张钹：中国人工智能奠基者（科教人物坊）
张钹近影
张钹（左一）在实验室与博士生讨论。（1995年）
张钹（右）与张玲讨论人工智能学术问题。（1992年）
参与清华大学智能机器人实验室建设的科研人员合影。左一为张钹。（1985年）
科学家寄语
当前，全球科技创新进入空前密集活跃期，特别是新一代信息技术加速突破应用，推动新一轮科技革命和产业变革重构全球创新版图。人工智能作为新一代信息技术的战略重点之一，近年来获得长足进步，给经济社会发展产生了重大而深远的影响。
近年来，中国在人工智能领域表现亮眼，已成为世界人工智能主要创新中心之一。根据《人工智能发展报告2020》，在人工智能高层次人才数量和专利申请量等关键指标上，中国位居世界前列。这亮眼表现的背后离不开以中国科学院院士张钹等为代表的中国科学家作出的奠基性、开创性贡献。
早在40多年前，张钹就开始投身人工智能领域研究，发表了中国第一篇人工智能领域的学术论文、获得中国在人工智能领域的第一个国际重要奖项、领衔成立国内首个智能机器人实验室、培养了本土第一位人工智能领域博士毕业生，组建中国第一个人工智能国家重点实验室……这些“第一”树立了中国人工智能发展的一个个里程碑，推动中国在此领域大踏步前进。
从不被看好到刮目相看
中年成功转型研究人工智能
今天，“人工智能”是人们耳熟能详的热词，但是在40多年前，中国科技界对该词汇还很陌生，科技领域的专业人士对该领域也知之甚少。1978年，已从清华大学毕业留校任教20年的张钹由于所在系调整而改变专业方向，进入一个全新研究领域――人工智能。
张钹时年43岁，中年转型不仅知识结构上面临很大挑战，而且对人工智能领域国内知之甚少，求教无门。张钹回忆说：“当时国内科研人员对人工智能领域发展的认识很有限，甚至相关资料也非常少。”当时，国际上人工智能已经有了约20年发展历程。随着国门打开，国际科技合作与交流兴起，张钹获得了与国际同行交往的机会。
1980年初，张钹赴美访学。然而，抵达美国后，他就在与外国同行交流中感到一种说不出的尴尬和郁闷。“你们是从中国来的？知道什么是人工智能吗？”有外国研究者提出这样的问题。张钹很受刺激，立志让中国在人工智能领域奋起直追，迎头赶上国际先进水平，赢得外国同行的尊敬。
在访学过程中，张钹率先发现数学与人工智能结合的广阔前景。张钹说：“当时，我觉得人工智能要深入发展下去，提高算法效率，必须要很好利用数学这个工具。”于是，他选择跟数学出身当时尚在安徽大学任教的张铃教授合作，一起推进人工智能研究。
由于跨国电话资费昂贵，两人只能通过邮寄书信的方式进行沟通。对当年与张铃中美飞鸿、合作科研的往事，张钹介绍说：“当时，中美间一封航空信大概要人民币8角钱，寄给对方约10天才能收到，一来一回就要约20天。我们计算过，一封信如果超过5张纸，就会超重，须多付邮资。为了省钱，我们特意挑相对薄的纸，写非常小的字。”
就这样，张钹跟张铃开始了一场跨越大洋的人工智能合作研究。约1年后，他们联手完成了一篇人工智能领域的论文，实际上这也是中国科学家在人工智能领域的第一篇学术论文，成功发表于人工智能领域顶级国际期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》，引起了国际同行的高度关注，这让张钹等中国学人颇为扬眉吐气，也增强了他为中国人工智能发展作出更大贡献的信心和决心。
从少年郎到白发翁
水木清华育人六十余载
1982年初，张钹结束访学回国，着手进一步开拓人工智能研究。为了解产业界对人工智能技术的需求，更好促进科技成果转化，张钹与其他科研人员一起深入从西南到东北的很多工厂调研，形成了基本判断：机器人将来会成为国内一项重大需求。
根据上述判断，张钹领衔组建了清华大学智能机器人实验室并着手购置重要试验装备。为此，张钹与同事们多方奔走、筹措经费，联系国内外相关厂家，进行洽谈协商。在有关方面的大力协助下，清华大学智能机器人实验室成功添置了中国第一台进口机械臂。
机械臂是高精度、高度非线性、强耦合的复杂系统，是人工智能的工业智能化应用的典型。对于清华大学智能机器人实验室而言，引入这款机械臂对于科研和教学无疑具有重要价值和意义。张钹对此非常期待并倾注了大量心血。他回忆说：“当我知道机器臂已经装上飞机，正在飞往北京时，那种兴奋真的难以言表。” 机械臂运抵北京后，张钹亲自跟车到机场“迎接”，直到搬运、装车、运抵清华园，他才终于松了一口气。
关于自己的职业生涯，张钹曾这样概括说：“我一辈子就做了两件事，一件是读书，另一件就是在清华大学教书育人。”
从毕业留校至今，张钹在清华大学的三尺讲台上坚守了超过一甲子。从不满24岁初登讲台的青涩年华到耄耋之年，他可谓桃李满天下，为国家培养、输送一批高科技专才，尤其是在人工智能领域。据统计，他培养的博士研究生近九十名。
万事开头难。人工智能作为当时中国的新兴学科，科研和教学的条件都很艰苦。张钹介绍说，那时候，虽然他们的研究已经有了一定基础，但是软硬件条件与国际同行相比，差距很大，研究资料也不足，特别是专业、权威资料匮乏，更多是靠自力更生摸索。在那样的环境下，想留住优秀人才着实不易。面对徘徊在出国或留校读博士并向他请教的学生，张钹语重心长地说：“国外知名导师的科研、教学水平比我高，培养条件也比我这里好。你们选择出国深造和科研，我非常支持。但是如果你选择留下来，我会全心全意地培养你，绝不辜负。”肺腑之言感人至深，与他交谈的学生大部分选择了留下来，与他并肩奋战在人工智能领域并成长为行业的佼佼者。
从一片空白到创新中心
中国人工智能造福全人类
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。张钹和志同道合者正视差距、风雨兼程，一路追赶着国际人工智能发展前沿，取得了丰硕成果。
1983年是张钹人工智能科研的丰收年。当年，国际人工智能大会在德国召开，张钹和张铃一起成为率先在国际人工智能大会上发表论文的中国科学家。1984年，他和张铃摘得一项欧洲人工智能奖项，成为首次获得该领域国际重要奖项的中国人。1985年，他领衔成立了中国首个智能机器人实验室。1987年，他培养的中国第一位人工智能领域的博士生毕业。1990年，他和同事一起成立了全国第一个人工智能国家重点实验室――“智能技术与系统”国家重点实验室。1987-1994年，张钹出任国家“863计划”即高技术计划智能机器人主题专家组专家，承担国家重点攻关课题。2018年，清华大学人工智能研究院成立，张钹出任研究院院长。
作为中国人工智能主要奠基者和发展推动者，40多年来，张钹矢志不渝致力于中国人工智能领域的创新，发表或共同发表了数百篇学术论文，出版系列专著。他获得了诸多奖项，其中包括ICL欧洲人工智能奖、国家自然科学三等奖、国家科技进步三等奖、国家教委科技进步一、二等奖、电子工业部科技进步一等奖以及国防科工委科技进步一等奖，推动中国人工智能研究和产业向世界一流水平迈进。相关资料显示，中国在图像识别、语音识别等技术创新应用进入了世界先进行列，人工智能发明专利授权总量全球排名第一，核心产业规模持续增长。
“在第三代人工智能发展上，中国科学家今天与国际同行处在同一起跑线上。我们已经摸索出中国人工智能的发展道路，正在向新的科技高峰继续攀登，我们有能力为造福国家和民族、造福全人类作出更多、更大贡献。”张钹表示。
虽已经86岁高龄，但是张钹仍担任清华大学人工智能研究院名誉院长，活跃在科研创新领域。科技创新永无止境，人工智能技术发展永远在路上，矢志不移、创新不止的科学家永远年轻。这是张钹的写照。
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人工智能先驱人物篇之约翰·麦卡锡
今天的人工智能先驱人物篇的主角是约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy），在1955年的达特矛斯会议上，麦卡锡与马文·明斯基共同提出的“人工智能”这个概念，标志着人工智能的正式诞生。
麦卡锡将人工智能定义为：“研制智能机器的一门科学与技术”。所以，研制智能机器始终是人工智能研究的核心问题。
科学与政治1927年9月4日，麦卡锡出生于美国波士顿一个共产党家庭。父母的工作性质决定全家需不断搬迁，从波士顿迁到纽约，然后又到了洛杉矶。
信仰爱尔兰天主教的父亲当过木匠、渔夫和工会组织者，同时也是一位发明家，拥有捻船缝机和桔汁冷冻机两项专利。
他的母亲是立陶宛犹太人，最初在联合通讯社当记者，后来在一家共产党报社工作。夫妻俩都曾参加过美国给出的，受父母的影响，麦卡锡从小就把自己对科学的兴趣与家庭的政治倾向结合起来。
麦卡锡认为自己的青少年时期平淡无奇，但事实证明并非如此。在上高三时，他得到了一份加州理工学院的课程目录，上面列出了该校一年级和二年级的微积分课本。
他买了这些书，完成了所有的练习题目。这使得他最终在1944年进入加州理工后得以免修头两年的数学课程。
1948年，他获得了加州理工学院数学学士学位，在1951年又获得了普林斯顿大学数学博士学位。
改变一生的会议约翰·麦卡锡的学术人生如何步入人工智能领域，还要从一次会议说起。
1948年9月，他参加了加州理工主办的希克森脑行为机制研讨会，大数学家、计算机设计大师冯·诺依曼在会上演讲了一篇关于自复制自动机的论文，这是一种可以对自身进行复制的机器。
尽管当时的与会人员并没有明确地将机器智能与人类智能联系起来，但冯·诺依曼的讲话却激发了麦卡锡的好奇心。
麦卡锡敏锐地将机器智能与人的智能联系起来，打算从事更深入的研究。第二年，在普林斯顿大学数学系做博士论文时，麦卡锡幸运地与冯·诺依曼一起工作。
在冯·诺依曼的鼓励和支持下，麦卡锡决定从在机器上模拟人的智能入手，主要研究方向定为计算机下棋。
此后，为了减少计算机需要考虑的棋步，麦卡锡发明了著名的α-β搜索法，这一关键问题的解决有效减少了计算量，至今仍是解决人工智能问题中一种常用的高效方法。
自动机模拟是随着时间从一个状态转入另一个状态的机器；而交互式自动机则是根据其自身状态以及它所观察到的其他自动机的状态从某个状态转入另一状态。
麦卡锡曾在冯·诺依曼理论的基础上，把有智能的东西看做是一个有限的自动机，与同样是自动机的环境项链。
冯·诺依曼听后十分赞同并敦促他把这篇论文写出来，但麦卡锡觉得自己的想法还不够成熟，于是便放弃了对利用自动机模拟人类智能的首次尝试。
不过，在十几年后，当他从事情景演算方面的工作时，有关状态和状态转换的思想再一次浮现在了脑中，制造一台像人类一样的机器的想法再一次被激起。
成就一生的会议1952年，普林斯顿大学的一个研究生向麦卡锡建议，可以找一些对机器智能感兴趣的人去收集一些该领域的文章。麦卡锡找到了贝尔实验室的克劳德·香农——“信息论”的创始人。
在人工智能方面的若干深入探讨之后，他们萌生召开一次研讨会的共识。在洛克菲勒基金会的一笔微薄的赞助下，他们邀请到当时哈佛大学的明斯基和IBM工程师罗彻斯特等几位学者，参加这次会议。
1956年，在达特茅斯学院举办的这次夏季人工智能研讨会是计算机史上的一座里程碑。这项涉及10人，耗时2个月的雄心勃勃的计划基于“我们能够精确且全面地描述人类智能中的学习以及其他特征并制造出机器以对其模拟”的构想并继续阔步前进。
2006年，会议五十年后，当事人重聚达特茅斯。左起：摩尔，麦卡锡，明斯基，赛弗里奇，所罗门诺夫
麦卡锡在提案中写道，他将研究语言和智能二者间的关系，希望通过程序计算机能“进行棋类游戏并完成其它任务”。
达特茅斯会议历时两个多月，首次提出“人工智能”这一术语，并确立了可行的目标和方法，这使得人工智能成为电脑科学一个独立的重要分支，获得了科学界的承认。
虽然大多数与会者在会后并未继续从事该领域的研究，但另外那少数人中却产生了一批在该领域影响深远的成就。这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起到了铺垫的作用。
在此之后，人工智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学能力。
Lisp语言与分时概念1958年，麦卡锡组建了世界上第一个人工智能实验室。同年，麦卡锡发明了Lisp语言，这是人工智能界第一个最广泛流行的语言，至今仍有着广泛应用。
Lisp是一种函数式的符号处理语言，其程序由一些函数子程序组成。在函数的构造上，它与数学上递归函数的构造方法十分类似，即从几个基本函数出发，通过一定的手段构成新的函数，不仅如此，Lisp还具有自编译能力。
其实，麦卡锡只是Lisp当做一个工具，他的目标是制造具有人类智能的机器，他并未预料到它会有如此长的寿命。
该领域的编程人员都十分喜欢Lisp的最初语法，因此，Lisp语言与后来于1973年实现的逻辑式语言PROLOG并称为人工智能的两大语言。
随着工作的深入，麦卡锡希望改进这种语言的表达能力。1959年，为了展示Lisp可以明确地表达任何计算函数，他加入了一个叫做“求值”的功能。
“求值”允许程序定义新的函数或者过程，然后将其作为程序的一部分来执行。而大多数语言在执行新函数之前都会强制程序终止运行，并且“重新编译”。
由于求值函数可以带动并执行任何函数，它扮演了一种“通用图灵机”的角色，是其他计算机的通用模拟器。
如今的很多程序都必须每时每刻地运行，人们对求值这种特性的需求越来越迫切，因此大多数实验性语言都包含了求值或类似的功能。
麦卡锡另一个卓越贡献是1960年左右第一次提出将计算机批处理方式改造成分时方式，这使得计算机能同时允许数十甚至上百用户使用，极大地推动接下来的人工智能研究。
由此，他被尊称为“计算机分时系统之父”，他的研究成果最终实现了世界上最早的分时系统——基于IBM7094的CTSS和其后的MULTICS。
结语如今，人工智能已经从实验室走进日常生活，成为一门严肃经验科学，引发了计算机使用方式的一场变革，其中约翰·麦卡锡功不可没，他深刻地改变了人们与电脑和互联网的互动方式，为人工智能奠定了坚实的基础。
人工智能之父图灵的传奇故事十则——天才AI
艾伦·图灵逝世六十年后，他的一生仍然有很多谜团。他一直是戏剧和歌剧的主题，在多本小说和众多音乐专辑中都有提到她。本尼迪克特·康伯巴奇（BenedictCumberbatch）的电影《模仿游戏》获得了八项奥斯卡提名。但是他到底是谁？关于1912年这一天出生的艾伦·图灵，您应该了解以下15个事实。
1.他是现代计算机科学的奠基人。
图灵实质上是计算机存储器的先驱，1936年，图灵发表了一篇开创性的论文，名为《论可计算数及其在判定问题中的应用》，《华盛顿邮报》将其称为“计算机时代的创始文件。”在这篇哲学文章中，他假设有一天，我们可以制造出能够可以使用0和1来计算人类可以解决的任何问题。图灵提出的称为“图灵机”的单任务计算机只能解决一种数学问题，而“通用计算机”则可以通过将指令代码存储在计算机内存中来解决任何类型的问题。图灵关于内存存储并使用一台机器执行所有任务的想法为后来的数字计算机奠定了基础。1945年，他在英国国家物理实验室工作时，提出了自动计算机器，这是第一台具有存储程序的数字计算机。以前的计算机没有电存储设备，必须手动重新接线才能在不同程序之间切换。
2.他在赢得第二次世界大战中发挥了巨大作用。
在1939年第二次世界大战期间，图灵开始在英国的情报局总部布莱奇利公园工作。据估计，他在那儿的工作可能使战争缩短了长达两年的时间，他因挽救了数百万条生命而闻名。
在同事高登·威奇曼的帮助下，图灵立即开始设计称为Bombe的密码破解机（对以前的波兰机器进行了升级）。Bombe缩短了解码所需的步骤，在战争期间供英国使用，密码破解者每天解密多达4000条消息。他的最大成就是破解了Enigma，这是德国军队用来编码安全消息的机械设备。事实证明，如果没有正确的密码，几乎不可能解密，而德国军队每天都会更改密码。图灵致力于破译德国的海军通信，当时德国的U型船正击沉同盟国穿越大西洋运送重要物资的船只。1941年，图灵和他的团队设法对德国Enigma的信息进行解码，帮助盟军的船只远离德国的潜艇袭击。1942年，他前往美国，帮助美国人完成自己的密码破解工作。
3.他打破了要写给教会的规则。
早期，布莱奇利公园的运营因缺乏资源而受阻，但政府官员忽略了要求增加人员配备的要求。因此，艾伦·图灵和布莱奇利公园的其他几个代码破译者全力以赴，直接写信给温斯顿·丘吉尔。1941年10月，他们写信给丘吉尔[：“我们直接写信给您的原因是，几个月以来，我们已通过正常渠道竭尽所能，并且我们对任何早期改进都感到失望，而无需您的干预。从长远来看，毫无疑问，这些特殊要求将得到满足，但与此同时，将浪费更多宝贵的时间，而且随着我们需求的不断扩大，我们几乎看不到拥有足够人员的希望。”作为回应，丘吉尔立即向他的参谋长开了一封信：“确保他们拥有他们想要的一切，并向我报告这已经完成了。”
4.他有一些奇怪的习惯。
像许多天才一样，图灵也不是没有怪癖。他骑自行车时戴了防毒面具以防过敏。他没有修理自行车的故障链条，而是确切地了解了什么时候可以卸下来将其固定在滑落之前。他在布莱奇利公园周围广为人知，因为他将茶杯链接到散热器，以防止其他工作人员拿走茶杯。
5.他骑60英里的自行车去学校。
尽管他被认为是普通学生，但图灵全心全意地致力于学校教育。罢工使他无法在新的精英寄宿学校乘坐火车前往时，这位14岁的男孩却骑着自行车行驶了62英里。
6.他尝试奥运会。
图灵从小时候就开始跑步，这个习惯贯穿了他的一生。他在国王学院任教时，经常在剑桥和伊利之间行驶31英里。第二次世界大战期间，他偶尔从伦敦跑40英里到布莱奇利公园开会。他几乎也成为了奥林匹克运动员，他在1948年奥运会马拉松比赛中以2小时46分钟的成绩排名第五（比1948年奥运会马拉松冠军慢11分钟）。之后，他继续参加沃尔顿运动俱乐部，并担任其副主席。他曾经对俱乐部秘书说：“我的工作压力很大，使我摆脱的唯一方法就是努力奋斗。这是我获得释放的唯一途径。”
7.他被起诉为同性恋。
1952年，图灵在报告家中的盗窃案后被捕。在调查过程中，警察发现了图灵与另一名男子阿诺德·默里的关系。当时，同性恋关系在英国是非法的，他被控“严重猥亵“。他根据律师的建议认罪，并选择了化学阉割而不是在监狱里服刑。
8.政府为他的定罪道歉...
2009年，英国首相戈登·布朗代表英国政府向图灵道歉。布朗说：“艾伦和成千上万的同性恋者因同性恋恐惧症被定罪而受到了糟糕的对待。承认艾伦是英国最著名的同性恋恐惧症受害者之一的地位，是迈向平等和逾期未婚的又一步。”他承认图灵的贡献，感谢他对战争做出的重要贡献，他代表英国政府以及所有因为艾伦的工作而幸免于难的人宣布，我感到非常自豪：“我们很抱歉，您是当之无愧的。“但是，直到2013年，他才从英格兰女王那里获得了一次罕见的皇家赦免，但他的定罪实际上并未得到赦免。
9.图灵法的执行。
图灵只是根据19世纪英国猥亵法律被起诉的众多男人之一。1967年，英国将同性恋定为非刑事犯罪，但以前的信念从未被推翻。《图灵法》于2017年生效，对那些因废除同性恋协议而被定罪的男子追授免罪。根据争取大规模赦免的活动家之一的说法，根据过时的法律被定罪的65000名男同性恋者中约有15000人还活着。
10.他中毒了，也许吧。
图灵去世时享年41岁，这仍然有一个谜。图灵死于氰化物中毒，人们普遍认为这是自杀。图灵的生活因被捕而被彻底打乱了，他失去了工作。根据法院的命令，他必须服用旨在“治愈”同性恋的激素，这导致他乳房长大，使他阳痿。但并非所有人都相信他死于自杀。2012年，图灵学者杰克·科普兰辩称，用于宣布1954年图灵去世自杀的证据不足以解决今天的案件。被认为导致他中毒的病床的苹果被吃了一半，从未进行过氰化物测试。他的桌子上还有一个待办事项清单，他的朋友告诉当时的验尸官他心情很好。实际上，图灵的母亲坚持认为，他在自己的家庭实验室中尝试化学药品时可能会意外中毒。（众所周知，他在识别化学物质时会品尝化学物，可能会粗心大意。）
作为一个伟大的科学家，人工智能之父，因为当时英国国内的环境，让这个在未来可能会做出更大的贡献的科学家就这样陨落。
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人工智能的8个有用的日常例子
如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词，然后不知怎的就打开了这篇文章，或者用优步(Uber)打车上班，那么你就利用了人工智能。
人工智能影响我们生活的例子不胜枚举。虽然有人将其称为“机器人以邪恶的天才统治世界”的现象，但我们无法否认人工智能通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。
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术语
人工智能是指机器通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据，从而充当人类思维蓝图的现象。人工智能机器能够记住人类的行为模式并根据他们的喜好进行调整。
在我们的讨论过程中，您将遇到与AI密切相关的主要概念是机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)。在继续之前，让我们先了解这些。
机器学习(ML)涉及通过大数据为例向机器教学有关重要概念的知识，大数据需要被构造(以机器语言)以便机器理解。这些都是通过向他们提供正确的算法来完成的。
深度学习(DeepLearning)比ML领先一步，这意味着它通过表示进行学习，但不需要对数据进行结构化以使其有意义。这是由于受人类神经结构启发的人工神经网络。
自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一种语言工具。它使机器能够阅读和解释人类语言。NLP允许自动翻译人类语言数据，并使两个使用不同语言的实体(计算机和人类)进行交互。
现在您已经掌握了术语，让我们深入研究人工智能的示例及其工作方式。
8个人工智能的例子
以下列出了您每天可能会遇到的八个人工智能示例，但您可能没有意识到它们的AI方面。
1.谷歌地图和打车应用
地图应用程序如何知道确切的方向、最佳路线，甚至是道路障碍和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于卫星的导航系统)被用作出行的导航。但是现在，人工智能被纳入其中，让用户在特定的环境中获得更好的体验。
通过机器学习，app算法会记住建筑的边缘，在工作人员手动识别之后，这些边缘会被输入系统。这允许在地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。
该应用程序已被教会理解和识别流量。因此，它推荐了避免路障和拥堵的最佳路线。基于AI的算法还告诉用户到达目的地的确切距离和时间，因为它被教导可以根据交通状况进行计算。用户还可以在到达目的地之前查看其位置的图片。
因此，通过采用类似的AI技术，各种乘车应用也已出现。因此，每当您通过在地图上定位您的位置来从应用程序预订出租车时，它都是这样工作的。
2.人脸检测与识别
当我们拍照时在脸上使用虚拟滤镜和使用人脸识别码解锁手机是人工智能的两个应用，现在已经成为我们日常生活的一部分。前者包含人脸检测，即识别任何人脸。后者使用人脸识别来识别特定的人脸。
这是如何运作的?
智能机器经常匹配，有时甚至超越的能力。人类婴儿开始识别面部特征，如眼睛、鼻子、嘴唇和脸型。但这并不是一张脸的全部。有太多的因素使人的脸与众不同。智能机器被教导识别面部坐标(x、y、w和h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣的区域)、地标(眼睛、鼻子等)和对齐(几何结构)。
人脸识别还被政府机构或机场用于监视和安全。例如，伦敦盖特威克机场(GatwickAirport)在允许乘客登机之前使用面部识别摄像头作为ID检查。
3.文本编辑器或自动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
4.搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
同样，优化的搜索引擎体验是人工智能的另一个示例。通常，我们的热门搜索结果会找到我们想要的答案。怎么发生的?
向质量控制算法提供数据，以识别超越SEO垃圾内容的高质量内容。这有助于根据质量对搜索结果进行升序排列，以获得最佳用户体验。
由于搜索引擎由代码组成，因此自然语言处理技术可以帮助这些应用程序理解人类。实际上，他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题。
诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中。如果要查找在商场播放的歌曲，只需将手机放在旁边，音乐识别应用程序就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容。在丰富的歌曲数据库中进行筛选后，机器还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息。
5.聊天机器人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
聊天机器人被教导通过自然语言处理(NLP)来模仿客户代表的对话风格。高级聊天机器人不再需要特定的输入格式(例如，是/否问题)。他们可以回答需要详细答复的复杂问题。实际上，它们只是人工智能的另一个例子，它们给人的印象是客户代表。
如果您对收到的答复的评价不佳，则机器人会识别出所犯的错误并在下次进行纠正，以确保最大的客户满意度。
6.数字助理
当我们全力以赴时，我们常常求助于数字助理来代表我们执行任务。当您单手开车喝咖啡时，您可能会要求助手给您的妈妈打电话。助理(例如Siri)将访问您的联系人，识别单词“Mom”并拨打电话。
Siri是一个较低层模型的示例，该模型只能在说话时做出响应，而不能给出复杂的答案。最新的数字助理精通人类语言，并集成了高级NLP和ML。他们了解复杂的命令输入并给出令人满意的输出。他们具有自适应能力，可以分析您的喜好、时间表和习惯。这使他们能够以提醒、提示和时间表的形式为您系统化、组织和计划事务。
7.社交媒体
社交媒体的出现为世界提供了一种新的叙事方式，提供了过度的言论自由。然而，这也带来了一些社会弊端，如网络犯罪、网络欺凌和仇恨言论。各种社交媒体应用程序都在使用人工智能的支持来控制这些问题，并为用户提供其他有趣的功能。
AI算法可以发现并迅速删除包含仇恨言论的帖子，速度远比人类快。通过他们以不同语言识别仇恨关键字，短语和符号的能力，这成为可能。这些已被输入到系统中，该系统具有向其词典添加新词的附加功能。深度学习的神经网络架构是该过程的重要组成部分。
表情符号已成为代表各种情感的最佳方式。AI技术也可以理解这种数字语言，因为它可以理解特定文本的含义并提示正确的表情符号作为预测文本的一部分。
社交媒体是人工智能的一个很好的例子，它也能够理解用户产生共鸣的内容并向他们建议相似的内容。面部识别功能还用于社交媒体帐户中，可帮助人们通过自动建议为朋友加标签。智能过滤器可以识别并自动清除垃圾邮件或不需要的邮件。智能回复是用户可以享受的另一个功能。
社交媒体行业的一些未来计划包括使用人工智能通过分析发布和消费的内容来识别心理健康问题，例如自杀倾向。这可以转发给心理健康医生。
8.电子支付
银行现在正在利用人工智能通过简化支付流程来便利客户。
通过观察用户的信用卡支出模式来检测欺诈的方式也是人工智能的一个示例。例如，算法知道用户X购买哪种产品，何时何地购买产品以及价格落在什么价格区间。当有一些不正常的活动不适合用户个人资料时，系统会立即提醒用户X。
总结
人工智能算法超越了人类的能力，可以节省时间，从而使科学家们可以将精力投入到其他更重要的发现中。
我们已经讨论过的人工智能示例不仅可以作为娱乐的来源，而且还提供了我们已变得如此依赖的无数实用程序。人工智能领域仍处于新生阶段，还有更多的发明将更精确地复制人类的能力。
有关人工智能未来的13条名人名言
科技行者
人工智能不久以前还是科幻电影和小说里的东西。但我们现在正处于一个不断变化的科技世界里，发展速度比过去任何时候都快。人工智能的未来是个未知数，而这并不能阻止大家思考。以下是关于人工智能未来的一些名人名言。
“成功创造人工智能会是人类历史上最大的事件。不幸的是，也可能是最后一次——除非我们学会如何规避风险。” StephenHawking，理论物理学家
“很难想象哪一个大行业不会被人工智能改变。大行业包括医疗保健、教育、交通、零售、通讯和农业。人工智能会在这些行业里发挥重大作用，这个走向非常明显。”AndrewNg，人工智能计算机科学家和全球领导者
“人工智能大概最有可能导致世界末日的来临，但期间人工智能就是一些大公司。” SamAltman，OpenAI主席
“我可以想象出一个人工智能的世界，在这个世界里我们的生产力更强大、我们活得更长寿、我们有更清洁的能源。” Fei-FeiLi，斯坦福大学计算机科学教授
“机器学习令我们能够构建超越人类理解的软件解决方案，还能向我们展示人工智能如何为每个行业提供支持。”SteveJurvetson，SpaceX和特斯拉的董事会成员
“新生物科技技和人工智能等倡导性技术的发展暗示着一个更大的趋势——这个更大的趋势就是人类从有限制的世界转变为从长远考虑的世界，我们在想如何具有可持续的食物生产、住房和淡水可供所有人使用。“ArvindGupta，印度玩具发明家
“我们所有人必须要做的是确保我们使用人工智能的方式是有利于人类，而不是损害人类。”AppleCook首席执行官蒂姆库克
“在MichaelCrichton的小说和电影里，每一项创新出岔子的根本错误就是秘密！如果人工智能是在公开场合发生，那么错误和缺陷可能会被及时发现......也许是被其他有警觉的人工智能发现的！”DavidBrin，美国科学家、《邮差》作者
“人工智能将来对于网络安全领域来说是非常有益的，现在已经对网络安全领域非常有益了。人工智能对犯罪分子来说也是有益的。”DmitriAlperovitch
“有些人称其为人工智能，但现实是这种科技会提升我们。因此，我认为这种科技不是人工智能，而是增强我们的智能。”GinniRometty，IBM首席执行官
“从长远来看，人工智能和自动化会取代人类大部分的目的感。”MattBellamy，Muse主唱
“人工智能和计算机科学未来的作用通常大大超过人工智能可能对某些工作岗位产生的影响，这就像飞机的发明对铁路行业产生负面影响一样，人工智能为人类进步打开了一扇更宽敞的大门。”保罗·艾伦，微软联合创始人
“社会如何应对人工智能会是件有意思的事情，但人工智能肯定超酷。”ColinAngle，iRobot首席执行官兼创始人