信息技術

人工智能新時代的開啟AI改變世界誰來改變AI01跨越時空銘銘的一天02光輝歲月人工智能簡史阿蘭圖靈1950橫空出世：機器能思考嗎？“人工智能之父”達特茅斯會議“人工智能夏季研討會”—人工智能被首次提出（人工智能的發端第一次浪潮1956—1974：偉大的首航1963年，當時成立的美國高等研究計劃局投入了兩百萬美元給麻省理工學員，開啟了新項目ProjectMAC，這個項目也是計算機科學與人工智能實驗室的前身。起源：好奇自己多久會失業？成果1964年到1966年建立了世界上第一個自然語言對話程序ELIZA，可以通過簡單的模式匹配和對話規則與人聊天。1967年到1972年間發明了世界上第一個人形機器人，不僅能對話，還能在視覺系統地引導下在室內走動和抓取物體。第二次浪潮1980—1987：專家系統的興衰

進入80年代，由于專家系統和人工神經網絡等技術的新進展，人工智能的浪潮再度興起。專家系統是一種基于特定規則來回答特定領域問題的程序系統。專家系統地成功逐漸改變了人工智能發展的方向。起源：好奇自己多久會失業？成果

人工神經網絡也取得了重要進展，1986年杰弗瑞.辛頓和揚.樂坤等人發表了有里程碑意義的經典論文：《通過誤差反向傳播學習表示》，從此反向傳播算法被廣泛應用于人工神經網絡的訓練。第三次浪潮2011年至今：厚積薄發，再造輝煌三大支柱支撐人工智能的發展1、摩爾定律2、深度學習3、數學模型奠基所有的基礎大數據深度學習原因：1、擁有具備強大計算能力的大型計算機2、擁有大量數據不一樣的對手

—深度學習的人工智能算法03百花齊放人工智能的應用安防

伴隨著城市化的進程和社會經濟的高速發展，安全逐漸成為社會共同關心的議題。近年來，人工智能技術被大量應用在安防領域，成為大家的守護神。醫療

健康的身體對我們每個人都特別重要。隨著智能醫療技術的進步，我們相信人工智能不僅能為醫生提供更直接更精準的診斷和治療建議，從而讓我們生活更加健康。起源：好奇自己多久會失業？智能客服機器人助理—莫尼卡WordSmith律師助手—羅斯是一位使用IBM自然語言識別技術的智能法律顧問機器人朋友人工智能已經進入社交和情感陪護的領域，人工智能自身不會產生情感，但是不會阻礙人類會對他們產生依賴，甚至情感機器朋友機器人朋友

—Erica機器人朋友Robi機器朋友機器人朋友帕魯洛機器朋友無人駕駛無人駕駛在現代社會，駕駛汽車上班或者出游成為人們常見的活動。隨著科技的發展，人們開始探索讓機器自動駕駛的可能。2004年，美國國防部舉辦無人挑戰賽。是自動駕駛汽車的雛形。2010年，谷歌宣布正在開發自動駕駛汽車，2012年，谷歌宣布自動駕駛汽車已經行駛30萬英里。2014年，百度和寶馬宣布開始自動駕駛研究。無人駕駛如何看待無人駕駛？雖然邁開雙腿還有些艱難在飛快的輪子上時有茫然但可以肯定的是人機共生的時代已經開始把方向盤交給機器，我們準備好了嗎？工業制造工業制造人工智能是提高工業制作的最強動力。品質監控。工業產品公司使用人工智能的視覺工具，幫助工廠自動檢測出形態各異的缺陷。2011年，德國提出4.0概念，其中最重要的就是工業環境中使用大量的傳感器采集海量的數據。人工智能則成為分析這些海量數據并從中挖掘有價值信息的強大武器。04初露真容人工智能與機器學習人工智能是通過機器來模擬人類認知能力的技術人工智能人工智能的探索—機器自我學習從數據中學習機器學習方法通常是從數據中去學習數據中蘊含的規律或者規則。機器學習的方式監督學習無監督學習半監督學習人工智能的探索—機器自我學習監督學習監督學習是要求為每個樣本提供測量的真實值。無監督學習無監督學習在不提供監督信息（預測量的真實值）的條件下進行學習。半監督學習半監督學習是介于監督學習與無監督學習之間，要求對小部分的樣本提供預測量的真實值。人工智能的探索—機器自我學習在行動中學習在機器學習的實際應用中，會遇到一類問題：利用學習得到的模型來指導行動。比如下棋，股票交易或者商業決策等場景中。關注的不是判斷是否準確，而是行動中的是否能夠帶來最大的收益。機器學習的方式強化學習人工智能的探索—機器自我學習一組可以動態變化的狀態一組可以選取的動作一個可以和決策主題進行交互的環境回報規則強化學習的目標就是要獲得一個策略去指導行動。一個強化學習模型包含以下幾個部分：強化學習會從一個初始的策略開始，通常情況下，初始策略不一定很理想。在學習過程中，決策主體通過行動和環境進行交互，不斷獲得反饋，并根據反饋調整優化策略。這是一種非常強大的學習方式。持續不斷的強化學習甚至獲得比人類更優的決策機制。2016年擊敗圍棋世界冠軍的阿爾法狗，其令人震驚的博弈能力就是通過強化學習訓練出來的AI改變世界誰來改變AI人工智能時代歷史從不是簡單的重復，它只是似曾相識