人工智能的原理是什么？

1.什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。1956年由約翰.麥卡錫首次提出，當時的定義為“制造智能機器的科學與工程”。人工智能目的就是讓機器能夠像人一樣思考，讓機器擁有智能。時至今日，人工智能的內涵已經大大擴展，是一門交叉學科。

2.人工智能的層次結構

基礎設施層：回顧人工智能發展史，每次基礎設施的發展都顯著地推動了算法層和技術層的演進。從20世紀70年代的計算機的興起，80年代計算機的普及，90年代計算機運算速度和存儲量的增加，互聯網興起帶來的電子化，均產生了較大的推動作用。到21世紀，大規模集群的出現，大數據的積累，GPU與異構/低功耗芯片興起帶來的運算力的提升，促成了深度學習的誕生，點燃了人工智能的爆**潮，其中海量的訓練數據是人工智能發展的重要燃料。

算法層：機器學習是指利用算法使計算機能夠像人一樣從數據中挖掘出信息，而深度學習作為機器學習的一個子集，相比于其他學習方法，使用了更多的參數、模型也更復雜，從而使得模型對數據的理解更加深入也更加智能。

計算機視覺：計算機視覺的歷史可以追溯到1966年，人工智能學家Minsky在給學生布置的作業中，要求學生通過編寫一個程序讓計算機告訴我們它通過攝像頭看到了什么，這也被認為是計算機視覺最早的任務描述。計算機視覺借鑒了人類看東西的方法，即“三維重構”與“先驗知識庫”。計算機視覺除了在比較成熟的安防領域外，也應用于金融領域的人臉識別身份驗證、電商領域的商品拍照搜索、醫療領域的智能影像診斷、機器人/無人車上作為視覺輸入系統等。

語音處理：讓機器學會“聽”和“說”，實現與人類的無障礙交流一直是人工智能、人機交互領域的一大夢想。1920年生產的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的語音識別器，第一個真正基于語音識別系統出現在1952年，AT&T貝爾實驗室開發的Audrey的語音識別系統，能夠識別10個英文數字，正確率高達98%。比如Apple Siri，Echo等。

自然語言處理：人類的日常社會活動中，語言交流是不同個體間信息交換和溝通的重要途徑。對機器而言，能否自然的與人類進行交流、理解人類表達的意思并作出合適的回應，被認為是衡量其智能程度的一個重要參照。

規劃決策系統：人工智能規劃決策系統的發展，一度是以棋類游戲為載體的。比如，AlphaGo戰勝李世石，Master對頂級選手取得60連勝，機器人，無人車。

3. 人工智能應用場景

3.1. 語音處理

? 語音處理主要是自動且準確的轉錄人類的語音。一個完整的語音處理系統，包括前端的信號處理、中間的語音語義識別和對話管理以及后期的語音合成。

– 前端處理：說話人聲檢測，回聲消除，喚醒詞識別，麥克風陣列處理，語音增強等。

– 語音識別：特征提取，模型自適應，聲學模型，語言模型，動態解碼等。

– 語義識別和對話管理：更多屬于自然語言處理的范疇。

– 語音合成：文本分析、語言學分析、音長估算、發音參數估計等。

? 應用：包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

? 未來：真正做到像正常人類一樣，與他人流暢溝通，自由交流，還有待時日。

3.2. 計算機視覺

? 計算機視覺指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力，包含圖像處理、識別檢測、分析理解等技術。

– 圖像處理：去噪聲、去模糊、超分辨率處理、濾鏡處理等。

– 圖像識別：過程包括圖像預處理、圖像分割、特征提取、判斷匹配，可以用來處理分類、定位、檢測、分割問題等。

– 圖像理解：本質是圖像與文本間的交互，可用來執行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答等。

? 應用：

– 醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療。

– 在安防及監控領域被用來指認嫌疑人。

– 在購物方面，消費者現在可以用智能手機拍攝下產品以獲得更多信息。

? 未來：計算機視覺有望進入自主理解、分析決策的高級階段，真正賦予機器“看”的能力，在無人車、智能家居等場景發揮更大的價值。

3.3. 自然語言處理

? 自然語言處理的幾個核心環節：知識的獲取與表達、自然語言理解、自然語言生成等，也相應出現了知識圖譜、對話管理、機器翻譯等研究方向。

– 知識圖譜：基于語義層面對知識進行組織后得到的結構化結果。

– 對話管理：包含閑聊、問答、任務驅動型對話。

– 機器翻譯：由傳統的PBMT方法到Google的GNMT，流暢度與正確率大幅提升。

? 應用：搜索引擎、對話機器人、機器翻譯、甚至高考機器人、辦公智能秘書。

4. AI、機器學習、深度學習的關系

4.1. 人工智能四要素

1） 數據

如今這個時代，無時無刻不在產生大數據。移動設備、廉價的照相機、無處不在的傳感器等等積累的數據。這些數據形式多樣化，大部分都是非結構化數據。如果需要為人工智能算法所用，就需要進行大量的預處理過程。

2） 算法

主流的算法主要分為傳統的機器學習算法和神經網絡算法。神經網絡算法快速發展，近年來因為深度學習的發展到了高潮。

3） 算力

人工智能的發展對算力提出了更高的要求。以下是各種芯片的計算能力對比。其中GPU領先其他芯片在人工智能領域中用的最廣泛。GPU和CPU都擅長浮點計算，一般來說，GPU做浮點計算的能力是CPU的10倍左右。

另外深度學習加速框架通過在GPU之上進行優化，再次提升了GPU的計算性能，有利于加速神經網絡的計算。如：cuDNN具有可定制的數據布局，支持四維張量的靈活維度排序，跨步和子區域，用作所有例程的輸入和輸出。在卷積神經網絡的卷積運算中實現了矩陣運算，同時減少了內存，大大提升了神經網絡的性能。

4） 場景

人工智能經典的應用場景包括：

用戶畫像分析基于信用評分的風險控制欺詐檢測智能投顧智能審核智能客服機器人機器翻譯人臉識別

4.2. 三者關系簡述

人工智能：是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法及應用系統的一門新的技術科學。

機器學習：專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。是人工智能的核心研究領域之一，任何一個沒有學習能力的系統都很難被認為是一個真正的智能系統。

深度學習：源于人工神經網絡的研究，含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。