基于神经网络的人工智能系统
作者：互联网
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图像识别
人脸识别
AI+摄像头
下棋高手
Alphago 2017年打败柯洁 成为世界第一
Alphago围棋0-100输给了Alphagozero
人工智能开始涉及游戏 DOTA2 星际争霸
自动驾驶
谷歌的Waymo
自动驾驶汽车 货车
吴恩达 Drive.ai
百度无人车
准备实现量产
医疗与健康
深蓝二号IBM Waston
DeepMind创造了AlphaGo 有一个部门DeepMind health
医用机器人渐渐的普及
金融与商业
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金融监管
什么是人工智能
OCR图像处理
无学习不AI
人工智能也在不停的学习当中
人工智能的经典问题
图灵测试
中文屋
第一次热潮
1949年 第一台可编程的计算机EDVAC 采用二进制 存储程序的计算机
冯诺依曼体系结构的计算机
第一次寒冬 1970年
AI瓶颈 只能解决问题中最简单的一部分
性能有限 有限的内存和处理速度无法解决指数级复杂的问题
缺乏“常识” 许多AI应用列如机器视觉和自然语言都需要大量对世界的基本认识
第二次热潮
专家系统 存储特定领域大量的知识和经验
商用系统 DEC公司和CMU大学研发的专家系统XCON
Lisp语言 函数式程序语言
单用户工作站
Symbolics
第五代工程 英国没过投资AI
Hopfield 新型网络
新训练算法
第二次寒冬
苹果、IBM开始推广第一代台式机
财产问题 市场需求被台式机取代 政府也停止拨款
性能问题 专家系统的实用性十分局限
第三次热潮
20世纪90年代末至今
深蓝Deepblue 1997年战胜世界冠军卡斯帕罗夫(基于象棋规则的搜索、剪枝)
基于大量开局库、终局库的统计估值结果
国际象棋vs围棋
规则更加简单但棋盘巨大
大数据
机器翻译 (统计模型) 基于统计方法进行翻译
AlphaGo赢了柯洁和李世石
强大的实用 能投入到生活中使用
社会需求 社会需求日益增加
人工智能发展状况
今天的人工智能到底有多聪明?
人工智能到底会发展到什么程度?
弱人工智能 (人类可以利用的工具) 专注于解决特定领域问题的人工智能 在特定领域超越人类 可供人类使用的技术工具
强人工智能 (全面与人类相当 未出现) 通用的人工智能
具备的能力 推理能力 知识的表示和融合 学习能力 通过自然语言来沟通 综合各项能力实现既定目标
争议性:是否具备人类的意识
超人工智能 (超越人类的认知范围) 在科学的创造力、智慧和社交能力等每一方面都比最强的人类大脑聪明很多的智能
加速到来or遭遇瓶颈
摩尔定律 每过一年半的时间计算力会增加一倍 价格会下降50%
标签：基于,智能,人工智能,翻译,AI,神经网络,人类,专家系统 来源： https://www.cnblogs.com/liugangjiayou/p/11969016.html