《人工智能应用导论》

发布于 2021-11-24  107 次阅读


发展

”无论是自然界、人类社会还是人的思维都在不断地运动、变化和发展,事物的发展具有普遍性和客观性。“

《唯物辩证法》

如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网,人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷转型发展,抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出,加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇,就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见,在这场关乎前途命运的大赛场上,我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
了解人工智能向何处去,首先要知道人工智能从何处来。1956年夏,麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”,首次提出“人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)”这一概念,标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,研究目的是促使智能机器会听(语音识别、机器翻译等)、会看(图像识别、文字识别等)、会说(语音合成、人机对话等)、会思考(人机对弈、定理证明等)、会学习(机器学习、知识表示等)、会行动(机器人、自动驾驶汽车等)。 

方向

”哲学与科学,殊途而同归。“

《科学与哲学》

人工智能主要分为自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、数据挖掘(DM)三个大方向
自然语言处理(NLP):它是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。主要分类包括机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等
计算机视觉(CV):一门研究如何使机器“看”的科学,使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟,研究如何运用照相机和计算机来获取我们所需的,被拍摄对象的数据与信息的学问。主要分类包括行人检测、人脸识别、自动驾驶、图像分类、目标检测、智能安防等等
数据挖掘(DM):数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程,主要分类有广告计算、推荐系统、用户画像、各类预测分类任务等等,DM多领域也需要用到 NLP 的知识。

智能识别

”从群众中来,到群众中去“

《习思》

人工智能识别技术的应用非常广泛,而且不同种类的人工智能识别技术已经应用到了社会各领域,例如在语言翻译、面部识别等多个社会活动中都能够看到计算机人工智能的参与。除此之外,二维码识别和使用是人工智能识别技术运用的最典型的方式,它的利用主要是以二维码的形式生成程序和指令,在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子拼接的平面图形,这些平面图形的分布通常来说具有一定的规律性,通过各种图形的排列组合,二维码图案具有唯一性,因此用户可以对二维码图案进行保存和记录并且有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术,包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别,正确识别出语音的内容,或者通过语音判断出说话人的身份(说活人识别);人工智能指纹识别技术在实践应用中,其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别,最终正确判断识别出指纹所属的对应的人,从而满足实际需求;人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别,对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验,最终明确判断识别出检验者的实际身份;虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。

无人驾驶

“革命尚未胜利,通知仍需努力”

孙中山

工智能发展六十年,几起几落,如今迎来又一次热潮,深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破,使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能,无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前,人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆 。按照SAE(美国汽车工程师协会)的分级,共分为:驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶。

智能助理

”你好,我是小爱同学!“

《你好,我在》

智能助理 (Virtual Personal Assistant)是指以人工智能技术驱动,以自然语言对话作为主要交互方式,能够帮助个人完成任务的对话机器人(chatbot),属于 对话即平台 (Conversation as a Platform,CaaP)的重要应用之一。在这里示例就是Cortana(中文名:微软小娜)是微软发布的全球第一款个人智能助理,能够了解用户的喜好和习惯,帮助用户进行日程安排、问题回答等。 [1] Cortana可以说是微软在机器学习和人工智能领域方面的尝试。微软想实现的事情是,手机用户与小娜的智能交互,不是简单地基于存储式的问答,而是对话。它会记录用户的行为和使用习惯,利用云计算、搜索引擎和“非结构化数据”分析,读取和“学习”包括手机中的文本文件、电子邮件、图片、视频等数据,来理解用户 的语义和语境,从而实现人机交互。

虚拟、增强及介导现实

“假作真时真亦假”

《红楼梦》

一种方式是通过智能手机或平板电脑的“视窗”观察世界。Youtube上的视频“您的手机可以快速翻译标志吗?”是一个很好的例子,它展示了标志的实时翻译。另外一个例子是我在iPad里安装的GoSkyWatch应用。当你拿着平板电脑朝向夜晚的天窗时,你会在屏幕上看到与真实天空中相同的各个星星和天体,只是屏幕上的星球标上了星座的名称和轮廓等内容(图1)。当你轻击其中某个星球时,这个app会引导你前往这个星球在苍穹中的当前位置。而对于增强智能的现实应用,譬如正在成为现实并逐步应用于人类的认知型机械手臂、仿生人体、外骨骼等可穿戴硬件设备,都属于增强智能型工具。除了这些充满科技感的硬件,还有很多很多具备认知技术的软件系统,也属于增强智能工具。譬如这两年开始火热的RPA在过去是纯软件功能,现在引入NLP和OCR等AI技术之后,不但能够识别字符还能理解语义,而且处理数据的能力更强,可以让人类员工的工作效率更高,真正变成了人机协同的增强智能工具。不要以为增强智能距离我们很远,其实很多工具已被大量应用。像制造业生产车间的机械手臂,像物流行业普遍使用的码垛机器人与分拣机器人,像京东物流给员工配备的装卸货物外骨骼,再如医疗机构开始为残疾病人配备的智能辅助设备,还有智能商业系统中所广泛使用的自动化套件、数据分析系统与流程挖掘软件,虽然都打着人工智能的标签,实际上都在增强智能的范畴,因为这些工具无一不是在增强员工的能力,但现阶段却无法彻底代替员工。

大数据技术与应用

”塞翁失马焉知非福“

《淮南子·人间训》

科学技术的快速发展,互联网信息技术的快速崛起,人们从互联网上获取到的有效信息也越来越多,人们的生活发生了极大的便利,随着信息技术的逐渐创新发展,人工智能在人们的生活之中得到了更多地关注和应用。人工智能技术是通过智能技术对人们活动规律分析发展而来的,在机器人,控制系统以及仿真模拟方面都有着很大程度的应用功能,在人工智能技术之中,应用大数据技术可以从大量的数据之中分析出数据的潜在规律,从而总结出一定的发展规律,进而推动人工智能的进一步发展。而大数据与人工智能的发展是在相互推动之中实现共同发展的,在两者发展之中,大数据发挥了更多地基础性的作用,获益于计算机软硬件水平的不断提高,数据库相关技术的发展,大数据技术获得了更加快速的发展,满足了很多行业领域对大量数据的检索和统计需求。人工智能的起步相对较晚,人工智能随着发挥在那,其数据处理能力成为限制人工智能算法发展的一个瓶颈,面对支撑人工智能算法的大量基础性的数据,需要借助大数据的技术来推动人工智能的进一步发展。因此,大数据技术发展奠定了人工智能技术发展的基础,同时,人工智能技术的发展也可以丰富大数据技术的数据处理分析手段。

云计算技术与应用

“全心全意为人民服务”

随着科技的发展创新,国民经济的提升,计算机的日益普及,云计算逐渐进入大众的视野,而云计算的研发与推广让人们看见了计算机技术发展上升的台阶,当下云计算与人工智能的结合也成为社会大众关注的热点之一。如何实现云计算赋能人工智能,使其高质量发展是现阶段云计算发展需解决的问题之一。本文就教育机器人为实例探讨了云计算如何赋能人工智能,如何将云计算与人工智能相结合,推动计算机科学的高质量发展。直到目前云计算仍然缺乏一个精确的定义,大多数国家标准和学者将云计算表述为:按使用量付费的模式,并且这种模式可以使用户进入可配置的计算资源共享池中,提供更加高效便捷的信息服务。从上述云计算的定义中可以看出云计算是后端非常强大,并且对于云计算的客户来说,只需投入较少的成本下,获取较多的资源。综上,我们可以总结出云计算具有以下特征:
(1)支持虚拟化:将资源放在“云”端
(2)可为用户提供按需分配的计算、服务和应用服务能力
(3)方便用户,降低了软硬件的购置成本,资源廉价
(4)在“云”端,易于扩展
(5)高安全性,高可靠性

新一代人工智能的的发展与思考

”人工智能将走向何方?机器人会取代人吗?“

匿名

回顾计算机技术发展的历史,我们发现,计算机、机器人等人类手中昔日的工具,某种程度上正在成为具有一定自主性的能动体,逐步代替人类进行任务执行与决策。然而,由于技术与业务要求之间的鸿沟,使得人工智能在产业落地过程中面临一系列的挑战与机遇。016年,以AlphaGo为标志,人类失守了围棋这一被视为最后智力堡垒的棋类游戏,人工智能开始逐步升温,成为政府、产业界、科研机构以及消费市场竞相追逐的对象。人工智能的基础理论虽由来已久,但现阶段推动新一代人工智能快速发展并逐步落地产业应用的关键要素可归结为计算能力的提升、数据爆发式增长、机器学习算法的进步以及投资力度的加大四个方面。
1.对于加速我国人工智能产业生态化发展,加快关键环节布局是关键
(1) 核心平台方面:AI开源软硬件、公共服务以及基础数据与安全检测等平台的建设;
(2) 能力创新方面:核心理论算法攻关、关键共性技术突破、AI专用芯片的设计研发、前沿技术的布局;
(3) 产业应用推广:各领域不断深入研究、探索更多产业领域。
2.对于确保我国人工智能产业健康快速发展,加快完善基础环境是重点
(1) 人才方面:加强人才引进与培育政策,培养符合产业需求型人才,保障我国技术的原创性以及突破能力;
(2) 资本方面:加大前沿研究、关键技术攻关、成果转移转化、平台建设以及创新应用的支持,优化创新型企业融资环境;
(3) 监管方面:制定相关法律法规、伦理建设以及社会性问题的研究,加强伦理道德框架和监管体系建设,保障人工智能产业的健康和谐发展。


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