人工智能基础
本课程推荐教材及与课程学习目标对应关系如下：
1. 授课教材：《人工智能》丁世飞编著电子工业出版社 2020年第三版ISBN：9787121363955。
（1）教材特点：《人工智能导论（第3版）》主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共13章，除第1章讨论人工智能基本概念、第13章讨论人工智能的争论与展望外，其余11章按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编排内容。一个模块为人工智能经典的三大技术，分别为知识表示技术、搜索技术和推理技术，主要包括知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理；第二个模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、支持向量机和专家系统；第三个模块为计算智能与群智能，包括神经计算、进化计算、模糊计算和群智能。
本课程主要选用了本教材的第一稿模块，即知识表示技术、搜索技术和推理技术中相关的内容。
（2）使用方法：本教材对应课程学习目标1-5，可以做到对课程内容前半部分的全覆盖，请同学们学习完视频之后，一定要详细阅读教材中的对应部分，并针对课后习题进行联系，能够有效提高学习质量；
2、本课程参考了大量网络上的课程。对应课程学习目标6-8，包括：
https://stanford-cs221.github.io/spring2021/
https://cse.iitkgp.ac.in/~dsamanta/courses/da/
百度飞桨师资培训的机器学习和深度学习的内容。
https://easyai.tech
此外还有参考百度百科、B站、以及知乎和CSDN等各类科技网站。
在此表示感谢！
人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安交通大学出版社,1998.
[2]Russell,StuartJ.ArtificialIntelligence:AModernApproach[J].人民邮电出版社,2002.
[3]GabbayDM,HoggerCJ,RobinsonJA,etal.Handbookoflogicinartificialintelligenceandlogicprogramming.Vol.1:Logicalfoundations.,1995.
[4]胡宝洁,赵忠文,曾峦,张永继.图灵机和图灵测试[J].电脑知识与技术：学术版,2006(8):2.
[5]赵楠,缐珊珊.人工智能应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报,2017,12(6):3.
[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]28条有关人工智能的名言，靠不靠谱你来看！
编者按：当谈到人工智能（AI）的潜力和潜在风险，以及无人类干预的机器学习和推理过程时，目前尚存在许多不同的观点。只有时间会告诉我们，这些语录中哪一条是最接近未来的真实情况的。在我们尚未到达目的地之前，想一想哪家的预言最可能成为现实是一件很有趣的事。
1.史蒂芬·霍金
全面化人工智能可能意味着人类的终结……机器可以自行启动，并且自动对自身进行重新设计，速率也会越来越快。受到漫长的生物进化历程的限制，人类无法与之竞争，终将被取代。
2.克劳德·香农
我设想在未来，我们可能就相当于机器人的宠物狗狗，到那时我也会支持机器人的。
3.拉里·佩奇
人工智能将是谷歌的最终版本。它将成为终极搜索引擎，可以理解网络上的一切信息。它会准确地理解你想要什么，给你你需要的东西。我们现在还远远没有做到这一点。然而，我们能够逐渐接近，我们目前正在为此努力。
4.ElonMusk
人工智能（我指的不是狭隘的AI）的发展速度之快令人难以置信。除非你对Deepmind这样的项目有直接的接触，否则你不知道它的发展速度有多快它以接近指数的速度发展。在未来5年的时间里，很有可能发生重大的危险事件。最长也在10年之内。
5.NickBilton
“人工智能带来的巨变将会迅速扩大，它将越来越可怕，甚至带来灾难性结果。”想象一下这样一幅场景一个原本是用来治疗癌症的医疗机器人最终得出这样的结论：消灭癌症最好的方法就是消灭那些基因里就易于受癌症攻击的人类。
6.JamesBarrat
我不想吓你，但我和很多人聊过，他们在人工智能领域都有很高的地位，但他们都准备了一些紧急方案，一旦发生不可控的事故，他们可以用这些方式退出。
7.埃隆·马斯克
我越来越倾向于认为，应该在国家和国际层面上进行监管，以确保我们不会做出非常愚蠢的事情。我的意思是说对于人工智能的研究就仿佛是在召唤一个恶魔。
8.格雷·斯科特
问题所在是，我们什么时候才能起草出一份人工智能法案？这一法案将包括什么？这将由谁来决定呢？
9.克劳斯·施瓦布
我们必须既团结一致又独立地解决由人工智能和生物技术前沿研究而带来的道德伦理问题，这将可以显著地延长人类寿命，增强记忆力并且对新生儿进行有益地影响。
10.吉尼·罗曼提
有些人把这种技术称之为“人工智能”，但实际情况是这种技术将增强我们人类的能力。因此，我认为，我们将增强人类的智能，而非“人工”的智能。
11.杰玛·伟兰
我对于人工智能的忧虑多于兴趣事实上这两种态度本身就相差不多。事情会在头脑中变得清晰，你会被欺骗，你会相信一些你平常不会相信的事情。一个由机器人来运作的世界似乎不再是完全不现实的幻想了。这有点令人不寒而栗。
12.格雷·斯科特
谈起人工智能就不得不谈谈“终结者”。我真的觉得这不现实。我不认为拥有了超人智能的人工智能系统会变得暴力。我不认为这将会破坏人类的文化。
13.彼得·戴曼迪斯
如果一国政府对无人机、干细胞或人工智能技术进行管制，禁止使用，那就意味着相关的研发和生产会转移到别的国家进行。
14.杰夫·霍金斯
人工智能的关键性问题是其表现形式。
15.科林·安格尔
观察全社会将如何对待人工智能技术将会很有趣，这一技术无疑会很酷。
16.埃利德·尤德考斯基
任何能带来优于人类智能的东西，（其形式可能为人工智能，人脑-计算机交互界面，基于神经科学的人类智能提升），都会在改变世界的竞赛中占据领先地位。再没有什么能与此相提并论。
17.黛安·艾克曼
人工智能正在快速成长，机器人亦如此，它们的面部表情可以激起人们的同感，让你的镜像神经元产生震颤。
18.SybilSage
电视中，人们只要叫一声Alexa，她就亮了起来。她总是处于待命状态，永远不会说，“不行……”简直是完美的女人。
19.艾伦·凯
有些人担心人工智能会让人类觉得自卑，但是实际上，即使是看到一朵花，我们也应该或多或少感到一些自愧不如。
20.雷蒙德·库茨魏尔
人工智能将在2029年左右达到人类智力的水平。再进一步，比如说，到2045年，我们将会把智能技术，人类文明所创造的生物机器智能的能力扩大10亿倍。
21.塞巴斯蒂安·特伦
虽然没有人这样说，但我认为人工智能几乎是一门人文学科。这是一种试图理解人类智力和人类认知的尝试。
22.艾伦·佩利
在人工智能上花一年时间，这足以让人相信上帝的存在。
23.格雷·斯科特
到2035年，人类的思维不可能，也不应该可以继续跟上人工智能机器的步伐了。
24.斯派克·琼斯
人工智能不如我们的智力吗？
25.EliezerYudkowsky
目前为止关于人工智能的最大的问题在于，人们过早地得出结论，认为他们真正理解这一技术。
26.让·鲍德里亚
人工智能的可悲之处在于它不够巧妙，因而不够智能。
27.汤姆·查特菲尔德
忘记人工智能吧在大数据的勇敢新世界里，我们的首要工作是找出那些“人工智障”。
28.史蒂夫·波里亚克
在我们研究人工智能之前，我们为什么不做一些关于自然存在的愚蠢行为的研究呢？
那么，你怎么看？你对人工智能有什么看法？
未来机器人到底会有多厉害？机器人大会上的大咖可要给小伙伴们开课了。
有关人工智能方面的调研报告
一、人工智能可与哪些领域结合进行研究1专家系统专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统,是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术、模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题,其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域,广泛应用于医疗诊断、地质勘探、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程,来求解领域内的各种问题,达到或接近专家的水平。2机器学习机器学习就是机器自己获取知识。机器学习的研究,主要是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;机器学习的方法;建立针对具体任务的学习系统。还有机器人学这个领域所研究的问题,包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人的目标动作序列的规划方法等。因此开发高智能机器人是一个重要研究方面。3模式识别模式识别是研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别,如识别物体、地形、图像、字体(如签字)等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。当前模式识别主要集中在图形识别和语音识别。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字,识别指纹、白血球和癌细胞等的技术已经进入实用阶段。语音识别主要研究各种语音信号的分类。语音识别技术近年来发展很快,现已有商品化产品如扫描仪的上市。4人工神经网络人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元(人工神经元、处理元件、电子元件等)模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。是通过范例的学习,修改了知识库和推理机的结构,达到实现人工智能的目的。在人工神经网络中,信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的,知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系,网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。人工神经网络也许永远也无法代替人脑,但是他能帮助人类扩展对外部世界的认识和智能控制。多年来,人工神经网络的研究取得了较大的进展,成为具有一种独特风格的信息处理学科。目前,人工神经网络的发展趋势有如下特点:①新的人工神经网络模型产生频率非常之快。②现有的人工神经网络模型的完善改进速度喜人。③人工神经网络结合和其他一些现代优化计算方法的结合运用日见增多。如结合混沌理论、遗传+神经、模拟退火+神经算法等成功运用的实例。5智能决策支持系统决策支持系统是属于管理科学的范畴,它与“知识-智能”有着极其密切的关系。自20世纪80年代以来专家系统在许多方面取得成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。
二、2017年人工智能十大趋势参考链接：(http://mp.weixin.qq.com/s/4KEzXU1kygE36ohFE7-cQw)
1.人工智能聊天机器人在TechEmergence进行的一项2016年调查中，询问了人工智能的高管和创业者，什么人工智能应用在未来五年内可能会获得成功。他们的首选是虚拟代理和聊天机器人，获得了37％的投票。这些软件程序能够理解自然语言，并通过消息传递服务或电子邮件与人沟通。包括IBM和Facebook在内的几家公司已经宣布了帮助开发者创建聊天室的平台，这些平台似乎越来越受欢迎。去年夏天，Facebook宣布，在其飞书信（Messenger）服务上有超过11,000个机器人。根据IBM的统计，65％的千禧一代（Millennials，出生于1980-1990s）喜欢与机器人进行交流而不是与现场助理交谈。2.应用开发创建聊天机器人并不是开发人员使用人工智能的唯一方式。许多企业正在将人工智能和深度学习功能集成到他们的Web应用、移动应用和内部的企业应用中。人工智能正在发展推荐引擎、安排会议、排定待办事项列表、在大数据中查找隐藏的价值的一系列功能等等。在其2017年十大战略技术趋势列表中，Gartner将智能应用排在了第二位。其中写道，“Gartner预计，到2018年，全球最大的200家企业大多数都会利用智能应用，并使用大数据的完整工具包和分析工具，来优化自身的产品和改善客户体验。”3.智能物件人工智能也与物联网（IoT）的趋势相关，“智能物件”（intelligentthings）在Gartner的2017年前十大战略技术趋势列表中排名第三。其中说道，“现有的物联网设备将使智能物联网人工智能的功能无处不在，包括家庭、办公室、工厂车间和医疗设施。”例如，下一代健身追踪器不仅可以监控您的健康信息，还可能具有机器学习和分析功能，使它们能够根据您的个人健康史和过去的追踪器数据提出改善健康的建议。4.医学研究人工智能的最热门领域之一是医疗健康行业。IDC在其《全球半年度认知/人工智能支出指南》中将诊断和治疗系统列为2016年吸引最多投资的领域之一，并表示在未来五年内，包括药物研究和发现以及诊断和治疗系统的使用案例将获得最大的发展。在五年期间，它预测医疗健康人工智能投资的年复合增长率为69.3％。同样，CBInsights将医疗健康列为人工智能中最热的领域，并作为今年的创业项目。5.生物模型人工智能和健康科学之间的关系有两种方式：不只有健康研究人员转向人工智能，用以帮助他们回答医疗健康问题，计算机科学研究人员也正在转向生物模型，用以帮助他们创建更好的人工智能软件。麻省理工学院和谷歌最近都被报道在创建与人类大脑功能相似的神经网络，这个领域的研究可能会持续一段时间。未来学家RayKurzweil甚至预测到2030年，我们将能够合并人类的大脑和计算机网络，创造一种混合形式的人工智能。
三、人工智能技术的应用1实现远程自主规划和控制该项技术能够对距离我们上百万公里以外太空中航天器进行远程规划和控制，例如：美国航天局利用计算机智能程序对航天器进行操作、调整和控制，并成为国际上首例利用计算机人工智能技术远程遥控的国家。远程智能程序能够结合地面系统中预先设定好的任务和目标，进行自主规划，并在对航天器实现实时监督和控制，了解和掌握航天器运行情况，及时发现与程序相悖之处，并发出指令进行调整，实现检测、诊断及恢复目标，从而确保航天器在遥远的外太空稳定、可靠运行，为科学家研究提供参考。2预测步骤，提高博弈技巧将一些技术运用于下棋过程中，能够将下棋涉及的复杂问题分解为多个小问题，提供下棋数据信息，促使其朝着搜索和问题归纳等方向发展，从而为下棋者科学决策提供支持，近年来，这项技术发展速度及应用范围十分广泛。诚然，技术能够达到国际象棋锦标赛的水平，但是，还不能够很好的解决人类棋手的表达和洞察等能力，人们仅能够实现具体问题具体分析，基于此，还需要进一步提高。3结合目标需求，实现自主控制技术涉及的视觉系统能够应用于引导汽车沿着行车道前进，结合这一应用，美国将这一技术安装到微型汽车上，实现了自主导航前进两千公里，其中98%以上时间是由该系统控制汽车前进，剩余部分由人类控制，通过调查发现，人类控制部分主要是公路出口寻找，也就是说，通过对技术进一步完善，能够促使系统获取更多应用经验，从而计算出最佳驾驶方向，从而控制汽车前进。因此，无人驾驶这一目标将会在不久的未来实现。4提高医疗水平，实现准确诊断该项技术在医疗领域中的应用，能够有效突破传统医疗诊断的弊端，进一步提高诊断水平，例如：建立在概率分析基础之上的医疗诊断程序已经得到了应用，且效果十分明显，在一定程度上提高了专家医师的实践水平。诚然，一部分医师对程序诊病这一事实并不认可，但是，程序通过对病人的检查，提出了影响判断的原因，并阐述了并发症状等，最后得到了医师的认可和肯定。技术在医疗领域的应用，不仅能够有效提高医疗水平，还能够更好的解决病人的疑难杂症。5深度理解语言，解决问题建立在该项技术基础之上的程序，在解答纵横字谜问题中得到了重视，其解答效果优于人类，在具体应用过程中，该项程序通过利用填充词限制及相关字谜数据库等多项资源解决问题。6提高专业化水平，完善专家系统专家系统主要是建立在专家已具备知识基础之上的系统，具有特定知识、经验的系统，与人类专家水平基本一致。专家系统是计算机人工智能技术研究较早、且成果最为显著的领域，在地质勘探等方面得到了广泛的推广和普及。
四、谭铁牛院士谈人工智能参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTQzNzU2NA==&mid=2651644094&idx=1&sn=601c77e370fa56b15ea59e6245e37a36&scene=25&srcid=0827BvgC0x8ppDwCNQQCDPPS#wechat_redirect
过去一年人工智能领域的十件大事：第一项，阿尔法狗；第二项，各国政府高度重视人工智能发展，包括今年5月份美国白宫举行4场研讨会讨论，包括我们国家大家也知道5月份几个部委发布了《互联网+人工智能三年的行动实施方案》还是值得一提的事；第三项，IBM发布类脑超级计算机平台，是基于前几年发布的芯片；第四项，软银320亿美元收购ARM，这还是很大的收购；第五项，谷歌、facebook等开源人工智能基础平台，这是值得一提的，反映了一个趋势和动向；第六项，创建公益性的人工智能机构OpenAI，我认为很值得一体，10亿美金；第七项，学术方面的，Science发表BayesianProgram论文；第八项，微软深层残差网络夺冠2015年ImagnNet；第九项，谷歌量子计算机取得重要的突破，为人工智能计算搭建一个平台；第十项，剑桥大学成立人工智能伦理研究所。
人工智能在过去一年的十大趋势动态第一，人工智能热潮全球化，从东方到西方，从发达国家到发展中国家，从大国到小国，应该都是掀起了热潮。第二，产业竞争白热化，各种并购大家也可以看到，招聘人才，都希望来竞争。第三，投资并购密集化，过去一年大的小的收购、投资，数不胜数，从几百亿到几个亿，更小规模的也不用说了，太多了。第四，人工智能应用普适化，各个领域的渗透。第五，人工智能的服务专业化，一个是研究通用化的人工智能，一个是专业化的人工智能。第六，基础平台开源化，包括IBM、谷歌开源的平台，过去一年特别明显的一个新的特征，我不知道大家赞不赞同。第七，关键技术硬件化，包括IBM的类脑计算平台。第八，技术方法集成化，单一的人工智能计算理论和方法不可能包打天下，集成创新势在必行，阿尔法狗里面集成了很多，都是我们非常熟悉。第九，学科创新协同化，多学科跨界融合交叉协同创新人工智能创新途径，包括量子技术跟人工智能的结合。第十，社会影响大众化，我不用解释，包括我的司机前两天问，这一年多人工智能很火热，他都很关心，说明人工智能的影响的社会化大众化。
有关人工智能的10个常见问题的答案
人工智能是本世纪的主要话题之一。人工智能的功能和无限的潜力导致了许多有趣的对话和辩论。
[[380760]]
人工智能的兴起引起了AI的许多新关注。从热情高涨的爱好者开始学习有关AI的更多信息，到渴望探索该领域的有抱负的人，或者只是想批评它的其他人。但是，无论您所处的频谱是什么，您都会想到几个问题。
在本文中，我们期待回答有关人工智能的一些最常见问题。目的是回答这两个方面，包括所有实际问题，并阐明个人对此主题可能有的疑问。让我们简要地看一下今天我们将尝试解决的各种问题。
[[380761]]什么是人工智能?AI有多强大?人工智能会偷你的工作吗?人工智能可以接管世界吗?人工智能的优点是什么?人工智能的弊端是什么?我们离AGI有多近?人工智能有哪些应用?您需要成为天才才能开始学习AI吗?如何开始使用AI?
您可以随时跳过最想要回答的问题。但是，如果您不想错过任何特定要点，强烈建议您阅读整篇文章。现在，让我们期待回答有关AI的十个最常见的问题。
1.什么是人工智能?
人工智能是指开发的软件或特定模型可以自己执行复杂的任务而无需任何人的帮助。AI的更正式定义可以描述如下：
“能够执行通常需要人类智力的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知，语音识别，决策和语言之间的翻译。”
人工智能是一个庞大的研究领域，由多个子领域组成，包括机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉，自然语言处理等等。
人工智能被认为是未来的技术，它可以解决机器人，医学，物流和运输，金融等众多领域的众多问题，并提供更多的工业公用服务。
我强烈建议您从下面提供的链接中查看以下有关使人工智能神秘化的文章，以更好地了解这一领域。
2.AI有多强大?
为了回答这个问题，让我们简要地看一下人工智能的复杂历史，尤其是神经网络领域。人工智能的概念及其无限的能力在几十年前就已经确定。预计AI将是为现有问题提供解决方案的下一件大事。
随着时间的流逝，人们意识到人工智能并没有想象中那么简单。而且执行复杂的活动几乎是不可能的，尤其是在那段时期内的现有技术下。
最初，AI并没有像人们认为的那样成功，原因是缺少数据以及能够执行复杂排列和组合的能力的技术资源。
但是，在当前时代，我们得出的结论是，人工智能是创造革命性世界的潜在未来。人工智能甚至可以解决某些复杂的任务，相对而言，这可能会花费更多的时间。
这个问题的简单答案-“人工智能有多强大?”在现代时代，取决于研究人员从事程序计算的能力。开发人员的技能使AI模型足够好，可以尽快解决特别复杂的任务。
随着图形处理单元(GPU)的兴起，您可以帮助更快地计算AI模型并开发创新的东西。截至目前，人工智能已经非常强大，可以高效地解决分配给它的一系列任务。但是，它还没有达到顶峰，距离这一点还差几年。
3.人工智能会取代你的工作吗?
人工智能是当今增长最快的领域。据《财富》杂志统计，人工智能专家的招聘在过去四年中增长了74%。人工智能被视为当代最“热门”的工作。
对熟练的AI专家的需求以前所未有的速度增长。人工智能子领域(如机器学习，深度学习，计算机视觉，统计和自然语言处理)的专家的要求和职位空缺每天都在增加。
自然产生的问题是，人工智能最终会变得如此强大，以至于它有能力窃取我们所有的工作吗?
我认为，关于AI将来会窃取您的工作的说法几乎可以视为神话。在这种假设情况下，人工智能将取代所有人类活动并接管现代世界的大部分任务，因为它们不易出现人为错误，并且可以更高效地执行特定任务。
在引入机器的工业革命时期，也发生了类似的事情。显然，它没有窃取工作机会。相反，它为人类控制工作铺平了道路。人类是知识分子。因此，人工智能将简化人工工作的复杂性，但实际上并不会夺走您的工作!
4.人工智能可以接管世界吗?
科幻电影改变了一些人对人工智能的认识。他们用AI编程的图像机器人将变得如此强大，以至于他们最终将摧毁他们的创造者并摧毁整个世界，从而导致新的AI控制物种的发展。
一个引人入胜的故事情节，但在不久的将来随时发生，这是不真实的!
不可否认，人工智能已经走了很长一段路，并发展成为现代世界的独特功能。尽管AI取得了进步，但是大多数任务仍然是在工作或开发阶段的人工监督下完成的。
人工智能也仅限于编程完成的特定任务。一个有趣的例子是自动驾驶汽车，其中AI负责控制汽车并将其驾驶到用户选择的所需目的地。但是，AI仅限于精确地驾驶汽车，而没有其他外部任务。
因此，对于科幻电影中所显示的AI占领世界来说，距离这样的结果至少还有几十年的时间。但是，只是为了保持对此猜测的好奇心，将来最终有可能!尽管目前，这只是虚构的。
5.人工智能的优点是什么?
由于现代对人工智能的炒作是巨大的，因此它具有许多优点。
除了先前讨论的由AI创造的大量工作机会外，它还具有其他优点，例如完成循环或人类需要执行的重复性任务，而不会出现容易发生人为错误的缺点。
人工智能类似于计算机程序，不会疲倦，因此具有在特定任务上全天工作的能力，直到实现期望的结果。
与人类的速度相比，他们能够对各种问题进行更快的计算，并获得精确的结果。他们还拥有大量现实生活中的应用程序，以使我们的日常生活更简单。人工智能的优点是不言而喻的。
6.AI的弊端是什么?
从头开始构建人工智能模型有时可能很耗时且需要大量资源。如果您希望在没有GPU的普通计算机上开发深度学习模型，则替代方法是切换到云平台，因为该模型的构建过程在您的PC上不可持续。
除了消耗大量时间和资源外，在某些情况下，人工智能模型的部署也可能非常昂贵。而且，在特殊情况下AI模型发生故障的情况下的维护成本可能很烦人。
人工智能要考虑的另一个重大缺点是缺乏使用人工智能来完成更高级的知识任务。我们仅限于人工智能。ANI对于执行许多任务是有益且必不可少的，但它并不像AGI那样有效。这一点使我们想到了下一个问题。
7.我们离AGI有多近?
人工智能是一个有趣的概念。AGI是人工智能程序可以人类水平的完整性和智能性来计算，评估和处理多个任务的时候。
尽管进行了不断的研究和技术进步，人工智能领域仍未取得丰硕成果。有关此概念的实验和研究正在不断地进行评估，以期在不久的将来获得更好的结果。
根据专家的说法，人工智能尚未实现的主要原因是由于几乎不可能复制人脑。
尽管神经网络在执行分配给它们的特定复杂任务时表现出色，但不幸的是，它们并不能替代人脑。
8.人工智能有哪些应用?
自然界中的人工智能具有广泛的应用。这些包括您从一天开始到一天结束的旅程。通常，当您使用智能手机开始新的一天时，您会利用智能面部锁定或其他指纹AI措施的AI功能来解锁手机。
然后，您决定使用Google进行搜索，就会遇到自动完成和自动更正的AI功能，该功能利用序列技术进行序列建模。除智能手机外，人工智能还有大量其他应用程序，包括电子邮件垃圾邮件检测，聊天机器人，对象字符识别等。
人工智能还可以在许多其他领域中找到其应用，例如机器人技术，医学，物流与运输，金融等主题，以及行业中更多的公用事业服务。
9.您需要成为天才才能开始学习AI吗?
这个问题有一个简单的答案-“不，你不!”
人工智能是一个神话般的领域，包含许多壮观的子领域。如果您对以下主题提供的各种有趣概念特别感兴趣，那么完全值得投资您的宝贵时间来获得有关AI主题的更多知识。
虽然从头开始学习AI有时有时会很困难，但随着您继续投入更多时间学习与AI相关的众多概念，它会变得更加有趣和酷。您将接触到数学，编程，机器学习等方面的知识，这将扩展您的大量知识。
即使您发现人工智能领域不适合您的特定兴趣，只要您学习了有关AI众多主题的知识，这还是完全可以的。
使用人工智能弄湿手最好的部分是，您从以下学科获得的知识也可以部分或全部用于各种软件应用程序和工作。
10.如何开始使用AI?
好的!因此，到这一点，希望您对人工智能的各种功能着迷，并为寻找人工智能的理想起点感到兴奋。
人工智能是一个广阔而渺小的领域。但是，不用担心!您可以利用大量宝贵的资源和生产资料来产生最佳结果。仅通过分析和研究Internet上的资料，您就可以获得广泛的知识领域。
诸如StackOverflow，DataStackExchange和GitHub之类的网站是一些最受欢迎的网站，它们可提供深入的解决方案以及对您在运行或安装程序或相应代码块时遇到的问题或错误的解答。
我建议您查看本文结论部分提供的第一个链接，以详细了解“10个最好的免费网站，以了解有关数据科学和机器学习的更多信息。”在从资源中获得大量知识的同时，这应该是分析各种观点的一个很好的起点。
结论：
在本文中，我们涵盖了有关人工智能的大多数常见问题，同时试图为众多AI主题提供可持续的信息和解决方案。我们还旨在澄清误解，并讨论有关AI的各种概念。
阅读本文之后，我希望所有的观众都能清楚地看到人工智能以及有关AI的众多主题。对AI的现实认识对于理解世界革命性未来将发生的变化具有重要意义。
因此，必不可少的是要了解复杂的细节并在人工智能方面具有丰富的知识，以避免错误的观念和其他误解。同样，了解AI并致力于确保AI的未来是一种令人愉快的经历。这是一个充满新机遇和发现的崭新领域。
人工智能练习题 + 知识点汇总（期末复习版）
知识表示方法有哪些？（1）非结构化方法:谓词逻辑表示法，产生式表示法（2）结构化方法:语义网络表示法，框架表示法（3）其它方法:状态空间法、问题归约法
数据、信息与知识的关系是什么？（1）数据是用一组符号及其组合表示的信息；数据是记录信息的符号；数据是信息的载体和表示（2）信息是数据的解释；信息是数据在特定场合下的具体含义（3）知识是相关信息关联在一起形成的信息；知识是人类在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累的认识与经验总结：有格式的数据经过处理解释形成信息，有关的信息关联到一起经过处理形成知识
请用一阶谓词知识表示法表示下列知识（1）所有的人都喜欢的一种游戏（2）对于所有自然数，均有x+y>x（3）某些人对某些食物过敏（4）不存在最大的整数解：