人工智能

2017-1-17 / / 咨询 / 0 Comments

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用∩于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以∞人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞※生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能「超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一∞个主要目标是使机器能够◣胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时∴代、不同的人◆对这种“复杂工作”的理解是不同的。

阿法狗

阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦,施恩·莱格与他们的团队开发。其主卐要工作原理是“深度学习”。这个程序在2016年3月与围棋世界∑ 冠军、职业九段选手李▼世石进行人机大战,并以4:1的总比分获胜。不少职业围棋手认为,阿尔法围棋的棋力▼已经达到甚至超过围棋职业九段水平,在世界职业围棋排名中,其等】级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。

2016年岁末,在国内棋类网站弈城网上出现了一个类似“围棋上帝”的账号(“围棋上帝”是ζ 指每一步都绝对正确,每一步都绝对算到,洞悉全局的一⊙切),在2016年12月29日至31日的3天时间里,神秘高手连胜柯洁九段ぷ、陈耀烨九∩段、朴廷桓九段、芈昱廷九【段、唐韦星九段等高手。

2017年初, AlphaGo化身神秘★网络棋手Master击败包◤括聂卫平、柯洁、朴廷桓、井山裕太在内的数十位中日韩围棋高手,在30秒一手的快棋对决中无一落败, 拿下▆全胜战绩,在棋界和■科技界引发剧震。

深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种ㄨ深度学习结〇构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属●性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监@督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出¤多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建█立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

    卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经』网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
    卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高『效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原↑始图像,因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后,更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中,具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”,该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。