人工智能
2017-1-17 / / 咨詢 / 0 Comments
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。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。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。
阿法狗
阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈薩比斯、大衛·席爾瓦，施恩·萊格與他們的團隊開發。其主要工作原理是“深度學習”。這個程序在2016年3月與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石進行人機大戰，并以4:1的總比分獲勝。不少職業圍棋手認為，阿爾法圍棋的棋力已經達到甚至超過圍棋職業九段水平，在世界職業圍棋排名中，其等級分曾經超過排名人類第一的棋手柯潔。
2016年歲末，在國內棋類網站弈城網上出現了一個類似“圍棋上帝”的賬號（“圍棋上帝”是指每一步都絕對正確，每一步都絕對算到，洞悉全局的一切），在2016年12月29日至31日的3天時間里，神秘高手連勝柯潔九段、陳耀燁九段、樸廷桓九段、羋昱廷九段、唐韋星九段等高手。
2017年初， AlphaGo化身神秘網絡棋手Master擊敗包括聶衛平、柯潔、樸廷桓、井山裕太在內的數十位中日韓圍棋高手，在30秒一手的快棋對決中無一落敗， 拿下全勝戰績，在棋界和科技界引發劇震。
深度學習
深度學習的概念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。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。
深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯啪W絡(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網絡是第一個真正多層結構學習算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。
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。
同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同．例如，卷積神經網絡（Convolutional neural networks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（Deep Belief Nets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網絡，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現。[1] 它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。
卷積神經網絡是近年發展起來，并引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網絡結構可以有效地降低反饋神經網絡的復雜性，繼而提出了卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）?，F在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由于該網絡避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網絡的第一個實現網絡。隨后，更多的科研工作者對該網絡進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優點并避免了耗時的誤差反向傳播。