人工智能
2017-1-17 / / 咨詢 / 0 Comments
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。
阿法狗
阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈薩比斯、大衛(wèi)·席爾瓦，施恩·萊格與他們的團隊開發(fā)。其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”。這個程序在2016年3月與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段選手李世石進行人機大戰(zhàn)，并以4:1的總比分獲勝。不少職業(yè)圍棋手認為，阿爾法圍棋的棋力已經(jīng)達到甚至超過圍棋職業(yè)九段水平，在世界職業(yè)圍棋排名中，其等級分曾經(jīng)超過排名人類第一的棋手柯潔。
2016年歲末，在國內(nèi)棋類網(wǎng)站弈城網(wǎng)上出現(xiàn)了一個類似“圍棋上帝”的賬號（“圍棋上帝”是指每一步都絕對正確，每一步都絕對算到，洞悉全局的一切），在2016年12月29日至31日的3天時間里，神秘高手連勝柯潔九段、陳耀燁九段、樸廷桓九段、羋昱廷九段、唐韋星九段等高手。
2017年初， AlphaGo化身神秘網(wǎng)絡(luò)棋手Master擊敗包括聶衛(wèi)平、柯潔、樸廷桓、井山裕太在內(nèi)的數(shù)十位中日韓圍棋高手，在30秒一手的快棋對決中無一落敗， 拿下全勝戰(zhàn)績，在棋界和科技界引發(fā)劇震。
深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯啪W(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。
同機器學(xué)習(xí)方法一樣，深度機器學(xué)習(xí)方法也有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之分．不同的學(xué)習(xí)框架下建立的學(xué)習(xí)模型很是不同．例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks，簡稱CNNs）就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)（Deep Belief Nets，簡稱DBNs）就是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機器學(xué)習(xí)模型。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。[1] 它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年發(fā)展起來，并引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀(jì)60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)其獨特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）?，F(xiàn)在，CNN已經(jīng)成為眾多科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點之一，特別是在模式分類領(lǐng)域，由于該網(wǎng)絡(luò)避免了對圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。隨后，更多的科研工作者對該網(wǎng)絡(luò)進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優(yōu)點并避免了耗時的誤差反向傳播。