对于人工智能的认识，我们需要更深入全面的理解
20世纪50年代以来，计算机科学家们致力于研发与人类智能类似的程序。当这些程序被开发到一定水平后，它们就可以在一些特定的应用场景中替代人类。它们被称为人工智能（AI）和认知计算。20世纪80年代，人们对这个概念进行了大肆宣传，但随后就迎来了“人工智能的冬天”，宣告这个美好愿望的破灭。直到最近，这个领域内的一些突破性的成功终于使学界相信，人工智能不仅会带来解放人力的智能机器，还会孕育全新的技术。
01，涵盖众多研究领域：计算机科学、心理学、哲学、神经科学、社会学、数学、生物学
在计算机科学里，人工智能是一个跨学科的研究领域。根据研究目标的不同，它涉及数学、信息学、语音识别、计算机视觉和机器人学等学科的解决方案。而自从研发人员开始教导计算机理解同情、快乐和愿意提供帮助等情感后，心理学和哲学模型也被纳入了研究范围内。此外，由于计算机程序还需要在自主驾驶或保险公司的管理等工作中做出决策，它还必须能够回答法律领域，尤其是涉及责任求偿等方面的问题。
02，人工智能研究趋势
趋势一：深度学习
深度学习是指通过多层人工神经网络进行学习。这种网络模型以人类神经系统为基础。在人类大脑中，神经通路使用得越多就会越活跃，而这一点同样适用于软件网络。
趋势二：强化学习
传统机器学习模型在数据中集中寻找固定模式，而强化学习程序则更进一步。它们会做出决策以尽可能地实现特定的目标。这体现了从预测性分析到指导性分析的过渡。
趋势三：自然语言处理
自然语言处理和自动语言识别同为应用最广泛的人工智能技术。无论是谷歌的搜索功能、Siri的语音指令还是亚马逊Alexa对家用电器的控制，它们都是以语音识别和理解为基础的。
03，人工智能的未来应用领域：工业与服务机器人、办公软件、互联电动交通、医疗诊断软件
未来，在人工智能的辅助下能够学会简单流程的机器人将被用于支持工厂、仓库、医院和养老院的工作人员。而能够自主决策的程序很快也将可以处理像归档和标准化程序通讯这样的简单管理工作。在互联电动交通领域，自主驾驶的车辆会相互协调，以优化道路交通。这可以让大城市免于交通瘫痪，并且更加宜居。专家们还发现，智能医疗诊断系统可以为人们带来巨大的益处。经过训练，这些系统可以用来探测异常情况，并提供初步分析。
04.新的经济影响因素
专家认为，人工智能技术正在给经济活动带来根本性的转变。现在，经济增长的关键因素不再是资本或劳动力，而是取决于工业国家如何充分利用人工智能技术带来的机会。这种新的增长模式的基础是数据。在未来，数据对商业和工作环境的价值堪比20世纪70年代的矿物油对二者的价值。同时，数据是机器学习的基础：一个程序所处理的数据越多，它就越能精准地完成故障检测、预测、语音识别或运动等操作。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html4.大数据人工智能领域，如何从菜鸟晋级为大神http://www.duozhishidai.com/article-1427-1.html
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我对人工智能的思考
现如今，人工智能对于我们已经不是一个新的概念了。
其实，人工智能已经有很长的发展时间了。在20年前德国一位世界顶级棋手Novciki就已经与人工智能棋手有过对决，不过当时的人工智能棋手还很初级，德国棋手ovciki取得了两场对决中的一场胜利。回过头来看，TV、PC、smartphone这些也都有人工智能的影子，只不过人类还处在人工智能的最初级阶段，未来融入人工智能的产品将颠覆你的想象。在可预见的将来，人工智能将进入各行各业，他们可以与你对棋，为你找到你走失的孩子，送你到机场，告诉你身体的健康指数，分别真假货，帮你搭配最适合的衣服，还可以瞬间制作复杂表格，下发通知，写新闻稿，简单绘画，帮你做智能决策，教你新语言......人工智能将变革一切，而你或许也将被变革，你可能需要去学习新知识，从事新工作，可能要足够专注，才能永葆自己的独特价值。毕竟，还有一些东西是人工智能无法取代和做到的，譬如顶层思考、大师级的艺术鉴赏力和创造力、独特的人性情感等。
包括smartphone在内的智能硬件已经包围着我们的生活，人类的吃穿住行用全都开始智能化，人类花大量的时间在借助设备基础上的娱乐活动，20年前是电视机，10年前是PC互联网，今天是smartphone为主的智能设备，人类借助智能载体看电影、聊天、听音乐、K歌，智能在带给人类吃穿住行用娱的极大便利的同时，正在控制人类的意识，它正在以类似毒品的魔力在控制大多数人的行为思考路径。人类对智能设备正在产生依赖，早晨起来主动去浏览新闻APP，打开WeChat查看好友简讯，上tinder配对异性好友聊天约会，工作中遇到一个问题并不自己先思考自己对问题的思考方式，而是先打开百度或者知乎搜索问答，吃饭的时候不用心去品味美食，而是打开爱奇艺一边吃饭，一边看电视剧或综艺节目，晚上睡觉前，要翻看今天的朋友圈和微博热门，一翻就是到凌晨。人们在地铁上盯着手机，在饭桌上埋头看剧，开车步行时也在忙着聊天，人类的一天就是这么围绕smartphone度过了，你需要具备超强的自制力来让自己独立思考，保持独立的思想。没有思想的肉体与死无异，人类的大多数正在走在这条道路上。
人工智能是强大的，但人工智能无法成为一个人，它无法具备人一样的情感感觉和精神状态，人工智能可以夺走工厂工人的工作，也可以做部分记者、老师、医生的工作，但它终究没法像人一样，当你走进医院面对人工智能给你的一堆冰冷的健康指数和各种报告，终究不如面对医生给你讲解报告，温情的安慰来得舒服走心。当献血完之后我的手臂开始淤青，人工智能告诉我没问题。这是献血后的不良反应，1-2周恢复期，可我终究一天天看着淤青的臂膀感到不安，我还是需要咨询医生，他会给我安抚，帮我扫除担忧。人工智能可以教你学单词，但还是不如英文老师在你劳累的时候会给你讲个故事，加油鼓气，和你交流情感来得舒服。未来，像情感顾问、私人健康管理、关怀志愿者等工作是永远不会被人工智能取代的。
人类在人工智能发展过程中一定要有所为有所不为，今天AlphaGo战胜柯洁，明天开发个bigball战胜世界顶尖球队，这对于人类的运动乐趣将是毁灭性的打击。人类在篮球运动中追求的是偏执的挑战精神和永无止境的训练态度，假如一个通过程序设计的人工智能运动员，或一个球员借助一个智能硬件，不用通过训练就可以在球场将你轻松打败，那挑战和训练将变得毫无意义，人类欣喜于谁是世界上最强的篮球运动员，当有一天最强的运动员不再是人类的话，那将没有什么意思了。同时，人类在开发人工智能的时候一定不能让人工智能具备反人类的能力。假如开发的人工智能会反思，具有自主性，或者程序有BUG，那么当人工智能出现反击人类的时候，人类将万劫不复。
在人工智能的新时代，大多数人将会慢慢感觉失去对这个世界的价值和意义。人类应该拜托对smartphone的依赖和束缚，将smartphone作为一种学习的工具，而不是沉浸其中，人类需要保持思考，尤其需要深度思考，需要永远走在AI之前，简单的思考AI也会做，只有在单一门类保持深度思考与研究，比如文学艺术的造诣，美术审美的高度，音乐不群的鉴赏力，这些才会是人工智能无法超越人类的，也是人类唯一的存在价值。
在接下来的几十年中，只有三类人，能勉强对抗AI的冲击，即资本家、明星和技术工人。
换而言之，面对步步逼近的人工智能，你要么积累财富，成为资本大鳄。要么积累名气，成为独特个体。要么积累知识，成为更高深技术的掌握者。但倘若你不去改变，就只能被社会淘汰，就只能失业。
固然，人工智能或许会让一些行业永久消失，却是人类文明的一大进步。它解放了人类的创造力，但倘若你不去改变，就只能被社会淘汰，就只能失业。
Donotdwellinthepast,donotdreamofthefuture.Concentratethemindonthepresentmoment.
不要沉溺于过去，不要去幻想未来，集中注意力于现在。过去的荣耀已经过去，将来的辉煌才属于自己。如果你想把握未来，现在必须提升自己，赶上潮流的脚步。
人工智能创造人类美好生活，但不要让人工智能控制人类生活。思考研究是人类的本能，摆脱对智能的依赖，花更多时间深度思考和学习研究，人类才会永远是人类。
我对人工智能的理解与看法
人工智能
研究让计算机具备模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术科学。主要是来源于大量的数据来使机器学习能比人更快的计算出结果,这可能就是我眼中的大数据.
或许大数据分析出结果,再往上一个级别的建模就叫做人工智能吧!鄙人理解尚浅,还请多多指教,自学总结笔记不易.
机器学习
是利用算法或逻辑，在大量的数据上进行运算（从数据中学习如何完成任务即学习训练的过程），产生模型，通过模型对真实事件做出决策和预测。
1.机器学习从方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习。
2.传统的算法包括k-邻近算法、决策树、贝叶斯分类、聚类、支持向量机等。
深度学习
是利用包含多个隐含层的神经网络结构的人工神经网络（深度神经网络），通过优化神经元的连接方法和激活函数等方面，来提高训练效果，产生模型后，通过模型对真实事件作出决策和预测。
机器学习与深度学习的关系
机器学习是一种实现人工智能的方法。深度学习是一种实现机器学习的技术（新算法）。
机器学习与深度学习的对比
1、应用场景：应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体，检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
2、数据依赖性
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。在这种情况下，传统的机器学习算法使用制定的规则，性能会比较好。
深度学习的精准度，需要大量的数据来训练，当数据量很少时，深度学习算法的性能并不好。
3、硬件依赖
深度学习算法需要进行大量的矩阵运算，GPU主要用来高效优化矩阵运算，所以GPU是深度学习正常工作的必须硬件。
机器学习对硬件配置要求相对，深度学习没有那么高！
4、训练算法时间
深度学习算法，因为包含有很多参数，需要大量时间进行训练，完整地训练一次可能需要消耗两周的时间或更长时间！
机器学习的训练会消耗的时间相对较少，只需要几秒钟到几小时的时间。
5、预测时间
深度学习算法的预测时间，相比机器学习，只需要很少的时间去运行。
6、解决问题的方法
机器学习算法遵循标准程序解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。
深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分，提倡直接的端到端的解决问题。
7、可解释性
深度学习可以达到接近人的标准，但是这仍然有个问题。在数学的角度上，你可以找出来哪一个深度神经网络节点被激活了。但是我们不知道神经元应该是什么模型，我们也不知道这些神经单元层要共同做什么。所以无法解释结果是如何产生的。
机器学习算法给出了明确的规则，所以解释背后的推理是很容易的。
8、特征处理
机器学习算法的性能依赖于所提取的特征的准确度，而特征数据的处理，需要更专业的知识，且很耗时。
深度学习尝试从数据中直接获取高等级的特征，深度学习削减了对每一个问题设计特征提取器的工作。
机器学习和深度学习应用领域
1、计算机视觉用于车牌识别和面部识别等的应用。
2、信息检索用于诸如搜索引擎的应用-包括文本搜索和图像搜索。
3、市场营销针对自动电子邮件营销和目标群体识别等的应用。
4、医疗诊断诸如癌症识别和异常检测等的应用。
5、自然语言处理，如情绪分析和照片标记等的应用。
6、无人驾驶。
总结
机器学习算法在指纹识别、人脸检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现，人工智能才开始大爆发，继续拓展人工智能的领域，如：无人驾驶、预防性医疗保健等！深度学习很早就出现过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果！
本文来自博客园，作者：后山人，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/zhuhuibiao/p/11960763.html
经营好自己的现在，等待未来向我飞奔而来。深度丨人工智能前沿技术应用趋势与发展展望
基础数据集建设已经成为基本共识
自从李飞飞等在2009年成功创建ImageNet数据集以来，该数据集就已经成为了业界图形图像深度学习算法的基础数据集，通过举办比赛等方式极大地促进了算法的进步，使得算法分类精度已经达到了95%以上。这也使得一些大型研究机构和企业逐渐认识到了数据的价值，纷纷开始建立自己的数据集，以便进行数据挖掘和提升深度学习模型的准确率。如美国国家标准研究院的Mugshot、谷歌的SVHN、微软的MSCOCO等图像基础数据集，斯坦福大学的SQuAD、卡耐基梅隆大学的Q/ADataset、Salesforce的WikiText等自然语言数据集以及2000HUB5English、CHiME、TED-LIUM等语音数据集。
新型计算基础设施陆续成为产业界发展目标
由于深度学习对算力有较高的需求，因此相继出现了一些专门的计算框架和平台，如伯克利大学的Caffe、微软的CNTK、Facebook的Torch、亚马逊的MXNet、百度的PaddlePaddle等，尤其是谷歌的TensorFlow能够支持异构设备的分布式计算，其平台API能力已经覆盖了CNN、RNN、LSTM等当前最流行的深度神经网络模型。除了从计算框架软件平台进行研发之外，产业界同时也从硬件方面探索计算能力的提升方法。最为直接的方法就是采用计算能力更强的GPU替代原有的CPU等。此外，谷歌、IBM等一些大型企业在大量采用GPU的同时，也在探索进行符合自身计算环境的芯片研发，从而进一步降低成本、提高效率，因此产生了TPU等性能更加卓越的新型芯片。
人工智能技术发展面临的挑战虽然人工智能技术发展已经取得了前所未有的成绩，但随着深度学习技术应用的不断深化和产业化步伐的逐步加快，人工智能技术发展也面临着不少挑战。
主流技术深度学习还具有较大局限性
一是在有限样本和计算单元的情况下，对复杂函数的表示能力有限，其针对复杂分类问题的泛化能力受限。二是通过深度学习是一种基于概率统计的算法，机器系统学习到的是大概率内容，不是知识，无法像人类一样进行举一反三的应用。三是深度学习存在黑箱问题，不能解释其自身做出决策的原因。
基础数据积累还远远不能满足模型训练需要
由于大数据技术的出现和使用时间还不长，各类基础数据不论从数量上还是从质量上来看，都尚需要较长时间的积累。一方面，某些关键领域和学术数据集还严重不足。另一方面，已有规模化的基础数据集不仅数据质量良莠不齐，而且基本上由少数几家巨头或政府所掌握，鉴于监管和竞争等因素，无法实现有效流动。基础数据的缺乏，使得深度学习模型训练也造成了样本基础缺失。
计算框架和通用智能芯片尚未形成定局
虽然已经出现了TensorFlow、Caffe、CNTK、Torch、MXNet、PaddlePaddle等深度学习计算框架，但由于深度学习应用场景众多，相关应用呈现碎片化特点，无论从功能还是性能角度来讲，用于实现最后应用落地的开源计算框架与实际需求之间都还存在着相当的距离，满足产业发展需求且具有绝对统治地位的开源计算框架也还没有出现。同时，深度学习芯片还只是刚刚起步，而且还基本上属于专有领域的芯片，通用智能芯片的产业化还需要较长时间的探索。
人机和谐共处的有效途径开始艰难探索
由于黑箱问题及其基于概率统计的特点，基于深度学习的智能系统存在产生不可控结果的隐患。我们已经看到，使用了人工智能技术的智能驾驶汽车出现了多次的事故，甚至造成了人员的伤亡。另外，使用了智能算法的自动驾驶飞机也出现了多次坠机事故。这些事故不仅造成了人们的生命和财产损失，也严重打击了人们对人工智能的信心。实际上，这些事故的发生除了有技术方面的原因之外，还涉及到AI伦理的问题，也就是如何保证人类与智能系统之间的和谐共处、协同合作等问题。目前来看，AI的伦理问题还需要较长的探索过程。
人工智能技术发展趋势短期来看，人工智能技术的发展将围绕对上述问题的解决进行。下面从算法理论、数据集基础、基础设施、人机协同等以下几个方面进行探讨。
算法理论
在算法理论层面，将继续按照深度学习完善和新算法的两条主线发展。首先，深度学习在提升可靠性、可解释性等方面的研究以及零数据学习、无监督学习、迁移学习等模型的研究将成为热点方向，这不仅仅是深度学习算法本身发展的需要，也是产业发展的需要。其次，学术界将继续开展新型算法的探索，包括对传统机器学习算法的改进、传统机器学习算法与深度学习的结合以及与深度学习迥异的新型算法等。
数据集基础
在数据集基础方面，学术界与产业界将共同合作构建语音、图像、视频等通用数据集以及各行业的专业数据集，使得各类数据集能够快速满足相关需求。一方面，随着对人工智能认识的不断加深，将会有越来越多的企业和政府机构开展数据自建和数据标注等工作。另一方面，随着深度学习的发展，将会出现智能化的数据标注系统来帮助和替代人类进行数据标注等工作。再有，在政府引导和支持下，一些开放的标准化数据集将会陆续出现，为整个行业提供标准化训练数据集。
计算平台与芯片
在计算平台与芯片方面，大型企业自研计算框架、自建计算平台，甚至是自研芯片等，仍将是普遍现象。这主要是由于以下两个方面的原因。一是企业出于自身数据和业务安全的考虑，对使用其他机构提供的训练平台仍然持有不信任的态度；二是每个企业的数据中心和相关平台都有其自身的特点，自研计算框架、自建计算平台和自研芯片能够更好地满足自身的业务发展需要。
人机协同机制
在人机协同机制方面，“人在回路”将成为智能系统设计的必备能力。目前，机器智能并没有实现人们所希望的“以人为中心”，仍然还是以机器为中心，这也是人类屡受智能系统伤害的主要原因之一。因此，将人类认知模型引入到机器智能中，使之能够在推理、决策、记忆等方面达到类人智能水平，将成为学术界和产业界共同追求的目标，并可能在一定的时间内取得较好的阶段性成果。
人工智能技术发展展望长期来看，人工智能技术将分别沿着算法和算力两条主线向前发展，并逐步带领人类进入到人机协同的新时代。
高度关注类脑智能算法
深度学习是基于冯·诺依曼体系结构发展起来的。由于受到内存墙等相关方面的制约，难以达到较高的计算效率。为此，近些年来IBM等已经开始进行颠覆冯·诺依曼体系结构的类脑智能算法与技术的探索。类脑智能借鉴大脑中“内存与计算单元合一”等信息处理的基本规律，在硬件实现与软件算法等多个层面，对于现有的计算体系与系统做出本质的变革，并实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。目前，随机兴奋神经元、扩散型忆阻器等已经在IBM、马萨诸塞州阿姆赫斯特大学、清华大学等机构研制成功，IBM已经研制成功TrueNorth芯片，清华大学团队也成功研制出了基于忆阻器的PUF芯片。
智能部署从中心向边缘和终端扩散
随着智能装备和智能机器人等智能终端的逐渐增多，智能终端的快速反应以及相互之间的协同行动需求将会越来越迫切，对智能服务的实时性将会越来越强烈。这就要求智能服务从云端向网络边缘甚至终端扩散，智能模型与算法需要部署在网络边缘或终端之上，就近提供网络、计算、存储、应用等核心能力，从而满足通信、业务、安全等各方面的关键需求。
目前，英伟达、高通等都已经陆续开展了用于边缘网络或终端的AI专用芯片。而随着5G网络的普遍部署，边缘智能将会获得快速的发展。
深度学习通用平台和通用AI芯片将会出现
随着人工智能应用在生产生活中的不断深入融合，智能终端的互联互通将会成为必然。由于跨框架体系开发及部署需要投入大量资源，因此尽管每个终端的智能模型可能不同，但深度学习计算框架的模型底层表示将会逐渐趋同，形成深度学习通用计算框架和平台。随着计算框架的整合，GPU和TPU等芯片将可能会被通用AI芯片所替代。
量子计算推动形成新一轮计算革命
不论现在还是将来，人工智能无疑都将是最为消耗计算资源的业务和应用之一，计算效率也将是智能体永恒的追求目标。量子计算具有强大的计算能力和效率，已经成为全球公认的下一代计算技术。IBM已经在近期推出了世界上第一个商用的通用近似量子计算系统里程碑产品IBMQSystemOne，客户可以通过互联网使用这台量子计算机进行大规模的数据计算，为人工智能计算展示了良好的前景。
人工智能已经逐渐向工业、农业、交通、医疗、金融等各个领域渗透，并开始形成新的业态，成为了新一轮技术革命的制高点。因此，必须积极主动把握人工智能技术和产业发展机遇，认清技术发展趋势，在类脑智能、边缘智能、通用平台与芯片、量子计算等前沿技术领域加快布局，勇闯人工智能科技前沿的“无人区”，才能抓住人工智能时代发展的主动权。返回搜狐，查看更多