浅谈人工智能的工作原理
众所周知人工智能现在快速发展，并且为众人所熟知，不仅如此，人工智能也在各行各业中广泛使用。那么人工智能的工作原理是什么呢？
浅谈人工智能的工作原理
人类智能由三个部分构成（还有些其他生物学和科学现象也会推动对人类智能的理解，但我们应该让神经科学家解释它！）。
1、通过多维数据源感知（Perceptionthroughamulti-dimensionaldatasource）：
如果我给你一个小物体，问你是什么，你会用眼睛看、手摸、鼻子闻、耳朵听，以便获得关于这件物体的任何信息。
浅谈人工智能的工作原理
2、对步骤1的数据中进行模式识别（Patternrecognitionwithinthedatasetreferredinstep1above）：
你以前可能看过，也可能没看过这个物体。你的脑海中已经构建了一系列模式，以便对你的生命中遇到的数千个物体进行分类，如果以前看过它，那么这个模式技术将帮你识别、猜测出这个物体是什么，如果你以前没见过，那么可能就无法认出它来。
3、在给定的情境下做出决策（Decisionmakingwithinthegivencontext）：
当你回忆起你在步骤2中的记忆后，就进入了逻辑论证和评估的过程之中。作为一个人类的思维，我们倾向于合理化事物，并用我们所说的直觉（“gutfeeling”）感性地作出决定。
免费领取AI学习资料包
人工智能技术的原理是什么，人工智能技术在实际应用中具有哪些优势
人工智能技术基于人类智能理论，通过扩展、延伸和模拟形成技术。近年来，计算机科学技术快速发展，人工智能技术主要目的是研究人工智能实质，模拟人工智能的思维方式，重点研究专家系统、图像处理、语言、专家系统、机器人等，以计算机科学技术为基础，涉及逻辑学、仿生学、自动化等多门学科通过研究人工智能技术，加工制造智能化机器，代替人们完成一些复杂、困难的工作，人类大脑被誉为世界上最精密的仪器，而运用现代化科学技术可模拟人类大脑的思考过程，如智能控制系统的编程，通过处理、交换和分析人类智能信息，模拟人脑技能，实现各领域生产过程的自动化。
人工智能研究是一项专业性和技术性较强的工作，其主要采用遗传、模糊神经、模糊、神经等算法，基于非线性函数方程式，和传统函数估计器相比，函数近似器的各方面性能更加优越。人工智能技术在实际应用中具有以下优势：第一，人工智能控制器具有良好的一致性，虽然驱动器在很多运行环节的特性存在一定差异，当人工智能控制器接收到一些未知数据时，也可快速完成分析估计。第二，和传统控制器相比，人工智能控制器的操作调节过程中更加方便，即使工作人员没有经过专业的技能培训，也可结合简单易懂的语言和信息，完成对智能控制系统的设计操作。第三，人工智能控制器可结合运行要求、下降时间、响应时间等变化，自动调节各个模块性能。第四，人工智能控制系统规划设计时，不需要提前构建控制对象模型，由于信息的非线性和不确定性，结合人工智能控制器运行参数实际情况，应用动态方程，优化控制系统运行。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：百年来人工智能的应用实例，主要有哪些？http://www.duozhishidai.com/article-2464-1.html大智能时代，我们身边有哪些人工智能应用！http://www.duozhishidai.com/article-1236-1.html人工智能的应用与研究，指明了未来发展方向！http://www.duozhishidai.com/article-670-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
人工智能原理及其应用习题
习题33.1什么是搜索？有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么？
搜索：根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使得问题得以解决的过程称为搜索。
两大类不同的搜索方法：盲目搜索、启发式搜索
两者的区别：在搜索过程中是否使用启发式信息
3.2什么是状态空间？用状态空间表示问题时，什么是问题的解？什么是最优解？最优解唯一吗？
状态空间：状态空间是由一个问题的全部状态，以及这些状态之间的相互关系所构成的集合。它可用一个三元组（S，F，G）来表示。S为问题的所有初始状态的集合，F为操作的集合，G为目标状态的集合。
问题的解：由初始状态到目标状态所使用的算符序列就是一个问题的解。
最优解：
3.3什么是与树？什么是或树？什么是与/或树？什么是可解结点？什么是解树？
与树：若一个结点（问题）可以分解为若干的子节点（子问题），则可以用与树来表示。
或树：若一个结点（问题）可以等价变换为若干的子节点（子问题），则可以用或树来表示。
与或树：若一个结点（问题）既需要通过分解，也需要通过等价变换才能得到其本原问题，则需要用与/或树来表示。
可解结点：当满足三个条件之一的结点为可解结点
1.任何终止结点都是可解结点
2.对“或”结点，当其子节点中至少有一个为可解结点时，则该或结点就是可解结点。
3.对“与”结点，当其子节点中每一个结点都是可解结点时，则该与结点就是可解结点。
解树：由可解结点构成，并且由这些可解结点可以推出初始结点为可解结点的子树为解树。
3.4在状态空间一般搜索过程中，Open表和Closed表的作用和区别是什么？
作用：Open表和Closed表的作用都是用来存放结点的。
区别：Open表用来保存所有已生成而未考察的结点，Closed表中记录已访问过的结点。
3.5
3.6广度优先搜索与深度优先搜索有何区别？
广度优先搜索和深度优先搜索的策略不同，广度优先搜索从第1层出发，逐层访问寻找解；深度优先搜索则不断访问结点的子节点直到根节点，若未找到问题的解则向上回溯到未访问的结点重复之前的操作。
3.7
3.8
3.9
3.10何谓估价函数？在估价函数中，g(n)和h(n)各起什么作用？
估价函数：用来估计结点重要性的函数称为估价函数。
g(n)：g(n)是从初始结点S0到结点n的实际代价
h(n)：h(n)是从结点n到目标结点Sg的最优路径的估计代价。
习题4
习题4
4.1什么是计算智能？它包括哪些主要分支？
4.2请说明计算智能、人工智能及生物智能之间的关系
4.3生物神经元由哪几个部分组成？各部分的功能是什么？
人工智能的原理是什么
别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：
上下方向
是否满员
高峰时段
停止时间是否足够
单双楼层，等等
需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。
某种程度上说，是程序猿控制了这个世界（程序猿表示压力好大）。
可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。于是就想：
能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。
大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。
一句话：大力出奇迹！
但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。
所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：
A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。
B、然后，有针对性地计算。
——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！
在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？
这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。
仔细想一下，人类是怎样学习的？
人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。
不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：
人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。
机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。
这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。
它就是仗着算力蛮干而已！力气活。
具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。
原理如下图：
（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）
它需要两个前提条件：
1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；
2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。
所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫作“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！
现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域：
图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。
自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。
当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，
这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。
——机器仍然是笨笨的。
今年（2018）初的时候，某家公司曾在电视上演示了他们利用人工智能诊断医学影像的准确率，比医生人工判断得还准。引起一片惊讶。
其实这是多正常的事呀。起重机发明出来之后，当然比最强壮的大力士能举起更重的物体。
人类医生的诊断，是对发病机理、化验结果的结合，而机器仅仅是根据医生对大量化验结果的历史诊断，估算出近似值。虽然表面看起来还算准确，一旦有个新病出来，它又不知道怎么处理了。
——机器能不能模拟整个人体系统？器官、血液、心情、饮食、劳动强度？模拟它们之间的相互联系，进而懂得发病机理？
——不可能。因为人体系统具有量子效应——随机的宏观表现，更不用说人的自发意识对疾病的影响了。
人类能认识内在规律，机器只能总结表面规律。
其实，我们连什么是智能、意识，还都完全没弄清楚。只有几个哲学家争论，科学界对此毫无进展，连下个定义都很难！谈何机器拥有自主意识？
笔者的观点很明确：
AI将极大提高生产力，是没什么疑问的，就像曾经的内燃机一样。也可能会产生破坏——但不是它自主破坏的，而是使用不当，杀人不是刀的错。
可以肯定的是，它绝无可能统治人类。
就目前来看，还是回家造人，是真正的智能。
接着而来的问题是——
AI会导致失业潮吗？
第一次工业革命中，新型纺织机抢走了纺织工人的饭碗。当时，工人们还真的联合起来闹了一闹，砸了一些工厂和机器。
现在是不是又到了那个阶段？自从电脑出现，人们就一直在担心电脑抢了自己饭碗。
其实，经济学中有一个简单粗暴的定理：
人的欲望和需求是无止境的，当技术的进步加大了低端产品供给时，需求会自然向高端移动。
有需求就会有就业。（注：需求=有购买力的欲望）
结构性失业一直在持续，但另一边，新的工作岗位也一直在增加啊。因为：
在AI人工智能革命中，一定有新的玩意出现。
哪些职业容易被替代呢？从“人工智能=数学计算”可知：
那些算法越明确的工种，机械化、重复化的劳动，越容易被取代。
这里要注意一个问题：有些工作，看起来需要复杂的智力劳动，比如银行柜员：
她亲切地向你问好，细致地询问你的需求，处理一大堆文件、签字。怎么看，都不是一个机器人所能胜任的。
但根据“需求路径理论”（以后发表，请关注《功夫读书》），这个过程不是被替代，而是被跳过。这种职业也是危险的。
职业的结构性调整，过程是渐进的。并不会说AI产品一下子全部铺开，大量工人一下子失业。
理论上讲，没有绝对不可能替代的工作，大势浩荡，无法阻挡。只能是加强学习，加大教育投资。但别被那些哗众取宠的文章给吓到，焦虑不安。
更彻底一点的办法也有，那就是拥有资本。这个以后再讲了。
人工智能之路http://www.cnitedu.cn从这里开始返回搜狐，查看更多
人工智能内容生成元年—AI绘画原理解析
AIGC体验生成 团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览一、背景2022年AIGC（AI生成内容）焕发出了勃勃生机，大有元年之势，技术与应用迭代都扎堆呈现。在各种新闻媒体处可以看到诸多关于学术前沿研究，以及相应落地的商用案例。可谓出现了现象级的学术-商业共振。以往学术研究内容离商用一般较远，因为学术研究相应实验数据通常为闭集即固定数据场景，而商业应用则为开集即非固定数据场景（能见到各式各样、甚至乱七八糟的数据）。所以将学术研究内容转化为商业应用的时候，就需要以工匠精神去做产品化设计与迭代，主要目的就是不断提升其可用性以达到商业化标准（避免出现不符预期、甚至乱七八糟的结果）。
但AIGC领域似乎大大缩短了这一转化进程，尤其以近期短时间内爆火的AI绘画、AI作画类应用为代表。这无疑是人工智能发展至今的巨大胜利时刻，这能建立极强、极快的螺旋式发展迭代循环，商业应用上的不足点能迅速反馈至学术研究侧，学术研究侧的优化改进也能迅速体现到商业应用侧，拉满学术研究能获得的成就感。接下来的篇幅将介绍现有AI绘画、AI作画背后的相应基本原理、应用、以及论文参考文献。更多技术与应用的有趣想法欢迎评论区留言。
二、原理技术脉络归纳：在AI内容生成制作爆火的2022元年，在其基础框架技术部分，技术演进的脉络可以看作是不断寻找更可靠的特征域建模方式，亦可看作是不断寻找更合适的借鸡生蛋方式的过程。原始图像域的特征维度是很高的，直接来建模会有维度灾难的问题。需要不断找到可行的中间域来做对齐：
1.）CLIP可以看作是图像域与文本域特征对齐的大一统技术框架，文本域的原始特征空间跟原始图像域的特征空间比是相对更小的。所以在同等维度特征的表达下，文本相比图像是能更加容易被刻画好的，所以当align文本域特征到图像域特征时，图像域特征表达将无疑得到了更佳的富有语义的监督信号。这样获得更好的效果也就很自然了。
2.）diffusion可以看作是将原始图像域建模转变为噪声域建模的方法。噪声域有两个极大的好处：首先，它的特征空间比原始图像域要小的多，非常容易建模。其次，即使噪声域建模效果没能接近完美，它所呈现出来的差异也是噪声域的差异，而这个噪声差异在图像内容域上对人眼来说往往注意不到。所以从基本原理上来说，diffusion生成的图像细节无疑是会远远优于gan的。
基础技术部分：基础技术框架上大致可以分成如下几个标志性的阶段：
a）GAN阶段原理摘记，生成与对抗网络图像特征域对齐，示意图如论文[1]中图所示：
b）Transformer阶段网络由self-Attenion和FeedForwardNeuralNetwork组成，强力的文本、图像(ViT系列)编码网络框架。示意图如论文[3]中图所示：
c）CLIP阶段图像文本域特征对齐。基于文本、视觉transformerencode统一框架，训练阶段4亿文本图像配对数据，训练至少100卡月V100。示意图如论文[4]中图所示：
d）Diffusion阶段原始图像特征域对齐转变为图像噪声域对齐。基于参数化马尔科夫链框架实现。示意图如论文[5]中图所示：
演化技术部分：a）StyleGan基于adain思想，额外学习高斯分布到风格空间w的映射，然后风格空间的变量作用于合成网络中。示意图如论文[2]中图所示：
b）DALL-E1网络可理解为VQVAE+Transformer。示意图如论文[6]中图所示：
c） DALL-E2网络可理解为CLIP+Diffusion。示意图如论文[7]中图所示：
d）StableDiffusion网络可理解为VAE+CLIP+Diffusion+Unet，引入LDM等加速手段，显著降低计算复杂度。示意图如论文[8]中图所示：
三、应用目前可以看到，诸如文生图、图生图、图像编辑、图像修复、图像拓展等应用功能都已实现，国内的AI绘画特效类应用也结合国风、动漫等风格有了非常广泛的应用，这里面既有大厂也有创业公司等玩家的加入。于此同时，对创意行业设计者来说，AI绘画也正演变为最佳助手，大幅提高创意行业的生产效率。相应应用介绍如下：
1.)DiscoDiffusion：CLIP+Diffusion。https://github.com/alembics/disco-diffusion。
2.)StableDiffusion：https://github.com/Stability-AI/stablediffusion。
3.)StableDiffusion2：显著提升图像质量，采用LAION-5B58.5亿个图像文本对，增加NSFW做了内容过滤。https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2。
4.)Imagic:ganDALL-E2，基于扩散模型的真实图像编辑方法，用文字就能实现真实照片的PS，比如让一个人竖起大拇指、让两只鹦鹉亲吻。示意图如论文[9]中图所示：
5.)Imagen：更强力的语言模型能获得更逼真的画作效果。相较于视觉部分模型来讲，语言模型size越大带来的画作逼真性越大。示意图如论文[10]中图所示：
6.)DreamBooth:对输入图像中的主体能进行相应输入文本语义下的内容生成。示意图如论文[11]中图所示：
7.)Midjourney：https://midjourney.gitbook.io/docs。在美国科罗拉多州举办的艺术博览会，《太空歌剧院》的画作获得数字艺术类别冠军。
四、文献[1]Gan：https://arxiv.org/abs/1406.2661
[2]StyleGan：https://arxiv.org/abs/1812.04948
[3]Transformer:https://arxiv.org/abs/1706.03762
[4]CLIP：https://arxiv.org/abs/2103.00020
[5]Diffusion：https://arxiv.org/abs/2006.11239
[6]DALL-E1：https://arxiv.org/abs/2102.12092
[7]DALL-E2：https://arxiv.org/abs/2204.06125
[8]StableDiffusion:https://arxiv.org/abs/2112.10752
[9]Imagic：https://arxiv.org/abs/2210.09276
[10]Imagen：https://arxiv.org/abs/2205.11487
[11]DreamBooth：https://arxiv.org/abs/2208.12242
五、应用接下来给大家介绍下我们研发的各个域上的开源免费模型，欢迎大家体验、下载（大部分手机端即可体验）：
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区
ModelScope魔搭社区