【讲座笔记】听高文院士讲AI

高屋建瓴，条分缕细

现在关于人工智能的论点太多，院士的话更加明晰

从理论的角度和从应用的角度看待人工智能，看到的东西是不一样的

未来个人发展必须追逐高新科技，而且不能停留在应用阶段，要深入理解理论并进行追踪

高文：中国工程院院士、人工智能2.0提出者，《中国人工智能2.0发展战略研究》

问题的提出

AI的三大派别：

1.逻辑主义

2.连接主义学派（深度学习和神经网络）

3.行为主义学派（暂未发展起来）

这一轮人工智能的浪潮来自产业界而不是研究界

微软提出用AI重塑互联网

2016年5月 五大科技巨头成立人工智能联盟

政界随着工业界的发展开始关注人工智能

阿尔法狗激发民间对人工智能的热度

媒体更关注机器什么时候代替人类

* 判断人工智能不仅有一个量的发展，而且将进入一次质的大飞跃

人工智能历史回顾

世界人工智能历史1起源1956

1956年：10个年轻人申请5000美金进行2个月的暑期研究，讨论研究人工智能问题，产出人工智能白皮书，提出7大领域，形成三大学说，影响至今（年轻人的力量不可忽视）

中国人工智能历史起源1977

AI之父——Alan Turing 数学家

计算机科学之父、人工智能之父

（查一个关于图灵的电影，最近的）

图灵奖（计算机领域的诺贝尔奖）

华人获奖者：姚期智（刚放弃美国国籍）

图灵奖获得领域：AI 8人；程序设计语言 9人；密码学 9人；计算复杂性理论 8

人工智能是计算机领域宝塔之尖

* 判断：未来深度学习的研究会得奖

人工智能三次浪潮：

1956-1976：研究者推动，符号主义盛行，提出逻辑运算（又称布尔运算）

用机器进行定理证明

1958的四大预言：10年内完成数学定理证明等，但是除了这一点其他都难以实现，AI进行第一次低谷，争论四起，相关经费停止，人工智能的研究逐渐停止，

神经元网络从来没有给过钱，所以即使经费停止，相关研究没有停止

* 判断：那个不为了钱的兴趣研究推动历史

1976-2006：连接主义盛行，深度学习尚未突破

早期停留在经验调试，但1975年提出BP神经网络，可以不靠经验区调试，使得多层网络学习成为现实

神经网络：通过数学将细胞的连接抽未神经网络，深度指的是连接层次较多

1957年：感知机；1986年：误差反传网络；

由于日本智能（第五代）计算机研制失败，不能解决大规模问题; 知识百科全书失败，知识不能靠专家而是需要自动学习

判断：06年做人工智能的基本找不到工作

2006年至今：连接主义盛行，深度学习取得突破

2012年李飞飞做出巨大贡献，让产业界发现

人工智能2.0

以知识处理为核心的人工智能研究，常常遭遇非确定性难题；

目前机器还远远比不上人类

目前深度学习之所以发展是因为大数据

什么条件下不需要外部数据，alpha zero带给我们启示

* 判断：什么样的问题是AI一定可以战胜人：集合是封闭的；规则是完备的；约束是有限的

* 端倪：大数据智能；跨媒体智能；基于网络的群里智能已经萌芽；人机一体化技术导向混合智能；无人系统迅速发展；

中国工程院网站上有相关文件可下载

人工智能开源平台

总结：

历史是螺旋进步的

符号主义虽然沉寂30年但是未来AI不能没有它的地位

连接主义虽然盛行，但是不能知其所以然

行为主义注重自适应与进化更符合人类发展

【讲座笔记】听高文院士讲AI