重要的一個(gè)應(yīng)用。“機(jī)器翻譯”需要兩種數(shù)據(jù)，一種是雙語對照的數(shù)據(jù)，它告訴機(jī)器什么樣的句子翻譯成什么樣的句子；第二種就是要準(zhǔn)備大規(guī)模的單詞的句子，這實(shí)際上告訴機(jī)器什么樣的句子是合理的句子，或者是自然的句子。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.2語音識別1、機(jī)器翻譯2012年10月，微軟研究院理查德·拉希德博士在天津舉行的“21世紀(jì)計(jì)算機(jī)大會”上演示了語音翻譯系統(tǒng)，首次把語音識別、合成和機(jī)器翻譯這三項(xiàng)人工智能技術(shù)融合在一起。人類的語言千差萬別，但計(jì)算機(jī)的語言只有0、1、0、1，一旦找到了打開語言之門的鑰匙，機(jī)器就能夠理解人類的語言，就可以交流自如了。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.2語音識別2、中國聲谷坐落于中國合肥的“科大訊飛”，被稱為“中國聲谷”?！白屖澜珩雎犖覀兊穆曇簟保强拼笥嶏w的標(biāo)語，科大訊飛總裁胡郁列舉了他們的成就：2008年至今，科大訊飛連續(xù)在國際說話人、語種識別評測大賽中名列前茅；2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.2語音識別2014年，科大訊飛首次參加國際口語機(jī)器翻譯評測比賽勇獲佳績；2016年，國際語音識別大賽上，科大訊飛取得全部指標(biāo)第一；口語測評（根據(jù)你英語的發(fā)音來評價(jià)你的發(fā)音準(zhǔn)確程度、詞匯量和語法句法）技術(shù)在世界上遙遙領(lǐng)先。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.3典型應(yīng)用場景1、語音識別百度語音，面向廣大開發(fā)者開放語音識別技術(shù)，所采用的離在線融合技術(shù)，根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境自動(dòng)判斷本地引擎或云端引擎，進(jìn)行識別；而極速語音識別是擺脫按鍵操作，通過語音識別直接輸入文字，快速返回識別結(jié)果，可應(yīng)及用于游戲文字輸入、社交聊天、語音指令等多個(gè)場景，提高輸入效率及體驗(yàn)。2.1析音賞樂第二章感受AI2.1.3典型應(yīng)用場景2、遠(yuǎn)場語音識別及呼叫中心音頻文件轉(zhuǎn)寫通過麥克風(fēng)陣列前端處理算法，有效消除噪音，同時(shí)對目標(biāo)說話人聲音進(jìn)行增強(qiáng)，使得智能家居、智能硬件、機(jī)器人語音交互等場景下的遠(yuǎn)場語音也可識別，即使在三至五米的距離說話也可準(zhǔn)確識別；當(dāng)然企業(yè)可也使用呼叫中心音頻文件轉(zhuǎn)寫服務(wù)，將電銷業(yè)務(wù)、客服業(yè)務(wù)、質(zhì)檢業(yè)務(wù)等多場景的語音精準(zhǔn)地轉(zhuǎn)為文字，提升企業(yè)效率并降低成本。帶寬消耗可控，結(jié)果返回時(shí)間有保障。第二章感受AI2.1析音賞樂2.2別具慧眼2.3識文斷字2.5運(yùn)籌帷幄2.4神來之筆習(xí)題2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.1人臉識別利用人臉識別技術(shù)，進(jìn)行人員信息的錄入與圖像匹配，并將接受的信息傳入數(shù)據(jù)庫。人臉識別技術(shù)在犯罪嫌疑人的身份認(rèn)定、戶籍信息管理、追逃工作及重點(diǎn)場所布控等反恐安防領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.1人臉識別人臉識別作為生物特征識別的一個(gè)分支，是模式識別和計(jì)算機(jī)視覺中一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域。相較于其他的生物識別方式，人臉識別具有識別方式友好、識別結(jié)果直觀、識別過程隱蔽等優(yōu)勢，這些特點(diǎn)的存在使得人臉識別技術(shù)在公安工作中的應(yīng)用具備了天然的優(yōu)勢。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.1人臉識別人臉識別技術(shù)流程：①人臉檢測及特征提?。涸谳斎雸D像中檢測人臉并定位出人臉的具體位置，通常用人臉的最小外接矩形表示人臉大小、位置；而特征提取是對人臉檢測數(shù)據(jù)庫中定位出的各個(gè)人臉，通過空間變換、降維、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對其人臉特征進(jìn)行提取，并使用特征向量的形式表示人臉特征，即一張人臉圖像唯一的對應(yīng)一個(gè)特征向量，而該特征向量通過變換唯一的對應(yīng)原始的人臉圖像，通過該步驟可以建立人臉圖像和其特征向量的對應(yīng)關(guān)系。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.1人臉識別人臉識別技術(shù)流程：②人臉比對：將待比對人臉的特征向量與庫內(nèi)人臉的特征向量進(jìn)行比對，可以利用向量的空間距離、向量的范數(shù)等作為衡量特征向量之間相似程度的度量，選擇向量相似程度最高的人臉圖像為人臉比對結(jié)果，進(jìn)而獲取待比對人臉的詳細(xì)身份信息。公共場所治安巡邏、視頻技偵、敏感人員布控等實(shí)戰(zhàn)環(huán)境，都對人臉識別特別是在大規(guī)模底庫中人臉比對識別具有強(qiáng)烈需求。國內(nèi)知名企業(yè)云創(chuàng)大數(shù)據(jù)提供的大規(guī)模人臉比對機(jī)解決方案可作為其底層基礎(chǔ)設(shè)施，為公安上層業(yè)務(wù)應(yīng)用提供高效的數(shù)據(jù)比對處理能力，為其實(shí)時(shí)反饋比對處理結(jié)果。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.1人臉識別公共場所治安巡邏、視頻技偵、敏感人員布控等實(shí)戰(zhàn)環(huán)境，都對人臉識別特別是在大規(guī)模底庫中人臉比對識別具有強(qiáng)烈需求。國內(nèi)知名企業(yè)云創(chuàng)大數(shù)據(jù)提供的大規(guī)模人臉比對機(jī)解決方案可作為其底層基礎(chǔ)設(shè)施，為公安上層業(yè)務(wù)應(yīng)用提供高效的數(shù)據(jù)比對處理能力，為其實(shí)時(shí)反饋比對處理結(jié)果。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.1人臉識別云創(chuàng)大規(guī)模人臉比對機(jī)作為億量級大規(guī)模人臉特征高速比對系統(tǒng)，應(yīng)用大規(guī)模人臉識別技術(shù)，針對億級大規(guī)模人臉1：N應(yīng)用場景性能需求，結(jié)合高密度混合服務(wù)一體機(jī)作為硬件支撐平臺，配合大規(guī)模人臉識別算法，單臺設(shè)備支撐1秒完成7億次人臉比對。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.1行人識別根據(jù)分類方法，行人檢測通常被分為形變部件模型變體、基于決策森林的行人檢測方法和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測方法三種。近年來，行人檢測在這三個(gè)研究方向均有不同程度的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)檢測領(lǐng)域的成功應(yīng)用，成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.2行人識別云創(chuàng)大數(shù)據(jù)行人特征識別系統(tǒng)集成了行人屬性分析功能，即使在無法獲得人臉影像的角度場景下，也能對人員進(jìn)行檢測與特征識別記錄，可識別特征包括年齡類型、背包類型、上衣顏色、上衣類型、人員性別、發(fā)型、帽子類型、人種、褲子顏色、褲子類型等。該功能可用于在海量監(jiān)控影像中對一定特征人員進(jìn)行監(jiān)測與布控預(yù)警，以有效補(bǔ)充人臉識別布控系統(tǒng)。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.3圖像分類谷歌谷歌的貓臉識別曾引起了學(xué)術(shù)界的轟動(dòng)，它采用了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式”，即不進(jìn)行人為的圖片標(biāo)注，而是讓機(jī)器自己從大量原始數(shù)據(jù)中磨礪出算法，進(jìn)行區(qū)分和識別。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.3圖像分類近年來近年來，隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的迅猛發(fā)展，如何高效且準(zhǔn)確地對海量圖像進(jìn)行分類顯得尤為重要。經(jīng)典的圖像分類大部分是針對單標(biāo)簽圖像的，即每幅圖像只與一個(gè)物體相關(guān)聯(lián)。而在現(xiàn)實(shí)生活中，一幅圖像往往會包含多個(gè)不同種類的物體，所以研究對多標(biāo)簽圖像的分類更加具有實(shí)際意義，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在單標(biāo)簽圖像分類中的應(yīng)用已經(jīng)有了廣泛的研究，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出了極其出色的效果和強(qiáng)大的性能。由于多標(biāo)簽圖像具有內(nèi)容復(fù)雜，物體互相遮擋等問題，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于多標(biāo)簽圖像分類吸引研究者做了大量的工作。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.4典型應(yīng)用場景1、圖像審核及商品搜索

提供多種維度的圖像審核能力，支持自助調(diào)整審核閾值、自定義文本黑庫、敏感人物審核庫等，配置最符合您業(yè)務(wù)需求的審核策略。包括政治敏感識別、暴恐識別、廣告檢測、公眾人物識別、圖文審核、圖像質(zhì)量檢測等；商品搜索是將用戶拍攝的圖片在商品庫中搜索，找到同款或相似的商品，進(jìn)行商品銷售或者相關(guān)商品推薦，提升商品搜索查找的便捷性，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。包括自定義圖庫、相似圖片檢索、可視化圖庫管理等。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.4典型應(yīng)用場景2、車輛分析準(zhǔn)確識別圖像中的車輛相關(guān)信息，提供車型識別、車輛檢測、車流統(tǒng)計(jì)、車輛屬性識別、車輛外觀損傷識別、車輛背景分割等能力。包括識別車輛品牌型號、車輛檢測和類型識別、識別車輛品牌型號、車輛檢測與追蹤、動(dòng)態(tài)車流量統(tǒng)計(jì)等。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.4典型應(yīng)用場景3、云創(chuàng)城市交通智能優(yōu)化技術(shù)

云創(chuàng)大數(shù)據(jù)開發(fā)的城市交通智能優(yōu)化技術(shù)在現(xiàn)有交通運(yùn)行規(guī)則以及信號控制規(guī)則的前提下，通過對海量交通信息的收集提取、指標(biāo)分類、算法構(gòu)建、模型訓(xùn)練等過程，實(shí)現(xiàn)對交通信號燈配時(shí)策略的優(yōu)化和控制，提升道路資源利用率，降低車輛排隊(duì)時(shí)間，增加路段平均流量，從而大幅降低城市道路擁堵，讓城市道路愈發(fā)智能化。2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.4典型應(yīng)用場景4、云創(chuàng)大數(shù)據(jù)鐵路病態(tài)非接觸檢測系統(tǒng)

云創(chuàng)鐵路軌道線路設(shè)備常年裸露在露天環(huán)境中，在惡劣天氣和列車負(fù)載的作用下，設(shè)備技術(shù)狀態(tài)不斷發(fā)生變化，而其異常狀態(tài)直接影響鐵路線路運(yùn)行安全。盡管有關(guān)路局工務(wù)部門已制定全面的維護(hù)計(jì)劃，定期安排巡線員、檢修員進(jìn)行巡檢，但由于人力的局限性、現(xiàn)場巡檢情況無法復(fù)核的局限性以及設(shè)備在白天發(fā)生突變的概率性等，難以100%實(shí)現(xiàn)鐵路線路設(shè)備異常情況的及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決。

2.2別具慧眼第二章感受AI2.2.4典型應(yīng)用場景5、智慧城市綜合應(yīng)用

作為智慧城市建設(shè)的切入點(diǎn)，智慧路燈伴侶能夠直接掛載到城市既有路燈或墻體上，同時(shí)提供全景監(jiān)控、人臉識別、車牌識別、實(shí)時(shí)巡查、視頻標(biāo)注、軌跡追蹤、環(huán)境監(jiān)測、便民服務(wù)等城市功能，將城市中隨處可見的普通路燈升級為智慧化的城市基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)為公安、城管、交通、環(huán)保、旅游等多個(gè)領(lǐng)域提供幫助。第二章感受AI2.1析音賞樂2.2別具慧眼2.3識文斷字2.5運(yùn)籌帷幄2.4神來之筆習(xí)題2.3識文斷字第二章感受AI2.3.1手寫數(shù)據(jù)識別現(xiàn)階段遠(yuǎn)程高速數(shù)據(jù)識別過程中，存在著數(shù)據(jù)識別執(zhí)行時(shí)間過長、能量消耗較大、識別率較低等問題。在這種情況下，如何有效提出能夠提高數(shù)據(jù)傳輸處理能力，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確有序的識別成為當(dāng)今社會亟待解決的問題。2.3識文斷字第二章感受AI2.3.2問答系統(tǒng)自動(dòng)問答系統(tǒng)(AutomaticQuestionandAnsweringSystem)，簡稱問答系統(tǒng)(QA)，是指接受用戶以自然語言形式描述的提問，并從大量的異構(gòu)數(shù)據(jù)中查找出能回答該提問的準(zhǔn)確、簡潔答案，并非相關(guān)文檔的信息檢索系統(tǒng)。目前，運(yùn)用自然語言處理技術(shù)(NLP)，借助信息檢索(IR)從網(wǎng)絡(luò)中檢索答案成為了研究熱點(diǎn)。由于近幾年人工智能及精準(zhǔn)醫(yī)療、智慧醫(yī)療的提出，醫(yī)學(xué)知識本體應(yīng)用正受到國內(nèi)外企業(yè)、學(xué)界的廣泛關(guān)注，利用醫(yī)學(xué)知識本體進(jìn)行自動(dòng)問答，有望帶來更廉價(jià)、高效、精準(zhǔn)的醫(yī)療建議和診斷。2.3識文斷字第二章感受AI2.3.3情感分析Web2.0時(shí)代以來，越來越多的用戶主動(dòng)通過各種網(wǎng)絡(luò)傳播渠道，以非商業(yè)的目的，分享關(guān)乎產(chǎn)品的自身感知體驗(yàn)、意見觀點(diǎn)以及所引發(fā)的情感認(rèn)同。這些產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)對于商家及用戶都有著不可替代的參考性。然而，由于產(chǎn)品評論數(shù)量龐大、內(nèi)容廣泛且形式復(fù)雜，依靠傳統(tǒng)人工方法很難全面、細(xì)致地挖掘出有價(jià)值的信息。面對大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，探索并發(fā)現(xiàn)用戶對某一產(chǎn)品的褒貶態(tài)度及意見，可以為企業(yè)的產(chǎn)品優(yōu)化改進(jìn)和消費(fèi)者的購買行為提供數(shù)據(jù)支持。2.3識文斷字第二章感受AI2.3.3情感分析產(chǎn)品評論情感分析是指利用自然語言處理、文本挖掘和計(jì)算機(jī)語言學(xué)等方法對評論文本進(jìn)行識別和提取主觀信息的過程，主要分為兩個(gè)方面：產(chǎn)品特征提取和情感極性識別。產(chǎn)品特征提取與情感極性識別是產(chǎn)品評論情感分析的基礎(chǔ)。2.3識文斷字第二章感受AI2.3.4典型應(yīng)用場景1、票據(jù)識別及卡證文字識別

基于業(yè)界領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供對財(cái)稅報(bào)銷、金融保險(xiǎn)等場景所涉及的各類票據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識別的服務(wù)。包括混貼票據(jù)識別、銀行回單識別、增值稅發(fā)票識別、通用機(jī)打發(fā)票識別、火車票識別、定額發(fā)票識別、彩票識別、通用票據(jù)識別等。2.3識文斷字第二章感受AI2.3.4典型應(yīng)用場景2、汽車場景文字識別及教育場景文字識別

基于業(yè)界領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供對汽車購買及使用過程中所涉及的各類卡證、票據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識別的服務(wù)。包括駕駛證識別、行駛證識別、車牌識別、VIN碼識別等；手寫文字識別：支持對圖片中的手寫中文、手寫數(shù)字進(jìn)行檢測和識別，針對不規(guī)則的手寫字體進(jìn)行專項(xiàng)優(yōu)化，識別準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上。2.3識文斷字第二章感受AI2.3.4典型應(yīng)用場景2、汽車場景文字識別及教育場景文字識別

公式識別：支持對試卷中的數(shù)學(xué)公式及題目內(nèi)容進(jìn)行識別，可提取公式部分進(jìn)行單獨(dú)識別，也可對題目和公式進(jìn)行混合識別，并返回Latex格式公式內(nèi)容及位置信息，便于進(jìn)行后續(xù)處理。使用公式識別技術(shù)，可對題目中的數(shù)學(xué)公式和題目內(nèi)容進(jìn)行識別，并以Latex格式返回公式內(nèi)容，滿足對含數(shù)字公式的題目進(jìn)行識別后匹配題庫內(nèi)容的需求，有效提升可搜索題目類型的豐富性，提升用戶使用體驗(yàn)。第二章感受AI2.1析音賞樂2.2別具慧眼2.3識文斷字2.5運(yùn)籌帷幄2.4神來之筆習(xí)題2.4神來之筆第二章感受AI2.4.1典型應(yīng)用場景圖像生成技術(shù)是根據(jù)已知信息生成圖像的過程、方法和算法的總稱，它在過去的三十年間得到了飛速的發(fā)展并被應(yīng)用于各種場景。近年來，隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像生成與處理領(lǐng)域應(yīng)用研究的不斷深入，涌現(xiàn)出了很多使用CNN進(jìn)行圖像生成的方法。2014年，Goodfellow等提出了生成對抗網(wǎng)絡(luò)，并迅速成為最流行的深度學(xué)習(xí)算法之一，在圖形生成、圖像分類、圖像識別等領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的力量。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.1典型應(yīng)用場景GAN包含2個(gè)部分，一個(gè)是生成器，一個(gè)是鑒別器。它的優(yōu)點(diǎn)是能夠讓生成器和鑒別器在對抗中自動(dòng)獲得最優(yōu)的結(jié)果。這種方法的核心是利用CNN的多層卷積對目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取，然后根據(jù)目標(biāo)圖像的像素概率密度分布特點(diǎn)進(jìn)行重構(gòu)，再將重構(gòu)圖像與目標(biāo)圖像進(jìn)行對比后不斷調(diào)優(yōu)。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.1典型應(yīng)用場景GAN將圖像生成技術(shù)帶到了全新的高度，在GAN被提出之后，許多領(lǐng)域的圖像生成模型都采用了GAN的基本結(jié)構(gòu)并對其進(jìn)行了各種各樣的改進(jìn)。生成高分辨率的星系與恒星圖像對預(yù)測未知恒星與星系，幫助人們了解宇宙有著重要的意義。GAN能夠利用簡單的結(jié)構(gòu)生成較為清晰的圖像，然而它的缺點(diǎn)是整個(gè)模型較難訓(xùn)練穩(wěn)定，極易出現(xiàn)過擬合或是欠擬合的情況。目前使用GAN進(jìn)行圖像生成所使用的訓(xùn)練圖像絕大部分是人臉是景觀圖像，而對于來自于宇宙的星系，恒星等圖像的生成卻鮮有關(guān)注。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.2

圖像藝術(shù)現(xiàn)實(shí)世界中的物體其表面往往具有各種紋理，即表面細(xì)節(jié)。一種紋理是由于不規(guī)則的細(xì)小凹凸造成的，稱為凹凸紋理；另一種則是通過顏色中的色調(diào)、亮度變化體現(xiàn)出來的表面細(xì)節(jié)，這種紋理稱為顏色紋理。而通常藝術(shù)家在不同的區(qū)域使用不同的色調(diào)、亮度和飽和度來表現(xiàn)不同的畫風(fēng)。正是基于這種思想，我們可以將藝術(shù)家的繪畫風(fēng)格描述為一種附加在物體二維表面的特有的紋理如何用紋理模型精確地表達(dá)繪畫風(fēng)格這種非真實(shí)感繪制，并且能夠按照創(chuàng)作者的意圖生成理想的紋理效果，從而達(dá)到藝術(shù)仿真的目的，也是人工智能技術(shù)在圖像藝術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)應(yīng)用方向。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.2

圖像藝術(shù)另外，紋理合成技術(shù)可以進(jìn)行紋理填充（如修補(bǔ)破損的圖片，重現(xiàn)原有圖片效果）、紋理傳輸（把一張圖的紋理貼到另一張圖中）等。所以紋理合成技術(shù)在圖像編輯、數(shù)據(jù)壓縮、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的快速傳輸、大規(guī)模場景的生成以及真實(shí)感和非真實(shí)感繪制等方面具有廣泛的應(yīng)用前景。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.3典型應(yīng)用場景1、圖像處理——人臉識別①人臉檢測與屬性分析快速檢測人臉并返回人臉框位置，輸出人臉150個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，準(zhǔn)確識別多種屬性信息，檢測圖片中的人臉并標(biāo)記出人臉坐標(biāo)，支持同時(shí)識別多張人臉，準(zhǔn)確識別多種人臉屬性信息，包括年齡、性別、種族、顏值、表情、情緒、臉型、頭部姿態(tài)、是否閉眼、是否配戴眼鏡、人臉質(zhì)量信息及類型等，精準(zhǔn)定位包括臉頰、眉、眼、口、鼻等人臉五官及輪廓的150個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。分析檢測到的人臉的情緒，并返回置信度分?jǐn)?shù)，目前可識別憤怒、厭惡、恐懼、高興、傷心、驚訝、嘟嘴、鬼臉、無情緒等9種情緒；分析人臉的遮擋度、模糊度、光照強(qiáng)度、姿態(tài)角度、完整度、大小等特征。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.3典型應(yīng)用場景1、圖像處理——人臉識別②模糊人臉識別模糊人臉識別技術(shù)可對模糊人臉進(jìn)行清晰化處理，在原始人臉采集角度、清晰度、照度等條件不利情況下，依舊能夠獲得較為準(zhǔn)確的識別命中率，且支持人臉人像庫1：N，路人庫1：N，人臉1:1驗(yàn)證、單幀多人臉檢測等功能模式。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.3典型應(yīng)用場景1、圖像處理——人臉識別在與某公安局的合作中，面對13起無法判斷犯罪嫌疑人的案例，云創(chuàng)大數(shù)據(jù)模糊人臉比對系統(tǒng)通過與多家國內(nèi)代表性人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行對比測試，發(fā)現(xiàn)在模糊監(jiān)控視頻場景下，云創(chuàng)系統(tǒng)的檢出率遠(yuǎn)高于其他系統(tǒng)，13個(gè)案例命中9件。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.3典型應(yīng)用場景1、圖像處理——人臉識別③智能眼鏡人臉識別系統(tǒng)通過身份證、指紋等進(jìn)行身份安全驗(yàn)證給我們生活帶來了諸多便利，但是在安防、防恐、維穩(wěn)等犯罪防治工作中，以上安全驗(yàn)證遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，特別在地鐵等人口集中的地區(qū)，不僅需要配備大量的巡檢人員，而且花費(fèi)時(shí)間較長。隨著人臉識別技術(shù)不斷成熟，智能眼鏡人臉識別系統(tǒng)等無感式應(yīng)用大大提高了安全巡檢以及處置警情的效率。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.3典型應(yīng)用場景1、圖像處理——人臉識別智能眼鏡人臉識別系統(tǒng)利用可穿戴的獨(dú)立AR一體眼鏡采集數(shù)據(jù)，結(jié)合高速的后臺人臉大規(guī)模比對能力，可支持實(shí)現(xiàn)巡邏執(zhí)法過程中民警對視野范圍內(nèi)人員人臉進(jìn)行無感式身份比對、識別與預(yù)警。具體而言，在預(yù)先錄入人臉信息以及物品信息的前提下，帶上眼鏡后對著目標(biāo)注視大約1-3秒左右，即能呈現(xiàn)人物的身份信息以及物件的信息。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.3典型應(yīng)用場景2、圖像處理——人像特效人臉融合，對兩張人臉進(jìn)行融合處理，生成的人臉同時(shí)具備兩張人臉的外貌特征。此服務(wù)也支持對圖片進(jìn)行黃反及政治人物過濾，為業(yè)務(wù)提供安全的人臉服務(wù)。也可以指定人臉，當(dāng)圖片中有多張人臉時(shí)，可以指定某一張人臉與模板圖進(jìn)行融合；將檢測到的兩張人臉圖片進(jìn)行融合，輸出一張融合后的人臉；利用圖像識別能力，判斷圖片中是否存在色情、暴恐血腥場景、政治敏感人物。2.4神來之筆第二章感受AI2.4.3典型應(yīng)用場景3、圖像藝術(shù)化處理基于領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對質(zhì)量較低的圖片進(jìn)行去霧、對比度增強(qiáng)、無損放大、拉伸恢復(fù)等多種優(yōu)化處理，重建高清圖像，圖像對比度增強(qiáng)，圖像去霧，圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換，黑白圖像上色等。第二章感受AI2.1析音賞樂2.2別具慧眼2.3識文斷字2.5運(yùn)籌帷幄2.4神來之筆習(xí)題第二章感受AI2.5.1智能家居2.5運(yùn)籌帷幄智能家居是在物聯(lián)網(wǎng)的影響之下物聯(lián)化體現(xiàn)。智能家居通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將家中的各種設(shè)備連接到一起，提供家電控制、照明控制、窗簾控制、電話遠(yuǎn)程控制、室內(nèi)外遙控、防盜報(bào)警、環(huán)境監(jiān)測、暖通控制、紅外轉(zhuǎn)發(fā)以及可編程定時(shí)控制等多種功能和手段。與普通家居相比，智能家居不僅具有傳統(tǒng)的居住功能，兼?zhèn)浣ㄖ?、網(wǎng)絡(luò)通信、信息家電、設(shè)備自動(dòng)化，集系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)、服務(wù)、管理為一體的高效、舒適、安全、便利、環(huán)保的居住環(huán)境，提供全方位的信息交互功能，幫助家庭與外部保持信息交流暢通，優(yōu)化人們的生活方式，幫助人們有效安排時(shí)間，增強(qiáng)家居生活的安全性，甚至為各種能源費(fèi)用節(jié)約資金。第二章感受AI2.5.2環(huán)境監(jiān)控2.5運(yùn)籌帷幄環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)是一個(gè)綜合利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、通信技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、新型傳感技術(shù)等構(gòu)成的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，提供的一種以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)、基于集中管理監(jiān)控模式的自動(dòng)化、智能化和高效率的技術(shù)手段，系統(tǒng)監(jiān)控對象主要應(yīng)用是機(jī)房動(dòng)力和環(huán)境設(shè)備等設(shè)備。第二章感受AI2.5.2環(huán)境監(jiān)控2.5運(yùn)籌帷幄1、告警功能無論監(jiān)控系統(tǒng)控制臺處于任何界面，均應(yīng)及時(shí)自動(dòng)提示告警，顯示并打印告警信息。所有告警一律采用可視、可聞聲光告警信號。不同等級的告警信號應(yīng)采用不同的顯示顏色和告警聲響。緊急告警標(biāo)識為紅色標(biāo)識閃爍，重要告警為粉紅色標(biāo)識閃爍，一般告警為黃色標(biāo)識閃爍。發(fā)生告警時(shí)，應(yīng)由維護(hù)人員進(jìn)行告警確認(rèn)。如果在規(guī)定時(shí)間內(nèi)(根據(jù)通信線路情況確定)未確認(rèn)，可根據(jù)設(shè)定條件自動(dòng)通過電話或手機(jī)等通知相關(guān)人員。告警在確認(rèn)后，聲光告警應(yīng)停止，在發(fā)生新告警時(shí)，應(yīng)能再次觸發(fā)聲光告警功能。第二章感受AI2.5.2環(huán)境監(jiān)控2.5運(yùn)籌帷幄2、配置管理功能當(dāng)系統(tǒng)初建、設(shè)備變更或增減時(shí)，系統(tǒng)管理維護(hù)人員，能使用配置功能進(jìn)行系統(tǒng)配置，確保配置參數(shù)與設(shè)備實(shí)情的一致性。當(dāng)系統(tǒng)值班人員或系統(tǒng)管理維護(hù)人員有人事變動(dòng)時(shí)，可使用配置功能對相關(guān)人員進(jìn)行相應(yīng)的授權(quán)。在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，系統(tǒng)管理維護(hù)人員也可使用系統(tǒng)配置功能，配置監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，確保監(jiān)控系統(tǒng)高效、準(zhǔn)確地運(yùn)行。系統(tǒng)管理維護(hù)人員也可使用系統(tǒng)配置功能，對設(shè)備參數(shù)的顯示方式、位置、大小、顏色等進(jìn)行配置，以達(dá)到美化界面的效果。配置管理操作簡單、方便、擴(kuò)容性好，可進(jìn)行在線配置，不會中斷系統(tǒng)正常運(yùn)行。監(jiān)控系統(tǒng)具有遠(yuǎn)程監(jiān)控管理功能，可在中心或遠(yuǎn)程進(jìn)行現(xiàn)場參數(shù)的配置及修改。系統(tǒng)按片區(qū)、按專業(yè)進(jìn)行配置，按片區(qū)、按專業(yè)進(jìn)行顯示。第二章感受AI2.5.2環(huán)境監(jiān)控2.5運(yùn)籌帷幄3、安全管理功能系統(tǒng)提供多級口令和多級授權(quán)，以保證系統(tǒng)的安全性；系統(tǒng)對所有的操作進(jìn)行記錄，以備查詢，系統(tǒng)對值班人員的交接班進(jìn)行管理。監(jiān)控系統(tǒng)有設(shè)備操作記錄，設(shè)備操作記錄包括操作人員工號、被操作設(shè)備名稱、操作內(nèi)容、操作時(shí)間等。監(jiān)控系統(tǒng)有操作人員登錄及退出時(shí)間記錄。監(jiān)控系統(tǒng)有容錯(cuò)能力，不能因?yàn)橛脩粽`操作等原因使系統(tǒng)出錯(cuò)，退出或死機(jī)，監(jiān)控系統(tǒng)具有對本身硬件故障、各監(jiān)控級間的通信故障、軟件運(yùn)行故障自診斷功能，并給出告警提示。第二章感受AI2.5.2環(huán)境監(jiān)控2.5運(yùn)籌帷幄4、報(bào)表管理功能系統(tǒng)能提供所有設(shè)備運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)資料、交接班日志、派修工單及曲線圖的查詢、報(bào)表、統(tǒng)計(jì)、分類、打印等功能，供電源運(yùn)行維護(hù)人員分析研究之用，系統(tǒng)還具備用戶自定義報(bào)表功能。本系統(tǒng)可對被監(jiān)控設(shè)備相關(guān)的信息進(jìn)行管理。包括設(shè)備的各種技術(shù)指標(biāo)、價(jià)格、出廠日期、運(yùn)行情況、維護(hù)維修情況、設(shè)備的安裝接線圖表等?？梢允占@示并記錄管轄區(qū)內(nèi)各機(jī)房監(jiān)視點(diǎn)的狀態(tài)及運(yùn)作數(shù)據(jù)資料為管理人員提供全方位的信息查詢服務(wù)。機(jī)房環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)支持二次開發(fā)設(shè)計(jì)，系統(tǒng)成熟穩(wěn)定，兼容拓展性強(qiáng)，功能集成度高，操作便捷，適用銀行、稅務(wù)、政府、海關(guān)、廣電、通信、電力等網(wǎng)絡(luò)機(jī)房項(xiàng)目。第二章感受AI2.5.3

典型應(yīng)用場景2.5運(yùn)籌帷幄1、常用智能家居入戶門：入戶門設(shè)置燈光感應(yīng)器，主人回家或客人來訪時(shí)，燈光自動(dòng)打開，方便主人開鎖和客人按門鈴，燈光過后會自動(dòng)延時(shí)熄滅；入戶門設(shè)置室內(nèi)定點(diǎn)監(jiān)控控?cái)z像機(jī)，記錄進(jìn)入人員的出入情況。實(shí)現(xiàn)24小時(shí)監(jiān)控。第二章感受AI2.5.3

典型應(yīng)用場景2.5運(yùn)籌帷幄2、自動(dòng)車庫識別主人開車到達(dá)車庫門時(shí)，按動(dòng)車庫門遙控開關(guān)，車庫門自動(dòng)打開，車輛進(jìn)入后，主人下車，燈光自動(dòng)打開，并延時(shí)等主人離開車庫后熄滅。車庫進(jìn)入室內(nèi)的門口設(shè)置情景面板，可啟動(dòng)“夜間回家模式”（聯(lián)動(dòng)撤防、啟動(dòng)制定區(qū)域空調(diào)/采暖系統(tǒng)、同時(shí)打開大廳或起居室等制定區(qū)域的燈光；或者一鍵啟動(dòng)門口到主臥室沿途的燈光照明）；當(dāng)離家時(shí)，在進(jìn)入車庫前一鍵啟動(dòng)“離家模式”，（聯(lián)動(dòng)設(shè)防、關(guān)閉制定區(qū)域空調(diào)/采暖系統(tǒng)、燈光系統(tǒng)、音視頻電源系統(tǒng)，窗簾系統(tǒng)，泳池設(shè)備等等子系統(tǒng)）；主人進(jìn)入室內(nèi)后，走廊燈光自動(dòng)打開，穿過走廊后，燈光自動(dòng)熄滅。第二章感受AI2.5.3

典型應(yīng)用場景2.5運(yùn)籌帷幄3、餐廳及公共區(qū)域情景模式主人進(jìn)入家庭間經(jīng)過過廳時(shí)，通過設(shè)置的燈光感應(yīng)器，燈光實(shí)現(xiàn)人來燈開，人走燈滅；家庭間和早餐廳之間，設(shè)置情景面板，方便主人進(jìn)入時(shí)開啟燈光，同時(shí)可設(shè)置多種場景（如燈光明暗組合，通音頻設(shè)備之間的組合，實(shí)現(xiàn)：看電視，休息，聊天、就餐等模式，需根據(jù)主人的生活習(xí)慣進(jìn)行后期設(shè)計(jì)）；家庭間的茶幾上放置無線觸摸屏，可實(shí)現(xiàn)對全宅制定區(qū)域內(nèi)燈光，空調(diào)/采暖系統(tǒng)、音視頻系統(tǒng)，泳池設(shè)備等的控制。第二章感受AI2.5.3

典型應(yīng)用場景2.5運(yùn)籌帷幄3、餐廳及公共區(qū)域情景模式設(shè)置情景面板，可實(shí)現(xiàn)對全宅指定區(qū)域內(nèi)燈光，空調(diào)/采暖系統(tǒng)、音視頻系統(tǒng)，泳池設(shè)備等的控制；同時(shí)可設(shè)置多種場景（如燈光明暗組合，通音頻設(shè)備之間的組合，實(shí)現(xiàn)：看電視，休息，聊天、就餐等模式，需根據(jù)主人的生活習(xí)慣進(jìn)行后期設(shè)計(jì)）；設(shè)置智能背景音樂面板，可開啟和關(guān)閉背景音樂，選擇曲目和新聞廣播的同時(shí)，提供呼叫家庭人員或呼叫保姆服務(wù)。第二章感受AI2.5.3

典型應(yīng)用場景2.5運(yùn)籌帷幄4、安防環(huán)境監(jiān)控應(yīng)用在每個(gè)與室外接觸的窗戶處安裝紅外感應(yīng)探測器，當(dāng)有人非法入侵時(shí)，系統(tǒng)會立刻以鳴笛，撥打預(yù)設(shè)電話的方式進(jìn)行報(bào)警；院落的四個(gè)拐角架設(shè)四臺攝像機(jī)，實(shí)時(shí)監(jiān)控，記錄院內(nèi)的情況；廚房煤氣泄漏報(bào)警、煙霧報(bào)警；具體應(yīng)用場景:倉庫及數(shù)據(jù)機(jī)房(漏水、配電、溫濕度、煙感、門禁、UPS、空調(diào)、電源等)；配電機(jī)房(UPS、電流、電壓、開關(guān)狀態(tài)、發(fā)電機(jī)、蓄電池、電源、煙感等監(jiān)測等)；倉庫環(huán)境(如糧食、煙草、醫(yī)藥、化工、食品等，主要為溫濕度、氣體含量、水質(zhì)、酸堿度等)；管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)(煤氣、石油管道、鐵路、隧道環(huán)境等)