人工智能基础知识点科普 关于人工智能的知识大全

人工智能，这个充满神秘与魅力的领域，正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。作为现代科技的璀璨明星，人工智能在各个领域都展现出了惊人的潜力和无穷的可能性。为了更好地理解人工智能的运作原理和应用场景，我们需要深入探索其人工智能基础知识点科普。

第1篇：人工智能基础知识点科普-人工智能的历史

1950 年代初期，人工智能聚焦在所谓的强人工智能，希望机器可以像人一样完成任何智力任务。强人工智能的发展止步不前，导致了弱人工智能的出现，即把人工智能技术应用于更窄领域的问题。1980 年代之前，人工智能的研究一直被这两种范式分割着，两营相对。但是，1980 年左右，机器学习开始成为主流，它的目的是让计算机具备学习和构建模型的能力，从而它们可在特定领域做出预测等行为。

历史上人工智能有三大学派：符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

符号主义认为人工智能源于数理逻辑。其早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。

连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。20世纪60~70年代，连接主义对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。此后又有卷积神经网络（CNN）的研究，连接主义势头大振，从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下基础。2006年，Hinton在《Science》和相关期刊上发表了论文，首次提出了深度信念网络(DBN)的概念，将深度学习推向学术界并成为当前人工智能领域非常热门的研究方向。

行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克(McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。到20世纪60~70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣。这一学派的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。

第2篇：人工智能基础知识点科普-人工智能的基本概念

1.人工智能是一种模拟人类智能的科技，旨在创造出能够自主学习和处理信息的智能机器。

2.人工智能技术的核心是机器学习，它是一种能够让机器通过数据学习和自我优化的技术。

3.深度学习是机器学习的一种形式，它通过构建多层神经网络来模拟人类的大脑结构，实现更为复杂的数据处理和决策。

4.人工智能需要大量的数据和算力支持，只有在数据和算力足够的情况下，才能够发挥出其真正的潜力。

5.人工智能的应用场景非常广泛，包括医疗、金融、教育、交通等各个领域。

6.机器学习是一种能够让机器通过数据学习和自我优化的技术，它是实现人工智能的核心技术之一。

7.机器学习的核心是算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种形式。

8.监督学习是一种能够通过已有的标记数据来进行预测和分类的学习方式，例如图像识别和语音识别等。

9.无监督学习是一种能够从未标记的数据中挖掘出结构和规律的学习方式，例如聚类和关联分析等。

10.强化学习是一种能够通过试错来不断优化行为策略的学习方式，例如机器人控制和游戏AI等。

11.深度学习是机器学习的一种形式，它通过构建多层神经网络来模拟人类的大脑结构，实现更为复杂的数据处理和决策。

12.神经网络是深度学习的核心，它是由多个层次和节点组成的复杂网络结构，用于进行数据处理和决策。

13.深度学习需要大量的数据和算力支持，只有在数据和算力足够的情况下，才能够训练出高质量的模型。

14.深度学习的应用场景非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等各个领域。

15.深度学习的发展受到硬件技术的限制，需要不断提升计算能力和存储能力，才能够实现更为复杂的应用场景。

第3篇：人工智能基础知识点科普-人工智能的功能

1 知识的表示和推理

知识表示包括：基于知识的系统，表示常识知识等。传统的知识表示已经很成熟了，包括了描述逻辑，也包括了语义网（资源描述框架RDF）。知识推理建立在逻辑上，首先需要庞大的数据集，比如freebase；其次需要关系抽取自动化工具；最后需要合理的知识存储结构，比如资源描述框架RDF。谷歌提的知识图谱概念就是一种知识工程，它有庞大的知识库和基于知识库的各种服务。早年业界研究的知识本体也是一种知识工程，研究成果有 FrameNet、WordNet、中文知网HowNet等。具体的知识本体的例子请参考下图。

IBM在2011年研发了Watson问答系统。谷歌在2012年提出知识图谱，作为谷歌的两大重要技术储备，一个是深度学习，形成了谷歌大脑；另一个就是知识图谱，用来支撑下一代搜索和在线广告业务。脸谱公司利用知识图谱技术构建兴趣图谱，用来连接人、分享的信息等，并基于此构建了graph search。其他的工业应用还有：SIRI、EVI、Google Now、Dbpedia、 freebase等。一般一个知识工程的底层技术架构，请参考以下图示。

2 自动规划

首先要说一下有限状态机（FSM），一般应用于游戏机器人，网络协议，正则表达式，词法语法分析，自动客服等。如下图是一个简单的游戏机器人状态转移和行动图。

其次是状态空间搜索，最简单粗暴的是盲目搜索，就像特斯拉评价爱迪生：“如果说有一根针掉进草垛了，让他去找，他会毫不犹豫的，一根一根草挑出来找”。优化改进的版本是启发式搜索，如A*算法。这方面的应用有国际象棋Deepblue，围棋AlphaGo。AlphaGo 在蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search, MCTS) 基础上使用了深度学习，监督学习和增强学习等方法。“蒙特卡洛树搜索”是一类启发式的搜索策略，能够基于对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树，始终保证选取当前抽样中的最优策略从而不断接近全局最优，确定每一步棋应该怎么走才能够创造更好机会。另外还包括：计划、动作和学习，敌对搜索，基于逻辑的规划方法，状态演算等内容。

3 机器学习

谷歌CEO桑德尔·皮蔡在一封致股东信中，把机器学习誉为人工智能和计算的真正未来，可想而知机器学习在人工智能研究领域的重要地位。机器学习的方式包括：有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。其中的算法有：回归算法（最小二乘法、LR等），基于实例的算法（KNN、LVQ等），正则化方法（LASSO等），决策树算法（CART、C5、RF等），贝叶斯方法（朴素贝叶斯、BBN等），基于核的算法（SVM、LDA等），聚类算法（K-Means、DBSCAN、EM等），关联规则（Apriori、FP-Grouth），遗传算法，人工神经网络（PNN、BP等），深度学习（RBN、DBN、CNN、DNN、LSTM、GAN等），降维方法（PCA、PLS等），集成方法（Boosting、Bagging、AdaBoost、RF、GBDT等）。想要深入学习的同学请参考《机器学习知识表格》和《机器学习方法汇总》。

深度学习是机器学习中人工神经网络算法的延伸和发展，近期深度学习的研究非常火热，就在这里介绍一下神经网络和深度学习。先说两层网络，如下图，其中a是“单元”的值，w表示“连线”权重，g是激活函数，一般为方便求导采用sigmoid函数。采用矩阵运算来简化图中公式：a(2) = g( a(1) * w(1) ), z = g( a(2) * w(2) )。设训练样本的真实值为y，预测值为z，定义损失函数 loss = (z – y)2，所有参数w优化的目标就是使对所有训练数据的损失和尽可能的小，此时这个问题就被转化为一个优化问题，常用梯度下降算法求解。一般使用反向传播算法，从后往前逐层计算梯度，并最终求解各参数矩阵。

深度学习采用多层神经网络，在求解参数矩阵时计算量随层数呈指数上升。假设处理一张300*300像素的图片，采用8层网络，每层6个节点，那么在全联接的情况下将有300*300*6^8个参数需要计算求解。卷积神经网络（CNN）提出卷积算子和权值共享来大幅减少参数个数。另外一个问题是梯度弥散，由于sigmoid函数求导后的函数小于0.25，标准化正态分布产生的初始随机参数w也都在0-1之间。而各层的梯度是从后往前逐层求解，且前面层的梯度是来自后面层的值乘积。因此会有一个剃度指数，一旦初始值小于1，经过多层乘积后将会迅速变小。一个有效的解决方案是使用ReLU做激活函数。介于篇幅这里只做简介，想要深入了解深度学习的同学请参考《一文读懂深度学习》。

4 自然语言处理NLP

NLP是人工智能的另一个目标，用于分析、理解和生成自然语言，以方便人和计算机设备进行交流，以及人与人之间的交流。它的应用领域包括：机器翻译，文本、语音、图片转换，聊天机器人，自动摘要，情感分析，文本分类，信息提取等。以下给出了自然语言处理简要的知识架构图。

5 机器人视觉

视觉对人很重要，人类获得讯息90% 以上是依靠眼睛的，那么对于机器人要想获得人获取信息的能力，重点是解决机器人视觉系统。目前机器视觉已经可以做到很多事情，比如识别人脸、标志和文字；探测物体并了解其环境的应用，如自动驾驶无人车等；检测的事件，对视频监控和人数统计；组织信息，如对于图像和图像序列的索引数据库；造型对象或环境，医学图像分析系统或地形模型；自动检测，如在制造业的应用程序。

6 机器人学和强人工智能

机器人学是一个交叉学科，主要研究包括环境适应机器仿生，机器人自主行为，人机协作，微纳操作机器人，制造装备机器人、科学工程机器人、服务型机器人等。目前国内的机器人行业还没有形成规模，商业化做得好的比如大疆、沈阳新松机器人公司。

强人工智能是人工智能研究的最主要目标之一，强人工智能也指通用人工智能（artificial general intelligence，AGI），或具备执行一般智慧行为的能力。强人工智能通常把人工智能和意识、感性、知识和自觉等人类的特征互相连结。实现强人工智能至少需要拥有以下能力：自动推理，使用一些策略来解决问题，在不确定性的环境中作出决策；知识表示，包括常识知识库；自动规划；学习；使用自然语言进行沟通；整合以上这些手段来达到同一个的目标。

第4篇：人工智能基础知识点科普-机器学习的应用

1.机器学习在医疗领域中可以应用于病理诊断、影像分析和药物研发等方面，帮助医生提高诊疗水平和效率。

2.机器学习在金融领域中可以应用于信用评估、风险控制和投资决策等方面，为银行、保险公司和投资机构等提供更为精确的数据分析和决策支持。

3.机器学习在教育领域中可以应用于学生评估、个性化教育和智能化教学等方面，帮助教育机构提高教学效果和学生满意度。

4.机器学习在交通领域中可以应用于智能交通管理、自动驾驶和智能物流等方面，为城市交通和物流系统提供更为高效和安全的解决方案。

5.机器学习在制造业领域中可以应用于生产优化、质量控制和供应链管理等方面，帮助企业提高生产效率和产品质量。

6.深度学习在图像识别领域中可以应用于人脸识别、物体识别和场景理解等方面，为安防、智能家居和自动驾驶等提供支持。

7.深度学习在语音识别领域中可以应用于语音识别、语音合成和情感分析等方面，为智能语音助手和智能客服等提供支持。

8.深度学习在自然语言处理领域中可以应用于文本分类、机器翻译和智能问答等方面，为智能客服和智能助手等提供支持。

9.深度学习在游戏领域中可以应用于游戏AI、游戏画质优化和游戏推荐等方面，提升游戏体验和用户满意度。

10.深度学习在医疗领域中可以应用于影像分析、疾病诊断和药物研发等方面，为医生提供更为精确的诊疗方案和治疗方案。

第5篇：人工智能基础知识点科普-人工智能发展历史

1942年：美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”，后来成为学术界默认的研发原则。

1950年：图灵提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验（图灵测试），测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

1956年：达特茅斯会议上，科学家们探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语，AI（人工智能）的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者。

1959年：德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。

1965年：约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。兴起研究“有感觉”的机器人约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。

1968年：美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，不过控制它的计算机有一个房间那么大，可以算是世界第一台智能机器人。

2014年：在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，聊天程序“尤金·古斯特曼”（Eugene Goostman）首次通过了图灵测试，预示着人工智能进入全新时代。

第6篇：人工智能基础知识点科普-人工智能的发展趋势

1.人工智能技术将逐渐向普及化和民用化方向发展，越来越多的人们将会使用各种形式的智能设备和服务。

2.人工智能技术将逐渐向垂直化和专业化方向发展，不同领域和行业将会出现专门的人工智能解决方案和服务。

3.人工智能技术将逐渐向协同化和联合化方向发展，不同的人工智能系统将会相互合作和协同，实现更为复杂的任务和应用。

4.人工智能技术将逐渐向边缘化和分布化方向发展，不同的人工智能系统将会分布在不同的设备和终端上，实现更为普遍和便捷的应用。

5.人工智能技术将逐渐向可解释化和可控制化方向发展，人们将会更加关注人工智能系统的透明度和可控性，确保其安全和可靠性。

第7篇：人工智能基础知识点科普-人工智能的岗位

人工智能专业就业岗位主要涉及到新技术的领域，具体如下：

AI机器学习工程师：需要学子有超强的编程能力，帮助机器改进他们的工作内容，让机器能更精准地完成工作。

AI硬件专家：负责人工智能项目硬件原理图设计、硬件详细设计、硬件调试以及硬件测试等。

机器人设计、制作相关方向：负责机器人控制系统开发、高精度器件的设计研发等。

新制造和新设计的相关方向：负责3D打印技术、智能化生产、智能化产品等。

算法工程师：进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。

商务拓展专家（人工智能方向）：基于公司AI发展战略，拓展图像识别、语音处理、视频处理、数据智能、增强现实、智能客服等技术的对外合作，确保各项业务发展基础目标的达成。

人工智能运维工程师：负责大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；负责相关组件的运维工具系统的开发与建设，保证维护产品的质量稳定，通过技术手段、流程制度提升组件的健壮性，可用性；提供大数据与AI云产品客户支持。

Java资深架构师（人工智能）：负责系统架构设计；针对行业客户设计场景化的解决方案；并对解决方案的竞争力及商业目标达成负责；技术分享，将人工智能产品/方案的销售技巧传递给销售团队，并支持重点项目的售前工作；通过对行业趋势/市场分析、客户分析、竞争分析等，制定人工智能相关的业务规划，并对规划进行端到端的管理。

NLP应用工程师：包括但不限于智能应答模块与用户行为预测模块，服务公司数亿计的司机及乘客为其提供良好的人工智能体验；利用机器学习NLP技术完成并优化文本分类、热点问题分析功能，为公司的战略决策提供数据支持；负责智能化平台语料获取，包括互联网/日志等，并进行相应分析分类/聚类，挖掘数据潜在的价值。

人工智能的发展日新月异，其应用场景也愈发广泛。了解并掌握人工智能的基础知识点，有助于我们更好地应对未来的挑战和机遇。希望本文的人工智能基础知识点科普内容对你有帮助。