ai技术的现实应用 AI技术的应用现状

1、怎样看待AI技术的发展从长远来看，是能促进人类进步的哈我们现在是处于弱人工智能阶段有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SIMON BLACKBURN在其哲学入门教材 THINK 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。BLACKBURN 认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。发展的影响： ()人工智能对社会影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

2、浅谈人工智能技术在生活科技中的运用技术？ ??? 人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。??? ??? 人工智能（Artificial?Intelligence）,?英文缩写为?AI,?是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。? ??? 作为一门学科，人工智能于年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符主义学派、连接主义学派和行为主义学派。? 传统人工智能是符主义，它以Newell和Simon提出的物理符系统假设为基础。物理符系统是由一组符实体组成，它们都是物理模式，可在符结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符结构。物理符系统假设认为：物理符系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题解程序“（General Problem Solver, GPS 论文网）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符系统，基于此符系统，使用动态搜索方法解问题。??? 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经的集团信息处理能力及其动态行为。??? 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。? ??? 行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。??? 人工智能的研究经历了以下几个阶段：? ??? 第一阶段：年代人工智能的兴起和冷落? ??? 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题解的方法，忽视知识重要性。? ??? 第二阶段：年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮? ??? DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、HearsayII语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，年成立了国际人工智能联合会议（International?Joint?Conferences?on?Artificial?Intelligence即IJCAI）。? ??? 第三阶段：年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展? ??? 日本年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。? ??? 第四阶段：年代末，神经网络飞速发展? ??? 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。? ??? 第五阶段：年代，人工智能出现新的研究高潮? ??? 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题解，而且研究多个智能主体的多目标问题解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。??? IBM“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM推出了iaoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。??? 目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。?

3、浅谈人工智能技术在生活科技中的运用技术？【ai技术的现实应用 AI技术的应用现状】 社会的进步和人类的长寿要生产力更加发达,要人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥,促进自动化控制的发展进步

4、如何看待人工智能的发展现状和未来可能展望前沿技术探索，未来三到五年最有可能出现突破的就是半监督的学习方法。现在深度卷积神经网络很好，但是它有缺点，即依赖于带标签的完备大数据，没有大数据喂食就不可能达到人类水平，但是要获得完备的大数据，需要付出的资源代价太大，很多应用场景甚至得不到，比如把全世界的火车照片都搜集起来，这是不可能的事。我们希望能够做一些小数据、小样本的半监督学习，训练数据不大，但是还能够达到人类水平。我们做过很多实验，人为地去掉一半甚至去掉1/4的标签数据去训练深度卷积神经网络，希望网络能够具有举一反三的能力，通过小样本或小数据的学习同样能够达到人类水平。这方面的研究不管是利用生成式对抗网络，还是与传统统计机器学习方法相结合，或者是与认知计算方法的结合，证明难度都挺大。比如我们看到了土狗的照片，从来没见过藏獒、宠物狗，但通过举一反三就能够识别出来。这靠什么？靠推理。人类不完全是基于特征提取，还靠知识推理获得更强的泛化能力。而现在的深度卷积神经网络是靠多级多层的特征提取，如果特征提取不好，识别结果就不好，就达不到人类水平。总之，特征提取要好就必须要有完备的大数据。但不管怎样，相信具有“特征提取知识推理”的半监督或者无监督的深度卷积神经网络三到五年会有突破，而且还是基于端到端学习的，其中也会融入先验知识或模型。相对而言，通用人工智能的突破可能需要的时间更长，三到五年能不能突破还是未知，但是意义非常重大。在半监督、无监督深度学习方法突破之后，很多行业应用包括人工智能场景研发都会快速推进。实际应用时我们一般都通过数据迭代、算法迭代向前推进。从这个角度来说，AlphaGo中体现的深度强化学习代表着更大的希望。因为它也是基于深度卷积神经网络的，包括以前用的层网络，现在用的层卷积神经网，替代了以前的浅层全连接网络，带来的性能提升是很显著的。为什么深度强化学习更有意义？首先它有决策能力，决策属于认知，这已经不仅仅是感知智能了。其次AlphaGo依赖的仅仅是小数据的监督学习。段人类职业棋手的棋局，对人类来说已经是大数据了，但对围棋本身的搜索空间来讲则是一个小数据。不管柯洁还是聂卫平，都无法记住万个棋局作为基础，相当于站在巨人的肩膀上，然后再利用深度强化学习，通过自我对弈、左右互搏搜索更大的棋局空间，是人类万棋局之外的棋局空间，这就使AlphaGo。总的来说，深度强化学习有两大好处，它寻找最优策略函数，给出的是决策，跟认知起来。第二，它不依赖于大数据。这就是前面说的小数据半监督学习方法。因为在认知层面上进行探索，而且不完全依赖于大数据，因此意义重大，魅力无穷。相信深度强化学习非常有潜力继续向前发展，将大大扩展其垂直应用领域。但是它本身并不是一个通用人工智能。AlphaGo只能下围棋不能同时下中国象棋、国际象棋，因此还只是专注于一个“点”上面的，仍属于弱人工智能。实现通用人工智能，把垂直细分领域变宽或者实现多任务而不是单任务学习，对深度神经网络而言，沿什么样的技术途径往前走现在还未知，但是肯定要与基于学习的符主义结合起来。通用人工智能现在没有找到很好的线索往前走，原因一是因为神经网络本身是黑箱式的，内部表达不可解析，二是因为传统的卷积神经网络本身不能完成多任务学习。可以考虑跟知识图谱、知识推理等符主义的方法结合，但必须是在新的起点上，即在已有大数据感知智能的基础上，利用更高粒度的自主学习而非以往的规则设计来进行。另外从神经科学的角度去做也是可能的途径之一。

5、AI工程未来发展前景？现状，未来30年怎么样? 近几年来，ai工程发展迅速。由沿海向内地延伸。尤其是环球推出G/H新机，中国ai工程又注入了新的血液，随着搞插件机，二的人越来越多。未来AI工程岗位竞争加剧，但就看个人的技术和能力了。这个没有未来，我都不知道AI是什么，今天老板居然喊我跟他在原有的地方画线，还好，我玩过PS 。压力不大。建议你去学 UI 将来的需都很大的发展前景也很好，这个要很大的艺术细胞，我是没有了，比如设计一个名片我都要设计3天，我真他T,M蛋疼，设计出来连自己都看不爽。还有LOGO设计一个星期，头都大了，心情、很不爽，之前应聘程序员的时候早知道不说我也是从设计开始的

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