有关人工智能学习资料汇总（最强分享）

随着科技的飞速发展，人工智能已经成为当今社会的热门话题。越来越多的人开始对人工智能产生浓厚的兴趣，并希望深入了解这一领域。为了满足大家的需求，我们特地整理了有关人工智能学习资料，帮助大家全面了解人工智能的发展动态和未来趋势。

人工智能学习资料1

经典书籍推荐

机器学习领域，有很多经典的书籍，包括李航老师著的《统计学习方法》、周志华老师的《机器学习》、Goodfellow等的《深度学习》等。个人建议大家都可以买来仔细研究，深入理解书中的算法原理和推导过程，部分书名如下：

《统计学习方法》

作者：李航; 难度：中; 推荐：☆☆☆☆

《机器学习》

作者：周志华; 难度：高; 推荐：☆☆☆☆

《深度学习》

作者：Goodfellow等; 难度：高; 推荐：☆☆☆☆

《动手学深度学习》

作者：李沐等; 难度：中; 推荐：☆☆☆☆

人工智能学习资料2

首先，对于初学者来说，推荐从机器学习开始入门。机器学习是人工智能的核心技术之一，它可以通过对大量数据进行训练和学习，让计算机自主地做出决策和预测。在机器学习领域，有很多经典的算法和模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。学习者可以通过阅读相关教材或在线课程，深入了解这些算法和模型的原理和应用。

其次，深度学习是人工智能领域的另一个重要分支。它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够更好地处理复杂的数据和任务。深度学习的应用范围非常广泛，如语音识别、图像分类、自然语言处理等。学习者可以通过学习深度学习的相关课程和教材，了解深度学习的基本原理、算法和应用。

除了机器学习和深度学习之外，学习者还可以根据自己的兴趣和需求，选择其他相关的学习资料。如计算机视觉、自然语言处理等领域都是人工智能的重要应用方向。学习者可以通过阅读相关教材、参加学术会议或在线课程等方式，深入了解这些领域的基本原理和应用。

总之，人工智能是一个充满挑战和机遇的领域。通过不断学习和实践，我们可以更好地掌握人工智能的核心技术和应用技巧，为未来的科技发展做出更大的贡献。

人工智能学习资料3

十大人工智能大模型技术

1. 深度学习模型

深度学习是人工智能领域中一种重要的机器学习技术，通过构建深度神经网络来模拟人脑的认知过程。深度学习模型能够自动提取数据的特征，并在海量数据中进行学习和优化，从而在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著成果。

2. 卷积神经网络(CNN)

CNN基本原理是利用卷积运算，提取数据的局部特征。这种网络架构由一个输入层、一个输出层和中间的多个隐藏层组成，使用卷积层、ReLU层和池化层来学习特定于数据的特征。在训练过程中，CNN会通过反向传播算法计算模型参数的梯度，并通过优化算法更新模型参数，使得损失函数达到最小值。CNN在图像识别、人脸识别、自动驾驶、语音处理、自然语言处理等领域有广泛的应用。

3. 循环神经网络(RNN)循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)它模拟了神经网络中的记忆能力，并能够处理具有时间序列特性的数据。它可以在给定序列数据上进行序列预测，具有一定的记忆能力，这得益于其隐藏层间的节点的连接。这种结构使其能够处理时间序列数据，记忆过去的输入，并通过时间反向传播训练。此外，RNN可以使用不同的架构变体来解决特定的问题。4. Transformer架构Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由Google在2017年提出，具有高效的并行计算能力和强大的表示能力。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，使用注意力机制处理输入序列和输出序列之间的关系，因此可以实现长序列的并行处理。它的核心部分是注意力模块，用于对输入序列中的每个元素与输出序列中的每个元素之间的相似性进行量化。这种模式在处理序列数据时表现出强大的性能，特别是在处理自然语言处理等序列数据任务时。因此，Transformer模型在自然语言处理领域得到了广泛的应用，比如BERT、GPT和Transformer-XL等著名模型。5. 自注意力机制

自注意力机制是Transformer架构的核心组件之一，它允许模型在处理输入数据时关注不同的部分，并根据输入数据自动学习其表示方式。解决的问题是网络接收的输入是很多向量，并且向量的大小也是不确定的情况，比如机器翻译(序列到序列的问题，机器自己决定多少个标签)，词性标注(Pos tagging一个向量对应一个标签)，语义分析(多个向量对应一个标签)等文字处理问题。自注意力机制的引入提高了模型的表达能力和灵活性，使其能够更好地处理复杂的语言现象。

6. 生成对抗网络(GAN)

生成对抗网络是一种用于生成新数据的深度学习模型。GAN包含有两个模型，一个是生成模型(generative model)，一个是判别模型(discriminative model)。生成器的任务是生成与真实数据尽可能相似的假数据，而判别器的任务是区分真实数据和假数据。GAN在图像生成、图像修复和风格转换等领域具有广泛的应用。

7. 强化学习(RL)

强化学习 (RL)是机器学习的一个分支，agent通过与环境(env)交互来进行学习。这是一个以目标为导向的学习过程，agent不被告知要采取什么行为(action);相反，agent从其行为 (action)的结果中学习。智能体通过与环境交互并从环境中获得状态和奖励信号来学习如何最大化累积奖励。强化学习已在游戏、自动驾驶、机器人控制等领域取得重要成果。

8. 迁移学习

迁移学习是一种利用已训练模型作为基础来训练新模型的机器学习方法。它通过将预训练模型中的参数迁移到新模型中，从而减少新模型训练的时间和数据需求。迁移学习在自然语言处理、计算机视觉等领域得到了广泛应用，成为了一种重要的机器学习技术。

9. 集成学习

集成学习是一种通过构建多个模型的组合来提高预测精度和鲁棒性的机器学习方法。训练多个机器学习模型并将其输出组合在一起的过程。不同的模型被用作创建一个最佳预测模型的基础。组合不同的单独机器学习模型可以提高整体模型的稳定性，从而实现更准确的预测。集成学习在分类、回归和异常检测等领域取得了良好的效果，常用的集成方法包括bagging和boosting等。

10. 生成模型

生成模型是一种能够从已有的数据生成新数据的人工智能大模型技术。它通过对已有的数据进行学习，并从中提取出模式或结构，然后生成与原始数据相似的新数据。生成模型在文本生成、图像生成、语音合成等领域有着广泛的应用，例如：自动回复系统、机器翻译和虚拟助手等。

生成模型的典型代表是GPT系列模型，如GPT-3、GPT-4等。这些模型使用了大量的语言数据，并通过无监督学习和微调技术，来提升其生成的文本质量。GPT系列模型已经在许多领域展现出了强大的应用潜力，例如：自然语言处理、机器翻译、对话系统等。

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人工智能

定义和范畴：

AI定义： 人工智能是一种模拟和执行智能任务的计算机系统，这种智能任务通常需要人类智慧的某些方面。

弱人工智能(Narrow AI)： 针对特定任务的AI，如语音识别、图像识别。

强人工智能(General AI)： 具有类似人类的广泛智能的AI，能够执行各种任务。

机器学习：

定义： 机器学习是AI的一个分支，通过让计算机从数据中学习模式，而不是明确地进行编程。

监督学习： 使用带标签的数据进行训练，使算法能够预测未标记数据。

无监督学习： 使用未标记的数据进行训练，使算法能够发现其中的模式和关系。

强化学习： 通过奖励和惩罚来训练智能体，使其逐渐优化其行为。

深度学习：

定义： 深度学习是机器学习的一种，依赖于神经网络模型，通过多层次的神经元网络进行复杂任务的学习。

神经网络： 模拟人脑结构的数学模型，由多个层次的神经元组成。

卷积神经网络(CNN)： 专用于图像处理的深度学习模型。

循环神经网络(RNN)： 适用于序列数据的深度学习模型。

自然语言处理(NLP)：

定义： NLP是AI的一个领域，致力于让计算机理解、解释、处理和生成自然语言。

语音识别： 让计算机能够理解和转录人类语音。

文本分析： 分析和理解书面文本，包括情感分析、实体识别等。

计算机视觉：

定义： 计算机视觉是AI的一个领域，使计算机能够解释和理解视觉信息。

图像识别： 让计算机能够识别和分类图像中的对象。

目标检测： 定位和标记图像中的多个对象。

应用领域：

医疗保健： 利用AI进行医学图像分析、疾病预测等。

金融： 使用AI进行风险管理、信用评估等。

交通： 开发自动驾驶技术。

教育： 利用个性化学习和智能教育工具。

客户服务： 使用聊天机器人等AI技术改善客户体验。

伦理和挑战：

伦理问题： 包括隐私问题、算法偏见、就业影响等。

安全问题： 针对恶意攻击、数据泄露等问题。

透明度和解释性： 需要能够解释AI决策的过程。

发展趋势：

边缘计算： AI移向设备边缘，使得在设备上本地运行模型成为可能，提高响应速度和降低对云计算的依赖。

联邦学习： 利用多个设备或服务器上的本地数据进行模型训练，而无需将数据中心集中存储。

自监督学习： 推动AI系统更好地从未标记的数据中学习，减少对大量标签数据的依赖。

AI与物联网(AIoT)融合： 将人工智能与物联网技术相结合，实现更智能的设备和系统。

工具和框架：

TensorFlow： 由Google开发的深度学习框架。

PyTorch： 由Facebook开发的深度学习框架。

Scikit-learn： 用于机器学习的Python库。

Keras： 高级深度学习框架，可以在TensorFlow和Theano上运行。

学习AI的途径：

在线课程： 许多在线平台提供AI相关的课程，如Coursera、edX、Udacity等。

教科书和文献： 阅读经典的AI教科书和学术论文，了解基础理论和最新研究。

实践项目： 参与实际的AI项目，通过实践提升技能。

社区参与： 参与AI社区，与其他学习者和专业人士交流经验和知识。

挑战与问题：

数据隐私： 如何在使用大量数据的同时保护用户隐私。

算法偏见： 部分算法可能对某些群体产生不公平的影响。

就业影响： 自动化可能对一些行业和职位造成就业压力。

未来展望：

全球协作： 促进全球范围内的合作，共同解决AI领域的伦理和社会问题。

AI与人类协作： 发展更智能、更灵活的AI系统，与人类更好地协同工作。

AI的广泛应用： 预计AI将在更多领域中发挥作用，包括医疗、能源、环境等。

人工智能学习资料5

人工智能基础知识普及

一、人工智能的内涵和本质

人工智能(Artificial Intelligence)简称 AI，是利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，或者说人工智能是研究、理解、模拟人类智能，并发现其规律的学科。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能通过训练计算机使其能够完成类似于人类的自主学习、判断、决策等行为。人工智能促使智能机器会听(语音识别、机器翻译等)、会看(图像识别、文字识别等)、会说(语音合成、人机对话等)、会思考(人机对弈、定理证明等)、会学习(机器学习、知识表示等)、会行动(机器人、自动驾驶汽车等)。

人工智能研究的主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的”容器”，势必承载着人类科技的发展进步。

二、人工智能的起源和发展

人工智能已有 60 多年的发展历史，期间经历了三次高潮，两次低谷，其最后一次高潮开始于 2006 年并延续至今。大数据、云计算和物联网等新兴科技的发展，正在将人工智能推上新的高峰。

(一)人工智能的起源

1943 年，美国神经生理学家麦克洛奇与数理逻辑学家匹兹建成了第一个神经网络模型，为后来人工神经网络的研究奠定了基础，自此便开启了人工神经网络时代。

1950 年，“人工智能之父“马文•明斯基与他的同学共同建造了世界上第一台神经网络计算机，这被看做是人工智能的一个起点。恰巧在同一年，”计算机之父“阿兰•图灵提出了一个举世瞩目的想法—图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。图灵还大胆预言了机器真正具备智能的可行性。

1956 年在美国达特茅斯学院，约翰•麦卡锡、马文•明斯基和罗切斯特邀请了10多位数学家、计算机学家、神经学家、心理学家、工程师举行了为期两个月的学术研讨会，共同讨论了如何用机器模拟人类智能。达特茅斯学院教授约翰•麦卡锡是著名的计算机专家，在麦卡锡的推动下，达特茅斯会议正式确立了“人工智能(ArtificialIntelligence，简称 AI)“这一术语，标志着人工智能领域的正式诞生。达特矛斯会议设立了人工智能的目标，就是让机器能够模拟人类智力行为的各个方面，如感知、学习、推理论证、交流等能力。这个核心观念持续推动了人工智能领域的发展。

会后不久，麦卡锡与明斯基共同创建了世界上第一座人工智能实验室—

MITAILAB 实验室，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。自这次会议之后的 10多年间，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得了许多引人注目的成就。1969 年成立的国际人工智能联合会议是人工智能史上一个重要的里程碑，标志着人工智能这门新兴学科已经得到了世界的肯定和认可。

(二)人工智能主要发展阶段

1959 年，首台工业机器人诞生，该机器人借助计算机读取存储程序和示教信息，发出指令控制一台多自由度的机械。它对外界环境没有感知。

1964 年，首台聊天机器人诞生，实现了计算机与人通过文本来交流。这是人工智能研究的一个重要方面。不过，它只是用符合语法的方式将问题复述一遍。

1965 年，专家系统首次亮相。化学分析专家系统程序 DENDRAL 能够分析实验数据来判断未知化合物的分子结构。

1968 年，首台人工智能机器人诞生。机器人 Shakey，能够自主感知、分析环境、规划行为并执行任务，在感知人的指令后，能够发现并抓取积木。这种机器人拥有类似人的感觉(触觉和听觉等)，能够通过周围环境来决定自己的行动。

1970 年，能够分析语义、理解语言的系统诞生。人机对话系统 SHRDLU，能分析指令，比如理解语义、解释不明确的句子、并通过虚拟方块操作来完成任务。由于它能够正确理解语言，被视为人工智能研究的一次巨大成功。

1976 年，专家系统广泛应用。专家系统(ExpertSystem)，是指拥有大量专业知识并能利用专业知识去解决特定领域中本来需要由人类专家才能解决的计算机程序。例如著名的专家系统 MYCIN 可以精确识别 50 种以上的病菌并正确使用相应的抗生素，从而协助医生诊断、治疗疾病，尤其是对于对传染性血液病诊断成效突出。这一时期还陆续研制出了用于生产制造、财务会计、金融等各领域的专家系统。

1980 年，专家系统商业化。XCON 专家系统，帮助 DEC 公司每年节约 4000 万美元左右的费用，特别是在决策方面能提供有价值的内容。

1981 年，第五代计算机项目研发。日本率先拨款支持，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并能像人一样推理的机器。随后，英美等国也开始为AI 和信息技术领域的研究提供大量资金。

1984 年，大百科全书(Cyc)项目试图将人类拥有的所有一般性知识都输入计算机，建立一个巨型数据库，并在此基础上实现知识推理，其目标是让人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作，成为人工智能领域的一个全新研发方向。

1997 年，深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军加里.卡斯帕罗夫。这是人工智能首次在人机大战中取得胜利。

2002 年，第一个成功的商业化家用机器人—自动真空吸尘器 RoombA 诞生。

2005 年，美国军方研发出战争机器人波士顿动力”机器狗”(BigDog)。

2008 年，谷歌在 iPhone 上发布了一款语音识别应用，开启了后来数字化语音助手(Siri、Alexa、Cortana)的浪潮。

2010 年，上海世博会上，来自 NAO 公司的 20 个跳舞机器人献上了一段长达 8分钟的完美舞蹈。

2011 年，IBM 开发的人工智能程序“沃森”(Watson)参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。沃森存储了 2 亿页数据，能够将与问题相关的关键词从看似相关的答案中抽取出来。这一人工智能程序已被 IBM 广泛应用于医疗诊断领域。

2014 年，聊天机器人 EugeneGoostman 通过了图灵测试。谷歌向自动驾驶技术投入重金，Skype 推出实时语音翻译功能。

2016 年，阿尔法狗(AlphaGo)战胜世界围棋冠军李世石(韩国棋手)。阿尔法狗是谷歌开发的人工智能围棋程序，具有自我学习能力。它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。

2017 年，深度学习大热。第四代阿尔法狗(AlphaGo)在无任何数据输入的情况下，自学围棋 3 天后以 100：0 横扫第二代“旧狗”，学习 40 天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三代“大师”，从而让人们充分领略到深度学习算法自我成长的潜力。

(三)人工智能低谷瓶颈期

20 世纪 70 年代至 80 年代初，人工智能研究进入了低谷期，其原因不仅有科研人员与美国国家科研项目合作上的失败，更重要的是人工智能面临着诸多技术瓶颈。

第一，计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用。

第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了。

第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。

上述因素导致了人工智能发展在 70 年代后进入了低谷瓶颈期。

(四)人工智能蓬勃发展期

当前随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的”技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了巨大的技术突破，人工智能由此迎来爆发式增长的新高潮。

三、机器学习和深度学习的关系

人工智能、机器学习和深度学习，三者是层层包含的关系。机器学习是实现人工智能的一种技术或方法，而深度学习则是实现机器学习的一种技术或方法。

人工智能是计算机科学的一个分支，目的是开发一种拥有智能行为的机器，目前很多大公司都在努力开发这种机器学习技术，让电脑学会人类的行为模式，让机器像人类一样“思考”，以便推动和实现近在眼前的新一轮科技革命。

大数据是人工智能的基础，将大数据转变为知识或生产力，离不开机器学习

(Machine Learning)。机器学习是实现人工智能的一种方法，它既是让机器实现人工智能的技术核心，又是让机器具有类似人的智能的根本途径。机器学习实现人工智能的关键就是利用海量数据的训练，通过算法解析数据，从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。

深度学习是机器学习的一个子领域，是利用一系列”深层次”的神经网络模型来

解决更复杂问题的技术。深度学习的核心是让机器模仿人脑的机制去解释图像、文本和声音等数据，进而自己获得“知识”，并在不断地解释数据中修正和增长已有的知识，提高智能水平，这为机器自身的智力“成长”提供了一条路径。

四、人工智能重点技术发展方向人工智能(AI)的理论体系和技术体系日益成熟，应用领域也不断扩大，未来人工智能科技产品，将会是人类智慧的容器，因此其应用方向十分广泛。

(一)机器视觉

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更能突显优越性。现在机器视觉已在一些领域得到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用与机器视觉的发展起着相互促进的作用。向未来展望，计算机视觉有希望进入自主理解、甚至分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，从而在智能家居、无人车等应用场景发挥更大的价值。

(三)指纹识别

指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人(包括指纹在内)皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。

指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。

(三)人脸识别

人脸识别是计算机视觉技术的一个分支领域，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度;它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行鉴别。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

传统的人脸识别算法，即使综合考虑颜色、形状、纹理等特征，也只能做到 95%左右的准确率。而有了深度学习的加持，准确率可以达到 99.5%，错误率下降了 10倍，从而使得在金融、安防等领域的广泛商业化应用成为可能。人脸识别在很大程度上可以提升交易安全性和速度，尤其是人脸大数据，无论在日常生活，还是商业运作上都是语音、动作之后最重要的数据之一，它能够将个人大数据实现更大化的整合，甚至重建信用体系规则。

(四)智能信息检索技术

数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。

智能信息检索系统应具有如下的功能：

1、能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问;

2、具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案;

3、系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。实现这些功能要应用人工智能的方法。比如，百度已经建成全球最大规模的深度神经网络，这一称为百度大脑的智能系统，目前可以理解分析 200 亿个参数，达到了两、三岁儿童的智力水平。随着成本降低和计算机软硬件技术的进步，再过 20 年，当量变带来质变，用计算机模拟一个 10-20 岁人类的智力几乎一定可以做到。

(五)智能控制

智能控制(intelligent controls)在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对于许多复杂系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性， 即具有一定程度的智能。智能控制是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。

(六)视网膜识别

视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。

视网膜也是一种用于生物识别的特征，有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。虽然视网膜扫描的技术含量较高，但视网膜扫描技术可能是最古老的生物识别技术，在20 世纪 30 年代，通过研究就得出了人类眼球后部血管分布唯一性的理论，进一步的研究表明，即使是孪生子，这种血管分布也是具有唯一性的，除了患有眼疾或者严重的脑外伤外，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。

(七)虹膜识别

人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。除非极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位于角膜后面。要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。

在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。

(八)掌纹识别

掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。其中很多特征可以用来进行身份识别：如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹识别也是一种非侵犯性的识别方法，用户比较容易接受，对采集设备要求不高。掌纹中最重要的特征是纹线特征，而且这些纹线特征中最清晰的几条纹线基本上是伴随人的一生不发生变化的。并且在低分辨率和低质量的图像中仍能够清晰的辨认。

点特征主要是指手掌上所具有的和指纹类似的皮肤表面特征，如掌纹乳突纹在局部形成的奇异点及纹形。点特征需要在高分辨率和高质量的图像中获取，因此对图像的质量要求较高。纹理特征，主要是指比纹线更短、更细的一些纹线，但其在手掌上分布是毫无规律的。掌纹的特征还包括几何特征：如手掌的宽度、长度和几何形状，以及手掌不同区域的分布。掌纹中所包含的信息远比一枚指纹包含的信息丰富，利用掌纹的纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征完全可以确定一个人的身份。因此，从理论上讲，掌纹具有比指纹更好的分辨能力和更高的鉴别能力。

(九)专家系统

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。

(十)自动规划

自动规划是一种重要的问题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。自动规划问题求解与一般问题求解相比，自动规划更注重于问题的求解过程，而不是求解结果。自动规划可用来监控问题求解过程，并能够在造成较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。

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。人们从棋类游戏中积累的知识和经验，也被应用在更广泛的需要决策规划的领域，包括机器人控制、无人车等等。棋类游戏完成了它的历史使命，带领人工智能到达了一个新的历史起点。

(十一)人工智能语音处理

语言交流是人类最直接最简洁的交流方式。长久以来，让机器学会“听”和“说”，实现与人类间的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。

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(更多涉及自然语言处理)、以及后期的语音合成。语音识别的过程需要经历特征提取、模型自适应、声学模型、语言模型、动态解码等多个过程。总体来说，随着语音技术的快速发展，之前的限定条件正在不断减少：包括从小词汇量到大词汇量再到超大词汇量、从限定语境到弹性语境再到任意语境、从安静环境到近场环境再到远场嘈杂环境、从朗读环境到口语环境再到任意对话环境、从单语种到多语种再到多语种混杂，但这给语音处理提出了更高的要求。目前的几个研究方向包括：如何使合成语音听起来更自然、如何使合成语音的表现力更丰富、如何实现自然流畅的多语言混合合成。只有在这些方向有所突破，才能使合成的语音真正与人类声音无异。

随着深度神经网络(DNN)被应用到语音的声学建模中，人们陆续在音素识别任务和大词汇量连续语音识别任务上取得突破。可以看到，在一些限制条件下，机器确实能具备一定的“听说”能力。因此在一些具体的场景下，比如语音搜索、语音翻译、机器朗读等，确实能有用武之地。但真正做到像正常人类一样，与其他人流畅沟通、自由交流，还有待时日。

(十二)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。因此，对机器而言，能否自然地与人类进行交流、理解人们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。

自然语言处理要求机器具备比“感知”更难的“理解”能力。自然语言处理中的

几个核心环节包括知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。

语音识别就一个任务，把声音变成文字，即使加上相关的语音合成、说话人识别等任务，也远远无法和自然语言处理的任务数量相比。因此和语音识别不同，自然语言处理是一个很”庞杂”的领域。自然语言处理的终极目标就是让机器能够理解人类的语言。

进入 2010 年以后，基于大数据和浅层、深层学习技术，自然语言处理的效果得到了进一步优化。机器翻译的效果进一步提升，出现了专门的智能翻译产品。对话交互能力被应用在客服机器人、智能助手等产品中。这一时期的里程碑事件是 IBM 研发的 Watson 智能系统参加综艺问答节目，成功战胜了人类选手并取得冠军，向世界展现了自然语言处理技术所能达到的实力。除了机器翻译之外，网页搜索、语音交互、对话机器人等领域都有自然语言处理的功劳。

五、人工智能行业应用场景

国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，必须与各行各业融合才能发挥作用，形成真正有效的行业智能，以此来助力传统行业转型升级，加快人工智能应用落地。

(一)制造领域人工智能应用

智能制造，是在基于互联网和物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业 4.0 的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。人工智能在制造业的应用主要有三个方面：首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。

(二)家居领域人工智能应用

智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备 WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。

(三)金融领域人工智能应用

人工智能的产生和发展，不仅促进金融机构服务主动性、智慧性，有效提升了金融服务效率，而且提高了金融机构风险管控能力，对金融产业的创新发展带来积极影响。人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。

(四)零售领域人工智能应用

人工智能在零售领域的应用已十分广泛，正在改变人们购物的方式。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。通过大数据与业务流程的密切配合，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多效益，让消费者体验更好。在设计环节中，机器可以提供设计方案;在生产制造环节中，机器可以进行全自动制造;在供应链环节中，由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测，合理进行补货、调货;在终端零售环节中，机器可以智能选址，优化商品陈列位置，并分析消费者购物行为。

(五)交通领域人工智能应用

大数据和人工智能可以让交通更智慧，智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。人工智能还可为我们的安全保驾护航。人长时间开车会感觉到疲劳，容易出交通事故，而无人驾驶则很好地解决了这些问题。无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析，规划出最优交通线路，提高道路利用率，减少堵车情况，节约交通出行时间。

(六)安防领域人工智能应用

安防领域涉及到的范围较广，小到关系个人、家庭，大到跟社区、城市、国家安全息息相关。目前智能安防类产品主要有四类：人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析;在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的;从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广。

(七)医疗领域人工智能应用

当下人工智能在医疗领域应用广泛，从最开始的药物研发到操刀做手术，利用人工智能都可以做到。眼下，医疗领域人工智能初创公司按领域可划分为八个主要方向，包括医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析、药物挖掘、虚拟护士助理、健康管理监控、精神健康以及营养学。其中，协助诊断及预测患者的疾病已经逐渐成为人工智能技术在医疗领域的主流应用方向。

(八)教育领域人工智能应用

通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

(九)物流领域人工智能应用

物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。

目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节。

六、人工智能分类与未来趋势展望

从应用范围看，人工智能大体可分为专用人工智能(ANI)和通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如只会下围棋的 AlphaGo，再比如苹果的虚拟语音助手 Siri;通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

经过 60 多年的发展，人工智能在算法、算力(计算能力)和算料(数据)等“三算”方面取得了重要突破，在可以预见的未来，人工智能将会出现如下的发展趋势：

从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年 10 月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯•哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在 2017 年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。

从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。

从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深

度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017 年谷歌提出的自动化学习系统(AutoML)试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。

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人工智能基础热点知识

一、人工智能的基础定义

人工智能(AI)，有一个经典的定义：“智能主体可以理解数据及从中学习，并利用知识实现特定目标和任务的能力。人工智能的研究目的是通过探索智慧的实质，扩展人类智能。”

通俗理解AI，就是人类正在尝试创造一个具备听(语音识别、机器翻译等)、看(图像识别、文字识别等)、说(语音合成、人机对话等)、思考(人机对弈、专家系统等)、学习(知识表示，机器学习等)、行动(机器人、自动驾驶汽车等)能力的非人类主体。

二、人工智能的三大要素及三大学派之分

人工智能有三个要素：数据、算力及算法。数据是AI学习的知识原料，算力是计算、处理数据的能力，而算法则是决定如何进行数据处理的方式和逻辑。总的来说，“算力是骨骼，数据是血液和食物，算法就是大脑，三者不断取得突破，才能促进人工智能的高速发展。”

在人工智能的研究中，存在三大学派：符号学派、连接学派、行为学派。连接学派近年来重新引起关注，其研究核心是模拟大脑神经网络结构，通过大量神经元模拟生物大脑，以神经网络为基础进行创新。符号学派认为智能行为的产生是研究各符号系统和转化模式;行为学派关注低级的生物智能，如昆虫的灵活行动和快速反应。

三、图灵及图灵测试

艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing)，被誉为计算机科学之父、人工智能之父，是英国的数学家和逻辑学家。他最早定义了「什么是人工智能」、「怎样去界定一个机器(或一个设备)是否具备智能」。

图灵测试由他提出，通过测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开，通过一些装置向被测试者提问。如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，被认为具有人类智能。

四、AI各阶段预测及目前所处阶段

根据目前对AI能力的理解及研究，人工智能通常被分为三个阶段：狭义人工智能(ANI)、通用人工智能(AGI)、超人工智能(ASI)。

ANI，也称为弱人工智能，机器只能执行一组狭义的特定任务，目前广泛应用在各种工具上，包括Siri、Alexa、自动驾驶汽车、Alpha-Go、Sophia等。AGI，也被称为强人工智能，在这一阶段，机器将具有像人类一样思考和决策的能力。

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人工智能六种知识表示法

1.状态空间表示

问题求解(problem solving)是个大课题,它涉及归约、推断、决策、规划、常识推理、定理证明和相关过程等核心概念。在分析了人工智能研究中运用的问题求解方法之后,就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索方法的。

也就是说,这些方法是通过在某个可能的解答空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法,它是以状态和算符(operator)为基础来表示和求解问题的。

2.问题归约表示

问题归约( problem reduction)是另一种基于状态空间的问题描述与求解方法。已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;这些子问题的求解可以直接得到,从而解决了初始问题。问题归约表示可由下列3部分组成:

(1)一个初始问题描述;

(2)一套把问题变换为子问题的操作符;

(3)一套本原问题描述(不能再被分割的问题);

从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立子问题以及子问题的问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合，这就是问题归约的实质。

3.谓词逻辑表示

虽然命题逻辑( propositional logic)能够把客观世界的各种事实表示为逻辑命题,但是它具有较大的局限性,不适合于表示比较复杂的问题。谓词逻辑( predicate logic)允许表达那些无法用命题逻辑表达的事情。

逻辑语句,更具体地说,一阶谓词演算( first order predicate calculus)是一种形式语言，其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化。如果能够采用数学演绎的方式证明一个新语句是从那些已知正确的语句导出的，那么也就能断定这个新语句也是正确的。

4.语义网络表示

语义网络是知识的一种结构化图解表示,它由节点和弧线或链线组成。节点用于表示实体、概念和情况等,弧线用于表示节点间的关系。

语义网络表示由下列4个相关部分组成：

(1)词法部分 决定词汇表中允许有哪些符号,它涉及各个节点和弧线。

(2)结构部分 叙述符号排列的约束条件,指定各弧线连接的节点对。

(3)过程部分 说明访问过程,这些过程能用来建立和修正描述,以及回答相关问题

(4)语义部分 确定与描述相关的(联想)意义的方法,即确定有关节点的排列及其占有物和对应弧线。

5.框架表示

心理学的研究结果表明,在人类日常的思维和理解活动中,当分析和解释遇到新情况时,要使用过去经验积累的知识。这些知识规模巨大而且以很好的组织形式保留在人们的记忆中。例如,当走进一家从未来过的饭店时,根据以往的经验,可以预见在这家饭店将会看到菜单、桌子、服务员等。当走进教室时,可以预见在教室里可以看到椅子、黑板等。

人们试图用以往的经验来分析解释当前所遇到的情况,但无法把过去的经验一一都存在脑子里,而只能以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构称为框架( frame)。框架提供了一个结构,一种组织。在这个结构或组织中,新的资料可以用经验中得到的概念来分析和解释。因此,框架也是一种结构化表示法。

6.过程表示

语义网络和框架等知识表示方法,均是对知识和事实的一种静止的表达方法,称这类知识表达方式为陈述式知识表达,它强调的是事物所涉及的对象是什么,是对事物有关知识的静态描述,是知识的一种显示表达形式。而对于如何使用这些知识,则通过控制策略来决定。

与知识的陈述式表示相对应的是知识的过程( procedure)表示。所谓过程表示就是将有关某一问题领域的知识,连同如何使用这些知识的方法,均隐式地表达为一个求解题的过程。它所给出的是事物的一些客观规律,表达的是如何求解问题。知识的描述形式就是程序,所有信息均隐含在程序之中。从程序求解问题的效率上来说,过程式表达的效率要比陈述式表达高得多。但因其知识均隐含在程序中,因而难以添加新知识和扩充功能,适用范围较窄。

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AI芯片相关知识科普

一、AI芯片分类

AI芯片根据其技术架构，可分为GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片，同时CPU可执行通用AI计算，其中类脑芯片还处于探索阶段。

AI芯片根据其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘及终端AI芯片;根据其在实践中的目标，可分为训练(training)芯片和推理(inference)芯片。

GPU(图形处理器)

GPU (GraphicsProcessing Unit)为图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

其提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。但管理控制能力较弱，功耗高。

FPGA(现场可编程门阵列)

FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)具有足够的计算能力和足够的灵活性。是作为专用集成电路( ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存(BRAM)是属于各自的控制逻辑的，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。

简而言之， FPGA 就是一个可以通过编程来改变内部结构的芯片，属于半定制硬件。

ASIC(特定用途集成电路)

ASIC(Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路)根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。

二、芯片区别

‍从效能方面看，ASIC>FPGA>GPU;通用性方面：GPU>FPGA>ASIC;而从成本层面看，GPU技术架构有比较明显的优势。

GPU主要方向是高级复杂算法和通用型人工智能平台，实现高端复杂算法。GPU本身具备高性能计算优势，另外可以做更加复杂的指令的逻辑控制，在面向复杂AI计算的应用方面具有较大优势;同时，GPU由于通用性强，性能较高，可以应用于大型人工智能平台够高效地完成不同种类的调用需求。

FPGA未来在垂直行业有着较大的空间。FPGA基于灵活性方面的优势，对于部分市场变化迅速的行业最为实用。同时，FPGA的高端器件中也可以逐渐增加DSP、ARM核等高级模块，以实现较为复杂的算法。

ASIC长远来看非常适用于人工智能，尤其是应对未来爆发的面向应用场景的定制化芯片需求，由于其具备高性能低消耗的特点，可以基于多个人工智能算法进行定制，以应对不同的场景，未来在训练和推理市场上都有较大空间。

类脑智能芯片，也称类脑芯片，是借鉴人脑处理信息的基本原理，面向类脑智能而发展的新型信息处理芯片，可分为类脑计算和类脑感知芯片。有别于提供专有算法的加速平台，类脑计算芯片旨在像大脑一样以低功耗、高并行、高效率、通用、强鲁棒和智能地处理各种复杂非结构化信息。

适合于实时高效地解决不确定及复杂环境下的问题，可以赋能各行各业，全面带动工业、农业、医疗、金融以及国防等各行业的飞速发展。

目前AI芯片主要用于语音识别、自然语言处理、图像处理等大量使用AI算法的领域，通过芯片加速提高算法效率。现已在云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等领域广泛应用。

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人工智能是什么?

人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。

人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说，机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测;深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo;通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。

专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角，我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

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AI基础知识

AI的应用：

智能家居、自动驾驶、机器人、智慧城市、智能安防、医学领域、金融领域、教育领域、制造业领域、智慧交通、智能客服、AI聊天、AI写作、AI绘画、AI视频、AI办公、AI直播、AI设计、AIGC等。

AI相关的领域：

AI相关的领域：人脸识别、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、AR、大数据、云计算等。

AI颠覆行业：

客服人员、数据分析师、文案工作者、程序员、平面设计、在线翻译、银行柜员、制造业岗位、物流岗位等。

希望这些有关人工智能的学习资料汇总能为你提供有益的参考，为你的学习之旅指引方向。在未来的探索中，愿你不断深入了解人工智能的奥秘，为这个领域的发展贡献自己的力量。同时，也欢迎你分享自己的学习心得和体会，与我们一起交流、共同进步。祝你学习顺利，收获满满!