最全科普：AI人工智能是什么？它是如何工作的？

全文目錄

1. 人工智能是什么？
2. 人工智能的歷史
3. 人工智能是否具有和人類一樣的能力呢？如何進(jìn)行評(píng)判？

• 圖靈測(cè)試
• 認(rèn)知建模
• 演繹規(guī)則
• 理性 Agent

1. 人工智能是如何工作的？
2. 人工智能的分類

• 弱人工智能 (ANI, Artificial Narrow Intelligence)
• 強(qiáng)人工智能 (AGI, Artificial General Intelligence)
• 超人工智能 (ASI, Artificial Super Intelligence)

1. 打造人工智能的目的
2. 人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景
3. 人工智能的優(yōu)勢(shì)
4. 人工智能的劣勢(shì)
5. 人工智能的必備條件
6. 人工智能在商業(yè)中的應(yīng)用
7. 人工智能在生活中的應(yīng)用
8. 人工智能職業(yè)
9. 人工智能行業(yè)的職業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
10. 機(jī)器學(xué)習(xí)
11. 人工智能 VS 機(jī)器學(xué)習(xí)
12. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類
13. 深度學(xué)習(xí)
14. 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)？三者之間的關(guān)系
15. 自然語言處理
16. Python
17. 計(jì)算機(jī)視覺
18. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
19. 人工智能與電影
20. 人工智能的未來

人工智能 (AI) 是什么？

關(guān)于 “AI 的定義” 這一問題，不同的人有不同的答案。 普通人可能會(huì)把 AI 和機(jī)器人聯(lián)系起來，認(rèn)為 AI 是能夠獨(dú)立行動(dòng)和思考的人類終結(jié)者。但是對(duì)于 AI 研究人員來說，AI 就是一套無需明確指令就能夠自動(dòng)得出結(jié)果的算法。 雖然這兩種回答完全不同，但并不沖突，它們都是正確的。關(guān)于 AI，本文的定義如下：

• 一個(gè)由人類創(chuàng)造的帶有智能的實(shí)體。
• 無需明確指令就能夠自動(dòng)完成任務(wù)。
• 能夠理性甚至感性地思考和行動(dòng)。

人工智能的歷史

智慧生物這一概念由來已久。確切地說，早在中國(guó)和埃及開始建造機(jī)械的時(shí)候，古希臘就已經(jīng)有關(guān)于機(jī)器人的神話傳說了。而現(xiàn)代人工智能的起源則可以追溯到古典哲學(xué)家對(duì)于人類思維符號(hào)系統(tǒng)的描述。再到上世紀(jì) 40 年代和 50 年代，大量來自于不同領(lǐng)域的科學(xué)家發(fā)起了關(guān)于構(gòu)建類腦的可能性的討論，掀起了有關(guān)人工智能的研究熱潮，并且于 1956 年在新罕布爾州漢諾威市達(dá)特茅斯學(xué)院的一次學(xué)術(shù)會(huì)議上，明確成立了人工智能這一學(xué)科?！癆rtificial Intelligence” 就是由 McCarthy 創(chuàng)造的， McCarthy 現(xiàn)在是公認(rèn)的 AI 之父。 盡管在過去的幾十年里，科學(xué)家們得到了良好的基金資助，并且付出了持續(xù)努力，但是仍舊沒能夠使得機(jī)器具備智能。因此，70 年代到 90 年代，科學(xué)家們不得不面臨基金資助的縮減，這一時(shí)期也被成為“人工智能的冬天”。幸運(yùn)的是，1990 年底，美國(guó)公司又再次對(duì) AI 提起興趣。同時(shí)，日本政府也提出開發(fā)第五代計(jì)算機(jī)助力推進(jìn) AI 發(fā)展的政府計(jì)劃。直至 1997 年，IBM 開發(fā)的深藍(lán)里程碑式地打敗國(guó)際象棋冠軍 Garry Kasparov。 得益于計(jì)算機(jī)硬件的進(jìn)步，AI 不斷發(fā)展。政府、公司、企業(yè)都開始在某些領(lǐng)域成功地應(yīng)用 AI 技術(shù)。過去 15 年間，Amazon, Google, Baidu 等公司都通過 AI 技術(shù)撬動(dòng)了巨大的商業(yè)利益。今天的 AI，已經(jīng)被嵌入進(jìn)我們?nèi)粘Ｊ褂玫木W(wǎng)絡(luò)服務(wù)。并且 AI 在各個(gè)行業(yè)發(fā)揮作用的同時(shí)，也極大地帶動(dòng)了股票市場(chǎng)。

AI 發(fā)展歷程圖示

人工智能是否具有和人類一樣的能力呢？如何進(jìn)行評(píng)判？

假設(shè) AI 已經(jīng)發(fā)展到了一定程度，那么我們?cè)撊绾卧u(píng)價(jià)它與人類智能的差距呢？以下幾個(gè)角度可以幫助我們衡量 AI 實(shí)體和人類智能的相似性：

• 圖靈測(cè)試 (Turing Test)
• 認(rèn)知建模 (The Cognitive Modelling Approach)
• 演繹規(guī)則 (The Law of Thought Approach)
• 理性 Agent (The Rational Agent Approach)

1. 圖靈測(cè)試 圖靈測(cè)試的基礎(chǔ)在于 AI 實(shí)體能夠和人類進(jìn)行對(duì)話。當(dāng)人類和 AI 對(duì)話時(shí)，沒能夠判斷談話對(duì)象是 AI，那么就可以說 AI 已經(jīng)達(dá)到了人類智能的水平。當(dāng)然，圖靈測(cè)首先需要 AI 具有以下能力：

• 自然語言處理。
• 自然地表達(dá)。
• 基于存儲(chǔ)信息進(jìn)行推理并得出新的結(jié)論和回答問題。
• 模式檢測(cè)并適應(yīng)新的環(huán)境

1. 認(rèn)知建模 這個(gè)方法試圖基于人類認(rèn)知建立人工智能模型。而要想要獲得人類認(rèn)知的本質(zhì)，有三種途徑：

• 內(nèi)?。河^察我們的思想，并以此建立模型。
• 心理實(shí)驗(yàn)：對(duì)人類進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并觀察行為特征。
• 腦成像：使用核磁共振成像來觀察大腦在不同場(chǎng)景下的功能，并通過代碼復(fù)制。

1. 思維規(guī)則 思維的規(guī)則本質(zhì)上就是一系列指導(dǎo)我們思想運(yùn)作和實(shí)體行動(dòng)的邏輯。同樣的規(guī)則理論上也可以被編碼并應(yīng)用到 AI 算法當(dāng)中。這個(gè)方法存在一定的問題，因?yàn)樵瓌t意義上 (完全嚴(yán)格按照思維規(guī)則)的解決問題的方式，和實(shí)際解決問題的方式是有很大差異的，往往需要依賴于語義的細(xì)微差別。此外，現(xiàn)實(shí)當(dāng)中人類可能在不具備 100% 可行性條件的時(shí)候仍然采取某些行為，這些狀態(tài)下的思維規(guī)則可能是不可復(fù)制的。
2. 理性 Agent 一個(gè)理性人的行為總是為了力求在當(dāng)前環(huán)境下達(dá)到或取得最好的或者最優(yōu)的結(jié)果。 根據(jù)思維規(guī)則我們知道，一個(gè)個(gè)體或?qū)嶓w的行為是依賴于思維邏輯的。但是有些情況下，并沒有合乎邏輯的做法或決策，可能會(huì)有很多種的結(jié)果可以選擇，但是需要做出相應(yīng)的妥協(xié)。理性 Agent 就是試圖在類似情境下做出最優(yōu)或者最好的選擇，這就意味著它是具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的。

人工智能的基礎(chǔ)

打造 AI 系統(tǒng)是一項(xiàng)細(xì)節(jié)眾多的過程，既要對(duì)人腦進(jìn)行逆向工程，又要充分結(jié)合計(jì)算機(jī)的算力，以求超越人類自身的能力。AI 是一門典型的交叉科學(xué)，AI 系統(tǒng)需要結(jié)合：

• 哲學(xué)
• 數(shù)學(xué)
• 經(jīng)濟(jì)學(xué)
• 神經(jīng)科學(xué)
• 心理學(xué)
• 計(jì)算機(jī)工程
• 控制論
• 語言學(xué)

哲學(xué) 哲學(xué)可以幫助我們理解我們的行為，以及行為帶來的后果，并且有助于做出更好的決策?，F(xiàn)代智能體系的構(gòu)建通過遵循不同的哲學(xué)方法，可以使這些系統(tǒng)能夠做出正確的決定，像理想人類一樣思考和行動(dòng)。引入哲學(xué)的作用就是幫助機(jī)器思考和理解知識(shí)的本質(zhì)，建立知識(shí)和行為的聯(lián)系，并通過基于目標(biāo)的分析來達(dá)到想要的結(jié)果。

數(shù)學(xué)

數(shù)學(xué)是宇宙的語言，任何用于解決問題的系統(tǒng)都離不開數(shù)學(xué)。就機(jī)器而言，離不開邏輯、運(yùn)算和概率。 最早的算法只是簡(jiǎn)化計(jì)算的方法，然后就發(fā)展為定理、假設(shè)等，它們都遵循預(yù)先定義的邏輯來獲得計(jì)算結(jié)果。而概率用于預(yù)測(cè)未來，AI 就是基于概率進(jìn)行決策。

經(jīng)濟(jì)學(xué)

經(jīng)濟(jì)學(xué)是研究人們?nèi)绾胃鶕?jù)偏好做出選擇的科學(xué)。它不僅僅涉及金錢的問題(錢也是人們的偏好在現(xiàn)實(shí)世界中表現(xiàn)出來的媒介)，還包含有其他重要概念：設(shè)計(jì)理論、運(yùn)籌學(xué)、馬爾科夫決策過程。理解這些概念，有助于我們理解“理性人”和思維規(guī)則，進(jìn)而構(gòu)建 AI 系統(tǒng)。

神經(jīng)科學(xué)

神經(jīng)科學(xué)研究大腦功能，而 AI 試圖復(fù)現(xiàn)相同的東西，顯然兩者的關(guān)系密切。它們之間的最大區(qū)別在于，計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度是人腦的數(shù)百萬倍，而人腦則在存儲(chǔ)容量和連接性方面具有優(yōu)勢(shì)。隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件的發(fā)展，人腦的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域正在逐漸被計(jì)算機(jī)所追趕，但始終存在的一個(gè)問題在于，人們至今還不知道如何利用計(jì)算機(jī)的資源使其達(dá)到人類智能。

心理學(xué)

心理學(xué)可以被認(rèn)為是神經(jīng)科學(xué)和哲學(xué)的中間領(lǐng)域。它試圖理解我們神奇的大腦如何對(duì)刺激做出反應(yīng)并且適應(yīng)環(huán)境，而這對(duì)于打造智能系統(tǒng)正是很重要的一點(diǎn)。認(rèn)知心理學(xué)將大腦看作是基于目標(biāo)和信念進(jìn)行操作的信息處理設(shè)備，這一看法與構(gòu)建 AI 的思想一致。 目前已有許多認(rèn)知科學(xué)理論被編撰成代碼，用于構(gòu)建聊天機(jī)器人算法。

計(jì)算機(jī)工程

計(jì)算機(jī)工程顯而易見地被應(yīng)用于 AI，但本文將它放在眾多學(xué)科之后，目的是讓讀者了解計(jì)算機(jī)工程基于什么理論或?qū)W科來開展應(yīng)用。計(jì)算機(jī)工程將把所有的上述理論和概念翻譯為機(jī)器可讀的語言，以便于機(jī)器可以進(jìn)行計(jì)算，并且產(chǎn)生人類可以理解的輸出。計(jì)算機(jī)工程的每一次進(jìn)步都為建立更強(qiáng)大的 AI 開辟了更多的可能性，這些強(qiáng)大的 AI 無不基于先進(jìn)的操作系統(tǒng)、編程語言、信息管理系統(tǒng)、以及最先進(jìn)的硬件設(shè)施。

控制論

為了實(shí)現(xiàn)真正的智能化，系統(tǒng)需要能夠控制和修正自身行為，以期達(dá)到理想的結(jié)果。理想結(jié)果需要被定義為一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，系統(tǒng)將通過數(shù)學(xué)計(jì)算和邏輯修正來優(yōu)化行為，不斷嘗試朝著這個(gè)目標(biāo)函數(shù)前進(jìn)。

語言學(xué)

所有的思想都需要依靠語言表達(dá)出來，并被他人所理解。語言學(xué)促使了自然語言處理的形成，以幫助機(jī)器理解人類的語言，使機(jī)器以幾乎任何人都能夠理解的方式產(chǎn)生輸出。而語言的理解不僅僅是學(xué)習(xí)句子的結(jié)構(gòu)，還需要了解主題和語境，這也涉及到語言學(xué)當(dāng)中知識(shí)表示這一分支。

人工智能的分類

存在不同的 AI 系統(tǒng)，以滿足不同的需求。對(duì)于 AI 的分類，有兩種思想，分別被稱作 Type 1 和 Type 2。Type 1 基于 AI 的發(fā)展程度進(jìn)行分類，認(rèn)為 AI 可分為三種：

• 狹義人工智能 (ANI, Artificial Narrow Intelligence) 目前常見的 AI 都屬于弱人工智能，它們被設(shè)計(jì)來解決指定的某一個(gè)問題或完成某一項(xiàng)指定的任務(wù)。望文生義，這種 AI 只具備較為單一的能力，比如為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物者推薦產(chǎn)品或預(yù)測(cè)天氣。它們可以在某一個(gè)特定場(chǎng)景下達(dá)到和人類幾乎一致的能力，但是這些場(chǎng)景都是相對(duì)穩(wěn)定受控的，只受少數(shù)因素的影響。
• 通用人工智能 (AGI, Artificial General Intelligence) 強(qiáng)人工智能目前仍舊只是一個(gè)理論上的概念。它描述的是具有人類水平認(rèn)知能力的 AI，此類 AI 在較為寬泛的領(lǐng)域(語言處理、圖像處理、計(jì)算和推理等)都能夠表現(xiàn)良好。 我們現(xiàn)在和強(qiáng)人工智能還存在很大的距離，建立強(qiáng)人工智能需要集合眾多的弱人工智能系統(tǒng)，并且實(shí)現(xiàn)弱人工智能系統(tǒng)之間的通信，在這個(gè)基礎(chǔ)之上，才有可能具有類似人類推理的能力。而現(xiàn)在，即使強(qiáng)如 IBM 的 Watson 系統(tǒng)，他們擁有世界上最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，也需要花費(fèi)長(zhǎng)達(dá) 40 分鐘的時(shí)間來模擬神經(jīng)元 1 秒的活動(dòng)。Watson 系統(tǒng)的例子，充分說明了人類大腦的巨大復(fù)雜性和相互關(guān)聯(lián)性，也說明了利用現(xiàn)有資源構(gòu)建 AGI 所面臨的巨大挑戰(zhàn)。
• 超級(jí)人工智能 (ASI, Artificial Super Intelligence) 超人工智能更像是科幻電影里面的存在，是強(qiáng)人工智能經(jīng)過邏輯演化而產(chǎn)生。無論在制定決策、還是繪畫，甚至于社交能力等各個(gè)方面，強(qiáng)人工智能系統(tǒng)都能夠超越人類，具有更強(qiáng)的能力。 一旦我們實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)人工智能，AI 將能夠迅速提高自己的能力，并進(jìn)入我們甚至做夢(mèng)都想不到的領(lǐng)域。雖然AGI和ASI之間的差距相對(duì)較?。ㄓ腥苏f只有一納秒，因?yàn)檫@是人工智能學(xué)習(xí)的速度），但我們通往AGI本身的漫長(zhǎng)旅程使這似乎是一個(gè)面向未來的概念。

當(dāng)然，基于同樣的思想，AI 也被分為強(qiáng)人工智能(Strong Artificial Intelligence)和弱人工智能(Weak Artificial Intelligence)。這一概念最早被 John Searle 提出。兩者的核心區(qū)別如下：

而 Type 2 則是基于具體的功能對(duì) AI 進(jìn)行分類。

• Reactive Machines 是 AI 最基礎(chǔ)的形式之一。它不具備先前的記憶，不能夠利用歷史信息指導(dǎo)行為。雖然它是存在歷史最悠久的 AI 之一，但是功能十分有限，只能夠針對(duì)有限的一系列輸入做出反應(yīng)。最典型的例子就是在 1997 打敗國(guó)際象棋冠軍 Garry Kasparov 的 IBM 深藍(lán)計(jì)算機(jī)。
• Limited Memory 能夠利用經(jīng)驗(yàn)影響未來決策的人工智能系統(tǒng)被稱為 Limited Memory。幾乎所有的人工智能應(yīng)用程序都屬于這一類。人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練借助于大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在它們的存儲(chǔ)器中，作為未來問題的參考。以圖像識(shí)別為例，人工智能是在成千上萬張圖片和標(biāo)簽的幫助下訓(xùn)練出來的?，F(xiàn)在，當(dāng)圖像被掃描時(shí)，它將利用訓(xùn)練圖像作為參考，并基于“學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)”理解呈現(xiàn)給它的圖像的內(nèi)容。它的精確度隨著時(shí)間的推移而增加。
• Theory of mind 這種類型的人工智能只是一個(gè)概念，需要進(jìn)一步的發(fā)展。它目前被研究用于更好地理解人們的情緒、需求、信念和思想，通過將人類視為思維受多種因素影響的個(gè)體，以真正理解人類的需求。人類情緒分析是一個(gè)新興的產(chǎn)業(yè)和一個(gè)令人充滿興趣的領(lǐng)域，但要達(dá)到相當(dāng)?shù)睦斫馑叫枰獣r(shí)間和努力。
• Self-awareness 一種具有自己的意識(shí)、智能的 AI 系統(tǒng)。這種人工智能還不存在，但如果實(shí)現(xiàn)了，將是人工智能領(lǐng)域中最偉大的里程碑之一。它類似于人腦，可以被認(rèn)為是發(fā)展的最后階段。創(chuàng)造一個(gè)先進(jìn)到這個(gè)水平的人工智能是非常危險(xiǎn)的，因?yàn)樗梢該碛凶约旱乃枷?，并且可以輕易地超越人類的智力。

打造人工智能的目的

從技術(shù)角度來說，打造人工智能的目的是提高人類的能力，幫助我們做出具有深遠(yuǎn)影響的先進(jìn)決策。從哲學(xué)的角度來看，人工智能有可能幫助人類過上沒有艱苦勞動(dòng)的更有意義的生活，并幫助管理由相互關(guān)聯(lián)的個(gè)人、公司、國(guó)家組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。 現(xiàn)階段的人工智能，其作用和過去千百年中所發(fā)明的所有工具和技術(shù)一樣，都是為了簡(jiǎn)化人類的工作，幫助我們做出更好的決定。但是，人工智能也被吹捧為我們的最后一項(xiàng)發(fā)明，這項(xiàng)發(fā)明將帶來突破性的工具和服務(wù)，能夠消除紛爭(zhēng)、不平等和人類痛苦，徹底改變我們的生活方式。 不過，我們和上述理想還有很遠(yuǎn)的距離。目前，人工智能主要被企業(yè)用來提高流程效率、自動(dòng)化資源繁重的任務(wù)，以及基于數(shù)據(jù)而非直覺進(jìn)行業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)。

人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景

AI 在不同的領(lǐng)域被用來分析用戶行為，并根據(jù)數(shù)據(jù)給出建議。例如，Google 的預(yù)測(cè)搜索算法使用用戶歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)用戶在搜索欄中下一步要輸入什么。Netflix 使用用戶歷史數(shù)據(jù)來推薦用戶下一部可能要看的電影，讓用戶沉迷于平臺(tái)并提高觀看時(shí)間。Facebook 根據(jù)用戶歷史數(shù)據(jù)，分析圖片中的面部特征，自動(dòng)給出給朋友加標(biāo)簽的建議。類似的科技公司普遍使用人工智能，以優(yōu)化消費(fèi)者的使用體驗(yàn)。上述人工智能的應(yīng)用本質(zhì)上都是數(shù)據(jù)處理，其中包括：

• 檢索分析歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行優(yōu)化，然后給出最佳結(jié)果。
• 基于邏輯鏈進(jìn)行 if-then 推理，然后基于給定參數(shù)執(zhí)行一系列命令。
• 模式識(shí)別，用于識(shí)別數(shù)據(jù)集中的關(guān)鍵特征。
• 建立概率模型，用于預(yù)測(cè)未來。

人工智能的優(yōu)勢(shì)

毫無疑問，科技使我們的生活變得更好。從音樂推薦、地圖指引、手機(jī)銀行到防欺詐，人工智能技術(shù)在這些領(lǐng)域都有應(yīng)用。但是，一枚硬幣總有兩面，人工智能也是如此。首先，讓我們看看人工智能的一些優(yōu)點(diǎn)。

• 減少人為失誤 在人工智能模型中，所有的決策都是在先前收集的信息基礎(chǔ)上，應(yīng)用特定的算法得出的。設(shè)置的精度越高，誤差越小。而人類執(zhí)行任務(wù)，總有出錯(cuò)的可能。因此，人工智能可以用來避免這種人為失誤。
• 真正意義上 的997 人類沒有長(zhǎng)時(shí)間工作的能力，我們的身體需要休息，每個(gè)人平均每天只有6-8小時(shí)的工作時(shí)間，而人工智能可以不間斷工作。
• 適合重復(fù)性勞動(dòng) 人工智能可以有效地自動(dòng)化完成日常任務(wù)，比如發(fā)送感謝郵件、驗(yàn)證文檔、回答問題。一項(xiàng)重復(fù)性的工作，例如在餐館或工廠里制作食物，可能會(huì)因?yàn)槿祟愰L(zhǎng)期感到疲倦或不感興趣而被搞得一團(tuán)糟。在人工智能的幫助下，這些任務(wù)則可以很容易高效地完成。
• 數(shù)字助理 許多先進(jìn)的組織使用數(shù)字助理與用戶互動(dòng)，以節(jié)省人力資源。這些數(shù)字助理也用于許多網(wǎng)站，以回答用戶的查詢。聊天機(jī)器人也是一個(gè)很好的例子。
• 更快地決策 人工智能與其他技術(shù)一起，可以使機(jī)器比普通人更快地做出決策，更快地執(zhí)行行動(dòng)。這是因?yàn)樵谧鰶Q定的時(shí)候，人類傾向于從情感和實(shí)際兩方面分析許多因素，而人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器，它們能快速地提供程序化的結(jié)果。
• 理性地決策 人類雖然進(jìn)化程度很高，但在決策方面，我們?nèi)匀皇芪覀兊那楦杏绊?。而在某些情況下，不讓情緒控制我們的思考，快速、高效、合乎邏輯地做出決定十分重要。人工智能驅(qū)動(dòng)的決策完全受算法控制，因此，沒有情感決策的余地，這確保了效率不會(huì)受到影響，并提高了生產(chǎn)率。
• 應(yīng)用于醫(yī)學(xué) 人工智能的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用當(dāng)中有所體現(xiàn)。醫(yī)生現(xiàn)在可以借助人工智能來評(píng)估患者的健康風(fēng)險(xiǎn)。放射外科通過人工智能的輔助對(duì)腫瘤進(jìn)行手術(shù)，不會(huì)損害周圍組織，也不會(huì)造成任何進(jìn)一步的損害。它們還可以幫助有效地檢測(cè)和監(jiān)測(cè)各種神經(jīng)系統(tǒng)疾病。
• 應(yīng)用于提高安全性 人工智能有助于保護(hù)我們的生命和財(cái)產(chǎn)。我們已經(jīng)可以看到，人工智能正在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域發(fā)揮作用。人工智能徹底改變了我們抵御網(wǎng)絡(luò)威脅的方式。
• 應(yīng)用于高效溝通 幾年前，語言不通的兩個(gè)人進(jìn)行溝通交流還離不開人類翻譯的幫助。而人工智能徹底改變了這一局面。自然語言處理（NLP）允許系統(tǒng)將單詞從一種語言翻譯到另一種語言。Google translate在這一方面取得了很大進(jìn)步，并且做出了很大貢獻(xiàn)。

人工智能的劣勢(shì)

• 高昂的成本 人工智能與普通軟件開發(fā)的顯著區(qū)別在于它們的操作規(guī)模。由于規(guī)模的增大，所需的計(jì)算資源將成倍增加，從而推高了操作成本。
• 人才匱乏 由于它還是一個(gè)相當(dāng)新的領(lǐng)域，缺乏經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人員，最好的專業(yè)人員很快被公司和研究機(jī)構(gòu)搶購(gòu)一空。這增加了人才成本，進(jìn)一步推高了實(shí)現(xiàn)人工智能的價(jià)格。
• 缺乏現(xiàn)實(shí)應(yīng)用 盡管顯著有大量圍繞著人工智能的炒作，但它似乎并沒有太多可供展示的東西。盡管諸如聊天機(jī)器人和推薦引擎之類的應(yīng)用程序確實(shí)存在，但這些應(yīng)用程序顯然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。這使得很難有理由投入更多資金來推動(dòng)人工智能。
• 缺乏統(tǒng)一的軟件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn) 當(dāng)不同的人工智能系統(tǒng)聯(lián)合起來形成一個(gè)更大、更有價(jià)值的應(yīng)用時(shí)，人工智能才能顯現(xiàn)真正價(jià)值。但人工智能軟件開發(fā)缺乏標(biāo)準(zhǔn)，意味著不同系統(tǒng)之間很難“對(duì)話”。這也導(dǎo)致人工智能軟件開發(fā)本身是一個(gè)緩慢而昂貴的過程，這進(jìn)一步阻礙了人工智能的發(fā)展。
• 被濫用的可能 人工智能的力量是巨大的，它有潛力實(shí)現(xiàn)偉大的事情。不幸的是，它也有可能被濫用。人工智能本身是一種中立的工具，可以用來做任何事情，但如果落入壞人之手，就會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。在人工智能發(fā)展的影響尚未完全被理解的這一新生階段，濫用的可能性更高。
• 高度依賴 AI 現(xiàn)在，大多數(shù)人已經(jīng)高度依賴Siri和Alexa等應(yīng)用程序。通過不斷接受機(jī)器和應(yīng)用程序的幫助，我們正在喪失創(chuàng)造性思維的能力。完全依賴機(jī)器，我們就失去了學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單生活技能的機(jī)會(huì)，變得更加懶惰。
• 需要監(jiān)督 AI 算法運(yùn)行良好，效率高，能按程序執(zhí)行任務(wù)。然而，缺點(diǎn)是我們?nèi)匀恍枰粩嗟乇O(jiān)督 AI 程序運(yùn)作。因?yàn)殡m然這項(xiàng)任務(wù)是由機(jī)器完成的，但我們需要確保不會(huì)犯錯(cuò)誤。一個(gè)需要監(jiān)督的例子是微軟的人工智能聊天機(jī)器人Tay。聊天機(jī)器人通過在線對(duì)話學(xué)習(xí)，模仿少女說話。聊天機(jī)器人從學(xué)習(xí)基本的會(huì)話技巧，發(fā)展到由于網(wǎng)絡(luò)惡搞而在推特上發(fā)布高度政治不正確的信息。

研究學(xué)習(xí)人工智能的必備條件

作為一個(gè)初學(xué)者，如果想要研究或?qū)W習(xí)人工智能，這里有一些基本的條件需要滿足。

1. 對(duì)數(shù)學(xué)具有一定基礎(chǔ)，包括微積分、統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論。
2. 在Java或Python等編程語言方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)。
3. 在理解和編寫算法方面有一定基礎(chǔ)。
4. 有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力。
5. 大量的離散數(shù)學(xué)知識(shí)。
6. 學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的意愿。

人工智能在商業(yè)中的應(yīng)用

人工智能確實(shí)有潛力改變?cè)S多行業(yè)，并且已經(jīng)有許多應(yīng)用實(shí)例。所有這些不同的行業(yè)和應(yīng)用實(shí)例的共同點(diǎn)是，它們都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。同時(shí)，人工智能的核心就是一個(gè)高效的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，所以很多行業(yè)都可以進(jìn)行應(yīng)用。比如： 醫(yī)療保健

• 管理：人工智能系統(tǒng)幫助完成日常的管理任務(wù)，以最大限度地減少人為錯(cuò)誤和提高效率。通過NLP轉(zhuǎn)錄醫(yī)學(xué)筆記，幫助構(gòu)建患者信息，優(yōu)化醫(yī)生的閱讀體驗(yàn)。
• 遠(yuǎn)程醫(yī)療：對(duì)于非緊急情況，患者可以聯(lián)系醫(yī)院的人工智能系統(tǒng)，分析他們的癥狀，輸入他們的生命體征，并評(píng)估是否需要醫(yī)療護(hù)理。這就減少了醫(yī)務(wù)人員的工作量，他們只需要處理關(guān)鍵的病例。
• 輔助診斷：通過計(jì)算機(jī)視覺和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工智能現(xiàn)在能夠讀取核磁共振掃描，以檢查腫瘤和其他惡性細(xì)胞，速度比放射科醫(yī)生更快，并且錯(cuò)誤率大大降低。
• 機(jī)器人輔助手術(shù)：機(jī)器人有非常小的誤差范圍，可以連續(xù)24小時(shí)進(jìn)行手術(shù)而不會(huì)筋疲力盡。由于它們的操作精度很高，所以它們的侵入性比傳統(tǒng)方法要小，這可以減少患者在醫(yī)院康復(fù)所需的時(shí)間。
• 生命體征監(jiān)測(cè)：人體的健康狀況是一個(gè)持續(xù)的過程，可以通過生命體征的水平體現(xiàn)出來，人工智能甚至在患者意識(shí)到之前就有可能預(yù)測(cè)健康波動(dòng)?，F(xiàn)在，隨著可穿戴設(shè)備在大眾市場(chǎng)上的普及，人體生命體征數(shù)據(jù)可以隨時(shí)獲取，因此現(xiàn)在已經(jīng)開發(fā)出了很多生命體征檢測(cè)的應(yīng)用程序。

電子商務(wù)

• 產(chǎn)品推薦：當(dāng)被問及人工智能的商業(yè)應(yīng)用時(shí)，這通常是人們給出的第一個(gè)例子，這是因?yàn)槿斯ぶ悄芤呀?jīng)在這個(gè)領(lǐng)域取得了巨大的成果。大多數(shù)大型電子商務(wù)公司都將人工智能技術(shù)應(yīng)用到了產(chǎn)品推薦中，這使得他們的銷售大幅提高。
• 聊天機(jī)器人：另一個(gè)著名的例子，就是人工智能聊天機(jī)器人在各個(gè)行業(yè)和各個(gè)網(wǎng)站的使用。這些聊天機(jī)器人可以在任何時(shí)段為客戶提供服務(wù)。
• 過濾垃圾郵件和虛假評(píng)論：由于像亞馬遜這樣的網(wǎng)站收到的評(píng)論量很大，人類的眼睛不可能通過掃描這些評(píng)論來過濾掉惡意內(nèi)容。通過NLP的強(qiáng)大功能，人工智能可以掃描這些評(píng)論中的可疑語句并將其過濾掉，從而獲得更好的買家體驗(yàn)。
• 優(yōu)化搜索：所有的電子商務(wù)都依賴于搜索引擎，用戶通過搜索引擎搜索他們想要的，并且能夠找到它。人工智能基于數(shù)千個(gè)參數(shù)優(yōu)化搜索結(jié)果，以確保用戶找到他們的目標(biāo)產(chǎn)品。
• 供應(yīng)鏈：人工智能被用來預(yù)測(cè)不同時(shí)間段不同產(chǎn)品的需求，以便他們能夠管理庫(kù)存以滿足消費(fèi)者需求。

人力資源

• 建立團(tuán)隊(duì)文化：人工智能被用來分析員工數(shù)據(jù)，并將他們安排在合適的團(tuán)隊(duì)中，根據(jù)他們的能力分配項(xiàng)目，收集關(guān)于工作場(chǎng)所的反饋，甚至試圖預(yù)測(cè)他們是否即將離開公司。
• 招聘：通過NLP，人工智能可以在幾秒鐘內(nèi)瀏覽數(shù)千份簡(jiǎn)歷，并確定是否適合。這顯然是有益的，因?yàn)樗鼘]有任何人為錯(cuò)誤或偏見，并將大大縮短招聘周期的長(zhǎng)度。

人工智能在生活中的應(yīng)用

1. 谷歌的人工智能預(yù)測(cè)（例如：谷歌地圖）
2. 打車應(yīng)用程序（例如：Uber、Lyft）
3. 飛機(jī)自動(dòng)駕駛儀
4. 電子郵件垃圾郵件過濾器
5. 自動(dòng)填單
6. 面部識(shí)別
7. 搜索推薦
8. 語音轉(zhuǎn)文本
9. 個(gè)人助理（例如：Siri、Alexa）
10. 防詐騙

人工智能相關(guān)職業(yè)

事實(shí)上，在過去三年中，人工智能技術(shù)的需求翻了一番多。相關(guān)招聘職位增加了119%。今天，訓(xùn)練一個(gè)圖像處理算法可以在幾分鐘內(nèi)完成，而早些時(shí)候，同樣的任務(wù)需要幾個(gè)小時(shí)。企業(yè)都已經(jīng)意識(shí)到人工智能技術(shù)的重要性和意義。但是與現(xiàn)有職位數(shù)量相比，缺乏具備必要技能的專業(yè)人員。因?yàn)樵谏钊氲饺斯ぶ悄茴I(lǐng)域之前，必須學(xué)習(xí)的一些技能包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)科學(xué)（編程經(jīng)驗(yàn)）、物理學(xué)、機(jī)器人科學(xué)以及各種數(shù)學(xué)知識(shí)(如微積分和統(tǒng)計(jì)學(xué))。 如果你有興趣在人工智能領(lǐng)域發(fā)展，你應(yīng)該了解在這個(gè)領(lǐng)域中各種各樣的相關(guān)職業(yè)。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的角色適合具有數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)應(yīng)用研究背景的人。他/她還必須能夠?qū)Χ喾N編程語言有一定的理解。他/她應(yīng)該能夠在處理大量數(shù)據(jù)集時(shí)應(yīng)用預(yù)測(cè)模型和利用NLP。熟悉Eclipse和IntelliJ等軟件開發(fā)工具。 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師主要負(fù)責(zé)為各種ML項(xiàng)目構(gòu)建和管理平臺(tái)。一名ML工程師的年薪中位數(shù)據(jù)說是114856美元。公司通常雇傭具有碩士學(xué)位并且對(duì)Java、Python和Scala有深入了解的專業(yè)人員。技能要求可能因公司而異。
• 數(shù)據(jù)科學(xué)家 利用ML和預(yù)測(cè)分析技術(shù)分析和解釋大型數(shù)據(jù)集是數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要任務(wù)之一。數(shù)據(jù)科學(xué)家還需要開發(fā)算法，以收集和清理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)科學(xué)家的年薪中位數(shù)為120931美元，所需技能如下： 雖然所需的技能可能因公司而異，但大多數(shù)公司都需要具有計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士或博士學(xué)位的專業(yè)人員。要想成為人工智能開發(fā)人員的數(shù)據(jù)科學(xué)家，計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位將是必須的。此外，還需要理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，以及強(qiáng)大的分析和溝通技能，以方便與業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)溝通發(fā)現(xiàn)的問題。
  • Hive
  • Hadoop
  • MapReduce
  • Pig
  • Spark
  • Python
  • Scala
  • SQL
• 商業(yè)智能開發(fā)人員 人工智能的職業(yè)生涯還包括商業(yè)智能（BI）開發(fā)人員的職位。這個(gè)角色的主要目標(biāo)之一是分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，幫助識(shí)別業(yè)務(wù)和市場(chǎng)趨勢(shì)。一個(gè)商業(yè)智能開發(fā)人員的年薪中位數(shù)為92278美元。 BI開發(fā)人員的一些職責(zé)包括在云數(shù)據(jù)平臺(tái)中設(shè)計(jì)、搭建和維護(hù)復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)。如果你對(duì)這個(gè)職位感興趣，你必須有很強(qiáng)的技術(shù)和分析能力。你應(yīng)該能夠向不具備技術(shù)知識(shí)和解決技術(shù)問題能力的同事傳達(dá)解決方案。BI開發(fā)人員必須擁有相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)士學(xué)位。 所需專業(yè)技能包括數(shù)據(jù)挖掘、SQL使用、BI技術(shù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)。
• 研究員/科學(xué)家 研究員/科學(xué)家是人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物之一。他應(yīng)該是應(yīng)用數(shù)學(xué)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)等多學(xué)科的專家。應(yīng)聘者必須具備計(jì)算機(jī)感知、圖像模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和NLP方面的廣泛知識(shí)。大多數(shù)公司都在尋找對(duì)并行計(jì)算、分布式計(jì)算、基準(zhǔn)測(cè)試和機(jī)器學(xué)習(xí)有深入了解的人。 與數(shù)據(jù)科學(xué)家類似，研究員/科學(xué)家也應(yīng)該擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)的碩士或博士學(xué)位。據(jù)說年薪中位數(shù)為99809美元。
• 大數(shù)據(jù)工程師/架構(gòu)師 在人工智能領(lǐng)域的各種工作中，大數(shù)據(jù)工程師/架構(gòu)師的年薪中位數(shù)為151307美元，是薪酬最高的工作。它們?cè)陂_發(fā)一個(gè)使業(yè)務(wù)系統(tǒng)能夠相互通信和數(shù)據(jù)處理的生態(tài)系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用。與數(shù)據(jù)科學(xué)家相比，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師或工程師通常被賦予在Spark和Hadoop上的大數(shù)據(jù)環(huán)境進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和開發(fā)相關(guān)的任務(wù)。 大多公司希望雇傭那些在C++、java、Python和Scala等方面有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的人。往往要求具備數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)遷移技能。

人工智能行業(yè)的職業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

過去幾年，人工智能領(lǐng)域的工作崗位一直在穩(wěn)步增加，在未來也將繼續(xù)加速增長(zhǎng)。57%的印度公司都在招聘相關(guān)的人才，以適應(yīng)市場(chǎng)發(fā)展。平均來說，那些成功轉(zhuǎn)型為人工智能行業(yè)從業(yè)者的人，薪水提高了60-70%。根據(jù)研究，對(duì)人工智能工作的需求增加了，但高效的勞動(dòng)力卻跟不上。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇，到2020年，人工智能將創(chuàng)造1.33億個(gè)就業(yè)崗位。

機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？

機(jī)器學(xué)習(xí)是的一個(gè)子集，它定義了人工智能的核心特征之一——從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過從輸出中學(xué)習(xí)來自動(dòng)修正和改進(jìn)。它們不需要顯式指令來生成所需的輸出。它們對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算得出輸出，并將輸出和真實(shí)結(jié)果進(jìn)行比較，檢查輸出的可靠性，然后進(jìn)行不斷優(yōu)化。

人工智能 VS 機(jī)器學(xué)習(xí)

人們經(jīng)常認(rèn)為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是等價(jià)的，但實(shí)際上機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，兩者之間有一些區(qū)別。以下列出了一些不同之處：

機(jī)器學(xué)習(xí)的分類

ML 可分為三類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

• 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)的 ML 算法根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)知識(shí)。通常使用特定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)該數(shù)據(jù)集，算法將生成一個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)。使用這個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)來預(yù)測(cè)最終輸出。 被稱為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，是因?yàn)樾枰褂锰囟ǖ臄?shù)據(jù)集來訓(xùn)練算法，以幫助它形成預(yù)測(cè)函數(shù)。并且數(shù)據(jù)集被明確地標(biāo)注，以幫助算法更好地“理解”數(shù)據(jù)。該算法可以將預(yù)測(cè)輸出與標(biāo)注的輸出進(jìn)行比較，從而修正模型，使模型更加精確。
• 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 在無監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下，仍然提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但不會(huì)標(biāo)記。在該模型中，算法根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的屬性進(jìn)行推理，通過對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘找到可能的模式或推理方式。它自動(dòng)形成描述這些模式的邏輯，并以此為基礎(chǔ)產(chǎn)生輸出。
• 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 與上述兩種方法類似，唯一的區(qū)別是半監(jiān)督學(xué)習(xí)同時(shí)使用標(biāo)記數(shù)據(jù)和未標(biāo)記數(shù)據(jù)。這解決了必須標(biāo)記大型數(shù)據(jù)集的問題——程序員只需標(biāo)記一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，然后讓機(jī)器根據(jù)這些數(shù)據(jù)計(jì)算出其余的數(shù)據(jù)。當(dāng)缺少大量的技術(shù)資源來標(biāo)記數(shù)據(jù)集時(shí)，通常使用此方法.
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)依賴于算法環(huán)境。該算法在反復(fù)試驗(yàn)的過程中不斷達(dá)到程序員設(shè)置的“獎(jiǎng)勵(lì)”和“懲罰”的條件，嘗試將“獎(jiǎng)勵(lì)”和“懲罰”的綜合回報(bào)最大化，從而提供所需的輸出。它之所以被稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)，是因?yàn)樵撍惴ǜ鶕?jù)它所遇到的獎(jiǎng)勵(lì)，在正確的路徑上接受強(qiáng)化。

深度學(xué)習(xí)是什么？

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它涉及到由大腦的結(jié)構(gòu)和功能所啟發(fā)的算法——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)被用來讓機(jī)器學(xué)習(xí)人類的各種能力。通過深入學(xué)習(xí)，可以讓計(jì)算機(jī)對(duì)圖像、文本或聲音等輸入進(jìn)行分類。 隨著模型精度的提高，深度學(xué)習(xí)變得越來越流行?，F(xiàn)在已經(jīng)有許多大型標(biāo)記數(shù)據(jù)集可以被用來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 簡(jiǎn)單地說，深度學(xué)習(xí)是模擬大腦的運(yùn)行方式，希望使算法的效率更高，使用更簡(jiǎn)單。深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別如圖所示。

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用已經(jīng)開始浮出水面，但對(duì)未來有更大的空間。下面列出了一些將主宰未來的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。

• 添加圖像和視頻元素——為黑白圖像添加顏色；自動(dòng)添加聲音到電影和視頻剪輯中。
• 機(jī)器翻譯——自動(dòng)將文本翻譯成其他語言或?qū)D像翻譯成文本。雖然機(jī)器翻譯已經(jīng)存在了一段時(shí)間，但是深度學(xué)習(xí)正在取得最好的效果。
• 目標(biāo)分類和檢測(cè)——如學(xué)?？记谙到y(tǒng)的人臉檢測(cè)，或通過監(jiān)控?cái)z像頭發(fā)現(xiàn)罪犯。目標(biāo)分類和檢測(cè)是通過使用非常大的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)的，在許多行業(yè)都有應(yīng)用實(shí)例。
• 自動(dòng)文本生成——通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)大量文本，并使用該文本編寫新文本。該模型在生成有意義的文本方面具有很高的效率。
• 自動(dòng)駕駛汽車——很多人都聽說過自動(dòng)駕駛汽車，這可能是深度學(xué)習(xí)最流行的應(yīng)用。模型需要從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以理解駕駛的所有關(guān)鍵部分，因此，隨著輸入數(shù)據(jù)的不斷增多，深度學(xué)習(xí)算法被用來提高性能。
• 在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用——深度學(xué)習(xí)在檢測(cè)乳腺癌和皮膚癌等慢性疾病方面顯示出很有價(jià)值的結(jié)果。它在移動(dòng)監(jiān)控應(yīng)用程序、預(yù)測(cè)和個(gè)性化醫(yī)療方面也有很大的應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí)為什么很重要？

今天，我們可以通過將足夠的數(shù)據(jù)輸入到學(xué)習(xí)模型中，讓這些機(jī)器以人類的方式做出反應(yīng)，甚至更好，比如教會(huì)機(jī)器如何閱讀、寫作。

智能手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的存在，使得深度學(xué)習(xí)可以廣泛應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中。

現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)處于快速發(fā)展的階段，像谷歌這樣的科技領(lǐng)袖已經(jīng)在任何可能的領(lǐng)域應(yīng)用它。

與機(jī)器學(xué)習(xí)模型相比，深度學(xué)習(xí)模型的性能隨著輸入數(shù)據(jù)量的增加而提高，而機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能往往隨著輸入數(shù)據(jù)量的增加而下降。

這也是深度學(xué)習(xí)現(xiàn)階段比較熱的原因。

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)？三者之間的關(guān)系

如上圖所示，三個(gè)橢圓將DL描述為ML的一個(gè)子集，ML則是AI的一個(gè)子集。

可以說，人工智能是最初的包羅萬象的概念。

接著是后來蓬勃發(fā)展的ML，繼續(xù)發(fā)展為DL，而DL有望將AI提升到另一個(gè)層次。

自然語言處理(NLP)

自然語言處理是人工智能的一個(gè)組成部分，指的是機(jī)器理解人類語言的能力。

** NLP應(yīng)用的主要步驟**

• 設(shè)計(jì)程序收集所需的數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)庫(kù)文件、電子表格、電子郵件、電話錄音、筆記文本和其他相關(guān)數(shù)據(jù)。
• 采用算法從這些數(shù)據(jù)中刪除所有停止詞，并對(duì)某些具有相同含義的詞進(jìn)行規(guī)范化處理。
• 剩余的文本被分成稱為若干標(biāo)記組。
• NLP程序分析數(shù)據(jù)以學(xué)習(xí)推理推斷模式、掌握頻率等關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)信息，以了解標(biāo)記詞句的使用范圍及其適用性。

** NLP應(yīng)用領(lǐng)域**

• 語言翻譯
• 檢查文本語法準(zhǔn)確性
• 呼叫中心使用交互式語音響應(yīng)來響應(yīng)用戶請(qǐng)求
• Siri和Cortana等個(gè)人虛擬助理

Python

Python是一種現(xiàn)在非常流行的面向?qū)ο缶幊陶Z言，由Guido Van Rossum創(chuàng)建，并于1991年發(fā)布。它適用于web開發(fā)、軟件開發(fā)、系統(tǒng)腳本和開發(fā)其他應(yīng)用程序。

Python為何如此流行？

• 語法易于學(xué)習(xí)，可讀性較高，從而降低了程序維護(hù)的成本
• 支持模塊和包，方便調(diào)用
• 由于沒有編譯步驟，使得測(cè)試調(diào)試周期更快，因此它可以提高生產(chǎn)率

** Python的應(yīng)用場(chǎng)景**

• 網(wǎng)頁(yè)開發(fā)
• GUI開發(fā)
• 科學(xué)計(jì)算
• 軟件開發(fā)
• 商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用
• 教育領(lǐng)域應(yīng)用
• 數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)
• 游戲開發(fā)
• 網(wǎng)絡(luò)編程

如何入門Python?

網(wǎng)上有很多相關(guān)視頻、博客和電子書，你可以通過這些在線材料進(jìn)行學(xué)習(xí)。但是，如果你想以授課的形式學(xué)習(xí)更多的實(shí)用性操作，你可以報(bào)名參加許多培訓(xùn)公司提供的Python課程。

計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺主要研究如何使計(jì)算機(jī)能夠“看到”和理解數(shù)字圖像和視頻。計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)是從圖像源數(shù)據(jù)中得出規(guī)律，并將其應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。

計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域

計(jì)算機(jī)視覺在當(dāng)今有著廣泛的應(yīng)用，其發(fā)展前景廣闊，比如：

• 用于監(jiān)控和安全系統(tǒng)的面部識(shí)別
• 零售店使用計(jì)算機(jī)視覺跟蹤庫(kù)存和客戶
• 自動(dòng)駕駛汽車
• 疾病診斷
• 金融防詐騙

通過深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺

• 目標(biāo)分類和定位：識(shí)別圖像或視頻中的目標(biāo)，以及它們的位置，通常在它們周圍用一個(gè)方形框突出顯示。
• 語義分割：涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分類和定位圖像或視頻中的所有像素。
• 彩色化：將灰度圖像轉(zhuǎn)換成全彩圖像。
• 重建圖像：重建損壞或被篡改的圖像。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一系列模擬人腦功能的算法，用來確定一組數(shù)據(jù)中潛在的關(guān)系和模式。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念已經(jīng)在金融部門交易系統(tǒng)中得到了應(yīng)用。它們還幫助實(shí)現(xiàn)諸如時(shí)間序列預(yù)測(cè)、安全分類和信用風(fēng)險(xiǎn)建模等過程。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類

• 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：數(shù)據(jù)只沿一個(gè)方向移動(dòng)，從輸入節(jié)點(diǎn)進(jìn)入，在輸出節(jié)點(diǎn)退出。
• 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：考慮一個(gè)點(diǎn)到中心的距離。
• Kohonen自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：將任意維數(shù)的向量輸入到由神經(jīng)元組成的離散映射中。
• 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)保存層的輸出，并將其反饋給輸入，以幫助預(yù)測(cè)層的輸出。
• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)：類似于具有可學(xué)習(xí)偏差和權(quán)值的神經(jīng)元的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它被應(yīng)用于信號(hào)和圖像處理。
• 模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是許多不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集合，每個(gè)處理一個(gè)子任務(wù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)

• 學(xué)習(xí)和建立非線性復(fù)雜關(guān)系模型的能力
• ANN可以泛化模型，推斷原始數(shù)據(jù)以外數(shù)據(jù)的未知關(guān)系
• ANN對(duì)輸入變量沒有任何限制。

人工智能與電影

多年來，人們基于人工智能的概念制作出了許多電影，這些電影讓我們看到了未來的世界。通常，這些電影中的人工智能角色和元素都是受現(xiàn)實(shí)生活事件所啟發(fā)的。也有一些元素是想象的，而這些美好想象正是激勵(lì)人們將這些元素復(fù)制到現(xiàn)實(shí)生活中。因此，人工智能概念電影不僅僅是虛構(gòu)的科幻作品，對(duì)于人工智能研究領(lǐng)域而已，其重要意義遠(yuǎn)大于娛樂。對(duì)于人工智能愛好者來說，它們是動(dòng)力、靈感的源泉，有時(shí)也是知識(shí)的源泉。它們拓寬了人工智能的范圍，并在將人工智能應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界問題時(shí)，推動(dòng)了人類能力和想象力的邊界。

人工智能的未來

作為人類，我們一直追求科技變革和進(jìn)步，而現(xiàn)在，我們正生活在歷史上最偉大的進(jìn)步之中。人工智能有望成為技術(shù)領(lǐng)域的下一個(gè)里程碑。世界各地的組織都在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提出突破性的創(chuàng)新。人工智能作為大數(shù)據(jù)、機(jī)器人和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的主要驅(qū)動(dòng)力,影響著每一個(gè)行業(yè)和每一個(gè)人的未來?？紤]到它的增長(zhǎng)速度，在可預(yù)見的未來，它將持續(xù)作為相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。隨著這些技術(shù)的不斷發(fā)展，它們將對(duì)社會(huì)環(huán)境和生活質(zhì)量產(chǎn)生越來越大的影響。而經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)和認(rèn)證的技術(shù)人才有巨大的機(jī)會(huì)獲得高額回報(bào)。 面部識(shí)別、醫(yī)療領(lǐng)域人工智能、聊天機(jī)器人等技術(shù)不斷進(jìn)步。虛擬助理已經(jīng)進(jìn)入日常生活，幫助我們節(jié)省時(shí)間和精力。特斯拉等科技巨頭的自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)向我們展示了邁向未來的第一步。人工智能可以幫助減少和預(yù)測(cè)氣候變化帶來的風(fēng)險(xiǎn)。所有這些進(jìn)步都只是開始，還有很多事情要做。據(jù)說到2022年，人工智能將創(chuàng)造1.33億個(gè)新的人工智能工作崗位。如果你正在進(jìn)行職業(yè)選擇，那么現(xiàn)在是時(shí)候考慮擁抱人工智能了。