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人工智能舉出三個經(jīng)典概念（人工智能舉出三個經(jīng)典概念的例子）

發(fā)布時間：2023-03-16 02:30:50 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1548 問大家

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本文目錄:

1、名詞解釋——人工智能
2、關(guān)于人工智能
3、AI人工智能-CNN概念輕松入門
4、人工智能一般有哪幾種類型？

一、名詞解釋——人工智能

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是

擴展資料：

AI的核心問題包括建構(gòu)能夠跟人類似甚至超越的推理、知識、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動和操作物體的能力等。人工智能當(dāng)前仍然是該領(lǐng)域的長遠(yuǎn)目標(biāo)。當(dāng)前強人工智能已經(jīng)有初步成果，甚至在一些影像識別、語言分析、棋類游戲等等單方面的能力達(dá)到了超越人類的水平。

而且人工智能的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程序，無須重新開發(fā)算法就可以直接使用現(xiàn)有的AI完成任務(wù)，與人類的處理能力相同，但達(dá)到具備思考能力的統(tǒng)合強人工智能還需要時間研究，比較流行的方法包括統(tǒng)計方法，計算智能和傳統(tǒng)意義的AI。

當(dāng)前有大量的工具應(yīng)用了人工智能，其中包括搜索和數(shù)學(xué)優(yōu)化、邏輯推演。而基于仿生學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)，以及基于概率論和經(jīng)濟學(xué)的算法等等也在逐步探索當(dāng)中。思維來源于大腦，而思維控制行為，行為需要意志去實現(xiàn)，而思維又是對所有數(shù)據(jù)采集的整理，相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫，所以人工智能最后會演變?yōu)闄C器替換人類。

參考資料來源：百度百科-人工智能

二、關(guān)于人工智能

“人工智能”（Artificial Intelligence）簡稱AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能研究如何用計算機去模擬、延伸和擴展人的智能；如何把計算機用得更聰明；如何設(shè)計和建造具有高智能水平的計算機應(yīng)用系統(tǒng)；如何設(shè)計和制造更聰明的計算機以及智能水平更高的智能計算機等。

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，人工智能是計算機科學(xué)技術(shù)的前沿科技領(lǐng)域。

人工智能與計算機軟件有密切的關(guān)系。一方面，各種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)都要用計算機軟件去實現(xiàn)，另一方面，許多聰明的計算機軟件也應(yīng)用了人工智能的理論方法和技術(shù)。例如，專家系統(tǒng)軟件，機器博弈軟件等。但是，人工智能不等于軟件，除了軟件以外，還有硬件及其他自動化和通信設(shè)備。

人工智能雖然是計算機科學(xué)的一個分支，但它的研究卻不僅涉及到計算機科學(xué)，而且還涉及到腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知（思維）科學(xué)、行為科學(xué)和數(shù)學(xué)以及信息論、控制論和系統(tǒng)論等許多學(xué)科領(lǐng)域。因此，人工智能實際上是一門綜合性的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科。

人工智能主要研究用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴展人的智能,實現(xiàn)機器智能。有人把人工智能分成兩大類：一類是符號智能，一類是計算智能。符號智能是以知識為基礎(chǔ)，通過推理進(jìn)行問題求解。也即所謂的傳統(tǒng)人工智能。計算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過訓(xùn)練建立聯(lián)系，進(jìn)行問題求解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化程序設(shè)計、人工生命等都可以包括在計算智能。

傳統(tǒng)人工智能主要運用知識進(jìn)行問題求解。從實用觀點看，人工智能是一門知識工程學(xué)：以知識為對象，研究知識的表示方法、知識的運用和知識獲取。

人工智能從1956年提出以來取得了很大的進(jìn)展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符號系統(tǒng)假設(shè)，認(rèn)為物理符號系統(tǒng)是表現(xiàn)智能行為必要和充分的條件。這樣，可以把任何信息加工系統(tǒng)看成是一個具體的物理系統(tǒng)，如人的神經(jīng)系統(tǒng)、計算機的構(gòu)造系統(tǒng)等。80年代Newell 等又致力于SOAR系統(tǒng)的研究。SOAR系統(tǒng)是以知識塊(Chunking)理論為基礎(chǔ)，利用基于規(guī)則的記憶，獲取搜索控制知識和操作符，實現(xiàn)通用問題求解。Minsky從心理學(xué)的研究出發(fā)，認(rèn)為人們在他們?nèi)粘５恼J(rèn)識活動中，使用了大批從以前的經(jīng)驗中獲取并經(jīng)過整理的知識。該知識是以一種類似框架的結(jié)構(gòu)記存在人腦中。因此，在70年代他提出了框架知識表示方法。到80年代，Minsky認(rèn)為人的智能，根本不存在統(tǒng)一的理論。1985年，他發(fā)表了一本著名的書《Society of Mind(思維社會)》。書中指出思維社會是由大量具有某種思維能力的單元組成的復(fù)雜社會。以McCarthy和Nilsson等為代表，主張用邏輯來研究人工智能，即用形式化的方法描述客觀世界。邏輯學(xué)派在人工智能研究中，強調(diào)的是概念化知識表示、模型論語義、演繹推理等。 McCarthy主張任何事物都可以用統(tǒng)一的邏輯框架來表示，在常識推理中以非單調(diào)邏輯為中心。傳統(tǒng)的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目標(biāo)是讓機器模仿人，認(rèn)為人腦的思維活動可以通過一些公式和規(guī)則來定義，因此希望通過把人類的思維方式翻譯成程序語言輸入機器，來使機器有朝一日產(chǎn)生像人類一樣的思維能力。這一理論指導(dǎo)了早期人工智能的研究。

近年來神經(jīng)生理學(xué)和腦科學(xué)的研究成果表明，腦的感知部分，包括視覺、聽覺、運動等腦皮層區(qū)不僅具有輸入/輸出通道的功能，而且具有直接參與思維的功能。智能不僅是運用知識，通過推理解決問題，智能也處于感知通道。

1990年史忠植提出了人類思維的層次模型，表明人類思維有感知思維、形象思維、抽象思維，并構(gòu)成層次關(guān)系。感知思維是簡單的思維形態(tài)，它通過人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官產(chǎn)生表象，形成初級的思維。感知思維中知覺的表達(dá)是關(guān)鍵。形象思維主要是用典型化的方法進(jìn)行概括，并用形象材料來思維，可以高度并行處理。抽象思維以物理符號系統(tǒng)為理論基礎(chǔ)，用語言表述抽象的概念。由于注意的作用，使其處理基本上是串行的.

三、AI人工智能-CNN概念輕松入門

假設(shè)給定一張圖（可能是字母X或者字母O），通過CNN即可識別出是X還是O，如下圖所示，那怎么做到的呢

如果采用經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，則需要讀取整幅圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入（即全連接的方式），當(dāng)圖像的尺寸越大時，其連接的參數(shù)將變得很多，從而導(dǎo)致計算量非常大。

而我們?nèi)祟悓ν饨绲恼J(rèn)知一般是從局部到全局，先對局部有感知的認(rèn)識，再逐步對全體有認(rèn)知，這是人類的認(rèn)識模式。在圖像中的空間聯(lián)系也是類似，局部范圍內(nèi)的像素之間聯(lián)系較為緊密，而距離較遠(yuǎn)的像素則相關(guān)性較弱。因而，每個神經(jīng)元其實沒有必要對全局圖像進(jìn)行感知，只需要對局部進(jìn)行感知，然后在更高層將局部的信息綜合起來就得到了全局的信息。這種模式就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中降低參數(shù)數(shù)目的重要神器：局部感受野。

如果字母X、字母O是固定不變的，那么最簡單的方式就是圖像之間的像素一一比對就行，但在現(xiàn)實生活中，字體都有著各個形態(tài)上的變化（例如手寫文字識別），例如平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、微變形等等，如下圖所示：

我們的目標(biāo)是對于各種形態(tài)變化的X和O，都能通過CNN準(zhǔn)確地識別出來，這就涉及到應(yīng)該如何有效地提取特征，作為識別的關(guān)鍵因子。

回想前面講到的“局部感受野”模式，對于CNN來說，它是一小塊一小塊地來進(jìn)行比對，在兩幅圖像中大致相同的位置找到一些粗糙的特征（小塊圖像）進(jìn)行匹配，相比起傳統(tǒng)的整幅圖逐一比對的方式，CNN的這種小塊匹配方式能夠更好的比較兩幅圖像之間的相似性。如下圖：

以字母X為例，可以提取出三個重要特征（兩個交叉線、一個對角線），如下圖所示：

假如以像素值"1"代表白色，像素值"-1"代表黑色，則字母X的三個重要特征如下：

那么這些特征又是怎么進(jìn)行匹配計算呢？（不要跟我說是像素進(jìn)行一一匹配的，汗?。?/p>

這時就要請出今天的重要嘉賓：卷積。那什么是卷積呢，不急，下面慢慢道來。

當(dāng)給定一張新圖時，CNN并不能準(zhǔn)確地知道這些特征到底要匹配原圖的哪些部分，所以它會在原圖中把每一個可能的位置都進(jìn)行嘗試，相當(dāng)于把這個feature（特征）變成了一個過濾器。這個用來匹配的過程就被稱為卷積操作，這也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)名字的由來。

卷積的操作如下圖所示：

是不是很像把毛巾沿著對角卷起來，下圖形象地說明了為什么叫「卷」積

在本案例中，要計算一個feature（特征）和其在原圖上對應(yīng)的某一小塊的結(jié)果，只需將兩個小塊內(nèi)對應(yīng)位置的像素值進(jìn)行乘法運算，然后將整個小塊內(nèi)乘法運算的結(jié)果累加起來，最后再除以小塊內(nèi)像素點總個數(shù)即可（注：也可不除以總個數(shù)的）。

如果兩個像素點都是白色（值均為1），那么1 1 = 1，如果均為黑色，那么(-1) (-1) = 1，也就是說，每一對能夠匹配上的像素，其相乘結(jié)果為1。類似地，任何不匹配的像素相乘結(jié)果為-1。具體過程如下（第一個、第二個……、最后一個像素的匹配結(jié)果）：

根據(jù)卷積的計算方式，第一塊特征匹配后的卷積計算如下，結(jié)果為1

對于其它位置的匹配，也是類似（例如中間部分的匹配）

計算之后的卷積如下

以此類推，對三個特征圖像不斷地重復(fù)著上述過程，通過每一個feature（特征）的卷積操作，會得到一個新的二維數(shù)組，稱之為feature map。其中的值，越接近1表示對應(yīng)位置和feature的匹配越完整，越是接近-1，表示對應(yīng)位置和feature的反面匹配越完整，而值接近0的表示對應(yīng)位置沒有任何匹配或者說沒有什么關(guān)聯(lián)。如下圖所示：

可以看出，當(dāng)圖像尺寸增大時，其內(nèi)部的加法、乘法和除法操作的次數(shù)會增加得很快，每一個filter的大小和filter的數(shù)目呈線性增長。由于有這么多因素的影響，很容易使得計算量變得相當(dāng)龐大。

為了有效地減少計算量，CNN使用的另一個有效的工具被稱為“池化(Pooling)”。池化就是將輸入圖像進(jìn)行縮小，減少像素信息，只保留重要信息。

池化的操作也很簡單，通常情況下，池化區(qū)域是2 2大小，然后按一定規(guī)則轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的值，例如取這個池化區(qū)域內(nèi)的最大值（max-pooling）、平均值（mean-pooling）等，以這個值作為結(jié)果的像素值。

下圖顯示了左上角2 2池化區(qū)域的max-pooling結(jié)果，取該區(qū)域的最大值max(0.77,-0.11,-0.11,1.00)，作為池化后的結(jié)果，如下圖：

池化區(qū)域往左，第二小塊取大值max(0.11,0.33,-0.11,0.33)，作為池化后的結(jié)果，如下圖：

其它區(qū)域也是類似，取區(qū)域內(nèi)的最大值作為池化后的結(jié)果，最后經(jīng)過池化后，結(jié)果如下：

對所有的feature map執(zhí)行同樣的操作，結(jié)果如下：

最大池化（max-pooling）保留了每一小塊內(nèi)的最大值，也就是相當(dāng)于保留了這一塊最佳的匹配結(jié)果（因為值越接近1表示匹配越好）。也就是說，它不會具體關(guān)注窗口內(nèi)到底是哪一個地方匹配了，而只關(guān)注是不是有某個地方匹配上了。

通過加入池化層，圖像縮小了，能很大程度上減少計算量，降低機器負(fù)載。

常用的激活函數(shù)有sigmoid、tanh、relu等等，前兩者sigmoid/tanh比較常見于全連接層，后者ReLU常見于卷積層。

回顧一下前面講的感知機，感知機在接收到各個輸入，然后進(jìn)行求和，再經(jīng)過激活函數(shù)后輸出。激活函數(shù)的作用是用來加入非線性因素，把卷積層輸出結(jié)果做非線性映射。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)一般使用ReLU(The Rectified Linear Unit，修正線性單元)，它的特點是收斂快，求梯度簡單。計算公式也很簡單，max(0,T)，即對于輸入的負(fù)值，輸出全為0，對于正值，則原樣輸出。

下面看一下本案例的ReLU激活函數(shù)操作過程：

第一個值，取max(0,0.77)，結(jié)果為0.77，如下圖

第二個值，取max(0,-0.11)，結(jié)果為0，如下圖

以此類推，經(jīng)過ReLU激活函數(shù)后，結(jié)果如下：

對所有的feature map執(zhí)行ReLU激活函數(shù)操作，結(jié)果如下：

通過將上面所提到的卷積、激活函數(shù)、池化組合在一起，就變成下圖：

通過加大網(wǎng)絡(luò)的深度，增加更多的層，就得到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如下圖：

全連接層在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起到“分類器”的作用，即通過卷積、激活函數(shù)、池化等深度網(wǎng)絡(luò)后，再經(jīng)過全連接層對結(jié)果進(jìn)行識別分類。

首先將經(jīng)過卷積、激活函數(shù)、池化的深度網(wǎng)絡(luò)后的結(jié)果串起來，如下圖所示：

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，在模型訓(xùn)練時，根據(jù)訓(xùn)練樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到全連接層的權(quán)重（如預(yù)測字母X的所有連接的權(quán)重）

在利用該模型進(jìn)行結(jié)果識別時，根據(jù)剛才提到的模型訓(xùn)練得出來的權(quán)重，以及經(jīng)過前面的卷積、激活函數(shù)、池化等深度網(wǎng)絡(luò)計算出來的結(jié)果，進(jìn)行加權(quán)求和，得到各個結(jié)果的預(yù)測值，然后取值最大的作為識別的結(jié)果（如下圖，最后計算出來字母X的識別值為0.92，字母O的識別值為0.51，則結(jié)果判定為X）

上述這個過程定義的操作為”全連接層“(Fully connected layers)，全連接層也可以有多個，如下圖：

將以上所有結(jié)果串起來后，就形成了一個“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（CNN）結(jié)構(gòu)，如下圖所示：

綜述：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由兩部分組成，一部分是特征提取（卷積、激活函數(shù)、池化），另一部分是分類識別（全連接層），著名的手寫文字識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖：

CNN進(jìn)化歷史：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）近年來取得了長足的發(fā)展，是深度學(xué)習(xí)中的一顆耀眼明珠。CNN不僅能用來對圖像進(jìn)行分類，還在圖像分割（目標(biāo)檢測）任務(wù)中有著廣泛的應(yīng)用。CNN已經(jīng)成為了圖像分類的黃金標(biāo)準(zhǔn)，一直在不斷的發(fā)展和改進(jìn)。

CNN的起點是神經(jīng)認(rèn)知機模型，此時已經(jīng)出現(xiàn)了卷積結(jié)構(gòu)，經(jīng)典的LeNet誕生于1998年。然而之后CNN的鋒芒開始被SVM等模型蓋過。隨著ReLU、dropout的提出，以及GPU和大數(shù)據(jù)帶來的歷史機遇，CNN在2012年迎來了歷史突破：AlexNet。隨后幾年，CNN呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展，各種CNN模型涌現(xiàn)出來。

CNN的主要演進(jìn)方向如下：

1、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加深

2、加強卷積功能

3、從分類到檢測

4、新增功能模塊

下圖是CNN幾個經(jīng)典模型（AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet、ResNet）的對比圖，可見網(wǎng)絡(luò)層次越來越深、結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，當(dāng)然模型效果也是越來越好：

四、人工智能一般有哪幾種類型？

人工智能是計算機應(yīng)用的一個方向，它的研究領(lǐng)域包括：自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學(xué)習(xí)，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法。

常見的語音識別與合成、機器視覺與圖像處理、智能機器人和自動駕駛都是人工智能的范疇。

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