人工智能-李开复(20190201)

2019-02-02  本文已影响4人  Da_Pang_Xiong

人工智能
ALPHA GO

策略算法 + 价值算法

部分关键字

深度学习
蒙特卡洛算法
增强学习

2014年 google 收购 DeepMind公司
人工智能分类
  1. 弱人工智能 (Weak AI)
  2. 强人工智能 (Strong AI)
  3. 超人工智能 (Superintelligence)
人工智能三个阶段
  1. 1962年,IBM 跳棋
  2. 1997年,IBM 深蓝 卡斯帕罗夫
  3. 2016年,APLHA GO 李世石
人工智能顶级专家
  1. 拉吉·瑞迪 图灵奖得主 李开复导师
  2. 杰夫·迪恩 谷歌大脑
  3. 吴恩达 谷歌大脑 百度大脑
  4. 杰弗里·辛顿 谷歌大脑 《一种深度置信网络的快速学习算法》2006年发表,宣布深度学习时代的到来
  5. 马文·闵斯基 人工智能先驱 《感知机》
  6. 扬·勒丘恩 Fackbook人工智能实验室 卷积神经网络(CNN)
什么是深度学习

深度学习是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。

  1. 训练数据集:计算机用来学习的、反复看的图片叫“训练数据集”
  2. 特征: “训练数据集”中,一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质,叫作“特征”
  3. 建模:计算机在“大脑”中总结规律的过程,叫“建模”
  4. 模型:计算机在“大脑”中总结出的规律,就是我们常说的“模型”
  5. 机器学习:计算机通过反复看图,总结出规律,然后学会认字的过程,就叫“机器学习”
深度学习的限制
深度学习完全不具备规则、判断、推理、抽象等能力:
  1. 跨领域推理
  2. 抽象能力
  3. 知其然,也知其所以然
  4. 常识
  5. 自我意识
  6. 审美
  7. 情感
人工智能的意义

人工智能不仅是一次技术层面的革命,未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力,人工智能更有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合、大发发展的开端。

技术革命驱动社会变革
  1. 第一次工业革命(蒸汽机)
    • [ ] 改进的纺织机
    • [ ] 蒸汽机
    • [ ] 火车
    • [ ] 轮船
  2. 第二次工业革命(电)
    • [ ] 电气技术
    • [ ] 内燃机
  3. 第三次工业革命(芯片+半导体)
    • [ ] 原子能技术
    • [ ] 信息技术
    • [ ] 空间技术
    • [ ] 生物工程技术
从18世纪至今,300余年间,通过三次工业革命,完成了自动化、电气化、信息化的发行。
  1. 第四次工业革命(人工智能)
    • [ ] 大数据
    • [ ] 深度学习
AI应用场景
银行业中,人工智能相关应用场景一览[1]
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