人工智能与机器学习概述
人工智能演进人工智能作为计算机科学的一个分支出现于20世纪50年代。它的两个主要目标是：
通过在计算机上建模和模拟来研究人类智能，通过像人类一样解决复杂问题来使计算机更有用。从出现到20世纪80年代，大多数AI系统都是人工编程的，通常使用功能性、声明性或其他高级语言。语言中的符号代表了现实世界中的概念或抽象概念，构成了大多数知识表示的基础。
人工智能领域人工智能四要素机器学习的兴起从20世纪80年代末到21世纪，人们研究了多种机器学习方法，包括神经网络、生物学和进化技术以及数学建模。早期最成功的结果是通过机器学习的统计方法获得的。线性和逻辑回归、分类、决策树、基于内核的方法（即支持向量机）等算法大受欢迎。
后来，深度学习被证明是构建和训练神经网络以解决复杂问题的有效方法。其基本训练方法与之前相似，但是有一些改进推动了深度学习的成功，包括：
有很多层并大得多的网络；庞大的数据集，包含数千到数百万个训练示例；神经网络性能、泛化能力和跨服务器分布训练能力的算法改进；更快的硬件（如GPU和Tensor核心），可以处理更多数量级的计算，这要求使用大型数据集来训练复杂的网络结构。今天的人工智能主要依赖的不再是符号知识表示和程序推理机制，现代AI而是建立在新的基础上，即机器学习。无论是传统的基于数学的机器学习模型或决策树，还是深度学习的神经网络架构，当今人工智能领域的大多数AI应用程序都是基于机器学习技术。
机器学习的场景机器学习适用的场景：
场景复杂没有明确的规则（或者规则复杂）大数据（数据基本为PB级、种类多、时效性高、价值密度低）接下来我们重点介绍机器学习相关流程方法，敬请期待参考文章：1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/150563958?utm_source=zhihu&utm_medium=social&utm_oi=757498873185865728
人工智能（第一章 绪论）
一、人工智能的定义人工智能的定义最早可以追溯到1956年夏天，由人工智能早期研究者JohnMcCarthy等人提出的；人工智能就是让机器的行为看起来像是人所表现的智能行为一样，但迄今为止尚难给出人工智能的确切定义。
下面是为不同学者从不用的角度，不同层面给出的人工智能的定义：
二、人工智能的发展历史1.孕育阶段人工智能的孕育阶段大致可以认为是1956年以前的时期。这段漫长的时期中，数理逻辑、自动控制理论、信息论、仿生学、电子计算机、心理学等科学技术的发展为后续人工智能的诞生奠定了思想、理论和物质基础。
2.形成阶段人工智能的形成阶段大约为1956-1969年。除了1956年在美国的达特茅斯学院召开的研讨会提出了“人工智能”的术语外，这一时期的成就还包括定理机器证明、问题求解、LISP语言以及模式识别等。
3.发展阶段从20世纪70年代开始，人工智能的研究进入高速发展时期，在这期间，世界各国都纷纷展开对人工智能领域的研究工作，主要是从知识工程、人工神经网络和智能主体3个方开。
三、人工智能的三大学派1.符号主义符号主义又称逻辑主义、心里学派或计算机学派，其基本原理基于两点:物理符号系统假设和有限合理性原理。物理符号系统假设是Newell和Simon在1976年提出，该假设认为:物理符号系统具有必要且足够的方法来实现普通的智能行为。Newell和Simon把人类的-切精神活动、智能问题归结为计算问题。
有限合理性原理是Simon提出的观点。他的观点强调:人类之所以能在大量不确定、不完全信息的复杂环境下解决难题，原因在于人类采用了启发式搜索的试探性方法来感得问题的有限合理解。
2.连结主义连接主义又被称为仿生学派或生理学派，是基于神经元及神经元之间的网络连接机制来模拟和实现人工智能。
人类智能的物质基础是神经系统，其基本单位是神经元。这也就是说，连接主义用人工神经网络来研究人工智能。
3.行为主义行为主义又被称为进化主义或控制论学派，是基于控制论和“感知——动作”控制系统的人工智能学派。
其基本观点是:智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应。
四、人工智能的研究内容与应用领域1.问题求解人工智能的最早应用实践就是问题求解。该领域最有名的例子就是下棋程序。
问题求解是指通过搜索的方法寻找目标解的一个合适的操作序列，并同时满足问题的各种约束。问题求解的核心是搜索技术。
2.专家系统专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。
专家系统通常由知识库、推理机、综合数据库、人机交互界面、解释器和知识获取等部分构成。
专家系统在医疗诊断、故障诊断、资源勘探、贷款损失评估和教学等领域中得到了广泛应用。
3.机器学习学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径。正如香克(R.Shank)所说:“一台计算机若不会学习，就不能称为具有智能的。”此外，机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。
4.神经网络人工神经网络简称神经网络，其研究始于1943年McCulloch和Pitts提出的神经元数学模型(MP模型)人工神经网络是以对人脑和自然神经网络的生理研究成果为基础，抽象和模拟人脑的某些机理、机制实现某方面的功能。
Nielsen给出的人工神经网络定义为:人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理。
5.模式识别模式识别-般指应用电子计算机及外部设备对给定.事物进行鉴别和分类，将其归入与之相同或相似的模式中。其一般过程包括对待识别事物采集样本、数字化样本信息、提取数字特征、学习和识别。其核心是特征提取和学习过程。针对不同的识别对象，可分为以下几种类型:语音识别；图形、图像识别；信号识别；染色体识别。
6.数据挖掘与知识发现数据挖掘和知识发现起源于20世纪90年代初期，在早期，它侧重于构建数据仓库，然后运用切片、下钻、上卷等操作从海量数据中发现有用信息。
如今的数据挖掘包括半结构和无结构的文本数据、音频、视频、图像等多媒体数据，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，揭示隐含在数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。
7.计算机视觉计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉功能的新兴学科。研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力不仅包括对三维环境中物体形状、位置、姿态、运动等几何信息的感知，而且还包括对这些信息的描述、存储、识别与理解。主要应用领域包括:
图形图像识别:指纹识别、染色体识别等。
航空航天:卫星图像处理、飞行器跟踪等。
医学:脏器的图像重建、医学图像分析等。
工业:监测和监控系统。
8.智能控制智能控制是一类无需或尽可能少的人的干预就能独立完成任务的自动控制。智能控制涉及的领域很多，主要有以下方面:智能机器人规划与控制；智能过程规划；智能过程控制；专家控制系统；语言控制；智能仪器等
9.计算智能计算智能主要借鉴仿生学的思想，应属于智能学习部分，目前没有统一定义，美国科学家贝兹德克认为不具有计算适应性、计算容错力、接近人的计算速度和近似人的误差率这几个特性，就不能称之为计算智能。涉及的主要领域:模糊计算；神经计算；进化计算；免疫计算等。
10.其他自然语言处理分布式人工智能；人工生命；
机器人学智能检索；大数据；深度学习等。
五、人工智能的发展趋势1.多学科交叉研究与信息科学、生物学、数学、心里学等学科的交叉研究。
2.智能应用和智能产业智能技术将进一步与主流信息技术融合，应用于人类社会的各个领域和人类生活的方方面面。智能产业将成为第四产业。
人工智能和AI到底是什么浅谈人工智能和AI
文章目录我们每天所谈论的人工智能，究竟是什么？我们正处于AI时代：衣食住行中的AI什么是人工智能？AI对传统行业的冲击AI对广告行业和媒体行业的冲击AI对教育行业的影响AI对艺术创作行业的影响AI对物流行业和工业行业的影响我们每天所谈论的人工智能，究竟是什么？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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、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。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 简单而言什么是人工智能这个问题的答案很简单，但它非常重要。如何理解人工智能，决定了我们如何面对人工智能，如何抓住人工智能浪潮所带来的时代机遇。
在知道答案之前，需要先了解一下：最近一些年，人工智能给我们的生活带来了哪些变化。它们不声不响地发生着，当你发觉时却早已势不可挡……
我们正处于AI时代：其实，我们即将处于一个人工智能时代，每天都在和人工智能打交道。现在，让我们一起正式推开人工智能的大门，一起来扒一扒AI对我们『衣食住行』的影响。
衣食住行中的AI前几日我去逛街，发现Selected的实体店里多了一个试衣神器叫魔镜系统，手只要轻轻一挥，就可以展现各种衣服在身上的效果，原来它长这副模样。
它主要使用了计算机视觉和3D建模技术，消费者只在魔镜里输入自己的性别、身高、体型就可以选择心仪的衣服，进而通过技术将服装的虚拟影像『穿』在镜中的人像上，同时还可更换为同一款式的其他色彩。这就可以在更短的时间里试穿更多的衣服，而且省去排队的麻烦，这真是给女生的一大福利啊！对于商家也是一大福音，自2008年，全球最大的时尚集团之一绫致时装将selected引进中国市场以来，SELECTED由最初的50家店铺，增长到现在已超过1000家。 SELECTED基于新零售这个时代趋势下的，采用大数据技术、人工智能技术更大程度上的充实客户体验感，提高品牌影响力。
同是服装行业的优衣库，在四月新发布的福布斯2019年富豪榜中，优衣库的创始人柳井正击败软银掌门人孙正义再次成为日本首富，其中RFID电子标签、智慧门店发挥了不容小觑的作用。
RFID电子标签也就是射频识别技术，相较于需要人工操作的条形码，RFID标签使得购物篮中的所有商品可以一次扫描，大大节省支付和库存管理的时间，从而保证热销产品产量迅速提高。
另外，RFID电子标签将获取更加详尽的信息，比如消费者何时拿取商品和放回货架，及产品于何时何地售出，其产生的大量数据可以结合人工智能技术可以分析消费者行为。
智慧门店采用智能导购可以为顾客选择和搭配服饰，提高购买率。
在深圳万象天地的优衣库，每层楼都有两个电子智能屏幕。这是一款导购机器人，智能导购员是其主要功能。通过人机对话，分析用户的筛选条件，最终在屏幕上推送用户所需商品。
智能导购给我们提供了更加精准、优质、舒适的服务。
技术真是日新月异，90年代时，我们只会在实体店里买衣服，根本不会有什么网上购物的概念。随着互联网技术和移动支付技术的成熟，网购似乎已成为了大多数人生活中不可或缺的一部分，足不出户就可以购买到心仪的衣服。
如今，AI、VR技术的发展，智能试衣更是会提高消费者网店和实体店的购物体验。
『民以食为天』，那在饮食方面，人工智能对我们有什么影响呢？人工智能可不可以帮助我们控制饮食，保持魔鬼身材和好气色呢？
推荐一款APP——CocoNutritionist给大家，它是由麻省理工开发的，通过AI分析食物成分，合理地安排膳食并燃烧你的卡路里。
这款APP的使用非常简单，只需要打开APP说你今天吃了什么，APP通过语音识别技术和语义分析技术，自动记录你的饮食信息；然后通过另外一套AI分析系统分析各个食物的营养成分和卡路里，并将营养数据可视化。我们可以清晰地掌握和控制自己的饮食。
还有啊，你可以拍下那些『不知其名』的食材，APP会为你分析它的营养价值和热量，并给出适宜你的烹饪食谱。可谓是集合了计算机视觉、语音识别、语义分析各大技术于一体的健康小助手，指导人们科学健康地生活。
聊完吃的，我们再一起来到美丽的西湖畔，感受一下阿里巴巴未来酒店里面的黑科技。
进入酒店，刷脸完成check－in，乘电梯刷脸就可以按楼层；进入房间，刷脸就可以打开房门；
当进入房间之后，客房小管家天猫精灵已等候在内，你可以通过天猫精灵控制房间温度、灯光、窗帘、电视等；餐厅里为你上菜的是机器人服务员。
从大堂到电梯再到房间，乃至餐厅、健身房等等，都涵盖人脸识别、语音控制、智能机器人等黑科技服务。
基于AI智能的酒店智慧系统解决方案，为住客节省时间、提供方便，且帮助酒店服务人员减少重复性工作。据阿里未来酒店CEO王群介绍，“未来酒店的人效比是同档次、同规模酒店的1.5倍。”可能再过10年，可能司机这个职业将被AI取代，2017年12月2日，深圳无人公交车打响了第一枪，无人公交正式上路。
虽然有司机的监控，但已基本实现了无人驾驶的功能。
除此之外，还记得2018年春晚上，100辆比亚迪无人驾驶车队声势浩浩荡荡，在港珠澳大桥向全球华人展示强大的科技魅力！
什么是人工智能？人工智能这个词近年来已经深入到我们生活的方方面面并被捧得热火朝天，但是，极少人真正知道它到底是怎么一回事。
机器人
相信很多人都会说机器人，其充其量只能算是人工智能的外在形态。
人工智能并不等同于这些“外在形态”，它是在背后负责操控一切的“大脑”，比我们想象的还要强大得多。
我们每天所谈论的人工智能，究竟是什么？
维基百科这样解释：“人工智能亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。”而更富远见与洞察的答案却是：
人工智能=技术+应用。此处，技术是指那些能“让机器模拟人的基础能力”的技术。比如，人的眼睛能看，传统的机器不能，那我们就去研发“图像识别技术”，让机器能看；比如，人能理解文字，传统的机器不能，那我们就去研发“自然语言处理技术”，让机器能理解文本。
此处，应用是指各行各业。所有可能应用到上述技术的地方，比如：安防、新零售、交通、工业等。
这个等式在告诉我们：同样的技术，应用在不同的领域，能够创造不同的社会价值；同样的应用场景，搭配不同的技术，则都能够以不同的方式创造社会价值。
接下来，我会为你详细地诠释这一点。
人工智能，最终把那些传统意义上，只有人能做的事情，不管是简单劳累的体力劳动——感知和运动，还是复杂的脑力劳动——推理、决策和学习，都交给机器或软件去完成，它们会做得和人一样好，甚至是比人更好。
那我们一起感受一下AI是如何把图像识别技术、GAN网络、自然语言处理技术应用到各行各业中。比如：广告行业、媒体行业、教育行业、艺术创作行业、物流行业和工业行业，颠覆了各传统行业的工作方式，消灭重复性劳动！
AI对传统行业的冲击AI对广告行业和媒体行业的冲击阿橙大学专业学的是广告设计，毕业后，他去了一家4A广告公司担任设计师。
对他而言，工作中最痛苦的时候并不是找不到做图的灵感，而是无休止地根据甲方爸爸的要求改图。
半夜守着电脑等甲方回复，打开电脑看到辛苦做的图又被提了一大堆修改意见，就觉得要精神崩溃。
“logo再大一点、颜色再亮一点，要体现出我们的理念和精神……”“我感觉设计得还不够大气，能不能换一个更高端的字体……”
而另一位在互联网公司做新媒体编辑的小爽，她的苦恼则是：你永远不知道新的热点和明天哪个会先来。
当新事件发生的时候，就是她在电脑前埋头码字、思考抓眼球的标题的时候。
“晚上十点主编打电话告诉我某某明星又爆出大料……”“你体会过辛苦排版了一下午的微信文章被打回的心碎吗……”
我听着大家吐槽，却不知该如何告诉他们：这些烦恼，很快将不复存在了。不想重复性地替甲方爸爸改图？没问题啊，这件事，未来将由AI来替你做。
早在去年，阿里就发布了一款名叫“鲁班”的人工智能设计师。
鲁班在去年双十一期间上岗，平均每秒做8000张海报，共计在双十一期间完成了四亿张设计图。
简单来说，在鲁班的“人工智能小脑袋瓜”里存着海量的广告元素：如文案、产品、背景、点缀元素、LOGO等，他们不同的组合方式形成了一套“设计语言库”。
设计师在做图的时候需要分析甲方的需求，调用脑子里存储的资源，思考解决方案，有时难免会出现“灵感枯竭”的情况。
但鲁班的小脑袋瓜里装的东西可太丰富了，只要你一声令下，它就能一秒调出你想要的。
这意味着，在大批量作业的商业设计领域，AI有着非常明显的优势：既快速，又齐整。
从此再也不需要设计辛辛苦苦地做完一大批“每一个都不一样，但整体又要一样”的图后，感觉自己是个瞎子。
可我们有没有想过为什么鲁班可以将脑袋中的元素完美地组合呢？
前面有提及过按照一系列地组合方式呀。
但是组合方式，或是说广告的模版是怎么来的呢？难道是设计师给出的？No，No，其实是依靠其背后的深度学习，对大量的设计广告案例（图像）进行结构化标注，然后输入大型的神经网络学习风格和排版，最后输出空间+视觉的设计模版。
其实鲁班就是深度学习在设计行业里的一个应用，技术是应用的灵魂，而应用是技术的载体。
好吧，人工智能又能如何帮忙解决媒体行业里文字创作的烦恼呢？
好，我们就来看看新媒体运营们头疼的：追赶热点、组织文案、写稿。
不想大晚上被主编的电话叫醒，没问题啊，这份工作AI一样可以帮你完成得好好的。
早从去年开始，公众号“中国地震台网”就已经在用AI新媒体编辑写即时新闻了。
比如说，前不久日本北海道地区发生5.5级地震的新闻就是由AI写的，排版和文字长这样：
虽然文字和排版都很简单，但猜猜写这篇推送AI用了多久？
只用十秒，就完成一篇推送。24小时超长在线，一有突发事件就能马上开始工作。
换做是我来写作的话，十秒钟大概只够时间写完一个标题吧_;。
人工智能写作依靠的是背后的数据库和优秀的技术比如自然语言处理，将数据、案例素材、文字流畅地组合一起形成文章。
如果说，上班一族最讨厌的是无意义的重复性劳动，那么，对于学生党而言，最烦恼的应该就是考试了吧。考试不仅考的是学习能力，还有应试技巧（没错，就是套路）。那么，在考试之中，人工智能的表现又如何呢？
AI对教育行业的影响先看看千军万马过独木桥的高考。2017年，成都的AI-MATHS高考机器人参加了高考数学，在掐断题库、断网、无人干涉的情况下进行解题。结果是，它分别用了22分钟和10分钟完成了高考北京文科数学卷和数学全国卷二，最终分别获得了105分和100分，平均分102.5。
虽然人家考得一般，但人家题目做得快啊，给你十分钟写一张卷子，你能考这个成绩吗？可见，在学习方面，人工智能做的也并不比你差。不好好学习的话，可能连考试都考不过AI。再告诉你个事儿，AI在“考试”领域可不仅仅能成为参与者，它还能成为老师一样的批改者。 在浙江外国语学院国际学院，来自阿里巴巴的人工智能已经为11位留学生批改了作文，平均每篇作文批改时间为40秒。
说不定在不远的将来，决定你考试过不过，能不能拿到毕业证的，不再是人类批改员，而是更准确、更高效的人工智能批改员。同样的，无论是AI考试还是AI批阅试卷还是上个案例中的AI写作，都是深度学习——自然语言处理的应用，我们看到了同一技术可以实现不同的应用。
AI对艺术创作行业的影响图像风格迁移是计算机视觉领域中，比较有意思的应用。风格迁移也就是：你给人工智能一张随便拍的照片，它就能帮升级成梵高风格的绘画作品。
图像风格迁移的背后可以是深度学习——卷积神经网络的图像特征提取，比如2016CVPR（CVPR是计算机视觉的顶级会议）论文《ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks》就采用卷积神经网络来进行风格迁移。
还可以是利用GAN网络技术风格迁移，在2018CVPR论文《Multi-ContentGANforFew-ShotFontStyleTransfer》中，将设计师设计好的某些艺术字母风格迁移到没有出现过的字母上，避免重复设计。
GAN网络学习第一行的P、U、W三个字母的艺术风格，生成其余23个字母的艺术风格，如上图中的最后一行。
或许现在你还不知道什么是卷积神经网络、GAN网络，或许还比较难理解背后技术的思想，但现在我们只需知道它是深度学习的一个技术即可。
一个应用的实现往往可以选择不同的技术，这就需要我们结合具体应用和分析应用的特点选择适宜的技术。
人工智能确实无法凭空创造，但只需要给它一点点线索，它就能从强大的小脑袋瓜里给你输出想要的东西。
比如谷歌家出的一个会画画的黑科技AutoDraw。大概就是，你随便鬼画个什么，谷歌都能把它变成一副正儿八经的画。
没想到AI还真能手绘图像，那它背后的技术是什么？
其实AutoDraw使用了图像识别技术，AutoDraw首先识别出用户用简单线条画出的图形，然后根据识别的结果将『简单线条』替换为系统内置的『准确』图形。通常提及图像识别技术时，人们大多数时候会想到人脸识别、物品识别，现在我们可以了解到同样的图像识别技术，当稍微调整之后可以做出更多有趣的应用。
在制图、绘画的设计行业里，需要大量的创意和灵感，AI表现得并不比人类差，同样是艺术领域里的音乐演奏和创作，AI的表现如何呢？
近日，首个机器人音乐舞台剧《墨甲幻音》上演为清华大学庆生，演员有竹笛机器人，箜篌机器人和排鼓机器人，奏响了科技和文化的琴瑟和鸣。
但是，这可不是AI初次展露在音乐中的天赋，深圳平安科技在“全球AI艺术大赛（GlobalAIArtCompetition）”的作品《青春记忆》荣获大赛最高荣誉一等奖。它可是由人工智能完全创作的音乐，无论是制曲还是填词。
那它是如何制造出来的呢？它学习了5万多首相同风格的音乐作品，10万多篇流行音乐歌词和诗歌，通过深度神经网络学习特征，制作出曲和词，然后再学习一个深度模型将曲和词联合起来。
人工智能已经称为一种可行的工具，帮助音乐创作人创造出更多佳作。流行歌手泰伦萨瑟恩(TarynSouthern)与AI合作，共同打造她的首张专辑《IAMAI》。
以上这些需要用脑的工作都能交给人工智能完成，还做得不比人类差。那么，那些重复性劳动程度高的体力活就更不用说了。我们来看看需要大量人力支持的物流行业是如何利用AI的？
AI对物流行业和工业行业的影响京东早就用上了物流机器人。
在东莞麻涌的一个京东分拣中心，原来的300位分拣员工，被裁到了仅剩20人，而这个裁员还将继续。
那谁负责去派送呢？
去年开始，京东的无人车就在北京的6所大学完成了第一次的派送任务。原本由快递小哥负责的派送工作，现在也换成了人工智能。
不需要担心无人车会送错、延误等等，这辆无人车配置多种传感器结合计算机视觉技术一路上能360度感知路况，比人类派送员还要靠谱。
感慨这世界变化太快？其实，在你的视线范围之外，还有更多行业正在受到人工智能的冲击。物流行业如今朝着无人化、自动化发展，工厂和生产流水线就更不用说了。你知道上海通用金桥工厂的凯迪拉克轿车是如何生产出来的吗？繁重劳累的焊接工作，在机器人的手中如同拈花般轻松自如。
偌大的车间内，只有10多位工人，他们管理着386台机器人，每天与机器人合作生产80台凯迪拉克。
无论是AI制图、制曲、写作、考试、阅卷、快递派送、无人车间都依靠【技术】的支撑，而【应用】上的更高需求使得技术得以迭代优化。
我们从人工智能在传统行业中的应用中探索AI的本质，除此之外，我们还需想想看，用AI既节省成本，又提高效率，有哪个聪明的企业家不会选择使用人工智能替代人力的重复性劳动呢？
这下，你能明白为什么我说，在不久之后，大家的“烦恼”都将不复存在了吧。
全球最权威的咨询公司麦肯锡的研究报告称：预计到2030年，人工智能的发展，将有7500万至3.75亿人需要重新找工作。
这意味着全球每100人中，就有3~14个人需要另谋出路。
在18年西班牙世界零售大会上，刘强东说“未来京东，百分之百无人化运营，未来的京东将是一家自动化运营的企业，京东将在未来的十年里，把现在的16万员工减少到8万。”
在这样的背景下，有的人会想我的工作也不一定会被机器替代，且行且看不着急，但我想说的是：科技不一定只意味着淘汰，更多是机会和价值。
人工智能简而言之：人工智能=技术+应用。
（后续待补充）ai智能问答精选AI智能问答
【导语】晓多客服机器人整理：ai智能问答精选？AI智能问答的问题，电商机器人找晓多科技，AI智能问答正文如下：
本文目录一览：1、AI问答是什么意思2、关于人工智能的问题3、什么是AI人工智能？4、人工智能是什么？5、AI智能客服真的有说的那么智能吗？是否真的能替代传统的人工客服?6、AI智能优质回答是什么意思，，，AI问答是什么意思人工智能。
亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。
指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域
关于人工智能的问题应用人工智能系统只是AGI的有限版本。
尽管许多人认为，人工智能的技术水平仍然远远落后于人类的智力。人工智能，即AGI，一直是所有人工智能科学家的研发动力，从图灵到今天。在某种程度上类似于炼金术，对AGI复制和超越人类智能的永恒追求已经导致了许多技术的应用和科学突破。AGI帮助我们理解了人类和自然智慧的各个方面，因此，我们建立了有效的算法，这些算法受到我们的追求更加高效计算能力和学习模型的启发。
然而，当涉及到人工智能的实际应用时，人工智能实践者并不一定局限于人类决策、学习和解决问题的纯模型。相反，为了解决问题和实现可接受的性能，AI实践者通常会做构建实际系统所需的事情。例如，深度学习系统的算法突破的核心是一种叫做反向传播的技术。然而，这种技术并不是大脑建立世界模型的方式。这就引出了下一个误解：一刀切的人工智能解决方案。
一个常见的误解是，人工智能可以用来解决所有的问题，也就是说，人工智能的发展已经达到了一个水平，小规模的“人工智能”可以让我们解决不同的问题。我甚至听过有人认为，从一个问题到另一个问题会使人工智能系统变得更聪明，就好像同一个人工智能系统同时解决了两个问题一样。现实情况则大不相同：人工智能系统需要进行工程设计，这需要巨量的计算和编程，并且需要经过专门培训的模型才能应用于一个问题。虽然类似的任务，特别是涉及感知世界的任务(例如，语音识别、图像或视频处理)，现在有了一个可用参考模型库，但这些模型需要专门设计以满足部署要求，而且可能无法开箱即用。此外，人工智能系统很少是人工智能解决方案的唯一组成部分.它通常需要许多定制的古典编程组件，以加强一个或多个人工智能技术在一个系统中使用。是的，有许多不同的人工智能技术，单独使用或与其他解决方案混合使用，因此：人工智能和深度学习是一样的
我们认为人工神经网络(ANS)这个词真的很酷。直到，但是，它缺乏规模化的应用。现在这些问题大部分已经解决了，我们已经通过将人工神经网络重新命名为“深度学习”。深度学习或深度网络是一个规模很大的网络，“深度”指的不是深度思考，而是指我们现在可以负担得起的隐藏层的数量(以前最多只有几层，现在可以是几百层)。深度学习用于从标记数据集生成模型。深度学习方法中的“学习”指的是模型的生成，而不是当新的数据可用时，模型能够实时地学习。深度学习模型的“学习”阶段实际上发生在离线状态下，需要多次迭代，时间和过程都很紧张，而且很难并行化。
近年来，深度学习模型在线学习应用中得到了广泛的应用。这种系统中的在线学习是通过不同的人工智能技术来实现的，比如强化学习，或在线神经进化。这类系统的一个局限性是，只有在离线学习期间才能最大限度地实践到应用领域，才能实现深度学习模式的贡献。一旦生成模型，它将保持静态，这方面的一个很好的例子是电子商务应用程序-电子商务网站上的季节性变化或短期销售将需要一个深入的学习模式才能离线，并对销售项目或新库存进行再培训。然而，现在有了这样的平台利用进化算法对网站进行优化，不再需要大量的历史数据，而是利用神经进化，根据网站当前的环境，实时地对网站进行调整。
大型的、不平衡的数据集可能具有欺骗性，特别是当它们只部分捕获与该领域最相关的数据时。此外，在许多领域，历史数据可能很快变得无关紧要。例如，在纽约证券交易所的高频交易中，最近的数据比2001年以前的数据具有更大的相关性和价值，而2001年以前的数据还没有被采纳。
最后，我经常遇到一个普遍的误解：
如果一个系统解决了我们认为需要智能的问题，那就意味着它正在使用人工智能。
这是一个有点哲学的性质，它确实取决于你对智力的定义。事实上，图灵的定义并不能反驳这一点。然而，就主流人工智能而言，一个完全设计的系统，比如不使用任何人工智能技术的自动驾驶汽车，并不被认为是人工智能系统。如果系统的行为不是引擎盖下使用的人工智能技术的紧急行为的结果，那么如果程序员从头到尾以确定性和工程化的方式编写代码，那么系统就不被认为是基于人工智能的系统，即使它看起来好像是人工智能。
AI为更美好的未来铺平了道路。尽管人们对人工智能有着普遍的误解，但正确的假设是，人工智能将继续存在，而且确实是通向未来的窗口。AI还有很长的路要走，它在将来会被用来解决所有的问题，并被工业化广泛的使用。人工智能的下一个重大步骤是使其具有创造性和适应性，同时，强大到足以超过人类建立模型的能力。
什么是AI人工智能？ai智能智能语音电话销售机器人可以有效地替代复杂的电话工作。目前，智能客服机器人的呼出系统是老板的超级雇员。
科技革新智能化浪潮来袭，如智能家居、智能办公、智能驾驶、电销机器人等人工智能应用开始深入人们生活的方方面面，各大企业也都试图将电销机器人融入业务中，以求更快提升企业产能、提升服务效率，创造更高的效益和品牌价值。
在传统电话销售中，大部分企业都面临着人力成本高，人员流动大，培训周期长：人工外拨拒接率、挂断率高，工作效率低：沟通无法实时记录，意向分类不明确，成单率低等诸多问题。
而智能电销机器人的出现，让以上传统销售难题引刃而解。智能电销机器人的工作原理，就是通过真人式模拟销售或客服专家，和客户进行多轮互动高效率沟通交流，迅速完成ABC类意向客户的筛选和分类，客户经理只需在后台跟进意向客户即可完成销售任务。
据统计，普通人工销售每日电话呼出量约为300通左右，而AI电销机器人的时间利用率比人工提高了整整5倍以上：且电销机器人还可避免人工电话销售带来的情绪波动，专业知识不足，甚至忘记话术等缺陷，保证销售过程中沟通的顺畅及专业，大大节约人力成本，提升企业业绩及边际收益。
人工智能是什么？人工智能（计算机科学的一个分支）
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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
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。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
AI智能客服真的有说的那么智能吗？是否真的能替代传统的人工客服?智能客服机器人是否可替代人工客服一直是有争议的话题。"机器人只适用于售后服务。""机器人怎么可能替代人工客服？""流量那么贵，客户越来越难搞定，机器人能够给客服带来什么帮助呢？"我首先给出的答案是，以目前机器人客服系统的技术来看，机器人还是不能完全取代人工客服工作的，但是却可以在很大程度上，减轻人工客服工作压力，提升客户服务效率。AI智能客服是一种基于大数据的工业知识图谱构建后实现的智能问答，它具有一个相对完整的知识库，可轻松理解用户咨询意图并拟人化地回答，并且可以24小时在线，所以从目前Ai智能客服技术的发展上看，未来是真的有可能替代人工客服的。另外市面上真正把ai智能客服产品做好的厂商还很少，晓多科技算是其中做的比较好的厂商之一。
AI智能优质回答是什么意思，，，如今，国内的手机市场可以说是战火纷飞。在性能一致，外观又各有千秋的情况下，AI智能成为了手机厂商比拼的重要的一环。在如今这个人工智能概念火热的情况下，手机行业也掀起了AI智能的热潮。
但是并非所有声称具备AI功能的手机都真的能改变你的体验，对于有些厂商而言，AI不过是一个流行的概念，或是一个华丽的包装罢了，那么到底什么才是真正的AI手机呢？

任何电子设备的设计的实现还是要靠芯片，那么，AI芯片对手机的重要性就不言而喻了。其实它的本质就是大量的计算，所以手机上要专门为AI设置一个强大的专用的硬件芯片。
我们都知道，CPU和gpu相比，其图像处理能力远远落后，那么AI芯片在进行神经网络计算工作时，其效率也要高于CPU和gpu，所以要想手机拥有AI功能，专业的芯片是必须的。
此外，AI还需要一套成熟的算法，如同人类一样，AI智能也需要进行深度的学习，并且改进它处理事务的方法，从而才能显得更加的智能，要想让手机AI更好的成长，不仅要本地运算，还要借助于处于云端的服务器，进行大数据的整合。

很多的AI功能还要能够借助于其他平台的服务，比如说从一条信息中解析出一个网址来进行导航。
但是仅有硬件算法和大数据整合还不够，这些只是AI手机要想实现所必须要具备的基础的技术，对于普通的用户而言，是要和手机直接进行互动的。
那么如何使用AI的功能，并且要具有最直观的操作，就需要一个良好的适配的操作系统。所以AI手机还应该有一个新的定制的系统来与其适配整合。

每次当一个行业中出现新的技术时，总会引来一大批的模仿和跟风，所以现在很多打着AI以及人工智能噱头的手机都是为伪AI产品。但是，AI是极其有前景的，例如AI拍照、人脸识别、AI翻译等，这些都是能够使消费者者切实感受到AI对手机体验的提升的一些产品。
可以看出，未来AI芯片会和CPUGPU一样，成为手机必备的芯片之一，而且随着技术的发展，AI芯片的性能也会不断的提升。
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.简述机器学习的原理和分类。
答：原理：使计算机模拟人的学习行为，自动的通过学习来获取知识和技能，不断改善技能，实现自我完善。对于输入信息，系统根据目标和经验做出决策予以响应，即执行相应动作；对目标的实现或任务的完成情况进行评估；将本次的输入、响应和评价作为经验予以存储记录。
分类：
（1）基于学习途径的分类：符号学习
神经网络学习（或连接学习）
统计学习
交互学习
（2）基于学习方法的分类：归纳学习（归纳学习又可分为：符号归纳学习、函数归纳学习、类别归纳学习）
演绎学习
类比学习
分析学习
（3）基于样本数据特点的分类：有监督学习（亦称有导师学习）
无监督学习（亦称无导师学习）
（4）基于数据形式的分类：结构化学习
非结构化学习
（5）基于学习目标的分类：概念学习
规则学习
函数学习
类别学习
贝叶斯网络学习
4.什么是决策树学习？简述其基本步骤和过程。
答：决策树是一种知识表示形式，构造决策树可以由人来完成，也可以由机器从一些实例中总结、归纳出来，即由机器学习而得。机器学习决策树也就是所说的决策树学习。决策树学习是一种归纳学习。
决策树学习的基本方法和步骤：
（1）首先，选取一个属性，按这个属性的不同取值对实例进行分类；
（2）并以该属性作为根节点，以这个属性的诸取值作为根节点的分支，进行画树
（3）然后，考察所得的每一个子类，看其中的实例是否完全相同。如果完全相同，则以这个相同的结论作为相应分支路径末端的子叶节点；否则，选取一个非负节点的属性，按这个属性的不同取值对该自己进行分类，并以该属性作为节点，以这个属性的诸取值作为该节点的分支，继续进行画树。
（4）如此继续，直到所分的子集全部满足：实例结论完全相同，而得到所有的叶子结点为止。