人工智能PPT完整版

人工智能ArtificialIntelligencetoScienceofIntelligence匯報人：張玉彥主要內(nèi)容1234第一部分總論第二部分發(fā)展階段第四部分發(fā)展爭議第三部分應用實例ONE第一部分總論人工智能可以用來干什么?人工智能的定義是什么？人工智能的由來是什么？第一部分總論簡史定義應用領域大數(shù)據(jù)、小任務范式or小數(shù)據(jù)、大任務范式?分歧簡史人工智能（ArtificialIntelligence）的由來?人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展，技術已最終可以創(chuàng)造出機器智能，“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的，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擴展，在它還不長的歷史中，人工智能的發(fā)展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現(xiàn)至今，已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序，并且它們也影響到了其它技術的發(fā)展。人工智能的定義人工智能的研究，簡單來說，就是要通過智能的機器，延伸和增強人類在改造自然、治理社會的各項任務中的能力和效率，最終實現(xiàn)一個人與機器和諧共生共存的社會。這里說的智能機器，可以是一個虛擬的或者物理的機器人。與人類幾千年來創(chuàng)造出來的各種工具和機器不同的是，智能機器有自主的感知、認知、決策、學習、執(zhí)行和社會協(xié)作能力，符合人類情感、倫理與道德觀念。

（1）計算機視覺（模式識別，圖像處理）

（2）自然語言理解與交流（語音識別、合成、對話）

（3）認知與推理（各種物理和社會常識）

（4）機器人學（機械、控制、設計、運動規(guī)劃、任務規(guī)劃等）

（5）博弈與倫理（多代理人agents的交互、對抗與合作，機器人與社會融合等議題）。

（6）機器學習（各種統(tǒng)計的建模、分析工具和計算的方法），人工智能的應用領域未來五年我國人工智能的發(fā)展大勢所趨其一、它是一個完全自主的智能。感知、認知、推理、學習、和執(zhí)行，它都有。

其二、它自己把這個事通過少量數(shù)據(jù)想清楚，沒人教它。

其三、烏鴉頭有多大？不到人腦的1%大小。人腦功耗大約是10-25瓦，它就只有0.1-0.2瓦，就實現(xiàn)功能，根本不需要核動力發(fā)電。這給硬件芯片設計者也提出了挑戰(zhàn)和思路。視覺芯片VPU，應該比后來的GPU更超前。一只烏鴉給我們的啟示鸚鵡學舌-----烏鴉吃堅果其一、同樣是在概率統(tǒng)計的框架下，當前的很多深度學習方法，屬于一個被稱作“大數(shù)據(jù)、小任務范式（bigdataforsmalltask）”

其二、人工智能的發(fā)展，需要進入一個“小數(shù)據(jù)、大任務范式（smalldataforbigtasks）”嗎？

其三、假設前提是智能系統(tǒng)已經(jīng)有了前面講的基本的設置，這個系統(tǒng)設置是億萬年的進化得來的，是不是通過大量數(shù)據(jù)了打磨（淘汰）出來的?任務塑造智能TWO第二部分發(fā)展階段第一階段計算階段什么是計算？計算是將各種運算方法與數(shù)據(jù)結合并得出結論的行為。這種行為存在于社會生活的方方面面。智能機器人的計算借助自然界（生物界）規(guī)律的啟示，根據(jù)其規(guī)律，設計出求解問題的算法。物理學、化學、數(shù)學、生物學、心理學、生理學、神經(jīng)科學和計算機科學等學科的現(xiàn)象與規(guī)律都可能成為計算智能算法的基礎和思想來源。計算智能階段智能產(chǎn)品特點“能存會算”——快速計算與存儲第二階段感知智能階段什么是感知？感知就是具有能夠感覺內(nèi)部、外部的狀態(tài)和變化，理解這些變化的某種內(nèi)在含義的能力。智能機器人的感知一個鮮活的生命可以通過ta的各種感覺器官和中樞神經(jīng)系統(tǒng)來感受、理解外部和自己內(nèi)部的變化。而一個智能機器人要感知這個世界，就必須具有一定的信息獲取手段和信息處理方法。對于許多機器人來說，獲取信息的手段就是通過多種不同功能的傳感器來收集各種不同性質的信息。而對于信息的理解則是通過對傳感器信息的處理來獲得的。感知智能階段智能產(chǎn)品特點“能聽會說，能看會寫”--------------語音識別、手寫識別、圖像識別第三階段認知階段什么是認知？認知是指對客觀事物的特征及事物間聯(lián)系的反映,其對象是有關問題、資料等具體的信息,其過程是對這些信息進行的編碼、儲存、提取、應用等具體操作智能機器人的認知機器人的認知分為三個步驟：1.獲得數(shù)據(jù)2.對數(shù)據(jù)進行加工整合得出結果3.自我學習，自我完善認知智能階段智能產(chǎn)品特點具有自主學習的能力,只需要給出基本的反射式行為,所有的高級認知能力都可以通過自主學習得到,不需重新編程。各模塊之間互相依賴并且可以同時學習,具有實時的學習能力。三發(fā)展成果發(fā)展成果知識工程：專家系統(tǒng)，智能搜索引擎等模式識別：

2D/3D/多維識別系統(tǒng)人機對弈：

DeepblueAlphaGo自動工程：獵鷹系統(tǒng)等人機對弈1996年2月10～17日，GarryKasparov以4：2戰(zhàn)勝“深藍”（DeepBlue）。1997年5月3～11日，GarryKasparov以2.5：3.5輸于改進后的“深藍”。2003年2月GarryKasparov3:3戰(zhàn)平“小深”（DeepJunior）。2003年11月GarryKasparov2:2戰(zhàn)平“X3D德國人”(X3D-Fritz）。2016年谷歌圍棋人工智能AlphaGo4:1勝李世石。2017年5月谷歌圍棋人工智能AlphaGo3:0勝柯潔。2017年10月AlphaGoZero，三天成為絕世高手?！扒亍鄙疃葘W習如果要做事，想趕快入門，速度出活，請先死記?。荷疃葘W習=多層的神經(jīng)網(wǎng)絡如果要寫論文，要作報告，要閑聊，請堅持一個原則：深度學習絕不僅僅是多層的神經(jīng)網(wǎng)絡。THREE第三部分應用實例人工智能平臺TencentAILab達摩院阿里騰訊機器視覺、語音識別曠視、科大訊飛百度AI開放平臺百度{"face":[{"attribute":{"age":{"range":5,"value":4},"gender":{"confidence":96.6011,"value":"Male"},"race":{"confidence":79.5403,"value":"Asian"},"smiling":{"value":2.34247}},"face_id":"e670741da5abbfcae4758667cc6d2cb2","position":{"center":{"x":45.340909,"y":42.449664},"eye_left":{"x":41.551364,"y":37.108725},"eye_right":{"x":49.376591,"y":39.536577},"height":24.496644,"mouth_left":{"x":41.558182,"y":48.644966},"mouth_right":{"x":47.239773,"y":49.845302},"nose":{"x":46.292727,"y":43.254362},"width":16.590909},"tag":""}],"img_height":298,"img_id":"d81feab6fb6b00bc7939851460be66c0","img_width":440,"session_id":"6c30dc2d4ed847bfb830374489c53c4d","url":null,"response_code":200}google谷歌有一個名為TensorFlow的開源庫，可用來在Android中實現(xiàn)機器學習。*(物體的標簽文件)*(預訓練模型文件)安卓集成TensorFlow海通證券海博士國泰君安證券靈犀客服算法、大數(shù)據(jù)：行為用戶和產(chǎn)品分析、精準服務、智能服務、智能工具、量化交易、高頻交易等。搭乘人工智能的金融科技熱風，不少大型券商布局人工智能應用，在智能投顧、智能客服、智能交易、智能投研和智能風控等領域均有涉及。挑戰(zhàn)：業(yè)務創(chuàng)新與業(yè)務合規(guī)之間的摩擦市場變革和公司效率之間的摩擦資源在傳統(tǒng)業(yè)務和創(chuàng)新模式之間配置的摩擦客戶的傳統(tǒng)習慣與新工具之間的摩擦。金融科技機遇和挑戰(zhàn)FORE第四部分發(fā)展爭議電影中的人工智能2015技術奇點：人工智能是否會引發(fā)技術爆炸？"我們的未來不是再經(jīng)歷進化，而是要經(jīng)歷爆炸。"--瑞·庫茨維爾2001年，瑞·庫茨維爾提出摩爾定律的擴展定理，即（KurzweilsLawofAcceleratedReturn）。該定理指出，人類出現(xiàn)以來所有技術發(fā)展都是以指數(shù)增長。后來發(fā)展為奇點理論，奇點理論認為很多技術處于指數(shù)增長中，如芯片的計算能力，DNA技術，數(shù)據(jù)的儲存等等。他預測技術在突破一個稱之為奇點的臨界點后爆發(fā)性增長，在2045年左右會出現(xiàn)自己思考的人工智能。發(fā)展爭議人工智能會擁有情感，奴役人類嗎？“人類制造機器就是為了讓機器在某些方面強于人類，但是機器在某些方面超越人類不意味著機器有能力學習其他方面的能力，或者將不同的信息聯(lián)系起來而做超越人類的事情，而這一點非常重要”。只要你認可AI技術會不斷發(fā)展，我們會在智力上遠遠落后于AI，以至于最終成為AI的寵物。馬克.扎克伯格Facebook創(chuàng)始人埃隆.馬斯克

SpaceX太空探索技術公司CEOvs怎么判斷你內(nèi)心的選擇符不符合道德呢？社會不可能把大量規(guī)則逐條列出來，一個漢字也沒法表達那么多的內(nèi)容吧?！暗隆弊稚厦媸且粋€十字，十字下面一個四，其實不是四，而是眼睛，十個眼睛看著你。就是由群眾來評判的。他們?nèi)绻X得你做的事情能夠接受就是道德，如果不接受那就是不道德。所以，你在做選擇的時候，必須考慮周圍人的看法，人家腦袋里會怎么想，才決定這個東西做不做。道德一、歸納學習Inductivelearning。我們通過觀察大量數(shù)據(jù)樣本，這些樣本就是對某個時期、某個地域、某個人群達成的準平衡態(tài)的觀察。二、演繹學習Deductivelearning。這個東西文獻中很少，也就是從價值函數(shù)（還有物理因果）出發(fā)，直接推導出這些準平衡態(tài)。這就要求對研究的對象有深刻的、生成式的模型和理