人工智能參考模板

1、人工智能當(dāng)今世界，科學(xué)技術(shù)日新月異，以信息技術(shù)等為代表的新技術(shù)產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，深刻影響著各國的政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、文化等方面。其中，人工智能對人類生活的影響更是尤為重大。人工智能簡稱AI，它是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)于一體的新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人

2、工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。關(guān)于人工智能，我想講以下4點。一、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀：人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科以外。人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義分別代表了人工智能研究領(lǐng)域的三種主要發(fā)展觀。它們是人工智能學(xué)科發(fā)展的最重要的理論成果，同

3、時又是人工智能學(xué)科發(fā)展的理論基礎(chǔ)。符號主義，又稱為邏輯主義或計算機學(xué)派，它認(rèn)為符號是人類的認(rèn)識基元，同時人認(rèn)識的過程即是對符號的計算與推理的過程。符號主義首先將人的認(rèn)識對象通過數(shù)學(xué)邏輯的方法以符號形式表示出來，然后再利用計算機自身所具有的符號處理推算能力來模擬人的認(rèn)識過程。支撐符號主義的原理主要為物理符號系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理。符號主義的主要研究內(nèi)容就是基于邏輯的知識表示和推理技術(shù)J。主要的研究成果有歸結(jié)推理方法、啟發(fā)式算法專家系統(tǒng)、知識工程理論與技術(shù)等。符號主義在邏輯問題求解方面取得了巨大的成功。例如，人工智能證明了人類所能證明的全部定理，并且解決了尚無手工證明的“四色猜想”問題，上世紀(jì)7

4、O年代專家系統(tǒng)的成功開發(fā)和應(yīng)用等。聯(lián)結(jié)主義又被叫做仿生學(xué)派，其主要原理是人類的智能是由人腦的生理結(jié)構(gòu)和工作模式?jīng)Q定的。聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為人的認(rèn)識基元是人腦的神經(jīng)元，認(rèn)識的過程就是人腦進(jìn)行信息處理的過程。因此，聯(lián)結(jié)主義主張從結(jié)構(gòu)和工作模式上對人腦進(jìn)行模仿從而真正實現(xiàn)人類智能在機器上的模擬。聯(lián)結(jié)主義研究的主要內(nèi)容是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。主要的研究成果有腦模型研究和多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播(BP)算法。目前，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究仍然熱火朝天。行為主義又被稱作進(jìn)化主義、控制論學(xué)派。其主要原理是智能取決于感知和行動，它不需要知識、不需要表示、不需要推理。行為主義認(rèn)為人的本質(zhì)能力是行為能力、感知能力和維持生命及自我繁殖的能力，

5、智能行為是通過與現(xiàn)實世界環(huán)境的交互作用體現(xiàn)出來的；人工智能應(yīng)像人類智能一樣通過逐步進(jìn)化而實現(xiàn)，而與知識的表示和知識的推理無關(guān)J。行為主義的研究重點是模擬人的各種控制行為。其主要代表人物是布魯克。主要的發(fā)展成果是實現(xiàn)了智能控制和智能機器人系統(tǒng)。行為主義目前還沒有形成完整的理論體系，但因為它與傳統(tǒng)的人工智能觀點完全不同，所以引起了人工智能界的關(guān)注。2 / 82015年7月26日上午，中國科學(xué)院院士、自動化所譚鐵牛研究員在中國人工智能大會上作主題報告人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀與展望，報告中關(guān)于人工智能發(fā)展現(xiàn)狀的內(nèi)容可總結(jié)為以下幾點：第一，互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)推動人工智能進(jìn)入了新的春天。第二，專用人工智能取得了突破

6、性進(jìn)展，在單點突破、局部智能水平單項測試超越人類智能。第三，通用人工智能的發(fā)展，即像人腦一樣能夠“一腦萬用”，依然任重道遠(yuǎn)。第四，人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用蓬勃發(fā)展。第五，企業(yè)巨頭搶灘布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，目前呈現(xiàn)出熱門的發(fā)展前景。第六，人工智能已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略高度。第七，人工智能社會影響已引起廣泛關(guān)注。簡言之，人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀可以概括為十六個字，國家重視，態(tài)勢喜人，差距不小，前景看好。二、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)。有人說三大關(guān)鍵技術(shù)決定人工智能未來。他們分別是機器理解語言的技術(shù)、知識挖掘技術(shù)和對人的建模技術(shù)。關(guān)鍵一，讓機器理解語言的技術(shù)。理解語言是一個從詞語逐漸遞進(jìn)到事件的過程。1、分詞技術(shù)讓機器理解語

7、言，也就是要讓機器學(xué)會自己思考，那么就需要讓機器去理解語言。而漢語的理解與英語相比起來就顯得更加困難，在英語中每個單詞都是基本上可以被機器直接讀取的，但是漢語在分詞上則更為困難。我們來舉幾個列子?！澳銃老張|著什么急|啊”“你|老張著|什么嘴|啊”上面是一個簡單的列子，修改一個字，意思就相差十萬八千里，而機器根據(jù)字的不同則可以勉強分出來。但是下面這個列子就折騰了?！捌古仪蚺馁u完了”機器該怎么分？這就困難了，機器既可以分出兩種意思“乒乓球|拍賣|完了”“乒乓|球拍|賣完了”那么困難就來了，我們?nèi)绾胃嬖V機器這句話中的詞該怎么分呢？對于人來說很簡單，根據(jù)前后文馬上就能識別出來，但是對于機器來說則極為

8、艱難。2、句子的分析技術(shù)分詞問題解決之后便是分析句子的問題，請看下面兩句“謝霆鋒|是誰|兒子”“謝霆鋒|兒子|是誰”對于機器來說，這兩句話獲得的關(guān)鍵分詞信息是一樣的，都是“謝霆鋒”、“是誰”、“兒子”，這三個關(guān)鍵分詞信息。我們該如何告訴計算機，因為順序先后的原因而導(dǎo)致的語義的天差地別呢？這其中就需要對語言有很深入的分析，對語義理解，從而知道他們要找的答案是不一樣。做到這單同樣不容易。3、上下文相關(guān)的分析技術(shù)分析完一句話后，機器自然要推演到分析一篇文章的內(nèi)容。在信息簡史中有一個很重要的信息原理，就是說當(dāng)我們需要傳遞信息時，需要大量的冗余信息來保障信息的準(zhǔn)確性，沒用的廢話越多則傳遞信息的準(zhǔn)確性越高

9、，同樣對于讓機器理解某句話也是基于同樣原理。但問題是，人可以依靠直覺抓取關(guān)鍵信息，而機器又憑借什么來抓取關(guān)鍵信息呢？又如何識別真正的信號與噪聲？這也是至關(guān)重要的技術(shù)。4、分析事件的技術(shù)分析文章的問題解決后就必須再攀登更高的高度，讓機器去系統(tǒng)性的分析一個事件，也就是再加上時間的這個維度，將與某個事件相關(guān)關(guān)鍵的文章全部集合，就可以還原一個歷史事件的進(jìn)程。當(dāng)我們搜索“斯諾登”時，就會出現(xiàn)一些按照時間軸展開的標(biāo)題。在事件歸類的技術(shù)上，百度與360都已能夠做到識別，而搜狗目前沒有做到這點事件整理是最高難度的技術(shù)，也是如何做到讓機器理解語言的最高一層。關(guān)鍵二，知識挖掘技術(shù)1、知識圖譜的建立技術(shù)首先假設(shè)，我

10、們在機器中存儲了上億個實體知識，這對于機器來說不是難事，輕而易舉，難就難在存儲實體的關(guān)系上，一個實體對應(yīng)多個屬性，比如一張桌子對應(yīng)了品牌、顏色、木材等等屬性，這些屬性就有上百億級別，這些關(guān)系錯綜復(fù)雜的整合起來，要存儲的數(shù)據(jù)就會指數(shù)級的增加，這注定是一張超級的海量級圖譜。如何建立起圖譜？以以下這句話來舉例“奢侈品牌路易威登1854年成立法國巴黎”那么機器該如何進(jìn)行知識的存儲呢？1） 奢侈品與路易威登（識別出路易威登是個品牌并且是奢侈品，存儲該知識）2） 路易威登與1854年成立（識別出路易威登的成立時間，存儲該知識）3） 路易威登成立于法國巴黎（識別出路易威登成立于發(fā)過，存儲該知識）4） 法國巴

11、黎（識別出法國與巴黎有關(guān)系，存儲該知識）5） .以上只是一種粗略的理想化的情景，王博士也沒有說更細(xì)節(jié)的事情。我這里補充下，實際上這種只是圖譜一直是動態(tài)的，有不斷的增加刪減的過程，每個語句中的知識都是按照時間線出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞內(nèi)容，根據(jù)統(tǒng)計后才建立起的知識圖譜，與人腦一樣，這些關(guān)系知識圖譜出現(xiàn)又消失，最后那些確鑿無疑的關(guān)系被留了下來，但是這些依然是動態(tài)的，如果哪天法國的首都不再是巴黎，整個關(guān)系知識圖譜數(shù)據(jù)庫會將所有數(shù)據(jù)全部更新。2， 知識推理技術(shù)當(dāng)知識圖譜建立后，要做的就是實際層面的應(yīng)用，將這些知識圖譜應(yīng)用到真正的實現(xiàn)中，當(dāng)用戶搜索某個問題后，去檢索數(shù)據(jù)庫中的關(guān)系圖譜，然后將關(guān)聯(lián)性最高的精確答

12、案呈現(xiàn)給用戶1）直接推理。我們以搜索“劉德華多少歲了”來舉例。當(dāng)我們搜索這個問題后，搜索結(jié)果中就會直接呈現(xiàn)出了劉德華的年齡，這就是運用了知識的推理能力。這個53歲是一個動態(tài)結(jié)果，機器在幕后進(jìn)行了大量的運算后知道獲得年齡是一個動態(tài)的算法，需要將此人的生日與當(dāng)前時間相減，之后才能得出結(jié)論。同樣的，當(dāng)我們搜索“謝霆鋒兒子的母親的前夫的父親”后得出是“謝賢”的結(jié)果，這也是技術(shù)在背后的推理的作用。2）分類推理上面談了比較簡單直觀的推理模型，但這只是在用戶提問有確定唯一結(jié)果答案的時候才那么奏效，但當(dāng)用戶搜索某個沒有唯一標(biāo)準(zhǔn)答案的問題時就不再奏效。那么這里就會用到分類推理的技術(shù)。比如當(dāng)用戶搜索搜索“觀賞魚”

13、。這種搜索沒有指定的唯一標(biāo)準(zhǔn)答案，所以機器從后臺的知識體系庫中提取了關(guān)于“觀賞魚”的相關(guān)分類內(nèi)容，列出了所有相關(guān)結(jié)果，給出了各個觀賞魚的種類結(jié)果，好讓用戶去找到自己想要的結(jié)果。在這里又順便將三個搜索結(jié)果做了比較，百度的搜索結(jié)果最為全面，搜狗次之，而360沒有分類。通過大數(shù)據(jù)，在后臺為實體知識進(jìn)行分類，這是一種在線性的直接推理之上的高層次整合式的推理。而這些結(jié)果都不是人工輸入的，全部都是通過大數(shù)據(jù)挖掘得出的結(jié)果，三家都能夠挖掘出與”關(guān)羽“相關(guān)的信息，但百度挖的更深，把關(guān)羽與劉備以及貂蟬的關(guān)系都挖了出來。這種對隱性信息挖掘是大數(shù)據(jù)價值的核心，大數(shù)據(jù)的價值不在于大，而在于挖掘有價值的關(guān)聯(lián)，然后拉動其

14、他價值。舉個簡單的例子，通過大數(shù)據(jù)發(fā)掘，發(fā)現(xiàn)下面包店某款面包會賣的更好，存在這么一種隱性關(guān)聯(lián)，那么店主只需要準(zhǔn)備更多的該蛋糕就能帶來更多的收益。關(guān)鍵三，對人的建模技術(shù)機器發(fā)展出智能的最終目的是為了與人交互，所以還需要讓機器能夠理解人的行為，只有當(dāng)理解完人的行為后機器才有可能將知識運用到與用戶的交互中，才有最終商業(yè)化落地的價值。1、 個體建模所謂個體建模，就是說根據(jù)某單個用戶的操作行為為其提供私人定制化的服務(wù)?！敖袢疹^條”就是用的個體建模技術(shù)，當(dāng)用戶查看新聞時，它會根據(jù)用戶的行為軌跡，為用戶推薦其感興趣的內(nèi)容。同樣的，在百度搜索引擎中同樣如此，當(dāng)用戶搜索的關(guān)鍵詞越多，百度就越有能力向其推薦其更為

15、感興趣的內(nèi)容。比如當(dāng)用戶搜索“SF”關(guān)鍵詞后。如果該用戶經(jīng)常逛百度動漫相關(guān)貼吧，搜索相關(guān)動漫人物名稱，音樂等等操作，那么排序在第一位的就會是某個關(guān)于動漫的網(wǎng)站，但是如果該用戶經(jīng)常搜索與快遞相關(guān)的知識，那么排在第一位的就會是順豐網(wǎng)站。這種針對個人的精準(zhǔn)建模在未來數(shù)據(jù)更加充足的情況下，每個人都將獲得數(shù)據(jù)化的留存，我們的一切行為都將數(shù)據(jù)化可視化，進(jìn)而得出自己的一切相關(guān)結(jié)論。當(dāng)前數(shù)據(jù)采集并建模這種技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，剩下的就等物聯(lián)網(wǎng)大潮上陣。2、 群體建模光對個人建模還不夠，機器最重要的是對群體建模，而對群體建模也是商業(yè)化價值的核心所在。所謂群體建模，就是判斷在某一場景下最多數(shù)人的行為進(jìn)行收集，然后取得

16、各個場景下的群體交集，進(jìn)而得出擁有某一部分屬性的人經(jīng)常會做出哪些選擇。這些人的屬性包括：地域、漫畫愛好者、美劇愛好者、父親、高考學(xué)生這些人的行為包括：看動漫、看美劇、搜索育兒知識、搜索高考知識機器通過后臺的判斷將他們進(jìn)行群體人群的屬性與行為的歸類，然后讓相關(guān)高層找到可以進(jìn)行商業(yè)化決策的支撐。上面說的還是有點抽象，那我們再說的簡單點，比如我們通過大數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測某個地域30歲以上的人在最近一段時間有很強的購買秋褲的需求，那么商家在推廣秋褲的時候只需要加大在該地區(qū)的廣告投放即可獲得更高的利潤回報。當(dāng)然這里不再是商家主動去找答案，而是機器通過挖掘后主動為其提供一系列選項，商家只需要被動接受即可。3、

17、存在問題人工智能尚未普及，但是，它已經(jīng)引發(fā)了一些哲學(xué)問題。近日，英國物理學(xué)家霍金的言論“全面人工智能的發(fā)展可能會導(dǎo)致人類的終結(jié)”，再次引發(fā)人們對人工智能的討論。人工智能真的會超越人類并取代人類嗎？人類應(yīng)該怎樣避免此事情的發(fā)生？目前，隨著搜索引擎、大數(shù)據(jù)分析、深度計算等技術(shù)的發(fā)展，人工智能已發(fā)展到能像真實人類與人進(jìn)行自然交流。喬治華盛頓大學(xué)計算機科學(xué)教授Peter Bock在1993年出版的人工認(rèn)知的興起（the Emergence of Artificial Cognition） 一書中，虛構(gòu)了一個類似于人腦的人工智能機器Mada。他在書中介紹說，就像人類認(rèn)知的過程一樣，這一智能機器將可以學(xué)習(xí)

18、新事物，以使得自己的智能得到不斷發(fā)展，并且預(yù)估這一技術(shù)將在2024年實現(xiàn)。機器人能夠代替人類工作、學(xué)習(xí)、做家務(wù)、甚至能夠幫忙看護(hù)老人，幫助人類解決環(huán)境、醫(yī)療、貧困等難題，從這個方面來說，人工智能的發(fā)展對人類有極大的好處。但是當(dāng)虛擬現(xiàn)實、人工智能等越來越貼近人類生活，侵犯到人類隱私、信息安全的時候，科技倫理便成了必須回答的問題?！翱寺〖夹g(shù)會造成人類繁殖能力的退化嗎”、“會出現(xiàn)人倫關(guān)系混亂、造成性別比例失衡嗎”、“可穿戴技術(shù)獲得的信息能夠作為證據(jù)嗎”等這些問題都是人類在研究開發(fā)人工智能時所必須需要解決的。人類真實的感情，這是科學(xué)無法模擬的，也是人類的希望所在。當(dāng)面對災(zāi)難時，人工智能即使對人腦有著高

19、度相似能力，能發(fā)出人類哭的聲音，但要實現(xiàn)人類流眼淚這樣真實的感情，目前來說仍然有很大困難。許多科學(xué)家都一致認(rèn)為，即使真的能開發(fā)出全面實現(xiàn)人類智能的機器人，但這在未來相當(dāng)長的時間內(nèi)不會成為現(xiàn)實。人之所以為人，就是能夠不斷地學(xué)習(xí)，不斷地創(chuàng)造新的事物，并且能控制自己的情感。即使現(xiàn)在有了谷歌制造出了無人駕駛汽車，日本研制出了能夠閱讀新聞甚至能夠模擬人類眨眼和呼吸的機器人，微軟開發(fā)出了能夠與人自然交流的小冰，也許未來會開發(fā)出真正能夠模擬人腦的機器人，但這些都無法取代人類的情感，無法體會人類的孤獨、悲傷、高興以及人與人之間不用交流只需一個眼神就能明白對方在想什么的情感。英國系列短劇黑鏡探討了在未來世界科技對人性的利用、重構(gòu)與破壞。在未來世界，人工智能發(fā)展到制造一個與真人一模一樣的機器人，當(dāng)你睡覺時，機器人可以代替你做飯、工作、甚至做愛，但卻是冷冰冰地、程序化地按照設(shè)定內(nèi)容去完成規(guī)定動作。這對人類來說是有益于人類呢還是一種悲哀呢？加州大學(xué)伯克利分校電機工程和計算機教授羅素指出，哪怕我們窮盡一生的時間，也不可能像谷歌那樣在不到十分之一秒的時間內(nèi)檢索出數(shù)以億計的文件，如此強大的計算能力，當(dāng)在面對常識性知識以及情感時，卻顯示出局限性。德國哲學(xué)家康德曾說，“人應(yīng)該在任何情況下把自己和他人當(dāng)做目的，而非手段”