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人工智能AI續(xù)寫(xiě)（人工智能ai文章）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-11 22:58:54 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 88 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能AI續(xù)寫(xiě)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、ai怎么寫(xiě)?
2、人工智能概念-01-AI釋義
3、2017AI發(fā)展回顧：人工智能革命才剛剛開(kāi)始？
4、人工智能與設(shè)計(jì)（一）：AI 發(fā)展歷史

人工智能AI續(xù)寫(xiě)（人工智能ai文章）

一、ai怎么寫(xiě)?

ai指人工智能，全稱為Artificial Intelligence，讀音為英[ˌɑːtɪfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns]、美[ˌɑːrtɪfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns]。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)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AI續(xù)寫(xiě)（人工智能ai文章）

相關(guān)信息：

總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)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(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

2017年12月，人工智能入選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。2021年9月25日，為促進(jìn)人工智能健康發(fā)展，《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。

二、人工智能概念-01-AI釋義

人工智能通識(shí)文章索引

幾乎所有人都在談?wù)撊斯ぶ悄埽斯ぶ悄苁鞘裁?？是機(jī)器人？還是什么別的？

如何去定義人工智能？至今沒(méi)人能夠給出一個(gè)好的定義。

我也不敢妄下結(jié)論，但在接下來(lái)的幾篇文章里，我將嘗試一步步的，把人工智能概念扒個(gè)底兒朝天，探索到埋得最深的那些人工智能含義。

AI，即Artificial Intelligence，通常翻譯成中文就是人工智能。

1950年，計(jì)算機(jī)科學(xué)之父，人工智能科學(xué)之父，艾倫圖靈發(fā)表了一篇論文，Computing Machinery and Intelligence，計(jì)算機(jī)器與智能，著名的圖靈測(cè)試和圖靈機(jī)概念也正是出自這篇文章。正是這篇文章，開(kāi)啟了計(jì)算機(jī)與智能模擬的科學(xué)討論。

圖靈在文章的第一句就提出來(lái)很敏感的話題，"Can machines think?" ，機(jī)器會(huì)思考嗎？

在這篇文章中，圖靈針對(duì)機(jī)器是否能夠模擬人類智能，表達(dá)了下面一些觀點(diǎn)：

圖靈的論文之后，1950年代早期，控制論、自動(dòng)機(jī)器理論和信息論等各個(gè)領(lǐng)域，都對(duì)Thinking Machines的具體形態(tài)表達(dá)了不同的觀點(diǎn)和定義。

1955年，當(dāng)時(shí)在達(dá)特茅斯學(xué)院任教的約翰麥卡錫希望組建專家組能夠給出一個(gè)清晰定義和闡明研究方向，他選定了Artificial Intelligence一詞。

1956年，約翰麥卡錫和馬文閔斯基在這一年夏天發(fā)起了達(dá)特茅斯會(huì)議，正式開(kāi)啟了人工智能時(shí)代。

Artificial Intelligence，這個(gè)詞非常中立客觀，同時(shí)也避免了把人工智能約束在自動(dòng)機(jī)或機(jī)器人領(lǐng)域，它涵蓋了硬件實(shí)體的表現(xiàn)和程序軟件的邏輯處理能力。

正因?yàn)樗鼉?nèi)涵廣泛，有效的避免了各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域的爭(zhēng)端，所以很快被整個(gè)科學(xué)界所接受。

Artificial一詞的含義是人工的，偽造的。它的近義詞是Man-made，反義詞是Natural。

首先，人工智能必須是通過(guò)人為設(shè)定的方法和流程創(chuàng)造出來(lái)的智能體，而不可以是其他。

這就限定了人工智能不能是通過(guò)任何自然事件或自然程序產(chǎn)生的。比如圖靈就曾提及，由人類女子分娩生產(chǎn)的嬰兒是不在討論范圍之內(nèi)的。

其次，在目前看，人工智能特指電子計(jì)算機(jī)技術(shù)創(chuàng)造出來(lái)的智能體，而類似人造胚胎、生物克隆等也不在人工智能討論范圍之內(nèi)。

科學(xué)怪人弗萊肯斯坦是西方知名的怪物角色之一，他誕生于1818年科幻作家瑪麗雪萊的同名小說(shuō)品。

瘋狂的科學(xué)家用眾多人類的尸體各個(gè)部分拼接成為一個(gè)巨大怪物，并利用閃電使其復(fù)活，并引發(fā)了一些列恐怖的事件。

作家筆下的弗萊肯斯坦雖然也是完全由人工組成的，但由于其身體和思維仍然是按照大自然生物的規(guī)則運(yùn)行，其實(shí)它更像是僵尸，而不是人工智能。

1968年上映的經(jīng)典科幻電影《2001太空漫游》中的超級(jí)電腦HAL9000，以及星球大戰(zhàn)系列中的R2D2、BB-8等機(jī)器人都是計(jì)算機(jī)程序創(chuàng)造的智能體，而星球大戰(zhàn)中的數(shù)百萬(wàn)克隆戰(zhàn)士，以及異形系列中的生化人，都不是計(jì)算機(jī)程序控制的，也不屬于人工智能研究范圍。

在英文里面，Artificial和Smart是兩個(gè)不同的詞。但都被中文翻譯成"智能"，這導(dǎo)致了很多溝通理解的錯(cuò)位。

很多我們平常一直說(shuō)到的智能，都是Smart而不是Intelligence。比如智能手機(jī)Smartphone，智能電視SmartTV，智能音箱Smart Speaker，智能手表Smart watch，智能手環(huán)Smart band，還有更多的比如智能路由器，智能空調(diào)，智能冰箱，智能攝像頭等等。它們都是Smart而不是Intelligence的。

Smart Device智能設(shè)備，一般是指帶有計(jì)算芯片的電子設(shè)備，它們應(yīng)該是可以聯(lián)網(wǎng)的，可以通過(guò)電腦或者手機(jī)遠(yuǎn)程操控的，具有一定的自主自動(dòng)能力的設(shè)備。

比如我們可以利用手機(jī)遠(yuǎn)程控制家里的空調(diào)，下班回家之前就把室溫調(diào)整到最好。當(dāng)我們家中有陌生人闖入的時(shí)候，自動(dòng)攝像頭就會(huì)自動(dòng)向我們的手機(jī)發(fā)送報(bào)警和拍攝的照片。

Smart和Intelligence在形容人的時(shí)候，含義上有很多區(qū)別。Smart指人類后天學(xué)習(xí)得到的技能，比如適應(yīng)各種生活環(huán)境的能力、做出優(yōu)秀選擇的能力；而Intelligent則是指人類先天就有的資質(zhì)，所以我們可以用IQ來(lái)評(píng)估一個(gè)人的智力，IQ的I就是Intelligence。

可以說(shuō)Smart是一種表象，它來(lái)源于Intelligence。從這個(gè)意義上講，智能設(shè)備之所以表現(xiàn)出Smart智能能力，也正是源自于設(shè)備內(nèi)部計(jì)算芯片運(yùn)行的Intelligence智能程序。

一般的，Intelligence一詞只在學(xué)院或科研機(jī)構(gòu)中使用，其他情況都傾向于使用Smart。

由于Intelligence是一個(gè)很復(fù)雜的概念，在接下來(lái)的幾篇，我們將集中從各個(gè)方面來(lái)深入剖析它的含義。敬請(qǐng)關(guān)注。

人工智能通識(shí)文章索引

ENDComputing Machinery and Intelligence

三、2017AI發(fā)展回顧：人工智能革命才剛剛開(kāi)始？

這可能是一個(gè)很有用的時(shí)間點(diǎn)，可以被用來(lái)來(lái)澄清人工智能通常是各種不同技術(shù)的統(tǒng)稱。我們的數(shù)字助理中有人工智能，比如Siri、Alexa、Cortana以及Google Assistant。你會(huì)在facebook的Messenger聊天工具上發(fā)現(xiàn)人工智能，比如facebook的自動(dòng)回復(fù)功能。它被定義為“由機(jī)器顯示的智能”，但也指計(jì)算機(jī)在沒(méi)有人類指令的情況下進(jìn)行操作。然后是機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是電腦自學(xué)如何完成人類所做的事情。例如，最近，美國(guó)麻省理工學(xué)院的人臉識(shí)別系統(tǒng)學(xué)會(huì)了如何識(shí)別人類，就像人類一樣，無(wú)需創(chuàng)作者的幫助。

重要的是不要混淆這些概念——機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集。讓我們使用“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個(gè)術(shù)語(yǔ)，當(dāng)我們專門討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和像google的TensorFlow庫(kù)這樣的模型時(shí)，AI指的是機(jī)器人、設(shè)備和軟件，它們可以完成他們已經(jīng)學(xué)過(guò)的任務(wù)。

四、人工智能與設(shè)計(jì)（一）：AI 發(fā)展歷史

姓名：饒明磊

學(xué)號(hào)：19021210815

【嵌牛導(dǎo)讀】隨著人工智能的興起，設(shè)計(jì)師會(huì)不會(huì)擔(dān)心自己被取代？

【嵌牛鼻子】機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 創(chuàng)意設(shè)計(jì)

【嵌牛提問(wèn)】人工智能對(duì)設(shè)計(jì)起到輔助作用還是會(huì)完全取代設(shè)計(jì)師？

【嵌牛正文】人工智能的發(fā)展歷史

本人業(yè)余偶爾做一些設(shè)計(jì)、攝影之類的藝術(shù)活動(dòng)，經(jīng)常接觸到一些創(chuàng)意軟件，發(fā)現(xiàn)最近幾乎每一款創(chuàng)意軟件的重磅更新都體現(xiàn)在了人工智能算法的加入。包括本人從事的研究領(lǐng)域，相關(guān)調(diào)試軟件也是在不斷加入人工智能調(diào)試算法，更加智能化了。從設(shè)計(jì)方面著手，我在想，以后人工智能會(huì)不會(huì)完全取代設(shè)計(jì)師和工程師呢？

為了更好理解人工智能和設(shè)計(jì)的關(guān)系，我開(kāi)始涉獵一些機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方面的知識(shí)，并且和相關(guān)專業(yè)的同學(xué)探討這個(gè)方面的話題，從當(dāng)初覺(jué)得人工智能只會(huì)讓大部分設(shè)計(jì)師失業(yè)，到現(xiàn)在覺(jué)得人工智能只是一個(gè)設(shè)計(jì)的輔助工具，也算是成長(zhǎng)了不少。

這個(gè)專題將分成三個(gè)部分來(lái)調(diào)研，用三篇文章較為詳細(xì)地將 AI 的歷史、定義以及和設(shè)計(jì)之間的關(guān)系和影響呈現(xiàn)給大家。

說(shuō)起人工智能（AI：Artificial Intelligence）這詞，不得不提及人工智能的歷史。人工智能的概念主要由Alan Turing提出：機(jī)器會(huì)思考嗎？如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類對(duì)話而不被辨別出其機(jī)器的身份，那么這臺(tái)機(jī)器具有智能的特征。同年，Alan Turing還預(yù)言了存有一定的可能性可以創(chuàng)造出具有真正智能的機(jī)器。（說(shuō)明： Alan Turing （1912.6.23-1954.6.7）曾協(xié)助英國(guó)軍隊(duì)破解了德國(guó)的著名密碼系統(tǒng)Enigma，幫助盟軍取得了二戰(zhàn)的勝利。因提出一種用于判定機(jī)器是否具有智能的試驗(yàn)方法，即圖靈試驗(yàn)，被后人稱為計(jì)算機(jī)之父和人工智能之父。）

1956年，在達(dá)特茅斯學(xué)院舉行的一次會(huì)議上，不同領(lǐng)域（數(shù)學(xué)，心理學(xué)，工程學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)和政治學(xué)）的科學(xué)家正式確立了人工智能為研究學(xué)科。

2006年達(dá)特茅斯會(huì)議當(dāng)事人重聚，左起：Trenchard More、 John McCarthy 、 Marvin Minsky 、Oliver Selfridge、Ray Solomonoff

達(dá)特茅斯會(huì)議之后是大發(fā)現(xiàn)的時(shí)代。對(duì)很多人來(lái)講，這一階段開(kāi)發(fā)出來(lái)的程序堪稱神奇：計(jì)算機(jī)可以解決代數(shù)應(yīng)用題、證明幾何定理、學(xué)習(xí)和使用英語(yǔ)。在眾多研究當(dāng)中，搜索式推理、自然語(yǔ)言、微世界在當(dāng)時(shí)最具影響力。

大量成功的AI程序和新的研究方向不斷涌現(xiàn)，研究學(xué)者認(rèn)為具有完全智能的機(jī)器將在二十年內(nèi)出現(xiàn)并給出了如下預(yù)言：

1958年，H. A. Simon，Allen Newell：“十年之內(nèi)，數(shù)字計(jì)算機(jī)將成為國(guó)際象棋世界冠軍。” “十年之內(nèi)，數(shù)字計(jì)算機(jī)將發(fā)現(xiàn)并證明一個(gè)重要的數(shù)學(xué)定理?！?/p>

1965年，H. A. Simon：“二十年內(nèi)，機(jī)器將能完成人能做到的一切工作。”

1967年，Marvin Minsky：“一代之內(nèi)……創(chuàng)造“人工智能”的問(wèn)題將獲得實(shí)質(zhì)上的解決?！?/p>

1970年，Marvin Minsky：“在三到八年的時(shí)間里我們將得到一臺(tái)具有人類平均智能的機(jī)器?！?/p>

美國(guó)政府向這一新興領(lǐng)域投入了大筆資金，每年將數(shù)百萬(wàn)美元投入到麻省理工學(xué)院、卡耐基梅隆大學(xué)、愛(ài)丁堡大學(xué)和斯坦福大學(xué)四個(gè)研究機(jī)構(gòu)，并允許研究學(xué)者去做任何感興趣的方向。

當(dāng)時(shí)主要成就：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)、世界第一臺(tái)機(jī)器人被制造出來(lái)了；貝爾曼公式（增強(qiáng)學(xué)習(xí) 雛形）被提出；感知器（深度學(xué)習(xí) 雛形）被提出；搜索式推理被提出

然而遇到了第一次寒冬（1974年—1980年）

70年代初，AI遭遇到瓶頸。研究學(xué)者逐漸發(fā)現(xiàn)，雖然機(jī)器擁有了簡(jiǎn)單的邏輯推理能力，但遭遇到當(dāng)時(shí)無(wú)法克服的基礎(chǔ)性障礙，AI停留在“玩具”階段止步不前，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到曾經(jīng)預(yù)言的完全智能。

當(dāng)時(shí)主要問(wèn)題：

計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力有限，解決不了超大型的計(jì)算問(wèn)題，同時(shí)人們對(duì)世界的認(rèn)知還不夠充分

當(dāng)時(shí)有一個(gè)莫拉維克悖論：如果機(jī)器像數(shù)學(xué)天才一樣下象棋，那么它能模仿嬰兒學(xué)習(xí)又有多難呢？然而，事實(shí)證明這是相當(dāng)難的。

1987年，AI 硬件的市場(chǎng)需求突然下跌?？茖W(xué)家發(fā)現(xiàn)，專家系統(tǒng)雖然很有用，但它的應(yīng)用領(lǐng)域過(guò)于狹窄，而且更新迭代和維護(hù)成本非常高。同期美國(guó)Apple和IBM生產(chǎn)的臺(tái)式機(jī)性能不斷提升，個(gè)人電腦的理念不斷蔓延；日本人設(shè)定的“第五代工程”最終也沒(méi)能實(shí)現(xiàn)。人工智能研究再次遭遇了財(cái)政困難，一夜之間這個(gè)價(jià)值五億美元的產(chǎn)業(yè)土崩瓦解。

當(dāng)時(shí)主要問(wèn)題：

1.受到臺(tái)式機(jī)和“個(gè)人電腦”理念的沖擊影響

2.商業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)AI的追捧和冷落，使AI化為泡沫并破裂

3.計(jì)算機(jī)性能瓶頸仍無(wú)法突破

4.仍然缺乏海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器

在摩爾定律下，計(jì)算機(jī)性能不斷突破。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言和機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域發(fā)展迅速，人工智能迎來(lái)第三次高潮。

摩爾定律起始于Gordon Moore在1965年的一個(gè)預(yù)言，當(dāng)時(shí)他看到因特爾公司做的幾款芯片，覺(jué)得18到24個(gè)月可以把晶體管體積縮小一半，個(gè)數(shù)可以翻一番，運(yùn)算處理能力能翻一倍。沒(méi)想到這么一個(gè)簡(jiǎn)單的預(yù)言成真了，下面幾十年一直按這個(gè)節(jié)奏往前走，成為了摩爾定律。

主要事件

1997 年：

IBM的國(guó)際象棋機(jī)器人深藍(lán)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫

2005 年：

Stanford開(kāi)發(fā)的一臺(tái)機(jī)器人在一條沙漠小徑上成功地自動(dòng)行駛了131英里，贏得了DARPA挑戰(zhàn)大賽頭獎(jiǎng)；

2006 年：

1.Geoffrey Hinton 提出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法

2.Eric Schmidt在搜索引擎大會(huì)提出“云計(jì)算”概念

2010 年：

Sebastian Thrun領(lǐng)導(dǎo)的谷歌無(wú)人駕駛汽車曝光，創(chuàng)下了超過(guò)16萬(wàn)千米無(wú)事故的紀(jì)錄

2011 年：

1.IBM Waston參加智力游戲《危險(xiǎn)邊緣》，擊敗最高獎(jiǎng)金得主Brad Rutter和連勝紀(jì)錄保持者Ken Jennings

2.蘋(píng)果發(fā)布語(yǔ)音個(gè)人助手Siri

3.Nest Lab發(fā)布第一代智能恒溫器Nest。它可以了解用戶的習(xí)慣，并相應(yīng)自動(dòng)地調(diào)節(jié)溫度

2012 年：

Google發(fā)布個(gè)人助理Google Now

2013 年：

深度學(xué)習(xí)算法在語(yǔ)音和視覺(jué)識(shí)別率獲得突破性進(jìn)展

2014 年：

1.微軟亞洲研究院發(fā)布人工智能小冰聊天機(jī)器人和語(yǔ)音助手Cortana

2.百度發(fā)布Deep Speech語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)

2015 年：

1.Facebook發(fā)布了一款基于文本的人工智能助理“M”

2016 年：

1.Google AlphaGo以比分4:1戰(zhàn)勝圍棋九段棋手李世石

2.Chatbots這個(gè)概念開(kāi)始流行

3.Google發(fā)布為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的第一代專用芯片TPU

4.Google發(fā)布語(yǔ)音助手Assistant

2017 年：

1.AlphaGO在圍棋網(wǎng)絡(luò)對(duì)戰(zhàn)平臺(tái)以60連勝擊敗世界各地高手

2.Google開(kāi)源深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) Tensorflow 1.0正式發(fā)布

3.Google AlphaGo以比分3:0完勝世界第一圍棋九段棋手柯潔

4.默默深耕機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)的蘋(píng)果在WWDC上發(fā)布Core ML，ARKit等組件

5.Google發(fā)布了ARCore SDK

6.百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)正式發(fā)布Dueros語(yǔ)音系統(tǒng)，無(wú)人駕駛平臺(tái)Apollo1.0自動(dòng)駕駛平臺(tái)

7.華為發(fā)布全球第一款A(yù)I移動(dòng)芯片麒麟970

8.iPhone X 配備前置 3D 感應(yīng)攝像頭(TrueDepth)，臉部識(shí)別點(diǎn)達(dá)到3W個(gè)，具備人臉識(shí)別、解鎖和支付等功能；配備的A11 Bionic神經(jīng)引擎使用雙核設(shè)計(jì)，每秒可達(dá)到運(yùn)算6000億次

9.AlphaGo Zero完全從零開(kāi)始，不需要任何歷史棋譜的指引，更不需要參考人類任何的先驗(yàn)知識(shí)，僅需要4個(gè)TPU，并花三天時(shí)間自己左右互搏490萬(wàn)棋局，最終無(wú)師自通完爆阿法狗100-0

很多專家學(xué)者對(duì)此次人工智能浪潮給予了肯定，認(rèn)為這次人工智能浪潮能引起第四次工業(yè)革命。人工智能逐漸開(kāi)始在保險(xiǎn)，金融等領(lǐng)域開(kāi)始滲透，在未來(lái)健康醫(yī)療、交通出行、銷售消費(fèi)、金融服務(wù)、媒介娛樂(lè)、生產(chǎn)制造，到能源、石油、農(nóng)業(yè)、政府……所有垂直產(chǎn)業(yè)都將因人工智能技術(shù)的發(fā)展而受益，那么我們現(xiàn)在講的人工智能究竟是什么？

詳情參見(jiàn)下一篇：人工智能與設(shè)計(jì)（二）：AI 是什么？

以上就是關(guān)于人工智能AI續(xù)寫(xiě)相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。