人工智能发展史总结

                                          

什么是人工智能

人工智能（Aritificial Intelligence， AI）是一门融合了计算机科学、统学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科。它的目标是希望计算机拥有像人一样的智力能力，可以替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。

应用场景

   计算机视觉：车牌识别、人脸识别、无人车等
   语音工程：2010 年后，深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升，像 Siri、Voice Search 和 Echo 等，可以实现不同语言间的   交流，从语音中说一段话，随之将其
    翻译为另一种文字；再如智能助手，你可以对手机说一段话，它能帮助你完成一些任务。
   自然语言处理：问答系统、机器翻译、对话系统等。
   决策系统：决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升，从 80 年代西洋跳棋开始，到 90 年代的国际象棋对弈，再到AlphaGo，机器的胜利都标志了科技的进步。决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。
   大数据应用：分析客户的喜好进行个性推荐，精准营销；分析各个股票的行情，进行量化交易。

AI面临的挑战

1)  计算机视觉：未来的人工智能应该更加注重效果的优化，加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。
2)  语音工程：当前的语音工程在安静环境下，已经能够取得和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战，如原场识别、口语、方言等长尾识别。
3)  自然语言处理：机器欠缺对语意理解能力，包括对口语不规范的用于识别和认知等。
4)  决策系统：目前存在的两个问题，第一是不通用，即学习知识的不可迁移性，如用一个方法学习下象棋，不能直接将其迁移到下围棋上；第二是大量模拟数据。

                     

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