什么是人工智能具体指什么?

Intelligence,英文缩写为AI)其实就是对人的意识、思维的信息过程的模拟,而人工智能机器人就是像人类一样具有自我意识的机器人。智能机器人要具备的主要要素:感觉要素,用来认识周围环境状态;运动要素,对外界做出反应性动作;思考要素,根据感觉要素所得到的信息,思考出采用什么样的动作。

人工智能机器人是一个在感知、思维、效应方面全面,模拟人的机器系统,外形不一定像人。智能机器人它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央计算机,这种计算机跟操作它的人有直接的联系。

工业机器人:“无人工厂”只是某一企业的“无人生产车间”,只是企业整个生产过程中的一个环节,而在生产过程背后却是庞大的科研和管理队伍。

农业机器人:耕种、施肥、喷药、蔬菜嫁接、苗木株苗移栽、收获、灌溉、养殖和各种辅助操作等方面。日本已经有数千台机器人应用于农业领域。

服务机器人:可以分为专业领域服务机器人和个人/家庭服务机器人,主要应用在清洁、护理、执勤、救援、娱乐、和代替人对设备维护保养等场合。

探索机器人:用于极限探索,即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。例如,在水下(海洋)、太空以及在放射性、有毒或高温等环境中进行作业。

自然语言生成:利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。代表性厂商包括:AttivioCambridge SemanticsDigital

语音识别:将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。代表性厂商包括:NICENuance

虚拟代理:弗雷斯特公司声称,“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人,到可以与人类进行交际的高级系统,不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。代表性厂商包括:亚马逊、苹果、Artificial

人工智能技术应用的细分领域:深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

个人助理(智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人)

安防(智能监控、安保机器人)

自驾领域(智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用)

医疗健康(医疗健康的监测诊断、智能医疗设备)

电商零售(仓储物流、智能导购和客服)

金融(智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管)

教育(智能评测、个性化辅导、儿童陪伴)

人工智能一般是作为辅助人类工作的工具出现的,扫地机器人、医疗机器人、服务员机器人等是最常见的人工智能形态。事实上,人工智能并不只有机器人一种形态,从领域上来看,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。

谷歌人工智能项目DeepMind:谷歌位于伦敦的研发部门DeepMind已经开发出能够自主玩视频游戏的人工智能技术。以DeepMind技术为基础的计算机系统,能以惊人的速度学习,快速掌握游戏玩法,精通游戏获胜方法。

IBM WatsonWatson Analytics可提供自助式分析功能,包括数据访问、数据清洗、数据仓库,帮助企业用户获取和准备数据,并基于此进行分析、实现结果可视化,为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。

人工智能仿生眼:英国曼彻斯特皇家眼科医院已经成功实施了世界首例人工仿生机器眼移植治疗老年性视网膜黄斑变性(AMD)所导致失明的手术。这个人工智能仿生眼装置被称为Argus II

智能家居:是以住宅为平台,通过物联网技术能随时随地管理和控制的个性化住宅空间。

智能穿戴:智能穿戴设备不仅仅是一种硬件设备,更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。

智能汽车:智能汽车是一种正在研制的新型高科技汽车,这种汽车不需要人去驾驶,人只舒服地坐在车上享受这高科技的成果就行了。

1.《终结者》The Terminator:导演:詹姆斯·卡梅隆。主演:阿诺·施瓦辛格 琳达·汉密尔顿。机器的觉醒导致人类的毁灭,仅存的反抗军和机器阵容向过去对反抗军领袖派出杀手和保护者。

2.《黑客帝国》The Matrix:导演:沃卓斯基姐妹。主演:基努·里维斯。里维斯扮演的年轻黑客尼奥发现,看似正常的现实世界实际上是由一个名为“矩阵”的计算机人工智能系统控制,人类早已沦为豢养在营养液里的活死人。

3.2001:太空漫游》ASpace Odyssey:导演:库布里克。主演:凯尔·杜拉。影片的剧情不能用“故事”来形容,只是用史诗一样的画面、情节和音乐来呈现而非解答“我是谁?从哪儿来?到哪儿去”这三个人类的终结困惑,是一部关于宇宙、生命和极限的太空史诗。

4.《人工智能》A.I. :导演:斯皮尔伯格。主演:海利·乔·奥斯蒙裘德·洛。被赋予情感的机器人小孩百折不回寻找失落的人类亲情的故事。

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人工智能就是能够在各类环境中自主地,或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的一类机器。

它是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,其近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,探究相关理论、研发相应技术,如:判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

1997年,IBM公司研制的Deep Blue(深蓝)计算机曾和世界象棋特级大师、俄罗斯的加里·基莫维奇·卡斯帕罗夫进行过一场比赛。那场比赛互有胜负,深蓝计算机系统虽有不俗的表现,但仍然显得有些“幼稚”,被大师投诉在控制时间上“作弊”。

如今,这种人机棋类博弈的结果,已无任何悬念,AlphaGo成了人工智能的代言人。再放眼四周,机器语言翻译、语音对话机器人、扫地机器人、无人驾驶汽车等等,已逐步走进我们人类的生活。

1956年夏天人工智能学科就诞生了

人工智能的发展是以软硬件为基础,经历了漫长的发展历程。

20世纪三四十年代,以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的数理逻辑,和以丘奇、图灵等人为先驱提出的计算思维,促进了智能计算方法的萌生。

1956年夏,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。

1969年,召开了第一届国际人工智能联合会议,此后每两年召开一次。次年,《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。

这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。随后,20世纪七八十年代,知识工程的提出和专家系统的成功应用,确定了知识在人工智能中的地位。

近年来,机器学习、深度学习、演化计算、群智能等研究深入开展,形成高潮。

判断是否是人工智能不是件简单事

人们设计的人工智能系统,是一种高效的信息处理系统,又被称为符号操作系统(Symbol Operation System),或物理符号系统(Physical Symbol System)。

一个完善的符号系统应具有六种基本功能,即:输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构和条件性迁移。

我们目前广泛使用的计算机系统就具备这六种功能。

任何一个系统,若要能表现出智能,那么它就必定能够执行上述六种功能。

反之,任何系统如果具有这六种功能,那么它能否表现出智能来呢?

为了探讨这个问题,一般会研究三个推论。

推论一:既然人具有智能,那么他(她)就一定是个物理符号系统;换言之,人之所以能够表现出智能,就是基于他(她)的信息处理过程。

推论二:既然计算机(系统)是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能,这也是人工智能的一个基本条件。

推论三:既然人是一个物理符号系统,计算机(系统)也是一个物理符号系统,那么就能够用计算机(系统)来模拟人的活动。

前两个推论比较容易理解,但第三个推论是否能够成立,还需要我们进一步的分析与讨论。这就要从人类认知世界的四个层次说起。

首先,认知的生理学层次,就是要研究认知行为的生理过程,比如研究人的神经系统的活动,是认知科学研究的底层。

一般认为,自然界中人类是生命中智能形态的最高层次。所以,一切针对自然智能行为的模拟,多是以人类的行为和思考方式为参照对象的。

其次,认知的心理学层次,即研究认知行为的心理活动,主要研究人的思维策略,这是认知科学研究的顶层。

再次,认知的信息学层次,即研究人的认知行为在人体内的初级信息处理,主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理,由生理活动变为心理活动及其逆过程,这是认知活动的中间层。

最后,认知的工程学层次,即研究认知行为的信息加工处理,主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统,对人的各种认知行为(如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等)进行信息处理。这是研究认知科学和认知行为的工具,是现代认知心理学和现代认知生理学的重要研究手段。

人工智能系统的不同学派

由于对解析人类智能行为的角度不同,在如何构建人工智能系统方面,人们的观点也逐渐形成了一些差异,对人工智能发展的理论与方法出现了不同学派。

概括起来主要有三大学派。

其一,符号主义,又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。其代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等,主要观点是认为人工智能源于数理逻辑。

其二,连接主义,又称为仿生学派或生理学派,其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。这一学派的学者主要认为人工智能源于仿生学,所以强调针对人脑模型的研究。

其三,行为主义,又称进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知动作型控制系统,认为人工智能源于控制论。

为什么人工智能会受到高度重视

人工智能的发展为什么能够得到人们的高度重视呢?

其主要原因还是该理论及相关技术在很多领域得到了应用,切实解决了一些人们遇到的疑难问题,在此基础上得到了快速发展。

这些领域主要包括:复杂问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与Agent、计算智能与演化计算、数据挖掘与知识发现、人工生命、系统与语言工具等。

随着信息技术的日趋完善与应用推广,“计算”已无处不在,其结果——“数据”,正以前所未有的速度产生、延伸、记录下来,这就是我们众所周知的“大数据时代”。

数据的极大丰富,直接推动了信息的完善与扩展,真正做到了一机(如手机)在手,天下尽知。

在各种信息交流平台日益健全的今天,信息对每个人几乎是公平的,但每个人对信息的理解与处理结果却是千差万别的,究其原因是知识是否完备和运用是否得当。

为了追求知识的完备性,人们曾经迷恋追求学历,似乎读的书越多,知识就越丰富,就越有可能成就为一位“智者”。

但是,在只有创新才有未来的今天,这种认识正在被重新审视。

掌握尽可能多的知识是有必要的,但不是充分的,更不是全部。而需要更进一步的实践过程,积累经验,从而使知识升华,这就是我们真正追求的智慧。

具备这种能力的,无论是人,还是机器,我们称其具备的能力,就是“智能”。

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