.ai(你想象中的人工智能是什么样子的)
.ai，你想象中的人工智能是什么样子的？
1.什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构
基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如Apple Siri，Echo等。自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。3. 人工智能应用场景
3.1. 语音处理
• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。– 语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。– 语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。• 未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。3.2. 计算机视觉
• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用：– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理
• 自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。• 应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系
4.1. 人工智能四要素
1） 数据如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。2） 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。3） 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。4） 场景人工智能经典的应用场景包括：用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述
人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。为什么ai用到一半自动退出？
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检查一下安装ai的存储盘是否存储不足导致,鼠标选择ai软件——右击弹出属性(查看软件位置)...
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检查一下是否该ai版本与您的电脑不兼容 鼠标选择ai软件——右击弹出属性——选择兼容性—...
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检查一下是否应用程序开启过多,导致电脑卡顿,将其它多余的应用程式关闭再尝试。
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如果能打开ai的情况下,尝试修改一下【首选项】——【性能】——取消【动画缩放】。
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云计算是计算什么东西？
云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术，它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。
1、云计算①、云计算概念通俗讲解
IT界只要讲云计算，就会用“喝水的故事”来通俗的解释，这里我扩展一下来来讲。故事如下：
某村子里有一家人要喝水，于是就请人在自家门口挖了口水井，于是一家人喝上了水。这就是本地计算，也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高，需要自己建设、自己维护。同时，不喝水时，水井也就闲置着。
可是，这家人还养了很多家禽家畜，它们也要喝水。而且周边还种了果树和菜地，这里也需要经常浇水。以前按照传统的“本地计算”模式，就在每个地方都打口井，很费钱。于是，家长想了个整合的办法。先打一口大井，然后在多个用水点装上水管联通。这样哪里要用水就开水龙头即可。这就是私有云。就是将本地服务器进行资源整合，提供本地计算存储资源的共享和弹性使用。
上面私有云模式，依然还是要自己打井，自己买装备，自己维护，一次性投入比较高。而且，整个村子的村民都按这种方式搞，村里面还是比较浪费投资。于是村长决定，成立自来水公司。由自来水公司负责打井，取水，储水，净化等工作，同时，自来水公司为每一户用水的村民接上水管，装上水表。这样，村民用水时，只需要打开水龙头就可以用水。水表会记录用了多少水，每个月按量付费给自来水公司就可以了。这就是公有云。这种公有云模式只是提供了基础水资源，我们可以称之为IAAS，翻译成中文就是基础架构既服务。就是有云服务商统一提供IT基础架构，租户可以弹性使用资源，按量付费。而服务商可以将资源共享提供给很多租户。
村民要想真正靠卖猪、卖菜、卖水果赚钱。他们还需要在水资源到位的基础上，各自做围蔽、猪圈、安防等环境设施。这又是一种投资浪费。于是，村长决定建设养殖基地和种植基地。基地按承包的面积来付计费，水按水表计费。这样，村民只管使用这些基础水资源和环境就可以了。这就是PAAS，翻译成中文平台即服务。就是在IAAS的服务基础上，又增加了软件的开发环境、运行环境、维护环境等等服务。用户只需专心自己的业务即可。
有了PAAS模式，村民方便了很多。但还是需要自己购买化肥、农药、疫苗等等来为养殖、种植服务。这时候，村长决定，既然大家都在一起种植，就飞机统一喷洒农药，统一施肥。养殖的也可以统一打疫苗。村民只管使用这些服务，最后按照用量来付费就可以了。这种模式就是SAAS，翻译成中文是软件即服务。就是在PAAS的基础上，再次增加了租户生产需要的各类应用软件。这回用户只要有云账户就可以为他们自己的生产提供服务了。
②、云计算计算什么
了解了概念，其实就不难理解云计算在计算什么了。云计算和本地服务器计算是一样的，他们都在运行计算机软件。计算机软件按照程序员设定的程序在计算各种数据。云计算相比本地计算，只是一种更加弹性的资源，资源共享程度更高的集中环境。它比较依赖于网络。
2、大数据①、大数据的通俗解释
什么是大数据？顾名思义就是有大量的数据。还是拿上面的故事接着说。
每个村民每一次使用水、环境、化肥都是一条数据。村民每一次买原来、卖产品的价格、数量也是一条数据。村民想知道自己什么时候用水最多，村长也想知道什么时候是用水高峰。于是这些数据需要被汇总起来做统计分析。这些被汇总起来的各类数据，就是大数据。当然计算机行业里的大数据至少也要上个几百T，或者PB级别。只有这样才能真正称得上大数据。
②、大数据是什么数据
大数据包含的数据非常广泛，包括结构化的数据库数据以及文本、图片、视频等非结构化数据。这里听起来有点过于专业。那我们还是以上面的故事来说一下：村长的大数据其实就包括：自来水厂记录的有标准表头的数据（结构化数据）。还有村民各自写的账本、电话录音、平时生产拍的照片、视频（非结构化数据）。
3、人工智能人工智能就比前面两个概念先进很多了。它是计算机通过算法获得了一种类似人类思考方式的决策能力。还是用上面的故事来讲。
在整个村子的运营过程中，有些村民的菜种的特别好，猪养的特别肥。村长为了大家都能做到最好，决定找出窍门。但单独问村民，村民也描述不出来，或者不愿意全盘说出。于是，村长就利用前面收集的大数据内容。将它全部交给计算机的深度学习算法去学习，计算机在学习的过程中，村民只需要告诉它哪些行为是正确的，哪些是不正确的。计算机在不断学习的过程中，就能总结出一套自己的经验决策。这些经验决策的形成过程就是人工智能。现实生产生活中，现在的智能客服、智能机器人都是在模仿和学习人类的思维提供服务。
总结以上就是云计算、大数据、人工智能的通俗解释。故事未必非常贴切，但基本是这个逻辑。
感谢阅读！我是数智风，如果有不同看法，欢迎评论指出。如果有所帮助，欢迎关注讨论。
它是怎样影响我们的生活的？
截止目前为止，共有九位答主从各个方面基于不同的角度介绍了人工智能的相关概念以及应用化场景，我的这个回答尝试着从学术的角度去科普一下人工智能（“AI”），可能读起来未必朗朗上口，但是对于理解AI及其应用会有另外一番感受！
AI的概述及发展历程AI是由McCarthy在Dartmouth学会上正式提出的，被人们称为世界三大尖端科技之一（其他的两个是纳米技术与基因工程）。AI作为计算机学科的一个重要分支，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学的综合型技术学科。对于AI大的定义，至今并没有形成一个统一的定义，尼尔逊教授认为AI是关于知识的学科，及怎么表示知识以及怎么样获得知识并使用知识的学科。温斯特教授认为AI就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做好的工作，从这两个定义大致的可以看出，AI是研究人类活动的规律，使得机器或者计算机能够像人一样进行思考、决策、行动。
AI大致经历了五个阶段：黄金时期（20 世纪50 年代至70 年代）、第一次低谷（20 世纪70、80 年代）、大繁荣时期（1982 年至1987 年）、寒冬阶段（1990年至2000年）、春天时代（21世纪初至今），其发展举世瞩目，2017年 AlphaGo 机器人使用树搜索的算法在与围棋界的世界顶级棋手柯洁的对弈中取胜后，AI一夜蹿红，它现在已然成为这个时代的新宠儿。我国在2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，人工智能从研究层面上升到了国家战略高度。
人工智能的应用机器翻译
近几年，随着采用深度学习和神经网络的方法，使机器翻译的技术有了很大进步。例如目前被广泛应用的是基于深度学习技术的长短时记忆循环神经网络的机器翻译模型，它可以转换任意长度的句子并对关键词进行“记忆”，从而解决了句子向量化的难题，也使机器对语言的处理提升至语义理解的高度。然而，无论采用哪种方法，不可否认的是，目前机器翻译的最大困难在于译文的质量，机器翻译水平与人工翻译水平仍然相差甚远，不能相提并论。早在20多年前，国内著名语言学家周海中就认为要想达到翻译的“信、达、雅”机器翻译是做不到的。也可以说，机器翻译是人工智能领域中一个很难攻克的课题。在提高机译质量的困难面前，只靠机器本身根本无法做到，这有待未来科学技术的发展，尤其是人工智能在神经信息学研究上的重大突破。
生物特征识别
生物特征识别技术是一种借助计算机、生物传感器等手段对人类所固有的生物特征如指纹、骨骼、视网膜和DNA 等，或行为特征如姿势和习惯等，进行个体身份识别认证的技术。这项技术的关键在于计算机如何获得个人独有的生物特征，在将之转换成数字信息后进行特征存储，并借助可靠的匹配算法进行分析，进而完成个人身份的识别与验证。其中，它涉及到图像处理与模式识别等多项技术，并在教育、管理、金融、国家安全、信息安全等领域都得到了广泛应用。例如，目前成熟且大规模运用的人脸识别技术就是生物特征识别的热点技术之一，它是计算机视觉的典型应用，属于一种非接触型认证。此外，指纹识别、皮肤芯片、步态识别、虹膜识别、静脉识别、视网膜识别、DNA识别等也是生物特征识别的热点技术，它们在特定的领域都各有所长，是生物特征识别技术的突出发展成果。
无人驾驶
视觉系统属于人工智能技术中的一个组成部分，可以指引汽车在行车道上以更加稳定的速度行驶.当前美国已经成功把这一项技术应用在微型汽车中，可以对汽车进行自主导航，而且行进大约2000 公里的路程在整个行驶的过程中有98%的时间都需要借助于这个系统对汽车进行相应的控制.根据对视觉系统相关内容的调查了解，人们一般会在寻找公路出口的时候对汽车进行控制.对于视觉系统的进一步完善可以让其积累更多的实用经验，进而计算出最佳的驾驶方向，实现对汽车的科学控制.通过人工智能技术的不断发展，在未来无人驾驶技术必然会得到实现。
总结AI是研究人类活动的规律，使得机器或者计算机能够像人一样进行思考、决策、行动。未来的人工智能技术在机器翻译、生物特征识别、无人驾驶等领域会有很大的应用场景，但需要注意的是包括但局限于这些领域，就像4G所孵化出的抖音、快手等段视频，这些之前是根本意想不到的。
期待下一个信息化浪潮！期待人工智能！
人类未来三大科技分别是生物科技人工智能星际航空？
你好
很高心可以回答你的问题，生物科技、人工智能，这俩种领域是当今世界的主要发展方向，但是星际航空我个人认为不会太理想。我认为可再生能源会是未来的三大科技！以下是我本人的观点
1. 生物科技
自本世纪初以来，人类基因测序（确定 DNA 分子内部核苷酸的确切排序，这一排序决定了我们是谁）的价格已大幅下跌。2001 年基因测序的价格高达 1 亿美元，如今仅为 1000 美元左右。
价格下跌再加上 DNA 测序所需时间缩短，带来了生物技术领域的革命：基因黑客技术，能够开启和关闭基因、操纵生物学让其为我们所用。
这种新技术的最激进分支是“基因编辑”：利用分子“剪刀”剪切和粘贴我们的 DNA 编码的过程，其用途很多，包括治愈癌症和艾滋病等疾病。直到不久前，DNA 编码交换曾是一个困难的过程。名为 Crispr 的新的基因剪切与粘贴工具让这个过程变得意外地简单。
Crispr 用来创造抗病的小麦和大米品种、改变酵母菌以制造生物燃料并治疗动物失明。最终，它或许可用于消除人类胚胎中的缺陷。
2. 人工智能
移动医疗
canadu：门诊部真能装进口袋？
刚刚获得复星和腾讯等亚洲投资者 3500 万美元投资的 Scanadu，是一家什么样的公司？一款灵感来自于科幻电影《星际迷航》的移动医疗硬件，能否在中国梦想照进现实？
人工智能并非科幻小说：它已经嵌入到我们每天使用的产品中。苹果的 Siri 助理、亚马逊的图书推荐、Facebook 的新闻推送及 Spotify 的音乐发现列表都是由机器学习算法驱动的服务的例子。
这门拥有几十年历史的科学如今正经历复兴，因为智能手机和传感器创造了大量数据，并且如今我们有了能够处理这些数据的超级运算能力。根据科技研究机构 Tractica 的数据，人工智能市场的规模将从 2016 年的 6.437 亿美元扩大到 2025 年的 368 亿美元。
据说，深度学习和神经网络等技术会模仿人脑：它们会识别大量数据集中各种大的模式，以实现对图片的归类、识别声音和做出决定。
下一步是通用型人工智能：这种算法不需要被教授具体技能（例如下棋或一门新的语言），而是会通过试错法来习得技能，就像儿童所做的那样。总部位于伦敦的 DeepMind（由谷歌（Google）所有）等公司以及其他公司正致力于让这变为现实。
3. 可再生能源
世界各国领导人去年批准了《巴黎气候协议》。
该协议旨在阻止全球平均气温较工业时代以前的水平升高 2 摄氏度以上，并试图将升温幅度控制在 1.5 摄氏度以下。兑现这一承诺将需要在未来 10 年加大可再生能源研究。
在能源领域，研究人员正试图建造一个核聚变反应堆，利用与太阳发光发热原理相同的过程，创造出一个清洁能源来源。一项政府间合作计划正在法国建造一个 190 亿美元的核聚变反应堆 ITER。其他创新计划包括：人工光合作用，在实验室中制造碳氢化合物为汽车提供动力；高海拔风电厂，把风筝和热气球作为空中风力涡轮。
冰岛正在投资发展地热技术，通过钻探开采地下热能。30 年前，该国开始利用地热资源为城镇供暖。如今，整个国家的电力和供暖系统几乎全部依靠可再生能源，包括地热和水电
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