人工智能行业研究报告

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概要

人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导控制才能运行的计算机,到计算机拥有可以自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大的影响。虽然此时此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,这个变化的原因有显而易见的(更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。

这个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别,但是

AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也就是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。

例如,在医疗保健中,图像识别技术可以提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习可以用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开辟新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发现其可被利用场景的早期阶段,这些必要的技术会通过基于

云的服务实现大众化、平等化,我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中创造新的赢家和输家。

AI 的广泛应用让我们得出了一个结论:它是一种可以变革全球经济的技术,是提高生产力并结束美国生产率停滞增长的驱动力。结合GS 首席经济学家Jan Hatzius的研究,我们明确了资本深化目前的停滞及其对美国生产率的相关

影响。我们相信,AI 技术将会驱动生产力的提高,就像20 世纪90 年代那样,驱动企业投资更多的资本和劳动密集型项目,加快发展的脚步,提高盈利能力以及提高股票的估值。

启示

虽然我们看到了人工智能可以及时地影响到每个公司、行业和一部分经济,但对投资者而言,我们认为这其中有四个影响最为显著。

生产率。AI 和机器学习具有激发生产率增长周期的潜力,这会有利于经济的增长,提升企业的盈利能力,资本回报率和资产估值。根据GS 首席经济学家Jan Hatzius所说:「大体上而言,AI 看起来似乎比上一次创新浪潮更有可能在统计数据中捕捉到更有价值的东西,人工智能可以降低成本,减少对高附加值生产类型的劳动投入。举个例子,这些在商业

部门成本节约上的创新可能比在iPhone 中增加应用程序

的可用性和多用性更利于统计学家去捕获有价值的东西。考虑人工智能对商业部门的成本结构的广泛影响,我有理由相信它会被统计学家接受,并且会出现在整体生产力数据中。

尖端技术。AI 和机器学习在速度上的价值有利于构建一种在建设数据中心和网络服务时让硬件更便宜的趋势。我们认为这可能推动硬件,软件和服务支出的市场份额的大幅度改变。例如,在「标准」数据中心计算资源上运行的AWS 工作负载的成本低至$ 0.0065 /小时,而在使用AI 优化过的GPU 上运行的成本为0.900 美元一小时。

竞争优势。我们看到了AI 和机器学习具有重新调整每个行业的竞争秩序的潜力。未能投资和利用这些技术的管理团队在和受益于战略智能的企业竞争时,有很大可能会被淘汰掉,因为这些技术可以让企业的生产力提高,并为它们创造资本效益。在第41 页开始的短文中,我们将研究这些竞争优势是如何在医疗保健、能源、零售、金融和农业等领域发展起来的。

创办新公司。我们发现了150 多家在过去十年中创建的人工智能和机器学习公司(附录69-75)。虽然我们相信人工智能的大部分价值都掌握在具有资源、数据和投资能力

的大公司手中,但我们也期望风险投资家、企业家和技术专家可以继续推动新公司的创立,从而促进实质性的创新和价值创造,即使最后创业公司会被收购。当然我们也不能忽视人工智能巨头(人工智能领域的谷歌或Facebook)的出现。

在接下来的篇幅中,我们将深入探讨AI 的技术,历史,机器学习的生态系统以及这些技术在行业和领头公司中的

应用。

什么是人工智能?

人工智能是做出能够以人类智能的方式学习并解决问

题的智能机器和计算机程序的理工科。传统而言,该领域包括自然语言处理与翻译、视觉感知与模式识别,以及决策制定。但该领域以及应用的复杂度都在急剧扩展。

在此报告中,我们的大部分分析集中在机器学习(人工智能的一个分支)与深度学习(机器学习的分支)上。我们强调两点:

简言之,机器学习是从样本和经验(即数据集)中进行学习的算法,而不是依靠硬编码和预先定义的规则。换言之,也就是开发者不再告诉程序如何区分苹果和橘子,而是向算法输入数据(训练),然后自己学习如何区分苹果和橘子。

深度学习的重大发展是人工智能拐点背后的主要驱动。深度学习是机器学习的一个子集。在大部分传统的机器学习方法中,特征(即有预测性的输入或属性)由人来设计。特征工程是一大瓶颈,需要大量的专业知识。在无监督学习中,重要特征并非由人预定义,而是由算法学习并创造。

为了更加明了,我们不注重真人工智能、强人工智能或通用人工智能这样的概念,它们意味着复制人类智能,也经常出现在流行文化中。虽然已经有了一些有潜力的突破,比如谷歌DeepMind 的AlphaGo系统,我们还是更注重立即有实在经济的人工智能发展。

为何人工智能发展加速?

深度学习能力的极大发展是如今人工智能拐点背后的

催化剂之一。深度学习的底层技术框架——神经网络,已经存在了数十年,但过去 5 到10 年的 3 种东西改变了深度学习:

1.数据。随着全球设备、机器和系统的连接,大量

的无结构数据被创造出来。神经网络有了更多的数据,就变得更为有效,也就是说随着数据量增加,机器学习

能够解决的问题也增加。手机、IoT、低成本数据存储

和处理(云)技术的成熟使得可用数据集的大小、结构都有了极大增长。

例如,特斯拉收集了780mn 英里的驾驶数据,而且通过他们的互连汽车,每10 小时就能增加100 万英里的数据。此外,Jasper 有一个平台,能让多家汽车制造商和电信公司进行机器间的交流,这家公司于今年 2 月份被Cisco 收购。Verizon 在8 月份做了类似的投资,宣布收购Fleetmatics,Fleetmatics做的是将汽车上的远程传感器通过无线网络连接到云软件。

未来,5G 网络的上线将会加速数据生成与传输的速率。据IDC 的Digital Universe Report 显示,年度数据生成预期到2020 年达到44zettabytes,表明我们正在见证应用这些技术的使用案例。

图1:年度数据生成预期到2020 年达到44zettabytes

2. 更快的硬件。GPU 的再次使用、低成本计算能力的普遍化,特别是通过云服务,以及建立新的神经网络模型,已经极大的增加了神经网络产生结果的速度与准确率。GPU 和并行架构要比传统的基于数据中心架构的CPU 能更快

的训练机器学习系统。通过使用图像芯片,网络能更快的迭代,能在短期内进行更准确的训练。同时,特制硅的发展,比如微软和百度使用的FPGA,能够用训练出的深度学习系统做更快的推断。另外,从1993 年开始超级计算机的原计算能力有了极大发展(图2)。在2016 年,单张英伟达游戏显卡就有了类似于2002 年之前最强大的超级计算机拥

有的计算能力。

图2:全球超级计算机的原计算性能,以GFLOPs 测

成本也有了极大的降低。英伟达GPU(GTX 1080)有9 TFLOPS 的性能,只要700 美元,意味着每GFLOPS 只要8 美分。在1961 年,串够IBM 1620s 每提供 1 GFLOPS 需要的钱超过9 万亿。

图3:每单位计算的价格有了极大下降

3. 更好、更普遍可用的算法。更好的输入(计算和数据)使得更多的研发是面向算法,从而支持深度学习的使用。例如伯克利的Caffe、谷歌的TensorFlow和Torch 这样的开源框架。比如,刚开源一周年的TensorFlow,成为了GitHub 上有最多forked repositories 的框架。虽然不是所有的人工

智能发生于普遍可用的开源框架中,但开源确实在加速发展,而且也有更多先进的工具正在开源。

方向

虽然本报告的重点是人工智能的发展方向以及公司如

何把握这个方向,但是了解人工智能对我们生活的影响程度也是很重要的。

在线搜索。就在一年多以前,谷歌透露,它们已经开始将大量的搜索工作移植到了RankBrain(一个人工智能系统),使其和链接(links)以及内容(content)成为了谷歌搜索算法的三个最重要的标志。

推荐引擎。Netflix,亚马逊和Pandora 都在使用人工

智能来确定推荐什么样的电影和歌曲,突出哪些产品。5 月,亚马逊开源了它们的深度可扩展稀疏传感网络引擎(the Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine(DSSTNE),简称「Destiny」),它被用于产品推荐,同时可以被扩展以实现超越语言和语言理解以及异议识别的目的。

人脸识别。Google(FaceNet)和Facebook(DeepFace)都投入了大量的技术来确定您的照片中的人脸和真实的人

脸是不是几乎完全吻合。1 月,苹果采取了进一步措施,购买了Emotient(一个致力于通过读取人的面部表情来确定其

情绪状态的AI 创业公司)显然,这些技术远远不止于对照片进行标记。

虽然个人助理应用产品有无数的用户,比如苹果的Siri,信用贷,保险风险评估,甚至天气预测。在接下来的篇幅中,我们探讨企业该如何使用这些技术来加速增长,降低成本和控制风险。从这些技术及其使用这些技术的应用的发展速度来看,它们充其量不过可以为公司和投资者提供一些方向,以保持他们的竞争力。

加强未来的生产率

美国的劳动生产率在90 年代中期的快速增长和过去

十年的缓慢增长和之后,近年来已经停止增长了。我们认为,就像20 世纪90 年代互联网技术被广泛采用那样,消费类机器学习和人工智能的扩散有可能大幅度地改变全球产业

的生产范式。

在整个行业中,我们发现在自动化的促使下,劳动时间减少了约0.5%-1.5%,同时,由于AI / ML 技术带来的效率增益,到2025 年,这些技术将对生产力增长产生高达51-1154 个基点(bps)的影响。虽然我们期望AI / ML 可以随着时间同时提高生产率的分母和分子,不过我们认为最重要的是,早期的影响将是低工资任务的自动化,即以更少

的劳动时间推动类似的产出增长水平。我们的基本案例AI / ML 驱动提高了97 个基点,这意味着2025 年的增长生产率中的 1.61%将由IT 贡献,比1995 - 2004 年高出11 个基点(图9,10)。

图9:生产力分析;单位百万美元,假设2019 年之后

GDP 线性增长

生态系统:云服务,开源在未来的AI 投资周期中的关键受益人

我们相信,在未来的几年中,一个公司利用人工智能技术的能力将成为体现公司在所有主要行业竞争力的一个属性。虽然战略会因公司规模和行业而有所不同,但如果管理团队不会把重心放在领导人工智能和在此基础上的利益上,那么未来产品创新、劳动效率和资本杠杆都会存在落后的风险。因此,我们认为公司需要投资这些新技术以保持竞争力,同时这将导致对人工智能所以依赖的人才、服务和硬件的空前的需求。

作为比较,20 世纪90 年代技术驱动的生产力繁荣推动了相应的激增。增加对技术的资本支出导致了新的企业和

业务的增加来捕获这些资本支出。在不可避免的行业整合发生之前,成立软件、硬件和网络公司开始发生转变。下图13 突出了软件行业内的这种模式。在1995 - 1999 年期间,在通货膨胀调整后,市值在20 亿美元到50 亿美元之间的公共软件公司的数量几乎增加了两倍,在2000 年代中期才得到巩固。

图13:伴随20 世纪90 年代生产力激增的驱动者生

态系统(enabler ecosystem)

图14:这十年来,投资人工智能的风险资本出现了暴

我们看到了由AI 驱动的生产率具有产生下一个相似的繁荣周期的潜力,可以通过利用这些潜力,把软件、硬件、数据和服务提供商作为商业投资来创造价值。如上图14 所反映的那样,与AI 相关的初创企业的风险投资在这十年中急剧增加。AI 企业投资的繁荣现象的巨大潜力也开始推动整合。尤其是云平台对AI 相关人才进行了大量投入,自2014 年以来,谷歌、亚马逊、微软和Salesforce 共进行了17 项与AI 相关的收购(下图)。

在上下文中对AI 和ML 技术的发展和历史技术周期的比较中,我们看到了前者的一些益处。与过去50 年的其他主要技术的周期一样,计算(和摩尔定律)一直是进步的抑制剂和推动者。

例如,在系统架构方面,我们目睹了从大型机系统转变为客户端-服务器模型的整个过程,并且近年来已经开始被云/移动模式所取代。这种进化的驱动因素是计算能力、存储容量和带宽的改进。每个转换都伴随着应用开发的转变,包括各种新编程语言的出现和演变(见图表15)和各种可能的应用程序各种的类型。如上下文中所提及的一样,AI 这个概念已经存在几十年了,其中神经网络的概念出现在20 世纪

60 年代,虽然直到最近几年,计算能力才开始让神经网络

能在实际环境中使用。

我们相信我们正处于AI 平台的早期阶段,就如同20 世纪50 年代大型机才开始商业化到21 世纪的智能手机

和云的商业化。随着平台曲线的变化(我们认为它正在发生),应用程序、工具和服务驱动者(enabler)会爆炸式增长,我们将在下面更详细地讨论。

图15:人工智能的发展可以与历史上的系统架构和编

程语言的采用的技术革命相比,尽管我们认为我们目前仍然处在人工智能发展和应用的早期阶段

stack 的演变过程以及和AI 之间的对应关系

蓝色=专有供应商,橙色=开源,绿色=云服务(注意:一些供应商,如IBM 和Microsoft 都是专有服务和云服务)

图17:生产中的机器学习:如何在机器学习管道中利

用各种开源和云技术

图18:机器学习管道中的关键开源项目。可用的项目\

支持公司和风险投资

图表20:人工智能即服务(AI-as-a-Service(AI-aaS))概览:机器学习API 正在被开发以解决水平和垂直使用案

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机,到计算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个 AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不,然而 AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开发新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化,我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

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人工智能课内实验报告 (8次) 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(34) 学号: 06153034 目录 课内实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2:编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)

课内实验3:盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4:回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5:编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6:字句集消解实验 (46) 课内实验7:简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8:编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课内实验报告实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(33) 学号: 06153034 日期: 2017-3-8 10:15-12:00

实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 (1)熟悉谓词逻辑表示法; (2)掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子(即机器人),位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉,猴子想吃,但摘不到。房间的b处还有一个箱子,如果猴子站到箱子上,就可以摸着天花板。如图1所示,对于上述问题,可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题

四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) { printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置,y为箱子的位置 } void Monkey_Move_Box(char x, char y) { printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置,y为香蕉的位置 } void Monkey_On_Box() { printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i); } void Monkey_Get_Banana() { printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i); } void main() { unsigned char Monkey, Box, Banana; printf("********智能1501班**********\n"); printf("********06153034************\n"); printf("********刘少鹏**************\n"); printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n"); printf("Monkey\tbox\tbanana\n"); scanf("%c", &Monkey); getchar(); printf("\t"); scanf("%c", &Box); getchar(); printf("\t\t"); scanf("%c", &Banana); getchar(); printf("\n操作步骤如下\n"); if (Monkey != Box) { Monkey_Go_Box(Monkey, Box); } if (Box != Banana)

人工智能的发展现状与前景探析

人工智能的发展现状与前景探析 大数据、人工智能、物联网等,这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前,其实这些名词早已存在数十年之久,可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨,结合生活中相关人工智能的生活体验,对人工智能的发展前景提出一些观点,希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。 标签:人工智能;发展现状;前景 1 引言 随着互联网时代的到来,我国各行各业对于智能化的需求越来越大,其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中,人工智能技术得到了迅猛的发展,并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起 早在20世纪50年代,人工智能概念就已经被提出来了,随后很多的研究学者对其进行深入研究,并且取得了一定的成果,具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域,由于其他技术的发展没能跟上脚步,并且还受到很多解法推理能力的限制,进而导致很多的机器不能够实时翻译,这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮 经过早期短暂的低谷期之后,各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃,一直到20世纪70年代,经过坚持不懈的努力,部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统,正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析 自知识工程含义提出之后,各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生,并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值,不过由于专家系统自身的局限性,进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向

游戏人工智能实验报告记录四

游戏人工智能实验报告记录四

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1)制作菜单 设置参数:点击会弹出对话框,设置一些参数,红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行:设置好参数后点击运行,毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步:2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上,窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步,有限状态机就会不断运行,使蚁群产生变化 2)添加加速键

资源视图中下方 选择ID和键值

3)新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();

人工智能学习研究的现状其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要:自上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断探索和发展,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息技术的快速进步,与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用,对人工智能的需求,变得越来越迫切,也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新,就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点,尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智

能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来,随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献,而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致,特别是在计算机领域,人工智能的应用更加突出,可以说,哪里有计算机应用,哪里就在应用人工智能;哪里需要自动化或半自动化,哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前,人工智能应用的主要领域,也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲,人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的,它一方面成为人类智能的延长,另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

游戏人工智能实验报告四

实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1)制作菜单 设置参数:点击会弹出对话框,设置一些参数,红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行:设置好参数后点击运行,毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步:2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上,窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步,有限状态机就会不断运行,使蚁群产生变化 2)添加加速键 资源视图中 下方

选择ID和键值 3)新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead(); }; ai_Entity entityList[kMaxEntities]; #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2

浅析人工智能的现状及发展趋势

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/e912792574.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者:范胜廷陈华 来源:《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要:人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学,主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中,笔者主要对人工智能的现状进行了分析,并探讨了人工智能的发展趋势,以供参考。 关键词:人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学,是其中的一个重要分支,人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来,人工智能理论和技术逐渐发展成熟,在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质,企图以此为根据,开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步,不仅可以替代脑力劳动,还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说,电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现,这些人工智能设备可以自拟人的精神活动,同时也致力于在一些方面做出优化与改善,最终使其具备超人的功能,来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时,一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发,这些机器人的实际应用,可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看,只能用于制造一些只有某一种功能的机器人,要研发人性化、多功能的机器人,还需要很长的一段时间。除此之外,还出现了一些用于商业用途的人工智能产物,如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中,还有诸多人工智能产物,如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说,人工智能的应用范围十分广泛,在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用,由此可见,人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果,诸多人工智能产物已经投入实际应用,并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是,任何一种技术都是有利有弊的,人工智能也不例外,超智能概念的提出,让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样,随着人工智能的高速发展,未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治,这是摆在人类面前的一个重要问题。然而,若是因为害怕人工智能产物的负面影响,而采取抑制人工智能的发展的这一措施,却是万万不可取的。面对风

生活中的人工智能——人工智能的现状及未来

生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要:人工智能一词于1956年提出,经过半个多世纪的发展,已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析,重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用,以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词:人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展,人工智能也取得了极大的发展,并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入,也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展,人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上,出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年,当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内,以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化,1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘;1997年,升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中,只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生

人工智能的现状及今后发展趋势展望

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

人工智能实验报告

计算机科学与技术1341901301 陈敏 实验一:知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一,也是进一步学习状态空间搜索策略的基础,本实验通过牧师与野人渡河的问题,强化学生对知识表示的了解和应用,为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河,但只有一条能容纳c个人的小船,为了防止野人侵犯牧师,要求无论在何处,牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0),且假定野人与牧师都会划船,试设计一个算法,确定他们能否渡过河去,若能,则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入:牧师人数(即野人人数):n;小船一次最多载人量:c。 输出:若问题无解,则显示Failed,否则,显示Successed输出一组最佳方案。用三元 组(X 1, X 2 , X 3 )表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程:初始状态-> 中间状态->目标状态。 例:当输入n=2,c=2时,输出:221->110->211->010->021->000 其中:X 1表示起始岸上的牧师人数;X 2 表示起始岸上的野人人数;X 3 表示小船现在位置(1表 示起始岸,0表示目的岸)。 要求:写出算法的设计思想和源程序,并以图形用户界面实现人机交互,进行输入和输出结果,如: Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、算法描述

人工智能实验报告大全

人工智能课内实验报告 (8次) 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(34) 学号: 06153034

目录 课内实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2:编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3:盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4:回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5:编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6:字句集消解实验 (46) 课内实验7:简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8:编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课内实验报告实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(33) 学号: 06153034 日期: 2017-3-8 10:15-12:00

实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 (1)熟悉谓词逻辑表示法; (2)掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子(即机器人),位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉,猴子想吃,但摘不到。房间的b处还有一个箱子,如果猴子站到箱子上,就可以摸着天花板。如图1所示,对于上述问题,可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) {

【完整版】2020-2025年中国人工智能行业市场突围策略研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国人工智能行业市场突围战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场突围战略概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节研究企业市场突围战略的意义 (9) 第二章市场调研:2019-2020年中国人工智能行业市场深度调研 (10) 第一节人工智能走向产业应用 (10) 一、人工智能行业图谱 (10) 二、人工智能的商业模式 (12) 第二节人工智能助力企业数字化转型 (13) 一、人工智能价值创造的三个层次 (13) 二、人工智能助力企业业务智能化 (14) 第三节2019-2020年人工智能行业发展情况分析 (15) 一、美国规定10项AI监管原则 (16) 二、发展人工智能各国争先 (16) 三、人工智能以人为本 (18) 四、2019年人工智能发展的热点透视 (18) 五、人工智能将在回归理性中走向新的飞跃 (23) 第四节2020年人工智能行业发展展望 (25) 一、2020年形势的基本判断 (26) (一)从产业链建设看 (26) (二)从政策推动来看 (26) (三)从投融资情况看 (26) (四)从外部形势看 (27) 二、2020年新一代人工智能将围绕五大方向持续攻关 (27) 三、需要关注的几个问题 (28) (一)我国人工智能领域的基础创新投入严重不足 (28) (二)我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱 (28) (三)以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给经济社会带来严重负面影响 (29) 四、应采取的对策建议 (29) (一)以算力为核心加强人工智能基础能力建设 (29) (二)体系化梳理我国人工智能产业供应链现状 (29) (三)推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力 (29) (四)在国际社会上提出发展“负责任的人工智能” (29) 第五节全球主要经济体人工智能发展战略 (30) 一、美国:政府高度重视,旨在继续“全面领先” (30) 二、欧盟:伦理价值观引领,协同合作推进战略 (32) 三、英国:积极推动产业创新发展 (33) 四、德国:借势工业4.0打造国家品牌 (34) 五、日本:以人工智能构建“超智能社会” (35)

人工智能实验报告

实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言,用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、 强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成:知识库、推理机。它的基本语法是: (defmodule< module-n ame >[< comme nt >]) CLIPS的基本结构: (1).知识库由事实库(初始事实+初始对象实例)和规则库组成。 事实库: 表示已知的数据或信息,用deftemplat,deffact定义初始事实表FACTLIS,由关系名、后跟 零个或多个槽以及它们的相关值组成,其格式如下: 模板: (deftemplate [] *) :: = | 事实: (deffacts [] *) 当CLIPS系统启动推理时,会把所有用deffact定义的事实自动添加到工作存储器中。常用命令如下:asser:把事实添加到事实库(工作存储器)中retract:删除指定事实 modify :修改自定义模板事实的槽值duplicate :复制事实 clear:删除所有事实 规则库 表示系统推理的有关知识,用defrule命令来定义,由规则头、后跟零个或多个条件元素以 及行为列表组成,其格式如下: (defrule [] * ; =>

2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()。(3.0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.(),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。( 3.0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 3.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。(3.0分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案:C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当的是()。(3.0分)

A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案:D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述,不正确的是()。(3.0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 6.生物特征识别技术不包括()。(3.0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 7.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。(3.0分) A.人机交互

(完整word版)人工智能在军事领域的发展现状及应用前景

人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自:俄罗斯外交和国防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军事领域的应用前景,文章还重点分析了人工智能技术实现的可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文章编译如下:目前,关于人工智能的说法和文章很多,这让人觉得,人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分,而且计算机已经学会语音和脸部识别,操控汽车和分析大量数据。图像识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现,还需要进行研究,它的应用领域确实非常广泛。国防领域也在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用到网络武器和既可用于监视敌人,也可用于袭击敌人的自主式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所谓的“第三次抵消战略”,该文件中提出的主要目标是“必须集中力量进行创新,旨在通过创新发展美国近年来与对手和敌人已经接近的关键能力,保持并恢复传统遏制力”,这里说的对手和敌人指的也

就是俄罗斯和中国。实际上,世界上已经开始了创新武器竞赛,全部主要大国都将卷入其中。此外,西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼:“人工智能不仅仅是俄罗斯的未来,也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者,谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称,人工智能最终将消灭人类。因此,他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向联合国发出请求书,呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调,运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后,战争中出现的第三次革命,毫无疑问,他们说的没错。但显而易见,联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的,而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护,阻止其地缘政治对手,首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而,履带式装甲车和打击无人机并非战略武器,而是战术武器。这些武器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞复制了无数遍,但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚,所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁,首先必须弄清,什么是人工智能,它与机器智能,超级计算机的深度学习有什么不同,还有最主要的是人工智能在军事领域的地位和运用范围。国家安全领域

昆明理工大学人工智能第二次实验报告

理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 ( 2013 — 2014 学年第 1 学期) 课程名称:人工智能开课实验室:信自楼445 2013 年12月 20日 一、上机目的及容 1.上机容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 (1)复习程序设计和数据结构课程的相关知识,实现课程间的平滑过渡; (2)掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法; (3)理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) (1)设计并实现程序,求解出正确的解答路径; (2)对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析; (3)对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程)

建立工程后建立5个source Files文件分别为 1.AttributeValue.cpp #include "AttributeValue.h" #include "base.h" AttributeValue::AttributeValue(std::string const& instring) : m_value(instring) { } bool AttributeValue::GetType() { if (m_value == "P") { return true; } else if (m_value == "N") { return false; } else { throw DataErrException(); } } 2.basefun.cpp #include float log2 (float x) { return 1.0 / log10(2) * log10(x); } float calEntropy(float prob) { float sum=0; if (prob == 0 || prob == 1) { return 0; } sum -= prob * log2(prob); sum -= (1 - prob) * log2 ( 1 - prob ); return sum;

人工智能实验报告

人工智能课程项目报告 姓名: 班级:二班

一、实验背景 在新的时代背景下,人工智能这一重要的计算机学科分支,焕发出了他强大的生命力。不仅仅为了完成课程设计,作为计算机专业的学生, 了解他,学习他我认为都是很有必要的。 二、实验目的 识别手写字体0~9 三、实验原理 用K-最近邻算法对数据进行分类。逻辑回归算法(仅分类0和1)四、实验内容 使用knn算法: 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3.使用knnClassify()进行测试 4.依据k的值,得出结果 使用逻辑回归: 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3. 使用上式求参数。步长0.07,迭代10次 4.使用参数以及逻辑回归函数对测试数据处理,根据结果判断测试数 据类型。 五、实验结果与分析 5.1 实验环境与工具 Window7旗舰版+ python2.7.10 + numpy(库)+ notepad++(编辑)

Python这一语言的发展是非常迅速的,既然他支持在window下运行就不必去搞虚拟机。 5.2 实验数据集与参数设置 Knn算法: 训练数据1934个,测试数据有946个。

数据包括数字0-9的手写体。每个数字大约有200个样本。 每个样本保持在一个txt文件中。手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下图所 示 建立一个kNN.py脚本文件,文件里面包含三个函数,一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量:img2vector(filename):,一个用 来加载整个数据库loadDataSet():,最后就是实现测试。

对人工智能现状及发展思考

《人工智能》课程论文 对人工智能现状及发展的思考 【摘要】:自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始,并对人工智能的发展进行讲述,最后对人工智能进行人文思考。 【关键词】:人工智能,发展,思考 "人工智能"一词最早是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence,缩写为人所共知的AI,它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。 对于人工智能的定义义众说不一,一般有两种说法:一种是人工智能是关于知识的学科,即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学;另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种,它都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。 人工智能的定义可以分为两部分,即"人工"和"智能"。对于"人工",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。诞生对于"智能",则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是"人工"制造的"智能"了。 人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法(Engineering approach),它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法(Modeling approach),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落,这个时间是在20 世纪的50 年代。这个阶段是人工智能的起始阶段,人工智能的概念首次被提出,并相继涌现出一批科技成果,例如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段,很多地方都存在着缺陷,在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因,人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点:问题求解的方法过度重视,却忽视知识重要性。 第二个阶段从20 世纪的60 年代末到70 年代。专家系统的出现

人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机,到运算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别,然而AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开创新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于

人工智能实验报告

《一人工智能方向实习一》 实习报告 专业:计算机科学与技术 班级:12419013 学号: 姓名: 江苏科技大学计算机学院 2016年3月

实验一数据聚类分析 一、实验目的 编程实现数据聚类的算法。 二、实验内容 k-means聚类算法。 三、实验原理方法和手段 k-means算法接受参数k ;然后将事先输入的 n个数据对象划分为 k个聚类以便使得 所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高 四、实验条件 Matlab2014b 五、实验步骤 (1)初始化k个聚类中心。 (2)计算数据集各数据到中心的距离,选取到中心距离最短的为该数据所属类别。 (3)计算(2)分类后,k个类别的中心(即求聚类平均距离) (4)继续执行(2)(3)直到k个聚类中心不再变化(或者数据集所属类别不再变化) 六、实验代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % mai n.m % k-mea ns algorithm % @author matcloud %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; close all ; load fisheriris ; X = [meas(:,3) meas(:,4)]; figure; plot(X(:,1),X(:,2), 'ko' ,'MarkerSize' ,4); title( 'fisheriris dataset' , 'FontSize' ,18, 'Color' , 'red'); [idx,ctrs] = kmea ns(X,3); figure; subplot(1,2,1); plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2), 'ro' , 'MarkerSize' ,4); hold on;

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