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　　上周末参加一个会议ღღ★，左手边一位做大数据9UU有你有我足矣!已满十八ღღ★，右手边一位做大数据ღღ★，前边儿一位做数据平台ღღ★，后面一溜排儿投资机构准备要投AIღღ★。第二天会议都快接近尾声了ღღ★，会场后边居然还站着一摞听众ღღ★。

　　AI到底是什么ღღ★，它如何一步步发展而来ღღ★，具体又有什么样的应用ღღ★，是哪些人或机构在推动AI ？我们需要一份AI科普ღღ★。

　　人工智能(Artificial Intelligence)ღღ★：研究ღღ★、开发用于模拟ღღ★、延伸和扩展人的智能的理论ღღ★、方法ღღ★、技术及应用系统的一门新的技术科学ღღ★。这门科学试图了解智能的实质ღღ★，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ღღ★，该领域的研究包括机器人ღღ★、语言识别ღღ★、图像识别ღღ★、自然语言处理和专家系统等ღღ★。是一门有关“智能主体的研究与设计的学问”（智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达到目标的系统ღღ★。）

　　人工智能分为弱人工智能ღღ★、强人工智能和超人工智能三个阶段ღღ★，区分的主要标准为是否超过人类的智能水平9UU有你有我足矣!已满十八ღღ★，低于是弱人工智能ღღ★、等于就是强人工智能ღღ★、超过则是超人工智能ღღ★。目前我们正处于并且在相当长的时间段内处于弱人工智能阶段ღღ★。

　　大数据ღღ★，Big dataღღ★，又称为巨量资料ღღ★，指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语ღღ★。在总数据量相同的情况下ღღ★，与个别分析独立的小型数据集相比ღღ★，将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性ღღ★，可用来察觉商业趋势ღღ★、判定研究质量ღღ★、避免疾病扩散ღღ★、打击犯罪或测定即时交通路况等ღღ★；这样的用途正是大型数据集盛行的原因ღღ★。

　　是使用算法来解析数据ღღ★、从中学习ღღ★，然后对真实世界中的事件做出决策和预测ღღ★。与传统的为解决特定任务ღღ★、硬编码的软件程序不同ღღ★，机器学习是用大量的数据来“训练”ღღ★，通过各种算法从数据中学习如何完成任务ღღ★。

　　是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法ღღ★。把计算机要学习的东西看成一大堆数据ღღ★，把这些数据丢进一个复杂的ღღ★，包含多个层级的数据处理网络ღღ★，然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求ღღ★，如果符合ღღ★，就保留这个网络作为目标模型ღღ★，如果不符合ღღ★，就一次次地ღღ★，锲而不舍地调整网络的参数设置尊龙AG旗舰厅ღღ★，直到输出满足要求为止ღღ★。

　　深度学习是一种在表达能力上灵活多变ღღ★，同时又允许计算机不断尝试ღღ★，直到最终逼迫目标的机器学习方法ღღ★。好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征ღღ★。是机器学习研究中的一个新的领域ღღ★，其动机在于建立ღღ★、模拟人脑进行分析学习的神经网络ღღ★，它模仿人脑的机制来解释数据ღღ★，例如图像ღღ★，声音和文本ღღ★。

　　大数据ღღ★、机器学习ღღ★、深度学习三者之间的关系ღღ★，简单来说是ღღ★，一堆大数据ღღ★，计算机经过数据罗列归类（算法）分析可以得出最为接近或满足问题的答案ღღ★，这是机器学习ღღ★。如果在归类分析的基础上计算机得出了一套规律ღღ★，并按规律来预测和分析出答案ღღ★，这就是深度学习ღღ★。机器学习解决知其然ღღ★，深度学习解决了知其所以然9UU有你有我足矣!已满十八ღღ★。我们说的AI发展ღღ★，在现阶段与未来ღღ★，是对于深度学习的不断突破Z6尊龙官网ღღ★，ღღ★。

　　有一伙子见到一姑娘ღღ★，与他身上关联的设备（AI）显示他对女孩子一见钟情ღღ★，设备数据体现在荷尔蒙指数ღღ★、心率变化等等ღღ★。能做到这一些就是机器学习分析所得的结果尊龙AG旗舰厅ღღ★，设备关联的数据存储在结合场景并有多样体征数据出现明显改变的时候ღღ★，预示着是喜欢的结果ღღ★。

　　那深度学习是什么呢？深度学习解决的是为什么这个小伙子见到这个姑娘为一见钟情尊龙AG旗舰厅ღღ★。设备关联的数据中心检索到小伙子过往所有感情经历ღღ★、初恋ღღ★、观看过的影片ღღ★、图文记录等等信息ღღ★，能先得出小伙子喜欢的类型ღღ★，再结合本次所见姑娘的特征条件ღღ★，体征指数ღღ★，及场景条件ღღ★，得出了这就是他的菜ღღ★。

　　大数据和深度学习密不可分ღღ★，深度学习可以从大数据中挖掘出以往难以处理的数据ღღ★、知识或规律ღღ★。有足够的数据作为深度学习的输入ღღ★，计算机就可以学会以往只有人类才能理解的概念ღღ★，然后再将这些概念或适应应用到之前从来没有看见过的新数据上ღღ★。

　　1943年ღღ★，人工智能的前身———人工神经网络概念提出ღღ★。数学家Walter Pitts和神经生理学家Warren Mcculloch发表论文ღღ★，描述了人工神经网络概念ღღ★，证明该网络可以计算任何可计算函数ღღ★，并具有学习能力9UU有你有我足矣!已满十八ღღ★。

　　1951年ღღ★，第一台神经网络计算机诞生ღღ★。由两位大学生马文.明斯基和迪恩.爱得蒙创造发明ღღ★，能模拟40个神经元ღღ★。

　　1956年ღღ★，人工智能诞生ღღ★。计算机科学家约翰.麦卡锡ღღ★、明斯基及其学生ღღ★，在达特茅斯学院开展了为期两个月的研讨会ღღ★，汇集了美国各地的10名研究员ღღ★。此次研讨会的最大成果是将该新领域命名为“人工智能”尊龙凯时人生就是博z6comღღ★。

　　1966-1972年代ღღ★，美国斯坦福国际研究所研制了移动式机器人Shakeyღღ★，这是首台采用了人工智能学的移动机器人ღღ★。

　　1980-1987年代ღღ★，神经网络重获新生ღღ★，知识处理成了主流AI研究的聚集点ღღ★。美国与人工智能相关的软硬件销售额高达4.25亿美元ღღ★。

　　1987-1993年代ღღ★，AI推进组织大幅削减了对AI的资助ღღ★，DARPA的新任领导认为AI并非“下一个浪潮”ღღ★，AI再次遇冷ღღ★。后期ღღ★，研究者根据机器人学的成就提出了一种全新的人工智能方案ღღ★。

　　2011年ღღ★，Watson（沃森）作为IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序参加美国智力问答节目ღღ★，打败两位人类冠军ღღ★，赢得了100万美元的奖金ღღ★。

　　2012年ღღ★，人工智能领域标志性一年ღღ★，谷歌大脑研究小组在线视频智能识别领域有重大突破ღღ★。人工智能开启人才竞争模式尊龙AG旗舰厅ღღ★。

　　2015年ღღ★：人工智能突破之年ღღ★，Google推出利用大量数据直接就能训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台Tensor Flowღღ★；剑桥大学建立人工智能研究所ღღ★。

　　杰弗里.辛顿 Geoffrey Hintonღღ★：深度学习的建造者, 人工智能领域的三位奠基人之一

　　雅恩·乐昆 Yann LeCunღღ★：人工智能领域的三位奠基人之一ღღ★，为神经网络的研究和发展做出了重要贡献ღღ★，尤其是在图像识别领域

　　约书亚·本吉奥 Yoshua Bengioღღ★：人工智能领域的三位奠基人之一ღღ★，机器学习大拿专家ღღ★，他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面ღღ★，致力于用其解决人工智能问题

　　雷.科兹威尔 Ray Kurzweilღღ★：人工智能先驱9UU有你有我足矣!已满十八ღღ★、未来学家ღღ★，人工智能领域最重要的人物之一ღღ★，擅长未来预测ღღ★，在1990年出版著作《智能机器时代》ღღ★，2005年出版《奇点临近》

　　杰夫·霍金斯Jeff Hawkinsღღ★：历史上第一款掌上电脑Palm Pilot发明者ღღ★，2002年ღღ★，他开始致力于研究神经科学以及聚焦于人类大脑皮质功能的人工智能学习过程ღღ★，这期间创立了红木理论神经科学中心

　　吴恩达 Andrew Ngღღ★：人工智能和机器学习领域最权威的学者之一ღღ★，谷歌大脑首席研究ღღ★，2014年被百度挖走ღღ★，三年后离职ღღ★。

　　当前AI应用主要集中在安防ღღ★、金融ღღ★、医疗三大领域ღღ★，其它在智慧生活ღღ★、交通领域ღღ★、教育系统也建树不少ღღ★。

　　是目前AI应用最广的领域ღღ★，如视频监控ღღ★，人脸识别9UU有你有我足矣!已满十八ღღ★，语音识别等技术目前在安防领域应用广泛ღღ★。随着高清视频ღღ★、智能分析ღღ★、云计算和大数据等相关技术的发展ღღ★，安防正在从传统的被动防御向主动判断ღღ★、预警发展ღღ★，行业也从单一的安全领域向多行业应用ღღ★、提升生产效率ღღ★、提高生活智能化程度方向发展ღღ★，为更多的行业和人群提供可视化ღღ★、智能化解决方案ღღ★，人工智能的重要作用正逐步显现ღღ★。有专家预测ღღ★，未来4到5年时间ღღ★，安防将进入一个人工智能高速发展的时代ღღ★。

　　基于客户的海量交易数据尊龙AG旗舰厅ღღ★，可以针对精准客户进行产品推荐ღღ★、资产预测ღღ★、风险防控ღღ★；类似蚂蚁金服这样的新金融平台已经成功将人工智能运用于互联网小贷ღღ★、保险ღღ★、征信ღღ★、资产配置ღღ★、客户服务等ღღ★。

　　高盛集团2016年12月发布的报告中指出ღღ★，在金融行业ღღ★，保守估计ღღ★，到2025年时ღღ★，机器学习和人工智能可以通过节省成本和带来新的盈利机会创造大约每年340亿-430亿的价值ღღ★。有一个案例是ღღ★，2017年ღღ★，摩根大通开发一款金融合同解析软件COINღღ★，原先工作人员每年累计需要36万小时才能完成的工作ღღ★，COIN只需要几秒钟就能完成ღღ★。

　　AI对人类最有意义的帮助之一是促进医疗科技的发展ღღ★，让机器ღღ★、算法和大数据为人类自身的健康服务ღღ★。目前ღღ★，AI 已被应用于医疗健康各个领域ღღ★：

　　在AI领域ღღ★，IBM是早期先锋ღღ★，当年它为大众带来了现代AIღღ★，IBM沃森（Watson）参与过电视节目Jeopardyღღ★。作为知识解决服务的代表ღღ★，营收已占IBM总营收的22%ღღ★。到目前为止ღღ★，IBM已经拥有几十个不同的AI产品和服务ღღ★，这些产品和服务大体可以分成两类ღღ★：开发者工具和预制应用ღღ★。IBM还赞助500万美元ღღ★，让创业公司参加挑战赛ღღ★，用AI解决世界性的大难题ღღ★。

　　IBM未来10年的战略核心是“智慧地球”计划ღღ★，希望在智慧能源ღღ★，智慧交通ღღ★，智慧医疗ღღ★，智慧零售和智慧水资源等领域全面发力ღღ★。

　　早在1991年ღღ★，微软就已经开始涉足机器学习ღღ★，目前在这一领域的几十个研究领域有数百名科学家和工程师ღღ★。微软在人工智能上投入了很多精力ღღ★，也有诸多人工智能产品面世ღღ★，比如小冰ღღ★、小娜以及智能识图网站等ღღ★。

　　微软内部有一个庞大的机器学习ღღ★、AI团队ღღ★。该团队下面有许多子团队ღღ★，专注于算法经济ღღ★、深度学习ღღ★、机器学习ღღ★、机器教学ღღ★、自然语言运算及其它项目的研究ღღ★。机器学习ღღ★、AI团队的创新也已经整合到微软产品和服务中去ღღ★。

　　英特尔的AI研究主要集中于机器学习ღღ★、深度学习ღღ★、芯片和软件AIღღ★，它已经收购了一些专注于AI研究的小企业ღღ★。利用认知技术加快新产品的开发ღღ★，用大数据进行视觉分析ღღ★。

　　早在2006-2010年就开始打造谷歌大脑ღღ★，提出“AI先行”的战略口号ღღ★；2012-2015年ღღ★，谷歌内部使用深度学习项目达到1000多个ღღ★，2015年成立主打AI的公司 Alphabet,目前该公司已成为世界上最大的AI平台ღღ★。

　　目前已经拥有两大实验室ღღ★，同时布局于基础研究以及产品应用ღღ★。其重点打造的FAIR（Facebook AI Research）主要从事AI研究ღღ★，它涉及的领域包括自然语言处理ღღ★、计算机视觉ღღ★。

　　具体计划暂无披露ღღ★，但苹果正在向AI投资ღღ★，最近苹果公开招聘员工ღღ★，职位也与机器学习有关ღღ★，它还收购了AI创业公司Emotient 和Vocal IQ

　　亚马逊早前就已经开始研究机器学习ღღ★，它将技术用在电子商务网站ღღ★，向用户推荐产品ღღ★、预测价格ღღ★。亚马逊CEO杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）表示ღღ★：“未来20年ღღ★，AI会对社会造成多大的影响ღღ★，我们真的很难估计ღღ★。”亚马逊还收购了AI创业公司Orbeus尊龙AG旗舰厅ღღ★。目前在其语音识别生态系统上投入的人力有1000人ღღ★。

　　从2013年1月李彦宏提出设立深度学习研究院ღღ★、4月设立硅谷人工智能实验室以来ღღ★，人工智能就渐渐成为百度的战略发展方向ღღ★。2013年到2017年ღღ★，百度一方面加大基础技术研发ღღ★，另一方面则加快产品商业化落地ღღ★。目前ღღ★，百度公司在人工智能领域公开的中国专利申请超过2000项ღღ★、国外专利申请数百项ღღ★，技术内容涉及语音识别ღღ★、图像识别ღღ★、自然语言理解ღღ★、用户画像ღღ★、自动驾驶ღღ★、深度学习ღღ★、云计算等ღღ★，上述技术将为百度抢占技术制高点ღღ★。最为众人所熟知的ღღ★，是百度无人驾驶领域的Apollo计划ღღ★。

　　在美国西雅图成立AI Labღღ★，并任命微软前首席研究员语音识别与深度学习领域专家俞栋博士为AI Lab副主任负责该实验室的运营及管理ღღ★，该公司如今对人工智能研究的发展起着重要的作用ღღ★。腾讯AI Lab自研的人脸识别技术初有成果ღღ★，已用于协助警方寻找走失儿童ღღ★，目前已累计找回400多名ღღ★。目前腾讯的AI技术已经运用在了效果广告9UU有你有我足矣!已满十八ღღ★、内容服务（天天快报ღღ★、QQ音乐等）ღღ★、金融科技ღღ★、社交产品（天天P图ღღ★、微信等）等业务线年开始ღღ★，阿里云发布的首个可视化人工智能平台DTPAIღღ★，集成了阿里核心算法库ღღ★，包括特征工程9UU有你有我足矣!已满十八ღღ★、大规模机器学习ღღ★、深度学习等ღღ★。在此基础上ღღ★，阿里推出的人工智能ETღღ★，目前已具备智能语音交互ღღ★、图像/视频识别厨房装修ღღ★，ღღ★、交通预测ღღ★、情感分析等技能ღღ★。ET的优势在于对全局的洞察和实时决策上ღღ★，在复杂的局面下快速做出最优决定ღღ★。如今ET的前端已经演化出四个融合人工智能ღღ★、云计算ღღ★、大数据等多种技术的人工智能中枢“大脑”ღღ★，为各垂直领域的企业级与政府公共事务级提供服务ღღ★。

　　1. 封面图ღღ★：2006年ღღ★，在AI首次研讨也是命名的1956达特茅斯会议五十年后ღღ★，当事人重聚ღღ★。左起ღღ★：摩尔ღღ★，麦卡锡ღღ★，明斯基ღღ★，赛弗里奇ღღ★，所罗门诺夫