人工智能的三大研究学派,什么是人工智能

人工智能到底是什么？

▲人工智能artificial intelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。

人工智能的原理是什么？

谢邀！在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（ https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。

数据是AI算法的“饲料”在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（Supervised Learning）和半监督学习（Semi-supervised Learning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理, 并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。

算法是AI的背后“推手”AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。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，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。

当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。

DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层, 一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。算力是基础设施AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。

在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。加快补齐AI芯片短板从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。

AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。

因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。

但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。

未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。

人工智能主要是学什么的？

什么是人工智能人工智能，英文名为Artificial Intelligence，也就是人们口中的AI。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技术科学。人工智能的主旨是研究和开发出智能实体，‍‍在这一点上它属于工程学。由于覆盖的领域非常广泛，所以‍‍这是一门‍‍集众多学科精华的‍‍尖端技术。

‍人工智能主要学什么人工智能涉及的学科包括：计算机科学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、医学等多门学科。目前国内高校本科生阶段的专业目录中并没有设置人工智能专业，在研究生阶段才开设相应的研究方向。但是本科阶段有很多专业是与人工智能相关的，比如计算机类、电子信息类、自动化类、数学类。计算机类包含：计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、集成电路设计与集成系统等学科自动化类包含：自动化、轨道交通信号与控制等数学类包含：数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术等人工智能的前景如何作为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术，国家高度重视人工智能产业的发展。

人工智能这个专业是干什么的？

谢谢邀请！作为一名教育领域的工作者，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来回答一下这个问题。随着人工智能领域的发展，整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大，传统的研究生教育方式已经不能满足巨大的市场需求，所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉，目前一小部分教育资源比较丰富的高校（以双一流高校为主）陆续开设了人工智能专业。

人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力，而且是一种通用的能力。从体现结构上来说，人工智能系统有三个大的组成部分，分别是感知系统、智力系统和行动系统，当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持，所以人工智能是一个典型的交叉学科。

从知识体系结构上来说，人工智能目前的研究内容集中在六大方面，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示，目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。从人工智能专业的课程设置来看，重点包括三个部分，其一是基础学科，重点是数学和物理；其二是计算机基础知识，重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容；其三是人工智能基础知识，涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。

虽然目前人工智能领域的热度比较高，一部分智能体也开始走进生产环境，但是人工智能行业依然处在初期阶段，还有大量的课题有待攻克，所以选择人工智能专业最好读一下研究生。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

ai是什么？人工智能的简称吗？

因为我自己是学软件的，所以可能对AI比较熟悉一点，AI是人工智能的简称，许多人喜欢把AI理解为机器人，其实这样是不准确的。我们可以把人工智能拆开来解释为“人工”和“智能”，简单来讲就是由我们人类创造出来的智能。换句话说，只要是人类创造出来的，能提高人类的生产生活的效率，降低重复性操作，或者能够代替人类工作的都可以称作AI（人工智能）。

什么是人工智能？你听过人工智能吗？我们该如何看待人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，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。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。我们应该借助人工智能，帮助我们解决身边的一些实际问题（比如，借用家用服务机器人干家务，智能机器人自动照顾老人，等等），让我们的生活更加美好。

人工智能是什么？人工智能未来是什么？人工智能时代是不是已经来了？

1、人工智能，你可以理解为一段有自我学习能力的代码程序。2、人工智能的未来是万物智能，根据理想预计，人工智能它可以结合到世界上任何一个行业中去。替代工人的重复劳动力，或者更高级的能对事物进行决策，比如公司发展规划、股票模型预估、病情诊断，自动驾驶等等，当然这只是理想状态下的东西，虽然目前业内已经有很多机构或者组织发声已经有相关智能产品出现，但是这些都不成熟，而且判断力达不到人类标准。