人工智能
2019-11-14 10:18:00 2 举报AI智能生成
“人工智能”被写入2017年政府工作报告，智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。2017年5月文化发展出版社出版图书。
作者其他创作
大纲/内容
有关智能主体的研究与设计
智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。
深度学习+大数据=AI的第三次突破
把计算机要学习的东西看成一大堆数据
把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层次的数据处理网络（深度神经网络）
如果符合，就保留这个网络作为目标模型，
如果不符合，就调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。
然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求
深度学习
大数据是人工智能的基石，有大数据就有人工智能的机会
主要是指信息交换、信息存储和信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据
（1）大数据越累越多地来源于生产或服务过程中的副产品，但在价值上却往往超过了为了特定目的的专门采集的数据；
（2）大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查；
（3）许多大数据都可以实时获取；
（4）大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息；
（5）大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策
特点
大数据
分支
定义
限制人工智能或应用型人工智能
专注于且只能解决特定领域问题的人工智能（AlphaGO）
弱人工智能
通用人工智能或完全人工智能
指的是可与胜任人类所有工作的人工智能
第一、存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；
第二、知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；
第三、规划能力；
第四、学习能力；
第五、使用自然语言进行交流沟通的能力；
第六、将上述能力整合起来实现既定目标的能力。
能力
争议性问题：强人工智能是否有必要具备人类的“意识”
强人工智能
在科学创造力、智慧和社交能力等每一方面都比最强的人类大脑聪明很多
硬件的快速发展和软件的创新是同时发生的，强人工智能可能比我们预测的更早降临
指数级增长
软件的发展可能看起来很缓慢，但是一次顿悟，就能永远改变进步的速度。
在一段时间的加速发展后，会遇到某些难以逾越的技术瓶颈。
奇点来临
超人工智能
发展阶段
20世纪50年代到60年代。以艾伦·图灵提出图灵测试为标志
图灵测试
数学证明系统、知识推理系统、专家系统等里程碑式的技术和应用
第一次浪潮
20世纪80年代到90年代，符号主义学派→基于统计模型的技术悄然兴起
语音识别、机器翻译等领域取得了不俗的进展，人工神经网络也在模式识别等应用领域开始有所建树
1997年深蓝计算机战胜棋王卡斯帕罗夫
第二次浪潮
2006年开始
互联网积累了海量数据、深度学习技术的成熟，计算机运算速度的大幅增长
AI在多个相关领域表现出被普通人认可的效率，并因此被成熟的商业模式接受
第三次浪潮
三大浪潮
举一反三、触类旁通
跨领域联想、类比能力是跨领域推理的基础。
从表象入手，推导并认识背后规律的能力
跨领域推理
计算机所使用的二进制数字、机器指令、程序代码等，
都是人类对“计算”本身所做的抽象
抽象能力
经验的成分比较多
输入大量数据后，机器自动调整参数，完成深度学习模型
知其然，也知其所以然
人类与生俱来的，无须特别学习就能具备的认知、理解和判断能力。
常识
自我意识
可以仿照人类的绘画、诗歌、音乐等艺术风格
机器并不真正懂得什么是美
审美
让机器学着理解、判断人类的情感
情感分析技术一直是人工智能领域里的一个热点方向
情感
AI无法逾越的
第2级技术和第3级技术之间，存在相当大的跨度
视作“辅助驾驶”和“自动驾驶”的区别所在
SAE的分级标准
共享汽车的使用率会接近100%，汽车总量大幅减少
“停车难、大堵车等现象会因为自动驾驶共享汽车的出现而真正解决
影响
自动驾驶
量化交易与智能投顾
风险防控
安防与客户身份认证
智能客服
精准营销
业务
金融领域
从机器翻译到智能超市
智慧医疗：AI将成为医生的好帮手
艺术创作：AI与人类各擅胜场
智慧生活
如果可以在5秒钟以内的时间里，对工作中需要思考和决策的问题作出相应决定
这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代
五秒钟准则
程式化、机械化、重复性的记忆
从事翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机、家政等工作
职业
人类某种工作被人工智能全部取代
人类某种工作被人工智能部分取代
工作不是消失了，而是转变为了新的形式。
人类某种工作转变为新的工作形式
影响类型
会被取代领域
目前使用场景
工作成为人的选择，从繁重无趣的重复劳作中挣脱出来，追求自由而全面的发展
共产主义时代到来？
AI时代，数据为王。
行业巨头坐享地球上最为丰富额大数据资源，法律道德层面的威胁
大数据资源的垄断会不会成为行业巨头谋求私利的壁垒与工具
科技巨头的潜在威胁
可探讨内容
人工智能
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