人工智能
人工智能（英文名：ArtificialIntelligence，英文缩写：AI）。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。[1]
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。
人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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人工智能的含义及特点
1.人工智能是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些``机器思维“。2.人类智能的主要特点：感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。3.归纳能力是通过大量实例，总结出具有一般性规律的知识的能力。演绎能力是根据已有的知识和所感知到的事实，推理求解问题的能力。
AI人工智能概念简介
1、人工智能、机器学习、深度学习的关系image.png大关系。
image.png发展历史关系。
image.png内容关系。1.1什么是人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。是计算机科学的一个分支。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具。
人工智能实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。人工智能目前也分为：强人工智能(BOTTOM-UPAI)和弱人工智能(TOP-DOWNAI)，有兴趣大家可以自行查看下区别。
1.2什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)，是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。所以机器学习的核心就是数据，算法（模型），算力（计算机运算能力）。机器学习应用领域十分广泛，例如：数据挖掘、数据分类、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等。机器学习就是设计一个算法模型来处理数据，输出我们想要的结果，我们可以针对算法模型进行不断的调优，形成更准确的数据处理能力。但这种学习不会让机器产生意识。机器学习的工作方式
选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据。
模型数据：使用训练数据来构建使用相关特征的模型。
验证模型：使用你的验证数据接入你的模型。
测试模型：使用你的测试数据检查被验证的模型的表现。
使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测。
调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现。
image.png机器学习的分类
基于学习策略的分类
1、机械学习(Rotelearning)
2、示教学习(Learningfrominstruction或Learningbybeingtold)
3、演绎学习(Learningbydeduction)
4、类比学习(Learningbyanalogy)
5、基于解释的学习(Explanation-basedlearning,EBL)
6、归纳学习(Learningfrominduction)
基于所获取知识的表示形式分类
1、代数表达式参数
2、决策树
3、形式文法
4、产生式规则
5、形式逻辑表达式
6、图和网络
7、框架和模式（schema）
8、计算机程序和其它的过程编码
9、神经网络
10、多种表示形式的组合
综合分类
1、经验性归纳学习(empiricalinductivelearning)
2、分析学习（analyticlearning）
3、类比学习
4、遗传算法（geneticalgorithm）
5、联接学习
6、增强学习（reinforcementlearning）
学习形式分类
1、监督学习(supervisedlearning)
2、非监督学习(unsupervisedlearning)
注：细分的话还有半监督学习和强化学习。当然，后面的深度学习也有监督学习、半监督学习和非监督学习的区分。监督学习（SupervisedLearning）是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。也就是我们输入的数据是有标签的样本数据（有一个明确的标识或结果、分类）。例如我们输入了50000套房子的数据，这些数据都具有房价这个属性标签。
监督学习就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的）。再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。就像我输入了一个人的信息，他是有性别属性的。我们输入我们的模型后，我们就明确的知道了输出的结果，也可以验证模型的对错。
举个例子，我们从小并不知道什么是手机、电视、鸟、猪，那么这些东西就是输入数据，而家长会根据他的经验指点告诉我们哪些是手机、电视、鸟、猪。这就是通过模型判断分类。当我们掌握了这些数据分类模型，我们就可以对这些数据进行自己的判断和分类了。在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见监督式学习算法有决策树（ID3，C4.5算法等），朴素贝叶斯分类器，最小二乘法，逻辑回归（LogisticRegression），支持向量机（SVM），K最近邻算法（KNN，K-NearestNeighbor），线性回归（LR，LinearRegreesion），人工神经网络（ANN，ArtificialNeuralNetwork），集成学习以及反向传递神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）等等。
image.png非监督学习（UnsupervisedLearing）是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。是否有监督（Supervised），就看输入数据是否有标签（Label）。输入数据有标签（即数据有标识分类），则为有监督学习，没标签则为无监督学习（非监督学习）。在很多实际应用中，并没有大量的标识数据进行使用，并且标识数据需要大量的人工工作量，非常困难。我们就需要非监督学习根据数据的相似度，特征及相关联系进行模糊判断分类。半监督学习（Semi-supervisedLearning）是有标签数据的标签不是确定的，类似于：肯定不是某某某，很可能是某某某。是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性。
image在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。半监督学习有两个样本集，一个有标记，一个没有标记。分别记作Lable={(xi,yi)}，Unlabled={(xi)}，并且数量,L
人工智能系统（一）：概述
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什么人工智能和人工智能系统人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。人工智能是计算机科学的一个分支。时至今日，人工智能已经扩展为一门交叉学科。
人工智能系统是集成了人工智能技术的系统，做到了信息智能处理，提高了企业的销售和管理能力。
因此，人工智能从实际应用上大致可分为两个主要的方向，即理论研究（算法、模型）和工程实践（编程实现、MLOps）。
人工智能的发展人工智能的产业生态•人工智能的四要素是数据、算法、算力、场景。要满足这四要素，我们需要将人工智能与云计算、大数据和物联网结合以智能整个社会。
人工智能相关技术及应用场景人工智能相关技术Al技术是多层面的，贯穿了应用、算法、工具链、器件、芯片、工艺和材料等技术层级。
目前人工智能主要的应用技术方向自然语言处理，它是利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科。自然语言处理研究的主题主要包括机器翻译、文本挖掘和情感分析等。自然语言处理的技术难度高，技术成熟度较低。因为语义的复杂度高，仅靠目前基于大数据、并行计算的深度学习很难达到人类的理解层次。计算机视觉，它是研究如何让计算机“看”的科学。计算机视觉是三个AI应用技术中最成熟的技术。计算机视觉研究的主题主要包括图像分类，目标检测、图像分割、目标跟踪、文字识别等。语音处理，它是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的统称。语音处理研究的主题主要包括语音识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别、音频事件检测等。其中最成熟的技术是语音识别，在安静室内、近场识别的前提下能达到96%的识别准确度。应用场景人工智能，正在一步步的改变世界，它拥有广泛的应用场景，如私人助理、监控检测、机器翻译、医疗诊断、游戏、艺术、图像识别、语音识别、自然语言处理、生成模型、强化学习、自动驾驶等，人工智能将会改变所有行业。
人工智能、机器学习、深度学习的关系人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一。深度学习：源于人工神经网络的研究，多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。为什么人工智能、深度学习最近十年才取得成功最近十年才取得成功主要是由于高效的编程语言、算法优化、计算机体系结构改进、并行计算以及分布式系统的发展。
海量的（标识）数据互联网服务和大数据平台给深度学习带来了大量的数据集。
数据来源：
搜索引擎：对于图像搜索:如ImageNet，Coco等；对于文本搜索:维基百科(自然语言数据集)商业网站：如亚马逊，淘宝(推荐系统数据集,广告数据集)其他互联网服务：如siri，cortana对于图像分类问题来说，从最初的MNIST数据集到ImageNet，再到网站图像，数据规模越来越大。
深度学习算法的进步采用MNIST数据集，进行手写数字体识别来说：
一个简单的卷积神经网络方法可以等同于最好的SVM方法(1998年)深度卷积神经网络方法可以将错误率降低至0.23%（2012年），而人类为0.2%编程语言及计算框架的发展从硬件层面来看，从早起的线性代数库(CPU/GPU)，到之后的密集矩阵引擎(GPU)，再到后来专门的AI加速器（TPU），处理能力得到了很大的提升。
同时，从早期计算框架需要自定义想要的机器学习算法（Theano/DisBelif/Caffe），到后面的深度学习框架(MxNet/TensorFlow/CNTK/Pytorch)提供更简单的方法来利用各种库，计算框架也得到了十足的进步。
计算能力的提升从第一台通用计算机的诞生（eniac），到英特尔 Xeon(至强) X5，再到后面的GPU/TPU，计算能力不断攀升。
人工智能的面临的问题隐私问题：现有的人工智能算法都是数据驱动，我们需要大量的数据来训练模型。我们每天在享受人工智能带来的便捷的同时，例如Facebook，谷歌,亚马逊，阿里巴巴等科技公司在获取大量的用户数据。安全问题：例如，黑客利用人工智能技术、非法窃取私人信息或者模拟用户的行为并试图改变方法。可信度问题：随着计算机视觉的发展，图像及视频的可信度也越来越低。现在我们可以通过PS，GAN(生成对抗网络）等技术制作假图像，让人难分真伪。人工智能未来展望框架：更易用的开发框架。算法：性能更优，体积更小的算法模型算力：端-边-云全面发展的算力。数据：更完善的基础数据服务产业，更安全的数据共享。场景：不断突破的行业应用。总结总之，人工智能、深度学习近年来的十足进步来源于算法、数据、系统等多方面的突破。与此同时，系统面临得新问题也与新的应用问题和挑战相伴而生。
参考文档人工智能概述人工智能概览