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关于人工AI智能的视频标题（关于人工ai智能的视频标题有哪些）

发布时间：2023-04-13 20:44:31 稿源：创意岭阅读： 67

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本文目录:

1、数据智能系列文章之一：人工智能现象
2、人工智能的主要应用领域有哪些？最好具体点
3、AI缘起——达特茅斯会议
4、AI人工智能分析的特征有哪些?

关于人工AI智能的视频标题（关于人工ai智能的视频标题有哪些）

一、数据智能系列文章之一：人工智能现象

作者：石默研

本系列文章我们讨论数据智能，即机器学习的理论与实践中的各种问题。本小节我们讨论“人工智能现象”，对人工智能研究与应用的现状与问题进行总结，而试图解决这些问题，则正是本系列文章的目标。

在实践中，人工智能近年来也产生了巨大的进展，渗透到了人类工作生活的方方面面，可以说，人类历史上从未有过人工智能如此广泛普及的时期。但如果仔细分析实践现状就会发现：虽然千人千面、自动驾驶、人脸识别、语言识别、人机对话、机器人等等人工智能应用在人们的生活中似乎无处不在，但在各产业界，关于如何定位、如何使用人工智能，却有着巨大的分歧与困惑，这不但并不是关于AI造福人类还是AI危害人类这种时代宏大议题的延续，并且与之性质完全不同：产业界普遍对如何在其行业内推动人工智能这个信息科技新星的实践没有达成普遍明确的认知，而与之明显对照的是：之前的两个热门话题，云计算与大数据，现阶段在产业界定位与实践的方法论已经趋于明确与成熟——虽然关于各种类似中台的概念与应用也仍在激烈的争论中，但人们对资源共享与数据驱动业务的战略目标已经普遍达到共识，但对人工智能，却显然不是如此。

首先，在相当多的行业，人工智能的应用效果一直处于“雷声大，雨点小”的状态。行业应用者最开始对人工智能给予了很高的期待，认为它的引入能明显降低本行业业务运行一直以来难以克服的诸多弊端，甚至可以彻底改变行业运行模式为类“无人模式”，从而最大程度的降本增效。然而，在各行业的典型实践中，却发现人工智能大多数情况下只能达到锦上添花的效果，而不是雪中送碳：行业问题解决的核心主体往往是容易理解的传统方法（显式规则等），人工智能的介入往往只能贡献较小的比例，甚至还会出现很多结果不可预期的情况。例如，银行、保险公司的风险控制，证券行业的违规监控，营销领域的获客比率等，都明显存在这种现象，并且这些问题都不是通过算法改进就能得到显著改变的。总之，实效远远不及预期。

这究竟是什么原因呢？是AI团队的水平不够高？是应用AI的模式、流程、架构不够科学？还是AI本身就是泡沫？绝大多数的产业应用者基本都有类似的疑惑。如果说AI是泡沫的话，可从很多新兴互联网公司的宣传来看，似乎AI在他们那里起到了决定性的作用，随之各种“大脑”工程也接踵而来，并且语音、视频、图像、自然语言等纯软件的，无人驾驶、无人送货、无人超市、无人酒店、机器人等工商业领域的AI应用范围与效果又明显在超高速普及，怎么可能是泡沫呢？这同时也给产业界带来了极大的紧迫感：必须要大力引入与推广AI呀，不然会不会被落后？

那就是产业界不会正确使用AI，缺乏高端人才？相当一部分人这样认为，因此，很多产业都组织去互联网公司学习，花大成本组建高端的人才团队。但正是如上所述，迄今为止的结果是收效甚微，也就是说，经过多番努力，在绝大多数产业的业务运行与发展中，AI起到的真正作用仍然微乎其微。

与产业界不同，如上所述，人工智能在互联网界的应用一直以来都被视为是标杆，这包括几个互联网巨头以及一大批新兴的互联网明星企业。从互联网巨头释放出的信息来看，给人一种“其现有业务已经相当程度上甚至大部分由AI驱动了”的感觉，外界感觉到似乎AI已经渗透到了其运营与管理的各个环节，甚至包括员工的办公环境以及内部沟通，都充满了人工智能的元素；而那些新兴的互联网明星企业，则大多都是以AI做为其企业的核心产品、业务或竞争力。

然而，实际的情况又是如何呢？如果仔细研究互联网公司的AI应用情况则可以发现，确实他们对AI应用情况远比其它经典产业要直接、广泛与有效，这主要表现在：

由于管理扁平化，流程简单有效，鼓励创新，中下层员工能够自主做事的气氛较为友好，因此，在大量的业务中，都能见到面向实践需求的大胆尝试，从而也收效甚广；

业务需求与技术开发的界限在大部分互联网公司都不是那么割裂，由于没有历史包袱与传统机制的束缚，大部分互联网公司保留了从创建开始技术就紧密与业务需求直接融合的传统，从而也使AI能更快更直接的服务于业务。

但是，继续深入的观察与分析则可以发现，在互联网公司更加广泛与直接的AI应用之余，仍然脱离不了全行业普遍存在的状态：

人工智能的效能优劣与具体的业务场景紧密相关，离开了具体场景，就实际意义甚微，很难找到脱离场景的普遍应用规律。这也间接导致了市场上（而不是学院里）最有用的人工智能人才都是对业务深刻理解的算法专家；

在相当一部分业务场景的实际中，人工智能仍然只是起到了“锦上添花”而不是“雪中送碳”的作用，具体来讲就是，如果某个业务原来的效能是80%，那么人工智能的介入，或者能将其提到了85%或者90%，这与其在经典产业界的实践效果是一致的。

因此我们可以发现，AI在互联网界的实用本质与其以经典产业界没有实质的不同，比较主要的优势就是应用更加便捷、直接和广泛了。即看上去是面，实际上是点。

但是，人工智能在社会民生中起到的颠覆性作用又是那样的明显：不断爆发式普及的人脸识别、语音识别/合成、语言理解、人机对话，增长潜力无限的自动驾驶、无人酒店、机器人、AlphaGO……，等等等，又无一不暗示着AI推动人类社会生产力发生颠覆式革新的极大可能。

我们称AI在实践中这种一方面已经并且明显即将带来社会变革，另一方面在很多领域又很难产生巨大实效；一方面深受重视，另一方面又不知如何有效使用的；以及看上去是面，实际上是点的现状为“人工智能现象”，这种现象实质上代表了AI在推广实践中普遍存在的“困惑”，也正是本系列文章要解决的主要问题之一。

二、人工智能的主要应用领域有哪些？最好具体点

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

人工智能就其本质而言，是对人的思维和信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条途径进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

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三、AI缘起——达特茅斯会议

1956年，美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、克劳德·香农等学者聚在一起，共同讨论着机器模拟智能的一系列问题。他们讨论了很久，始终没有达成共识，却为讨论内容起了一个名字：人工智能。自此，人工智能（AI，Artificial Intelligence）开始出现在人们的视野，1956年也就成为了人工智能元年。

关于人工智能的缘起，在达特茅斯会议前，我们必须要提到一个人——图灵。

1950年，图灵发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），提出并尝试回答“机器能否思考”这一关键问题。

图灵详细介绍了一种名为“模仿游戏”（The Imitation Game）的测试方法，也就是我们后来更为熟悉的图灵测试。根据《艾伦·图灵传》中的介绍，图灵设想了一种游戏：房间中有一男一女，房间外的人向房间内的男女提问，里面的两个人只能以写字的方式回答问题，然后请房间外的人猜测，哪一位回答者是女人。注意，在这一测试中，男人可以欺骗猜测者，让外面的人以为自己是女人，女人则要努力让猜测者相信自己。而将这一男一女换成人与计算机，如果猜测者无法根据回答判断哪个是人，哪个是计算机，那么可以判断计算机具有人类智能。

1952年，图灵在一场BBC广播中，提出一个新的更为具体的想法：让计算机来冒充人，如果判断正确的人不足70%，也就是超过30%的人误认为与自己说话的是人而不是计算机，那么可以判断计算机具有人类智能。

图灵测试自诞生来产生了巨大影响，图灵奖被称为“计算机界的诺贝尔奖”，图灵也被冠以“人工智能之父”的称号。

人工智能的起源公认为是1956年的达特茅斯会议，这次大会标志着“人工智能”这一概念的诞生。先介绍下本次大会的关键学者。

会议的主要发起人——约翰·麦卡锡（John McCarthy），计算科学家、认知科学家，也是他提出了“人工智能”的概念。麦卡锡对于人工智能的兴趣始于1948年参加的一个名为“脑行为机制”的讨论会，会上，冯·诺伊曼（John von Neumann）提出的自复制自动机（可以复制自身的机器）激起麦卡锡的好奇，自此开始尝试在计算机上模拟智能。达特茅斯会议前后，麦卡锡的主要研究方向是计算机下棋。

另一位积极的参与者是当时在哈佛大学的明斯基（Marvin Minsky，1969年图灵奖获得者），他的老师塔克（Albert Tucker）多年来担任普林斯顿大学数学系主任，主要研究非线性规划和博弈论。1951年，明斯基建造了世界上第一个神经网络模拟器Snare。在Snare的基础上，明斯基解决了“使机器能基于对过去行为的知识，预测当前行为的结果”这一问题，并完成了他的博士论文《Neural Nets and the Brain Model Problem》。

塞弗里奇（Oliver Selfridge），模式识别的奠基人，后来领导了MAC项目，这个项目后被分为计算机科学实验室与人工智能实验室，又合并为麻省理工学院最大的实验室MIT CSAIL。

另外两位重量级参与者是纽厄尔（Allen Newell）和西蒙（Herbert Simon），这两位学者后来共享了1975年的图灵奖。

纽厄尔在普林斯顿大学数学系硕士毕业后，加入了美国著名的兰德公司，并结识了西蒙，开始了他们一生的合作。纽厄尔和西蒙提出了物理符号系统假设，简单的说就是：智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。这一假设与西蒙提出的有限合理性原理成为人工智能三大学派之一——符号主义的主要依据。后来，他们与珀里思（Alan Perlis，第一届图灵奖获得者）共创了卡内基梅隆大学的计算机系。

最后，信息论的创始人香农（Claude Shannon），他比其他几位年长10岁左右，当时已经是贝尔实验室的大佬。1950年，香农发表论文《Programming a computer for playing chess》，为计算机下棋奠定了理论基础。

除上述学者外，IBM的塞缪尔（Arthur Samuel），达特茅斯的摩尔（Trenchard More）、算法概率论的创始人所罗门诺夫（Ray Solomonoff）等学者也参与了这次会议。

1953年夏天，麦卡锡和明斯基都在贝尔实验室为香农打工。香农当时在研究图灵机及是否可以用图灵机作为智能活动的理论基础，但是麦卡锡只对计算机实现智能感兴趣。由于与香农研究方向上的不同加上麦卡锡认为香农在一些时候过于理论，所以麦卡锡与IBM第一代通用机701的主设计师罗切斯特（Nathaniel Rochester）计划搞一次活动，主要讨论机器模拟智能，并说动香农与明斯基共同写了一个项目建议书以寻求活动资助。

麦卡锡给这个活动起了一个名字：人工智能夏季研讨会（Summer Research Project on Artificial Intelligence）。

会议的主要议题有以下7个方面：

达特茅斯研讨会进行了两个月，其中，纽厄尔和西蒙公布的程序“逻辑理论家”（Logic Theorist）引起参会者极大的兴趣，这个程序模拟人证明符号逻辑定理的思维活动，并成功证明了《数学原理》第2章52个定理中的38个定理，被认为是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正成果，也是图灵关于机器可以具有智能这一论断的第一个实际证明。此外，逻辑理论家开创了机器定理证明这一新的学科领域。

最后补充一下，在达特茅斯会议期间，“人工智能”这一词虽然被提出，但并没有获得大家的完全认可，尤其是纽厄尔和西蒙，他们的研究在某种意义上偏向于功能学派，他们更主张用“复杂信息处理”这个词。"人工智能"一词真正被学界接受要到1965年，德雷弗斯（Hubert Dreyfus）发表了著名的《炼金术与人工智能》报告，这一报告对当时人工智能的研究提出质疑，意图说明这些研究是没有基础的无用功。由于报告标题与内容过于大胆，最初兰德公司仅以备忘录的方式发布了油印版，直至1967年，兰德公司才正式发布了这一报告的印刷版。该报告后来成为兰德公司销量最高的报告之一，在AI学者中广为流传，关于这一报告的具体影响，我们将在之后的文章中为大家进行更为详细的介绍。

四、AI人工智能分析的特征有哪些?

【导读】人工智能的作用在于其在垂直领域和场景的应用，通过应用，将不同的多源大数据进行打通，在融汇和发展过程中，体现其成长和挖掘价值。那么，AI人工智能分析的特征有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

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