人工智能读书笔记

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 人工智能读书笔记 人 工 智 能 作 业 拥抱人工智能 学院： 年级： 专业： 学号： 姓名： 拥抱人工智能 摘 要：介绍了人工智能的含义 以及模式识别的领域。 关键词 人工智能；模式识别； AlphaGo 1 人工智能 1.1 人工智能的含义 人工智能，英文缩写为 AI。它 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 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。人工智能可以对 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。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。 AlphaGo 的胜利，无人驾驶的成功，模 式识别的突破性进展，人工智能的的飞 速发展一次又一次地挑动着我们的神经。 作为人工智能的核心，机器学习也在人 工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无 限。 我所理解的人工智能，就是如下 五个定义。定义一：AI 就是让人觉得 不可思议的计算机程序。定义二：AI 就是与人类思考方式相似的计算机程序。 定义三：AI 就是与人类行为相似的计 算机程序。定义四：AI 就是会学习的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 计算机程序。定义五：AI 就是根据对 环境的感知，做出合理的行动，并获得 最大收益的计算机程。如今人工智能的 时代到来，给予了我们很大的便利。如 智能图像理解软件 Google 照片、智能 美图软件美图秀秀、只能搜索排序软件 Google、智能出行自动驾驶软件滴滴优 步司机、智能机器翻译软件有道翻译官 等。 1.2 人工智能的发展历史 迄今为之，人工智能诞生已有 62 年。1956 年，John McCarthy 创造人工 只能一次。1962 年，IBM 的阿瑟萨缪 尔开发的西洋跳棋程序就战胜过一位盲 人跳棋高手。1987 年到 1993 年现代 PC 的出现，让人工智能的寒冬再次降临。 1997 年 IBM 计算机“深蓝“成功击败世 界顶级国际象棋高手之后，国际商用机 器公司又尝试一轮新的人机博弈。2016 年 AlphaGo 在围棋人机大战中击败韩国 职业九段棋手李世石。 1.3 人工智能的复兴 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 人工智能的复兴可分为以下两次。 第一次 AI 热潮由图灵测试掀起。艾伦. 图灵是人工智能的开拓者，他所提出的 图灵测试，直到今天仍然是我们判定一 部机器是否具有人类智慧的重要手段。 假如有一台宣称自己会” 思考 ”的计算机， 人们该如何辨别计算机是否真的会思考 呢？一个好方法是让测试者和计算机通 过键盘和屏幕进行对话，测试者并不知 道与之对话的到底是一台计算机还是一 个人。如果测试者分不清幕后的对话者 是人还是机器，即，如果计算机能在测 试中表现出与人等价，或至少无法区分 的智能，那么，我们就说这台计算机通 过了测试并具备人工智能。第二次 AI 热潮则由语音识别掀起。20 世纪 80 年 代到 90 年代的第二次 AI 热潮中，语音 识别是当时最具代表性的几项突破性进 展之一。今天我们拿出手机，使用苹果 手机内置的语音输入法，或者使用中文 世界流行的科大讯飞语音输入法，我们 就可以直接对着手机说话以录入文字信 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 息。技术上，科大讯飞的语音输入法可 以达到每分钟录入 400 个汉字的输入效 率，甚至还支持十几种方言输入。 1.4 人工智能所带来的警示 AlphaGo 带来的警示是：如果计 算机可以在两年内实现大多数人预测要 花 20 年或更长时间才能完成的进步， 那么，还有哪些突破会以远超常人预期 的速度来临？这些突破会不会超出我们 对人工智能的想象，颠覆人类预想中的 未来？我们已为这些即将到来的技术突 破做好准备了吗？AI 真的会让人类大 量失业吗？哪种工作最容易被 AI 取代？ 这一系列的问题，都引起我们的思考。 1.5 分析人工智能 人工智能的应用场景有：自动驾 驶、智慧生活、智慧医疗、艺术创作、 智慧金融、和人类同场竞技等。今天的 人工智能还不能做什么？情感、审美、 自我意识、跨领域的推理、抽象能力、 常识等。人工智能时代，程式化的、重 复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 技能将是最没有价值的技能，几乎一定 可以由机器来完成；反之，那些最能体 现人的综合素质的技能，例如，人对于 复杂系统的综合分析、决策能力，对于 艺术和文化的审美能力和创造性思维， 由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常 识，基于人自身的情感与他人互动的能 力，这些是人工智能时代最有价值，最 值得培养、学习的技能。 2 识别模式 如今，机器学习的应用已遍及人 工智能的各个分支，如专家系统、自动 推理、自然语言理解、模式识别、计算 机视觉、智能机器人等领域。其中模式 识别就是计算机用数学技术方法来研究 模式的自动处理和判读。我们把环境与 客体统称为“ 模式” 。当我们人眼看到一 幅画时，我们能够很清晰的知道其中哪 里是动物，哪里是山，水，人等等，但 是人眼又是如何识别和分辨的呢，其实 很简单，人类也是在先验知识和对以往 多个此类事物的具体实例进行观察的基 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 础上得到的对此类事物整体性质和特点 的认识的，并不是人类原本就有对这类 事物的记忆，就好比婴孩时期的我们， 并不知道什么是狗，什么是帅哥，什么 是美女，但是随着我们的慢慢长大，我 们观察的多了，见的多了，再加上过来 人的经验指导，我们就知道的多了。 其实，每一种外界的事物都是一种模式， 人类平均每天都在进行着很多很多的各 种各样的模式识别，人们对外界事物的 识别，很大部分是把事物进行分类来完 成的。而我们对事物进行辨别，就是模 式识别。 2.1 识别模式的主要方法 解决模式识别的方法主要有：模 板匹配法，ANN 法，基于知识的方法 和基于数据的方法。基于知识的方法就 是专家系统，句法识别就属于基于知识 的，但是句法识别不常用。基于数据的 方法也就是基于统计的方法，即依据统 计原理来构造分类器，来对未知样本进 行预测，这种学习过程是机器学习中研 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 究最多的一个方向，也是模式识别采用 的最主要方法。顾名思义，ANN 也就 是大名鼎鼎的神经网络。模式识别的研 究范畴，存在两个极端，要么分类和特 征之间的关系完全确定，要么完全随机。 2.2 监督与无监督 简单来说，类别已定的就叫做有 监督分类，反之就是无监督分类；前者 因为我们有已知划分类别的训练样本来 作为学习过程的“ 导师” ，所以很多时候， 有监督和无监督，又叫做有导师学习和 无导师学习； 后者，在不知道要划分的是什么 类别时，我们要做的工作是聚类，根据 样本特征将样本聚成多少类，使属于同 一类的样本在一定意义上是相似的，不 同类之间的样本则有较大差异，通过聚 类得到的类别也称作为聚类，但是通常 在聚类中存在一个尺度问题，当设置的 尺度不一样，得到的聚类也不一样。所 以在很多无监督识别问题中，分类结果 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 并不一定是唯一的，因此在没有特别指 定的目的情况下，很难说哪种分类方案 更合理。另外，用一种方法在一个样本 集上完成了聚类分析，得到了若干个聚 类，这种聚类结果只是数学上的一种划 分，对应用的实际问题是否有意义，还 需要结合更多更专业的知识来进行解释。 2.3 识别模式应用 主要有：语音识别，说话人识别， OCR，复杂图像中特定目标的识别，根 据地震勘探数据对地下储层性质的识别， 利用基因表达数据进行癌症的分类等等。 2.4 模式识别系统的构成 一个模式识别系统通常包括典型 的四个部分：对原始数据的获取和预处 理，特征提取与特征选择，分来或聚类， 后处理；以上四个部分，无论是监督的 还是无监督的都共有的，可以说是整个 系统的核心所在，也是模式识别学科的 主要研究内容。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 3 总结与期望 AI 来了，有思想的人生并不会 因此而黯然失色，因为我们全部的尊严 就在于思想。机器带给人类的不是失业， 而是更大的自由与更加个性化的人生体 验。未来也将是一个人类和机器共存、 协作完成各类工作的全新时代。正如谭 铁牛院士在中科院第十九次院士大会上 的报告人工智能:天使还是魔鬼？所 说的那样，高科技本身没有天使和魔鬼 之分，人工智能也是如此，