人工智能概述

人工智能概述目录010203人工智能驱动的智能化变革时代已经来临人工智能的定义人工智能的发展现状及未来发展趋势第二次工业革命第四次工业革命第三次工业革命第一次工业革命机械化智能化人工智能大数据量子通讯电气化自动化信息化产生时间18世纪末20世纪初20世纪70年代现在起时代背景市场日益扩大，但是工场的生产规模、效率，技术远远满足不了需要随着资本主义经济的发展，自然科学研究取得重大进展，为了促进经济的进一步发展，人类进入电气时代随着社会的发展，迫切需要改进劳动手段、提升劳动者素质和技能，以便进一步提高劳动生产率大数据、人工智能等技术的兴起，各行各业迫切使用智智能化技术让企业实现减本增效的目标第四次工业革命！人工智能驱动的智能化变革时代来了第一二次工业革命：解放人的体力第三次工业革命：从体力解放到脑力解放的大跨越人工智能时代，我们需要与时俱进，拥抱科技，拥抱变化

人工智能已经渗透了我们的“衣”“食”“住”“行”中人工智能将逐渐替换程式化、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的工作我们需要与时俱进，拥抱人工智能，用人工智能的专业知识武装自己，让自己成为具备会人工智能的新时代的职业人对于企业来说，在行业中引入人工智能技术，使得人工智能可以发挥作用、产生真正的商业价值。拥抱人工智能，企业实现降本增效传统客服的痛点智能客服moli引入智能客服后的价值成果目录010203人工智能驱动的智能化变革时代已经来临人工智能的定义人工智能的发展现状及未来发展趋势也许大家认为的人工智能是这样的谷歌照片美图秀秀图像视频应用智能助理和智能聊天类应用新闻头条等热门新闻应用谷歌翻译滴滴或优步淘宝、亚马逊仓储机器人、物流机器人和物流无人机抛开AI就是人形机器人的固有偏见，看看手机中的人工智能视觉技术语音、NLP数据挖掘人工智能的表现形式表现形式：会看：图像识别（文字识别、车牌识别）会听：语音识别、机器翻译会说：语音合成、人机对话会行动：机器人、自动驾驶汽车、无人机会思考：人机对弈、定理证明、医疗诊断会学习：知识推理、知识表示人工智能的知识树1：人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系artificial

intelligence人工智能supervised

learning监督学习unsupervisedlearning非监督学习reinforcement

learning强化学习deep

learning深度学习deepreinforcement

learning深度强化学习人工智能的知识树2：人工智能知识体系目录010203人工智能驱动的智能化变革时代已经来临人工智能的定义人工智能的发展现状及未来发展趋势人工智能学科的起源1956年，约翰.麦肯锡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”这一概念，标志着人工智能学科的诞生人工智能的发展历程第一次热潮第一场凌冬第二次热潮第二场凌冬第三次热潮人工智能的发展现状：专用人工智能取得突破性进展专用人工智能：面向特定领域的人工智能由于应用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算简单可行，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能专用人工智能在多领域取得成功应用：语音&自然语言处理方向视频点播搜索智能音箱智能会议系统机器人对话专用人工智能在多领域取得成功应用：机器学习方向预测性生产质量分析供应链预测分析物流费用预测统计学习成为人工智能走向实用的理论基础深度学习深度强化学习对抗学习统计学习成为人工智能走向实用的理论基础：深度学习深度神经网络的统计学习模型持续创新，ImageNet图像分类的top5误差率从2012年的16%降到了2017年的3%左右，图像分类能力开始超越人眼视觉统计学习成为人工智能走向实用的理论基础：深度强化学习深度神经网络与强化学习的结合，能够使得Alpha

Go超越人类顶尖棋手。而进一步通过强化学习方法，Alpha

Zero不依赖于人类知识无师自通，完胜Alpha

Go强化学习：通过奖惩机制构建智能体与环境的交互与行为策略，能够与深度学习相结合在策略类问题上达到实用统计学习成为人工智能走向实用的理论基础：对抗学习生成对抗学习：构建生成器模型与判别器模型，通过相互博弈，达到生成器与判别器性能的协同提升现有人工智能的局限性2-1有智能没智慧：无意识和悟性，缺乏无目标性的决策能力有智商没情商：机器人对人的情感理解和交流还处于起步阶段会计算不会“算计”：人工智能系统可谓有智无心，更无谋有专才无通才：会下围棋的“阿狗”不会下象棋现有人工智能的局限性2-2人工智能发展的瓶颈数据瓶颈泛化瓶颈能耗瓶颈语义鸿沟瓶颈可解释性瓶颈可靠性瓶颈人工智能的发展趋势7-11.从专用智能到通用智能如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的挑战问题人工智能的发展趋势7-11.从专用智能到通用智能：通用智能被认为是人工智能皇冠上的明珠，是全世界科技巨头竞争的焦点人工智能的发展趋势7-22.从机器智能到人机混合智能人工智能（或机器智能）和人类智能各有所长，因此需要取长补短，融合多种智能模式的智能技术将在未来有广阔的应用前景，“人+机器”的组合将是人工智能研究的主流方向，“人机共存”将是人类社会的新常态From

AI（Artificial

Intelligence）to

AI（Augmented

Intelligence）人工智能的发展趋势7-33.从“人工+智能”到自主智能系统人工智能=人工+智能：付出多少人工才能多少智能！人工设计深度神经网络模型人工设定应用场景人工采集和标注大样本训练数据用户需要人工适配智能系统2017年，谷歌展示了AutoML，试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。2018年1月，谷歌推出机器学习产品-CloudAutoML。人工智能的发展趋势7-44.学科交叉将成为人工智能创新源泉人工智能的发展趋势7-55.人工智能产业规模急剧扩大，行业智能进入大爆发阶段！基础层：44亿美元算法层：67亿美元应用层：110亿美元人工智能的发展趋势7-66.人工智能人才将会供不应求现状：中国592家公司中约有39200位员工未来：中国对于AI人才的需求数量已经突破百万，但国内AI领域人才供应量却很少。人工智能ABC人才需求、薪资、热度排序①python开发②数据分析③数据处理④机器学习⑤深度学习人工智能的发展趋势7-77.人工智能将带来职业更迭人才需求侧企业“机器替换人”“机器换新人”以马林为代表的各专业人才**岗位不会被取代，但不会人工智能的**岗位一定会被淘汰以范伟为代表的人工智能业务链人才AI人才的需求数量已经突破百万人工智能时代下，我们应该怎么做？AI时代，程式化、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，未来必定会由机器来完成最不容易取代的就是体现人的综合素质的技能人对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，基于人自身情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力将人工智能的专业知识与行业结合，致力于用人工智能解决行业中的痛点问题小组讨论：目前，AI能做什么？下列哪一项是目前可以做的？打一场像样的乒乓球比赛?在埃及的开罗市中心开车？在弯弯曲曲的山路上安全行驶？在网上买一个星期的杂货？在市场上买一个星期的杂货？