Oracle智能聊天机器人及AI技术展望
Oracle智能聊天机器人及AI技术展望
黄冠辉Rayes
Huang
高级资深架构师
我们身边的人工智能及机器学习Internet Services Medicine
?癌细胞的检测?糖尿病分级?药物发现
?行人检测
?车道跟踪
?识别交通标志
?人脸识别
?视频监控
?网络安全
?视频字幕
?内容检索
?实时翻译
?图像/视频分类
?语音识别
?自然语言处理
互联网服务医疗媒体娱乐安全无人驾驶
企业关注的领域
企业正在研究或投资应用AI / ML的领域
对重复的，基于规则的功能性任务实
现自动化
提高分析模型的速度、规模和粒度
理解和模拟人类对话，提供更好的人
机交互
90年代商业人工智能的最后浪潮
经常用于图像和语音识别
将计算机视觉等人工智能集成到机器
人中
Source: Deloitte State of Cognitive Survey, August 2017
Oracle AI 战略
模型学习数据AI 赋能的
应用
自适应人工智能应用CX ERP SCM HCM
SaaS
PaaS
IaaS 聊天机器人
数据管理物联网人工智能平台GPU 高级分析应用开发管理云
Oracle AI 的技术堆栈
提供人工智能支持的关键要素
针对机器学习进行优化的高性能计算和存储基础架构数据管理基础设施需要大量数据、
数据清理和规范化以及数据丰富化Oracle 将AI 和ML 功能嵌入到自己的
业务和IT 服务中，使用相同和优化
的AI 技术堆栈先进机器学习模型、快速发展的综
合环境Algorithm Catalog Collaboration Cognitive Services API Machine Learning Frameworks Auto Model Selection
Model Dev Tools Data Analysis Machine Learning Developme
nt
Environmen
t Enterprise Data Lake 2nd Party Data 3rd Party Data Security
Data Integration Data Enrichment Data Preparation Data API
Data Managemen
t
for AI GPUs High Performance Network High Performance Object Store Low Cost
Archive Storage
Infrastructu
re for AI Recommendations, Insights, and Actionable Events Embedded AI Business Apps -ERP , SCM, CX,
HRM IT Operations –DB, Security and Management Others –Mobile with
conversational AI Oracle Cloud Infrastructure
?X7 Compute –HPC Ready ?Latest Skylake processors ?NVMe SSDs ?50Gbe network GPU Cloud Big Data Cloud DB Cloud Oracle Analytics Cloud AI Platform Cloud *Advanced Analytics ORAAH Oracle Data Management Solutions CX, ERP , SCM, HCM Cloud Adaptive Intelligent Apps IoT Apps Cloud Mobile Cloud AI Chatbot
Managemen t & Security Cloud Autonomous DWH Cloud *DaaS Solutions (3rd Party Data)* Coming Soon
甲骨文AI 平台云服务
?完整的AI开发平台
?快速建立AI开发系统的自动缩放特性
?预置AI库、工具、例子、深度学习框架
?NVIDIA CUDA 和cuDNN驱动
?集成Oracle对象云，轻松连接到现有Hadoop集群
?通过Oracle PaaS，无缝的建立AI驱动的应用
?最佳人工智能计算基础设施
?提供GPU 裸金属服务: 2x NVIDIA Tesla P100 GPUs
-基于NVIDIA’s Pascal架构
?预披露NVIDIA Volta GPUs with up to 8 V100 GPUs
?NVMe高速闪存存储
加速任何机器学习框架?25 Gig 以太网络
Oracle AI 平台云服务简化架构、工具链和模型部署
Oracle PaaS Language Image
Video HR
Emotion 易于开发
3发布规范化获取数据训练
测试预流程定义2开发?
Frameworks ?
AI libraries ?
Samples ?
GPU clusters ?
Connect to data ?
Auto scale, updates ?HS network, storage ?Object Stores ?Big Data CS ?Database CS ?Spark-Hadoop 易于数据访问+
1建立构建&管理发布API 输出模型APIs
我们正处于一个新的世界，会话方式将取代计算机和连接设备上最常见的交互
人工智能市场
“会话AI优先” 将取代
“云优先、移动优先”
是作为未来10年
最重要、最高层的当务之急
?Source: Gartner 2018
平均使用25个App
使用最多的3个App占有80%时间
30天后，仅3%App未被删除
“There’s an App for That”
^fatigue
Oracle Mobile
Your savings account
Balance is $7,423.11
Your checking account
Balance is $1498.16
Done. Your checking
balance is $2498.16. Your
Savings balance is $6,423.11
Checking balance
Savings balance
Transfer $1000 from
Saving to checking
消息通讯是最常用，
且最熟悉的环境
下一个杀手级App将是机器人–基于人工智能
机器人将开始取代移动应用
程序。用户将不再寻找应用
程序、下载应用程序、更新
应用程序或管理应用程序
Source: Gartner 2017
差旅智能助手——基于甲骨文聊天机器人服务
出差申请报销费用预订机票预订酒店
基于自然语言的智能对话
出差申请预订机票预订酒店报销费用
智能聊天机器人服务：主要组件
渠道配置
对话流程
执行
流程中
自定义组件
集成
AI
引擎
?在人与机器人之间提
供统一的、跨平台渠
道交互
?针对谈话流程，提供声
明式流程构建器
?所定义的变量内定义流
程处理机制
?激活机器学习算法，用
以识别关系和提取非结
构化数据的见解?通过机器人服务，可
与第三方的后台进行
交互
Custom
“我要订从北京的机票"
训练话语(Utterance)
/ 机器学习
?买去北京的机票
?明天去北京的机票有哪些
?查一下今天去孟买的机票
?我要预订下周二去旧金山的机票意图(Intent)
预订机票?用户想要什么？
?这可以如何分类为一个动作？
意图系统意图模型(Model)从训练语言创建的模型，在运行时引用来检测用户意图
实体(Entity)转帐
起飞日期
起飞地点
目的地实体Entity
日期、目的地意图
预订机票?取出相关信息
实体系统?解析句子基于话语训练数据，实体系统分析并提取
一个句子中的重要信息
实体模型
"查一下今天去孟买的机票"
对話流程
管理对话流程
存储会话状态和数据上下文(State & Context)
调用自定义业务逻辑
对话AI 引擎
基于YAML 会话流程会话状态预置组件自定认组件会话执行灵活客户端
Webhook 通信协议
Security 安全
消息处理意图模型机器学习语言建模自然语言处理NLP
实体解析实体分解实体类型实体值渠道集成
语义识别实体提取NLP 自然语言理解
语义识别:
预订机票
意图排名
信心 98%需要的实体（参数）:出发地点实体的值周五用户：我要买
周五去孟买的
机票外部数据
集成组件智能客服：您要从哪里出发？用户：香港
以下是为您推荐的周五从香港到孟买的机票
对话与表单结合，更好的用户体验
点击链接，
弹出表单
上下文的双向传递
提交申请，
返回对话
出差申请对话出差申请表单
方案架构
Facebook Messenger
微信
网页对话框
预置
接口
预置
WebSocket
接口
Bot Engine
语义识别引擎
对话流程引擎
多语言支持框架
对外扩展接口
API目录
Server
Server
分析
REST
SOAP
预置微信接
口
连
接
器
外部系统
外部服务
知识库
业务系统
其他服务Oracle Mobile Cloud Enterprise
配置式的意图模型建模
意图列表训练话语关联实体
2020年(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望
（发展战略）人工智能的状态及今后发展方向展望
人工智能的现状及今后发展趋势展望 壹．引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”壹词最初是于1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的壹门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展情况 目前，人工智能技术于美国、欧洲和日本依然飞速发展。于AI技术领域十分活跃的IBMXX公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之壹的智力能力。而正于开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致和人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展均涉及到了人工智能技术，能够说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之壹就是科学计算,科学计算可分为俩类:壹类是纯数值的计算,例如求函数的值;另壹类是符号计算,又称代数运算,这是壹种智能化的计算,处理的是符号。符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们均是用
C语言写成的,所以能够于绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境和客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的壹个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程和人类的学习过程相似，以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，壹个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、于餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等和“老外”通话。3机器翻译 机器翻译是利用计算机把壹种自然语言转变成另壹种自然语言的过程，用以完成这壹过程的软件系统叫做机器翻译系统。搜文网目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致能够分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件的代表是“金山词霸”，堪称是多快好省的电子词典，它能够迅速查询英文单词或词组的词义且提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，壹个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器
关于人工智能的展望
关于人工智能的展望 人工智能自1956年在美国诞生至今已50多年了。长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智。从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界许多实验室都在进行着AI技术的实验。 随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 一、何谓“人工智能”?“智能”源于拉丁语Legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。Intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。“人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如,专家系统软件,机器博奕软件等。但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。 二、人工智能的研究领域人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。1.机器智能例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。除了“专家系统”之外,还可列举出其他许多聪明的智能软件系统。如:机器博突的智能软件、智能控制、智能管理、智能通信……的软件等。例如:IBM 的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫,就是计算机的机器智能水平的一次荣誉记录,也是聪明的人工智能软件的一个成功范例。2.智能机器“智能机器”(Intelligent Machine),简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的
(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
人工智能的现状及今后发展趋势展望精编版
人工智能的现状及今后 发展趋势展望精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显着特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
人工智能未来发展前景展望
人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。
复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运
未来机器人的展望
未来机器人的展望 展望未来，对机器人的需求是多面的。在制造工业由于多数工业产品的商品寿命逐渐缩短，品种需求加多，这就促使产品的生产就要从传统的单一品种成批大量生产逐步向多品种小批量柔性生产过渡。有各种加工装备、机器人、物料传送装置和自动化仓库组成的柔性制造系统，以及由计算机统一调度的更大规模的集成制造系统将逐步成为制造工业的主要生产手段之一。 现在工业上运行的90%以上的机器人，都不具有智能。随着工业机器人数量的快速增长和工业生产的发展，对机器人的工作能力也提出了更高的要求，特别是需要各种具有不同程度智能的机器人和特种机器人。这些智能机器人，有的能够模拟人类用两条腿走路，可在凹凸不平的地面上行走移动；有的具有视觉和触觉功能，能够进行独立操作、自动装配和产品检验；有的具有自主控制和决策能力。这些智能机器人，不仅应用各种反馈传感器，而且还运用人工智能中各种学习、推理和决策技术。智能机器人还应用许多最新的智能技术，如临场感技术、虚拟现实技术、多真体技术、人工神经网络技术、遗传算法和遗传编程、放声技术、多传感器集成和融合技术以及纳米技术等。可以说，智能机器人将是未来机器人技术发展的方向。 在智能新时代的到来下，南方ＩＴ学院应运而生，承载着时代的使命，在政府大力支持下，南方学院率先开设机器人专业，以机电工程为基
础，运用计算机控制技术实现对机器人内在的驱动控制和外在的工作应用控制。培养学生的软件开发能力、硬件研发能力和工程应用能力，从事机器人设备的设计开发、编程调试、运行维护等工作的高素质技能型人才。
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人工智能技术及其发展趋势2020年
1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对
2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对
人工智能在生活中的应用与展望
2018年8月人工智能在生活中的应用与展望 贾嘉（大连育明高级中学，辽宁大连116023） 【摘要】近些年伴随着信息化技术的不断发展，智能化技术也随之成熟，人工智能在我们生活中的应用越发频繁，涉及领域也越来越广，目前已经涉及到了医疗、农业、教育、国防以及能源等多个领域。人工智能对于日常生活的影响正在逐渐深入。对此，本文简要分析人工智能在生活中的应用与展望。 【关键词】人工智能；生活；应用与展望 【中图分类号】TP18【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2018）08-0210-02 引言 人工智能这一概念频繁出现在各类媒体当中,逐渐成为社会热议话题之一。在2017年的7月,国务院开始针对人工智能制定了相应的发展规划,同时开启了人工智能在我国发展的新篇章。就目前而言,人工智能的应用已经比较成熟,例如无人驾驶、智慧城市、智能管家等,这一些都是人工智能的应用案例。对此,探讨人工智能在生活中的应用与展望有显著的现实意义。 1人工智能 人工智能最早起始于1956年,这一概念在提出之后便引发了高度关注和讨论,之后研究者们纷纷开展了相应的理论与原理研究,例如斯坦福大学教授便提出了关于人工智能的解释,提出了“人工智能是关于知识的学科,属于怎样表示知识以及如何获得知识并应用知识的学科”[1]。另外,麻省理工的教授也提出了关于“人工智能属于研究计算机如何模仿人的思想、行为进行工作的学科”。虽然各个说法并不相同,但是基本上都表现出了关于人工智能的基本思想与基本内容,总结即人工智能是以人的行为习惯、思维模式作为基础或依据,构建相应的智能化工作系统,也就是探讨计算机硬件、软件,实现对人行为模仿的技术方法。人工智能提出之后快速发展,截至目前,应用案例已经非常多,人工智能和纳米科学、基因工程共同成为世界三大尖端技术。 2人工智能的应用 人工智能在生活当中的应用案例非常多,例如在音乐方面,人工智能能够根据用户以往选择音乐的习惯推送用户可能喜欢的音乐作品;在视频甄别方面,可以实现自动化,尤其是在警方的监控系统中应用价值较高;在医疗领域中,人工智能可以及时计算并获取患者的临床资料并为医生提供诊疗数据支持;同时在其他类型的专业系统中也有所应用,例如化学工业、生物工程等[2]。下面以无人驾驶、自动拣货机器人两个具体应用案例进行分析。 2.1无人驾驶 近些年随着人们生活水平不断提高,城市中汽车数量不断增多,这也导致交通问题越发严重。传统的交通工具并不能满足人们的出行要求,伴随着人工智能的不断普及,无人驾驶技术随之成熟,作为无人驾驶技术的重点研究与普及对象,城市公交在智能化方面的特征也在越发明显[3]。在我国,无人驾驶技术其实已经在许多场合当中应用,景区、企业园区等领域中都可以发现无人驾驶公交的雏形,但是因为技术方面的限制性,这些无人驾驶公交都存在车型比较小、车速比较慢以及行车路况简单等特征。随着无人驾驶技术的不断发展,无人驾驶公交也在逐渐成熟。 在2017年时,深圳开始研发和普及了关于“阿尔法巴智能驾驶公交”,虽然这一公交目前仍然处于测试阶段,上路时也只是试运行,但是这一现象证明了无人驾驶公交车的应用优势与价值,它不仅可以更好地满足人们出行需求,同时在人工智能方面的应用代表性也非常突出。目前,自动驾驶公交车相对于以往的无人观光车有明显的改进,例如以往的观光车只能够听从一个指令,但是“阿尔法巴智能驾驶公交”具备一定的自主思维能力,其能够在脱离人为操控的情况下独立思考。与此同时,其本身还具备多个感知模块实现对前方道路情况的监测,如果有障碍物可以及时判断障碍物的形状、位置以及数秒内可能导致的危害与风险因素,并将这一些数据及时上传到处理器中并进行计算,最终制定出规避的方案,如减速、紧急停车或绕行等,这一些指令都可以及时上传到接收器并快速执行,同时这些功能相对于观光车而言有着明显的创新与发展。 2.2自动拣货机器人 随着人工智能技术的不断成熟,在生活当中的应用也在不断普及。对于物流行业而言,因为订单数量较大,所以对于人力的要求也相对较高,传统的物流仓库因为需要大量的人力资源实现对快件的分拣、搬运、运输,所以在人力成本方面相对较高。对此,合理将人工智能应用于物流行业可以显著减少人力资源的消耗,对于物流企业而言,这也是减少经营成本的关键。 目前京东、申通以及顺丰等多家快递公司的仓库中都在应用一种小机器人,这一机器人以盒状为主,底部带小轮子,机器人能够按照快读上的条码及时将快递进行分类,并按照快递的信息将快递投入到相应的快递口中,从而实现智能化的快件分拣[4]。这一项技术的关键在于分拣系统本身的控制功能,这也是实现自动化分类的关键。分货系统的核心还在于机器人本身的功能,机器人采用了相机与二维码精确定位两项技术,再加上对线路的规划与计算,机器人之间并不会发生因线路矛盾而碰撞的问题,所以在运行效率方面相对于人工而言更快,在经济效益方面优势更加突出。 3人工智能的未来展望 从目前人工智能的发展现状来看,人工智能的未来发展前景可观,在今后几年人工智能的未来展望主要是实现更多领域的应用,尤其是在图像人脸识别、聊天机器人、移动商品购买、快速分拣、货运码头、无人驾驶等多个领域中的成熟应用[5]。 在本质上而言,人工智能需要更好地模拟人的思维、意识完成信息探索。其主要的功能与作用仍然是替代人的思想完成工作。对此,在未来社会当中,人工智能的快速发展和逐渐成熟都会更好应用在为人类服务的工作中。例如,可以协助警察实现对违法犯罪行为的监督,帮助人类完成部分高风险的 论述210
(完整版)人工智能技术发展趋势及应用
一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（B）。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（A）。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（D）。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（D）。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情 (C) 读搏知情
(D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（C）。 (A) 1986年启动“863计划” (B) 1977年，吴文俊创立吴方法 (C) 1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（A）获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（A）。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（C）。 (A) 制造 (B) 教育
(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（D）列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（D）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A) 2天 (B) 24小时 (C) 12小时 (D) 6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（C） (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断
人工智能的应用及展望
人工智能应用及展望 唐小军 内容摘要：人工智能 (ArtificialIntelligence)诞生于1956年的美国，至今已接近七十年。它属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能基于认知科学、哲学、不定性论的边缘科学研究项目，在上世纪80年代中期人工神经网络取得重大进展，其成果大量应用于系统的感知,模型建立和控制。神经网络通过对输入输出样本的学习,不断地调整网络的权值和阈值,使网络实现给定的输入输出映射关系,并具有一定的学习和自适应运用能力。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，借助大数据技术，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统、符号计算、模式识别的发展指明了方向。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 关键词：认知科学专家系统神经网络大数据 前言 人工智能(Artificial Intelligence)，人工智能可以分为两部分，“智能”是什么，我们可以从不同方面去定义。这关联到到如意识、自我、心灵等问题.我们唯一理解的智能也就是灵长类动物拥有的能自由做出反应的能力，这种能力也是现在和未来人工智能科研的主要奋斗目标。目前我们对灵长类动物的智能的理解，可以用只可意不可言来准确形容，现阶段还不能对自身智能的理解用科学的表达方式表达出来。 1 人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，主要研究方向是模拟、延伸、扩展人类智能的。人们通过对外界事物进行长期实践做出一些归纳并对其用数值量化，用传感设备和用严密的逻辑思维进行推理并干预其结果的差错，通过逻辑计算然后再用于控制终端设备服务于受众，智能包含能力包括感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应的能力，
浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望
浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望 有人将人工智能称为第四次工业革命，它已经渗透到很多领域，与人们的生活日益密切，也不断成为学术界研究的热点。文章通过文献回顾，并结合人工智能的发展状况，对其应用的领域进行了系统的分析，同时对人工智能未来可能的发展进行了展望。 标签：人工智能；应用领域；发展 1 概述 人工智能（Artificial Intenlligence，AI）是综合了计算机科学、生理学和哲学的一门独立的学科，通过对人的意识和思维进行模拟、延伸和拓展来解决各种需要人类智能的复杂工作。人工智能的发展与计算机科学行业的发展密切相关，但是，在应用方面，它既有具体的应用行业，比如机器人，又可以与其他行业相结合，实现完美组合，比如各种“互联网+”（例如人工智能+金融=Fintech）。目前几乎没有研究就人工智能的应用领域进行细致的划分总结，因此本文就此方面进行研究。 2 人工智能的应用领域 2.1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心，也是中心问题。学习顾名思义就是进行不断的知识积累，机器学习就是通过机器进行知识的积累，利用现有的信息来进行知识的更新和输出。在引言中我们提到的“AlphaGO”大战李世石，其实第一局李世石是赢了机器的，但第二天大师万万没有想到与自己对弈的机器人昨晚自己与自己下了上百万局棋，“AlphaGO”在学习中达到了大师无法到达的境界。 2.2 计算机视觉 它是是指计算机来模拟人的视觉系统，代替人类的眼睛以达到识别物体、确定物体的位置以及物体的运动状态目的。从技术程序上看一般要经过三个步骤：检测目标（图像预处理、图像分割）-识别目标（特征提取、目标分类、判断匹配）-识别行为（模型建立、行为识别）。视觉识别技术在不同的细分领域发展存在较大差距，目前视觉技术较成熟的领域是生物性特征识别方面，在考勤和安防领域广泛应用。例如指纹识别、人脸识别、瞳孔识别等。然而在物体场景识别方面技术不太成熟，因为物种的类别太复杂，外貌特征多样。该领域最早的公司在1997年创建，最近三年来的到了高度的发展。去年年底，亚马孙的无人超市将会实现顾客买东西直接走人，人工智能会实现自动结账。这利用了全自动旋转的3D摄像技术，通过视觉效果识别每个人的ID，实现人与物的制动捆绑，这需要视觉技术对物体充分精确的区分。
人工智能技术及其发展趋势
人工智能技术及其发展趋势 单选题 1?下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C?目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 2?生物特征识别技术不包括（）0（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A "答对 3.（）,中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习 (10.0分） A.2018年3月15日 B.2018 年10 月31 日
C.2018 年12 月31 日 D.2019年1月31日 我的答案：B "答对 4.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 多选题 1.计算机视觉或机器视觉就是研究用计算机来模拟人类视觉或灵长类动物视觉的一门科学，由图像数据来产生视野环境内有用符号描述的过程，主要研究内容包括（）。（10.0 分）） A.图像获取 B.图像处理 C.图像分析 D.图像识别 我的答案：ABCD "答对
2.机器学习的相关算法包括（）。（10.0分）） A.轨迹跟踪 B.决策树 C?数据挖掘 D.K近邻算法 我的答案：BCD "答对 判断题 1?决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。（10.0分） 我的答案：错误"答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分）我的答案：正确"答对 4.增强现实技
人工智能的现状及发展展望
人工智能的现状及发展展望 从1961年世界上第一个真正意义上的实用机器人在美国问世，到40余年后的今天，机器人的应用领域不断扩大，从工业到农业再到服务业，从工厂走向寻常百姓家，从北非沙漠到南美丛林，从深水世界到浩瀚太空，机器人的触角已经伸向四面八方，成为我们社会生活中一道独特的科技风景。 机器人没到人类等级 从1956第一次使用“人工智能”这个字汇。到50年后的今天，回顾人工智能这50年的发展中，我们在不断地尝试着把人类的原创性加到机械思考中，虽然我们取得了许多成就，但目前我们所有的知识并不足以到达人类的智能等级，还没有完成一个人类等级的人工智能。 用电脑来模拟人脑的高度功能，早在50年前，有人就曾指出，真正的障碍，并不是机器的功能不足，而是我们无法写出程序，来彻底利用我们拥有的资源。人工智能的设备并不是问题，真正难以克服的是关于人工智能基本概念的问题，而且这个问题在50年后的今天依旧存在。 人工智能未来继续探索 对于人工智能的未来，存在两种不同的观点。第一种观点认为，人工智能是有关于人类智慧，有关于通用机器的。而第二个观点存在于信息科技的前沿。比如，将数据信息化，让它们在网络上产生作用，让基因发挥其作用，让机器人数据发挥作用。 机器人人工智能研究的下一个目标是常识知识与推理能力的固定化。但今天的人工智能领域还有很多其它的研究目标。 目前，机器人研究存在很多的方向，一些人将机器人人性化，希望越接近人类越好，而另一个方向却正好相反。 机器人领域还有一些其他的问题。因为他们必须要在人类的环境中运作，有时候甚至面对一些尚未解决的问题，比方像人类一样抬起两条腿而不是拖着脚的方式行走，或是要能了解物体的三度空间视觉等等。这些问题已经被分别研究，但机器人目前仍旧无法在混乱的房间里行走或是上下楼梯，更不要说爬树了。 科幻电影中会有形形色色的机器人，电影往往会让这些机器人有一些人类的动机，变成一个有个性的角色，要假设这些机器人像人类一样十分容易，比如电影《人工智能》里的机器人，会陪伴人还会觉得孤单。电影中假设机器人可以模仿十岁的小孩，然而他们没想到，收养机器人的女主人会变老，当她七十岁或八十岁时，他的机器人小孩还是十岁大。在电影的观点里，甚至不需要思考这个问题，而这只是人们很容易被电影误导的例证之一。 机器人潜在威胁 尽管目前人工智能的发展还未达到人类智能的水平，但许多人仍存在着顾虑。当机器人真的被赋予了人类式的情感和意志，它将像我们一样，具备各方面的人性特征：创造性的思维、独立的思考与决策、自觉性的行为及各种人情世故，面对与我们一样有人格自尊的机器人，人类该如何以待？机器人是不是也该像我们一样拥有生存与发展的基本权利，谋求政治上的自由和平等。它们会不会打着“人权”的旗号揭竿而起，来一场人工智能的反叛以摆脱人类的控制？一手缔造了机器人神话的我们，是否已经准备好迎接未来的机器人时代？这些场景已在各种科幻作品中提到。 机器人三大定律
展望人工智能的未来(续)下
展望人工智能的未来（续）下 未来可能是我们最糟的恶梦我想了解人工智 能的一个原因是“坏机器人”总是让我很困惑。那些关于邪恶机器人的电影看起来太不真实，我也没法想象一个人工智能变得危险的真实情况。机器人是我们造的，难道我们不会在设计时候防止坏事的发生吗？我们难道不能设立很多安全机制吗？再不济，难道我们不能拔插头吗？而且为什么机器人会想要做坏事？或者说，为什么机器人会“想要”做任何事？我充满疑问，于是我开始了解聪明人们的想法。 这些人一般位于焦虑大道： 焦虑大道上的人并不是恐慌或者无助的一一恐慌和无助在图上的位置是更加左边一一他们只是紧张。位于图表的中央不代表他们的立场是中立的一一真正中立的人有自己独立的阵营，他们认同极好和极坏两种可能，但是不确定究竟会是哪个。焦虑大道上的人是部分为超人工智能感到 兴奋的一一他们只是很担心人类现在的表现就好像《夺宝奇兵》中的这位少年：他拿着自己的鞭子和宝物，非常开心，然后他就挂了： 同时，印第安纳琼斯则更加有见识和更加谨慎，了解潜在的危险并且做出相应的反应，最后安全逃出了山洞。当我了解了焦虑大道的人们的想法后，感觉就像“我们现在傻呵
呵的，很容易像前面那小子一样被弄死，还是努力做印第安纳琼斯吧。” 那究竟是什么让焦虑大道的人们如此焦虑呢？ 首先，广义上来讲，在创造超人工智能时，我们其实是在创造可能一件会改变所有事情的事物，但是我们对那个领域完全不清楚，也不知道我们到达那块领域后会发生什么。科学家Danny Hillis 把这个比作“就好像单细胞生物向多细胞生物转化的时候那样，还是阿米巴虫的我们没有办法知道我们究竟在创造什么鬼。” Bostrom 则担忧创造比自身聪明的东西是个基础的达尔文错 误，就好像麻雀妈妈决定收养一只小猫头鹰，并且觉得猫头鹰长 大后会保护麻雀一家，但是其它麻雀却觉得这是个糟糕的主意。 当你把“对那个领域完全不清楚”和“当它发生时将会产生 巨大的影响”结合在一起时，你创造出了一个很恐怖的词——生 存危机指可能对人类产生永久的灾难性效果的事情。通常来说， 生存危机意味着灭绝。下面是Bostrom 的图表：可以看到，生存 危机是用来指那些跨物种、跨代（永久伤害）并且有严重后果的 事情。它可以包括人类遭受永久苦难的情况，但是这基本上和灭 绝没差了。三类事情可能造成人类的生存危机： 1）自然——大型陨石冲撞，大气变化使得人类不能生 活在空气中，席卷全球的致命病毒等2）外星人——霍 金、卡尔萨根等建议我们不要对外广播自己的位置。他们不想我 们变成邀请别人来殖民的傻子。
人工智能在生活中的应用及展望
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/2615300527.html, 人工智能在生活中的应用及展望 作者：李嘉沐 来源：《读天下》2019年第05期 摘要：人工智能，英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。随着计算机技术的不断发展，新型人工智能技术正在逐步走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中有许多地方得到应用。 关键词：人工智能;虚拟助理;视频甄别;专家系统 一、人工智能的概念 作为人工智能就是借助计算机模拟或是实现的一项智能行为。作为计算机发展中的重要组成环节，人工智能更注重对智能本质的探索，通过对智能行为的模拟，最终更好的制造出和人类思维方式和智能方式相似的智能机器。其中的表示、运算和搜索都是当前人工智能的核心环节。 二、人工智能的主要特点 人工智能具备较强的感知能力，也就是在实际工作环节中可以借助视觉、听觉和嗅觉等对外部世界进行感知。这一特征在当前自然语言中的理解范围中也得到了十分显著的发展，通过这种方式让智能化的发展更好的对人类语言进行理解，有效实现人机交互。人工智能同样具备较强的思维能力。具备一定智力的智能机，不仅要对外部信息掌握一定的存储能力，同时还应该对当前这些信息进行更有效的掌握和分析，在这一特点上对搜索技术和联想技术。人工智能工作的开展具备较强的学习能力和行为方式。这个特点也要求人工智能在工作中要和人的发展方式具备较强的一致性，不仅能获取知识，并且还可以在实际中对各项能力进行提升，并且根据人的方式和命令对相关任务进行执行。 三、人工智能科技的经典案例 说起人工智能，首先映入眼帘的，一定会是：1997年国际象棋机器“深蓝”战胜世界冠军卡斯帕罗夫和2016年围棋棋王柯洁三次被AlphaGo击败的场景。这两次人工智能历史上的标识性事件，让人们开始感叹，人工智能的发展，已经越来越接近各种机器人的电影大片了。 （一）深蓝案例浅析 对比这两次对战，我们会发现，深蓝虽然战胜了世界冠军，但它是单一性的。深蓝是完全依赖于国际象棋规则来设计的，没有任何扩展性。因此深蓝只能下国际象棋，不能自主学习其
展望人工智能的未来
展望人工智能的未来（续） 文章的第一部分讨论了已经在我们日常生活中随处可见的弱人工智能，然后讨论了为什么从弱人工智能到强人工智能是个很大的挑战，然后我们谈到了为什么技术进步的指数级增长表面强人工智能可能并不那么遥远。第一部分的结束，我们谈到了一旦机器达到了人类级别的智能，我们将见到如下的场景：
这让我们无所适从，尤其考虑到超人工智能可能会发生在我们有生之年，我们都不知道该用什么表情来面对。 再我们继续深入这个话题之前，让我们提醒一下自己超级智能意味着什么。 很重要的一点是速度上的超级智能和质量上的超级智能的区别。很多人提到和人类一样聪明的超级智能的电脑，第一反应是它运算速度会非常非常快——就好像一个运算速度是人类百万倍的机器，能够用几分钟时间思考完人类几十年才能思考完的东西 这听起来碉堡了，而且超人工智能确实会比人类思考的快很多，但是真正的差别其实是在智能的质量而不是速度上。用人类来做比喻，人类之所以比猩猩智能很多，真正的差别并不是思考的速度，而是人类的大脑有一些独特而复杂的认知模块，这些模块让我们能够进行复杂的语言呈现、长期规划、或者抽象思考等等，而猩猩的脑子是做不来这些的。 就算你把猩猩的脑子加速几千倍，它还是没有办法在人类的层次思考的，它依然不知道怎样用特定的工具来搭建精巧的模型——人类的很多认知能力是猩 猩永远比不上的，你给猩猩再多的时间也不行。
而且人和猩猩的智能差别不只是猩猩做不了我们能做的事情，而是猩猩的大脑根本不能理解这些事情的存在——猩猩可以理解人类是什么，也可以理解摩天大楼是什么，但是它不会理解摩天大楼是被人类造出来的，对于猩猩来说，摩天大楼那么巨大的东西肯定是天然的，句号。 对于猩猩来说，它们不但自己造不出摩天大楼，它们甚至没法理解摩天大楼这东西能被任何东西造出来。而这一切差别，其实只是智能的质量中很小的差别造成的。 而当我们在讨论超人工智能时候，智能的范围是很广的，和这个范围比起来，人类和猩猩的智能差别是细微的。如果生物的认知能力是一个楼梯的话，不同生物在楼梯上的位置大概是这样的：
专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势和应用》试题和答案
《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A)读音知情 (B)读脸知情
(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 (C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育
(C)艺术 (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶