《人工智能》读书笔记2
1、未来是一个人类和机器共存协作完成各类工作的全新时代。
2、人工智能技术正在彻底改变人类对机器行为的认知，重建人类与机器之间的相互协作关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在机器翻译、机器写作、机器绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试......
人工智能不仅是一次技术层面的革命，未来必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。人工智能因为对生产效率的大幅改进、对人类劳动的部分替代、对生活方式的根本变革，而必然触及社会、经济、政治、文学、艺术等人类生活的方方面面。
人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，更有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合、大发展的开端。
我们无须担忧和惧怕这个时代的到来，我们所要做的，应当是尽早认AI与人类的关系，了解变革的规律，尽早制定更能适应新时代需求的科研战略、经济发展布局、社
会保障体系、教育制度等，以便更好地迎接新时代的到来。
3、这是复兴的时代，这是发现的时代，这是人工智能的时代。
4、“不管我们是碳基人类还是硅基机器人，都没有本质的区别。我们中的每一员都应获得应有的尊重。”——科幻文学巨匠亚瑟克拉克《2010：太空漫游》
5、和仿生学派强调对人脑的研究与模仿不同，实用主义者从不觉得人工智能的实现必须遵循什么规则或理论
框架。“黑猫白猫，逮住耗子的就是好猫。”在人工智能的语境下，这句话可以改成“简单程序，复杂程序，聪明管用的就是好程序。”
6、AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
7、人工智能是有关“智能主体的研究与设计”的学问，而“智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达致目标的系统”。
8、AI复兴：深度学习+大数据=人工智能
9、无处不在的人工智能：智能图像理解、智能美图、智能会话、智能助理、新闻推荐、智能搜索排序、智能出行、自动驾驶、机器翻译、个性化推荐、智能物流、仓储机器人
10、深度学习就是这样一种在表达能力上灵活多变，
同时又允许计算机不断尝试，直到最终逼近目标的机器学习方法。深度学习大致就是这么一个用人类的数学知识与计算机算法构建起整体架构，再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调节内部参数，尽可能逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式。
11、大数据就是大规模的数据。大数据到底是什么?大数据是如何产生的?什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢?根据马丁。希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换(通讯和网络带宽的大幅增长)、信息处理(整理、转换、分析数据的能力大幅增长)和信息存储(计算机存储量的大幅增长)。
12、强人工智能又称通用人工智能(Artficial general intelligence)或完全人工智能(Full AI),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。
13、“迁移学习”(Transfer Learning )的技术正吸引越来越多研究者的目光。这种学习技术的基本思路就是将计算机在一个领域取得的经验，通过某种形式的变换，迁移到计算机并不熟悉的另一个领域。
14、计算机所使用的二进制数字、机器指令、程序代
码等，其实都是人类对“计算”本身所做的抽象。基于这些抽象，人类成功地研制出如此众多且实用的人工智能技术。
15、机器人被截然分成了两大类：没有自我意识和有自我意识的。
16、机器带给人类的不是失业，而是更大的自由与更加个性化的人生体验。未来是一个人类和机器共存、协作完成各类工作的全新时代。
17、李开复“五秒钟准则”：一项本来由人从事的工作，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应的决定，那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代。
18、基于“5秒钟准则”，我个人预测，从事翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机、家政等工作的人，未来10年将有约90%被人工智能全部或部分取代。如果就全人类的工作进行一个粗略的估计，约50%的人类工作会受到人工智能的影响。包括三种类型：人类某种工作被人工智能全部取代;人类某种工作被人工智能部分取代;人类某种工作转变为新的工作形式。
19、杰瑞·卡普兰(《人工智能时代》作者)的观点非常明确：不是所有工作都会被人工智能取代。相反，很多工作都会转变为新的工作机会。
习题2 一、名词解释 1. 物联网 物联网（Internet of Things，IOT）就是把所有物品通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描仪等信息传感设备与互联网连接起来（见图2-2），进行信息交换和通讯，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。 2. 传感器 传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。 3. 云计算 云计算是一种模型，它可以实现随时、随地、便捷、随需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如网络、服务器、存储、应用及服务），资源能够快速供应和释放，使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。 4. 存储虚拟化 虚拟化和分布式在共同解决一个问题，就是物理资源重新配置形成逻辑资源。其中虚拟化做的是造一个资源池，而分布式做的是使用一个资源池。 虚拟化包括计算虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化。 存储虚拟化通常做的是多虚一，除了解决弹性、扩展问题外，还解决备份的问题。 5. 公有云 公有云是为大众建的，所有入驻用户都称租户，不仅同时有很多租户，而且一个租户离开，其资源可以马上释放给下一个租户。 6. 大数据 大数据是指数量庞大而复杂，传统的数据处理产品无法在合理的时间内捕获、管理和处理的数据集合。 7. 区块链 区块链是一种网络上多人记录的公共记账，记载所有交易记录。 8. 结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。
9. 非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 10.半结构化数据 介于结构化数据和非结构化数据之间，如网页。 二、选择题 1、人工智能赖以生存的土壤（ A ）。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 2、人工智能的血液（ B ）。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 3、人工智能的算力（ D ）。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 4、人工智能的安全保障（ C ）。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 5、（ D ）不是人工智能核心要素。 A. 算法 B.算力 C. 数据 D. 网络 6、（ D ）不是物联网具有的特点。 A.全面感知 B. 实时传送 C.智能控制 D. 存储 7、物联网技术架构一般采用（A ）层。 A.4 B.5 C.6 D.8 8、物联网技术架构最低层是（ A ）。 A.感知层 B.传输层 C.支撑层 D.应用层 9、物联网技术架构最高层是（ D ）。 A.感知层 B.传输层 C.支撑层 D.应用层 10、（ D ）不是物联网感知层技术。
《智能时代》读书笔记 随着互联网技术和大数据技术的快速发展，人工智能近年来也再次引起了全世界各行各业的极大关注。《智能时代》这本书所讨论的正是当下最热的大数据技术、人工智能技术及二者技术对各行业带来的积极影响和未来的应用方向，是我个人非常感兴趣的内容。通过对本书的阅读，谈如下两个方面的认识和启发。 一、本书中个人比较关注的几个核心观点： 1.大数据带来了思维革命 作者认为，获得和利用数据的水平反映了文明的水平。如果把资本和机械动能作为大航海时代以来全球近代化的推动力，那么数据就是下一次技术革命和社会变革的核心动力。作者强调大数据是一种思维方式，对于大数据的认识不应停留在统计、改进产品、销售或者提供决策支持上，现在的数据量已经由量变引起了质变，它导致了机器智能的产生，这也使得全球兴起了智能革命。 2.现有产业+新技术=新产业 各行各业结合大数据思维均能产生新的产业，大数据将像水电一样普及，成为社会基础资源。作者举了一个利用大数据进行酒吧经营的例子，感觉效果很好，其实就是在每个酒架上安装了RFID进行数据采集，一方面统计酒类的消耗情况，另外一方面也起到了监督的作用，同时利用大数据做精准的营销，我觉得完全可以移植到其他行业。大数据的完备性也有助于新产品的开发，比如无人驾驶汽车、比如阿法狗、比如语音识别。基于此，作者提出：现有产业+新技术=新产业，
因此：现有产业+大数据=新产业，现有产业+机器智能=新产业。每次技术革命都会诞生新的思维方式和商业模式，企业需要跟上，我们作为个人也应该不断学习，才能提升自我。 3.争当2%的人 机器智能给社会带来了产业结构变革，给我们带来了美好社会。与前几次技术革命相比，智能革命所要替代的是人类最值得自豪的部分——人类的大脑，在各行各业机器逐步取代98%的人后，人类怎么办，我们个人怎么办，作者提到，我们能做的只能是拥抱变化，努力去争当2%的人，我们应该去做社会的引领者，否则就会被淘汰。我们应该拥抱变化，努力学习、研究、利用大数据和智能技术，让自己成为2%的受益者，也去帮助那些被淘汰的人。 二、对个人工作的触动和思考： 1.借助新的营销思维，更加有效的制定并策划符合市场主流营销的 营销策划方案 在营销策划过程中，抓住客户痛点和潜在需求，挖掘客户兴趣点，将是营销策划案中非常难以把握的点。传统的营销方案在这方面比较忽视。要解决以上这个问题，则需要有创新性的营销思维，并结合当前最新的大数据和智能技术，才能更加准确的把握客户真实需求。经过对《智能时代》的学习，进一步强化了自身大数据和人工智能的认知，对其的应用场景和带来的变化也有了较清楚的认识，希望能够结合自己岗位的工作，在今后的工作中能够把大数据和人工智能的思想融入到对一线的营销策划方案中，以大数据应用的思维和智能化的方
作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统，该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译，讨论 该系统的性能度量，环境，执行器，感知器，并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量：翻译的正确率 环境：电话线路 传感器：麦克风 执行器：音响 完全可观察的，单agent，确定的(无噪音条件下)，片段的，静态的，离散的。2.考虑一个医疗诊断系统的agent，讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent, 基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。 能够治愈病人的方法有很多种，系统必须衡量最优的方法来推荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先； (b).宽度优先； (c).爬山法； (d).最佳优先； 图一 【Answer】: 建立树： 深度: 宽度： 爬山法： 优先搜索： 4.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录： 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】: 贪婪最佳优先：如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C 一致代价搜索：B,D,E,F,G,H,C A*树搜索：如果h(B)>15,首先访问D 如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C 图二 5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态，证明如果h是一致的，那么它是
《人工智能》课后习题答案 第一章绪论 答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。 答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。 智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。 答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。 答： 自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列
机器人—足球机器人 模式识别—Microsoft Cartoon Maker 博弈—围棋和跳棋 第二章知识表达技术 解答： （1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）： S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的状态,G S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态： O1 O2 O3 Ok S0S1S2……G 其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)
（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。 与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。 （3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。 常见的语义网络形式有命题语义网络、数据语义网络：E-R图（实体-关系图）、语言语义网络等。 解答： （1）
人工智能读后感 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
《人工智能》（李开复）读后感 本书内容框架如下： 1.关于人工智能的五种定义 2.人工智能发展的三个阶段 3.人工智能是否会威胁人类 4.人类将如何变革 行业的创业概况 时代下的教育和个人发展 一、关于人工智能的五种定义 首先，请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。 人工智能目前作为一种技术手段，已经成为了不少应用的核心驱动力。 苹果的SIRI、微软的小冰是常见的人工智能助理。当用户与他们对话时，他们会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回答。 今日头条、淘宝购物推荐，会根据你的浏览习惯、购物历史，学习你的爱好。所以用的越久，它就会越懂你。 人脸识别是目前应用最广泛的机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分支。用刷脸的方式替代门禁卡，支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识别技术。广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功能，还有清理重复照片的功能，也运用到了这个技术。此外，百度中的图片搜索、淘宝中的商品图片搜索，也运用到了人工智能技术。 我们现在用的美图秀秀中的一键P图软件、三生三世画风的一键美妆，都是运用到了人工智能技术。机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技法、干湿画法、上妆技巧等，来对原始图片进行处理。 搜索引擎根据问题给出最直接的答案，也与SIRI的运行原理相类似。 在机器翻译这一块儿上，通过对语言、语言学的学习，得出的翻译结果也具备较强的可读性。甚至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译数据，自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。 还有目前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。也是通过数百万里的驾驶里程学习，来完成车速调整、控制转向、避免碰撞等操作。当然，目前相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。完全的无人驾驶或许还要等到十年之后。 还有我们经常在电影中看见的机器人行业。快递分拣机器人、无人飞机、工业机器人，都极大的提高了商业效率。但目前机器人还无法做到像人一样具备完整的思维。大家所期待的人形机器人，其实投资人也是不看好的。原因很简单，机器越像人，就越容易被拿来和真人比较。由于人工智能技术尚未达到十分成熟的阶段，这个机器人的蠢笨会暴露的非常彻底。使期望与现实之间的差距加大，因此难以获得市场认可。 那讲了这么多现象，到底什么是人工智能 目前常见的定义有五种： 第一，人工智能是让人感到不可思议的计算机程序。几十年前的人类，如果能见识到现在手机上常见的人机对战的象棋、跳棋游戏，恐怕会被吓一大跳，甚
一、单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（D ），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（ C ）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是（）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D ）。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。 C. “与/或”图能方便地表示述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D ）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C ）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A ）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ B ）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论
《人工智能》读后感李开复人工智能读后感关于机器能否拥有意识这个论题，其实是关于意识的本质的讨论，以下是分享的《人工智能》读后感的相关资料，欢迎阅读! 关于机器能否拥有意识这个论题，其实是关于意识的本质的讨论，但目前对于意识，人类还没有一个明确的定义。二元论认为，意识是非物质的思维所具有的属性，而思维跟物质的大脑是相互独立的，机器不可能具有意识，除非它可以得到一个非物质的思维，而这是不可能的，所以，机器永远不可能有意识。 还有一些看法认为思维产生于大脑，大脑是一台数字计算机， 而思维是一个计算机程序，这个理论又分为“强人工智慧”与“弱人工智慧”。根据“强人工智慧”，一台计算机只要有了正确的程序就可以拥有像人类一样的智慧与思维;而“弱人工智慧”理论，则认为 计算机可以模拟人的思维，它们可以模拟一系列的思维过程，如思考、决策等。但是，不管它们做得多么出色，它们都不能创造真正的思维或者真正的意识，而只能做到“看起来像”有意识一样。意识尚未被定义，我们也没有鉴别意识的手段，所以更谈不上人工意识能否存在了。与其让这些巨大的难题挡住我们的去路，还不如加紧工作，看看我们究竟能做到什么程度，就像绝大多数机器人学家正在做的那样。我们几乎可以肯定，更好、更聪明的机器将不断出现，而关于它们是否拥有意识的讨论也会继续下去，对于人工意识的探索最终甚至有可
能帮助我们理解意识本身的性质。抛开这些问题，回到电影本身，斯皮尔伯格的这部电影更多的是将科幻与伦理结合在一起，他对人工智能的未来作了一个深刻且悲观的预言。 “人工智慧”旨在用计算机来模拟思维，从而复制思维，产生智慧行为，那么我们是否可以说计算机或者机器人也会产生同人类一样的情感呢，如果机器拥有人类同等的智慧，人类会不会与机器发生情感、人类与机器人如何相处，这就涉及一些伦理道德等社会性的问题。影片中，人类对劣等机器人的猎杀充满了不人道。影片在此表现出一种荒诞的意味：人不像人，机器人才像人，拥有人性情感的他们不会对人类的暴虐熟视无睹，这场激战在斯皮尔伯格的电影中被两千年的沉睡一笔带过，但结局我们看到了，人类作为一个灭绝的物种被缅怀。当机器具有了人类的意识和思维，它们会爱，就会恨，会服从，就会反抗。如果机器人的智慧太高以至于超过了人类的智慧，那么我们就有理由相信它们就很有可能取代人类成为地球的主宰者，人类感受到生存受到威胁后，影片中的行为就不足为奇。有关于这个忧虑，我从相关书籍中了解到这样一点：“人工智慧不是人的智慧，更不会超过人的智慧”。 “机器思维”同人类思维的本质区别：
第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。 初始状态为S0(0, 0)，目标状态为S0(3, 3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。 在此，用图求法该问题，令横坐标为nY, 纵坐标为nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动1格，或沿坐标轴方向移动2格。第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。
从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为： d1(1,1)--→d2(-1,0)--→d3(0,2)--→d4(0,-1)--→d5(2,0)--→d6(-1,-1)--→d7(2,0)--→d8(0,-1)--→d9(0,2)--→d10(-1,0)--→d11(1,1) 2-3 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A 开始，访问其他城市不多于一次，并返回A 。选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。 2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。单独的R 、L 或C 可分别用R 、j ωL 或1/j ωC 来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。 7 10 7 10 13 9 6 6 5 10 B E D A C 图 2.3
人工智能 第一章：人工智能 (1)人工智能基本概念、方法和技术:基本技术：知识表示、推理、搜索、规划 (2)人工智能的主要研究、应用领域 机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译 机器思维：机器推理 机器学习：符号学习；连接学习 机器行为：智能控制 智能机器：智能机器人；机器智能 智能应用：博弈；自动定理证明；自动程序设计 专家系统；智能决策；智能检索；智能CAD；智能CAI 智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等 (3)人工智能新技术 计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算 人工生命：人工脑；细胞自动机 分布智能：多Agent , 群体智能 数据挖掘：知识发现；数据挖掘 (4)人工智能研究领域：重点介绍机器学习 机器思维：就是让计算机模仿和实现人的思维能力，以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。 机器思维包括：推理、搜索、规划等方面的研究。 机器感知是机器获取外界信息的主要途径，也是机器智能的重要组成部分。 所谓机器感知，就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、味觉。 机器行为就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 知识表示:知识表示的观点 陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离 优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便 缺点：推理效率低、推理过程不透明 过程性观点：知识寓于使用知识的过程中 优点：推理效率高、过程清晰 缺点：灵活性差、知识维护不便 知识表示的方法 逻辑表示法：一阶谓词逻辑 产生式表示法：产生式规则 结构表示法：语义网络，框架 谓词逻辑表示的应用 机器人移盒子问题:分别定义描述状态和动作的谓词 描述状态的谓词： TABLE(x)：x是桌子 EMPTY(y)：y手中是空的 AT(y, z)：y在z处
第2章知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))
2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下：
李开复的《人工智能》读后感1500字 导读：读书笔记李开复的《人工智能》读后感1500字，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 李开复的《人工智能》读后感1500字： 首先感谢刘莉莉的赠送李开复的《人工智能》书本，谢谢其的信任，正因为如此，及个人的薄稀能力未能读懂书中的全部内容，也无法从书中内容里提炼出对自己的工作价值的赋能关键合作点。特此写一份读后感，以便于自己的总结和深度思考，同时也发到朋友圈分享使得感兴趣的朋友、特别对AI有一定期望的人，可建议其阅读一下。 书本总共分为六章，主要涵盖了从身边日常应用的弱人工智能，如头条、客服AI助理、图片人脸视觉识别、电子商务评价信息应用、搜索广告等功能，揭示了人工智能已经是普及的技术应用，且是相对性的成熟。 所以我们有必要放下“固有的偏见”，无论是从高纳德(Gartner)的技术成熟度曲线去评估，即在2015年和2016年间，基于AlphaGo 事件和AI基金的盈利、提前预知金融危机准确性正式推动了AI从曲线中低谷期进入了攀升阶段；而都应做好准备接受这一现实，并基于AI这个是工具论的方式下，第四章论述了AI即将对社会、组织结构、工作流程的改变和机遇，同时在第五章中预防传统的管理模式和“商业利益出发”，系统数据碎片化、孤岛性下，“也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界”。
当然高级AI模式，或许还要攀升阶段中需求几年、甚至一、二十年攀升。正如书中第三章中抽象定义了弱AI、强AI、超级AI三种阶段，质疑AI挑战人类的悲观、乐观论中，明确了计算机在情感跨域推理的缺陷。及第二张的AI定义和第五、六章中讲述了特别成功的场景案例和对个人的教育及发展机会、如何学习。特此总结如下： 一、“AI=大数据+深度学习”，其实深度学习是神经网络算法中经典，主要分为"DNN、CNN、RNN、ResNet（深度残差）、LSTM之外，还有很多其他结构的神经网络。如因为在序列信号分析中，如果我能预知未来，对识别一定也是有所帮助的。因此就有了双向RNN、双向LSTM，同时利用历史和未来的信息"。当然不同的深度学习算法是用于不同的领域场景解决范围。如图片、视频和文本、数字。网上一些资料如下： 二、基于成熟曲线下拥抱成熟AI开源技术，因自己不是科研类型，固然无需研究AI背后的科学原理，更多应是拥抱AI应用。如开源可直接免费应用于商业的框架： 基于以上框架，对当前AI的人力需求则可在几个人下就可完成一个乃至一系列的AI平台快速实现能力。 三、“运筹就是AI的灵魂”，对是否能够驾驽AI并结合传统下常规的软件应用，我们应知道AI的灵魂就是运筹，如FaceBook和亚马逊、谷歌等，他们对AI工程师的入门就是面试为一个“动态规划算法”的应用基础。当然很多的运筹就是应用统计学和数学的结合，加上算法编程能力。读后感·而对算法库的支持中最好应该就是R语
廉师友<<人工智能>>作业一参考答案 1．已知前提：（1）如果x与y是同班同学，则x的老师也是y的老师；（2）小李和小张是同班同学；（3）王先生是小李的老师，运用自然演绎推理证明: 王先生也是小张的老师。 证明：首先定义谓词： Teacher x是y的老师 x , ) (y x (y Classmates x和y是同班同学 , ) 则已知的前提可以符号化为： （1）)) Classmates Teacher y y x ? y ? ? ∧ x→ z ( ) ) ( z , , , x (z Teacher ( （2）) Teacher Wang , (Xiaoli （3）) Xiaoli Classmates (Xiaozhang , 要证的结论为：) Teacher Wang , (Xiaozhang 推导过程如下： ①)) F x z F y ? ?P规则 ? y x→ y ∧ , ( ) , z ) ( , x G (z ( ② Classmates Xiaoli Xiaozhang Xiaoli Teacher→ ∧ Wang Wang Teacher ( , (Xiaozhang , ) ) ( , ) ①UI规则 ③) Wang Teacher P规则 (Xiaoli , ④) Xiaoli Classmates P规则 , (Xiaozhang ⑤) Classmates Xiaoli Xiaoli Teacher∧ Wang , (Xiaozhang ) ( , ③④合取引入 ⑥) Teacher②⑤假言推理 Wang , (Xiaozhang （补充）利用自然演绎推理证明(,) W a b ??→和(,) ? ?是((,)(,)) x y P x y W x y P a b 的逻辑结果。 证明：①((,)(,)) x y P x y W x y ??→P规则 ②) b P→①全称固化（UI规则） a a W , ( ) , (b ③) ?P规则 W a (b ,
第一章已完成成绩: 100、0分 1 【单选题】2016年3月,人工智能程序()在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。 ?A、AlphaGo ?B、DeepMind ?C、Deepblue ?D、AlphaGo Zero 我的答案:A得分: 10、0分 2 【单选题】首个在新闻报道的翻译质量与准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统就是()。?A、苹果 ?B、谷歌 ?C、微软 ?D、科大讯飞 我的答案:C得分: 10、0分 3 【多选题】属于家中的人工智能产品的有()。 ?A、智能音箱 ?B、扫地机器人 ?C、声控灯 ?D、个人语音助手 我的答案:ABD得分: 10、0分 4 【多选题】目前外科手术领域的医用机器人的优点有()。 ?A、定位误差小 ?B、手术创口小 ?C、不需要人类医生进行操作 ?D、能够实时监控患者的情况 ?E、可以帮助医生诊断病情
我的答案:AB得分: 10、0分 5 【判断题】在神经网络方法之前,机器翻译主要就是基于统计模型的翻译。() 我的答案:√得分: 10、0分 6 【判断题】人工智能具有学会下棋的学习能力,就是实现通用人工智能算法的基础。() 我的答案:√得分: 10、0分 7 【判断题】目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。() 我的答案:×得分: 10、0分 8 【判断题】智能家居应该能自动感知周围的环境,不需要人的操控。() 我的答案:√得分: 10、0分 9 【判断题】智能音箱本质上就是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。() 我的答案:√得分: 10、0分 10 【判断题】基于句法的机器翻译就是目前较为流行的翻译方法,基本达到了预期的理想。() 我的答案:× 第二章已完成成绩: 100、0分 1 【单选题】被誉为计算机科学与人工智能之父的就是()。 ?A、图灵 ?B、费根鲍姆
人工智能读书笔记范文（精选3篇） ent learning）——让机器观测到一些输入，并让机器根据输入做特定动作。这些动作导致机器获得收益或者惩罚。机器通过增强学习优化它的动作策略，使得它的长期收益最大化。下棋就是这一类典型的问题，strategy就是行棋策略，reward就是赢棋。 深度学习——事实上不是一类问题，而只是一种方法，一种通过多层神经网络来构建上述三种问题所需要的模型的方法。 人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。 人工智能技术正在彻底改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。 不管怎么说，努力应变吧，这本书讲得还算全面，算是一本入门图书。 人工智能读书笔记2 翻开这本书读到的第一句话，就对这本书产生了好感…… “即使我们可以使机器屈服于人类，比如，可以在关键时刻关掉电源，然而作为一个物种，我们也应当感到极大的敬畏。——阿兰·图灵” 这句话放在几年前，恐怕有太多人是不认同的，但是今日，人工智能已经走进每个人的生活，它似乎不止可以帮助人类，甚至要替代
人类，这让大家不禁开始恐慌，当机器有了人的思想，世界将会怎样？ 翻开这本厚重的书，我们可以从技术、产业、战略、法律、伦理、治理、未来，7个篇章中了解人工智能，可以说这事一本在人工智能上及其全面的书，它带着我从了解人工智能，解释人们对人工智能的误区，介绍人工智能的过去现在未来，到人工智能的产业，众所周知的自动驾驶、智能机器人、智能家居，还有在这些背后的一些问题，比如法律问题，当AI犯法，应该由谁负责，如何负责？等等等等…… 作为一个外行，在人工智能刚刚进入大家的视野时，我们注意到的恐怕只有AI机器人、自动驾驶、智能家居……这些看似对生活产生便利的方面，但是读了这本书，我再次体会了，对于机器，要产生敬畏，同时，国家也一应该制定相关的法律法规。在互联网如此发达的今日，必须要把那些妄想利用AI犯罪逃脱法网犯罪分子扼杀在摇篮里。 希望在不远的将来，我们可以因为人工智能时代的到来而庆幸。 人工智能读书笔记3 时光易逝，白云苍狗，我们的世界无时无刻不在变化之中。科技是第一生产力，从第一次科技革命到第二次科技革命，再到现在的信息革命，科学技术曾给人类带来的无穷的变化。当谷歌人工智能“阿尔法围棋”人机围棋大战”中以4：1击败韩国著名棋手李世石九段后，人类不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代—智能时代的到来。机器依靠大数据和智能算法“赢了”人类的大脑。”我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不
1把以下合适公式化简为合取范式的子句集： （1）? (?x)(?y)(?z){P(x) ? (?x)[Q(x, y) ? R(z)]} （2）( ?x)( ?y){{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ? (?y)[P(f(y)) ? Q(g(x))]} (3) (?x)( ?y){P(x) ∧ [Q(x)∨ R(y)]}? (?y){[P(f(y))? Q(g(y))]? (?x)R(x)} (1) ??(?x)( ?y)( ?z){P(x) ? (?x)[Q(x,y) ? R(z)]} ??(?x)( ?y)( ?z){ ?P(x) ∨ ( ?x)[?Q(x,y) ∨ R(z)]} ? (?x)( ?y)( ?z){ P(x) ∧ (? x)[Q(x,y) ∧?R(z)]} ? P(A) ∧ [Q(f(y,z), y) ∧?R(z)] ? {P(A), Q(f(y,z),y), ∧?R(w)} （2)? (?x)(?y){{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ? (?y)[P(f(y)) ? Q(g(x))]} ? (?x)(?y){?{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ∨(?y)[?P(f(y)) ∨ Q(g(x))]} ? (?x)(?y){?P(x) ∨ [?Q(x) ∧?R(y)] ∨ (?w)[?P(f(w)) ∨ Q(g(x))]} ? (?x){?P(x) ∨ [?Q(x) ∧?R(h(x))] ∨ (?w)[?P(f(w)) ∨ Q(g(x))]} ? [?P(x) ∨?Q(x) ∨?P(f(w)) ∨ Q(g(x))] ∧ [?P(x) ∨?R(h(x)) ∨?P(f(w)) ∨ Q(g(x))] ? {?P(x1) ∨?Q(x1) ∨?P(f(w1) ∨ Q(g(x1)),
人工智能第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。 问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问题规约的实质：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子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法：是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题2-2 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。选择一个状态表示，
表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。 7 10 9 10 D 图2.3 2-3 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。 用四元数列(nA, nB, nC, nD) 来表示状态，其中nA表示A盘落在第nA号柱子上，nB表示B盘落在第nB号柱子上，nC表示C盘落在第nC号柱子上，nD表示D盘落在第nD号柱子上。 初始状态为1111，目标状态为3333
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第一章绪论 1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。 从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？控制论之父维纳1940 年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉?麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979) 中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算 模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。数理逻辑从19 世纪末起就获迅速发展；到20 世纪30 年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型。60-70年代，联结主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过 热潮， 控制论思想早在40-50 年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。到 60-70 年代，控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子。 1-3. 为什么能够用机器(计算机)模仿人的智能？ 物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。反之，任何系 统如果具有这 6 种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。 物理符号系统的假设伴随有3个推论。 推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。 推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。 推论三: 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计 算机来模拟人的活动。 1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？符号主义(Symbolicism) ，又称为逻辑主义(Logicism) 、心理学派(Psychlogism) 或计算机学派(Computerism) [ 其原理主要为物理符号系统( 即符号操作系统)假设和有限合理性原理。] 认为人的认知基元是符号，而且认知过程即符号操作过
《人工智能》读书笔记700字以后养成看完一本书后，及时写点笔记、读后感的习惯。 李开复的《人工智能》读完最大感触是，开阔了眼界，科普了一些现在大热的机器人、智能制造、大数据、无人驾驶、深度学习等前沿科学技术概念。同时也让我站在宏观角度看待社会的发展趋势。 试着回忆十年前你的生活是什么样子，对比一下，那时有没有想过世界会变成现在这样？那时诺基亚手机处于垄断，我还不知道苹果手机，无法接受触摸屏，用手机上网也很少；那时知道淘宝的存在，但很少网上购物；那时没有动车、高铁，Z字开头的火车就算快的了；那时我刚办了信用卡，父辈不习惯用储蓄卡，用的是存折本子；那时刚接触博客，还没有微博和微信…… 近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。下一个十年，社会还会发生怎样的变化？本书作者李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风向。 将来无人驾驶和共享汽车模式的组合，会改变我们的出行方式，家用汽车不再是必备品，拿出手机，说出自己想去哪儿，共享汽车自动来接你，送你到达目的地。 很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会
随之发生改变。 家政服务人员、收银员、车间从事机械性劳作的工人等，需求量会降低，慢慢被取缔。就像我们家，买了扫地机器人和擦地机器人后，之前保洁每周上门来服务，现在是一个多月来一次就够了。人工智能再厉害，也不能取代人类的思想，读书笔记人与机器最大区别是有感情。所以未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显珍贵。不管怎样，保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长的心态，就不会被时代淘汰。 人工智能会让自己从事的工作带来什么改变？如何做好准备迎接改变？如何指导晚辈学习、就业的方向？这些与自己息息相关的现实问题，值得深思。
《人工智能》（李开复）读后感 本书内容框架如下： 1.关于人工智能的五种定义 2.人工智能发展的三个阶段 3.人工智能是否会威胁人类 4.人类将如何变革 5.AI行业的创业概况 6.AI时代下的教育和个人发展 一、关于人工智能的五种定义 首先，请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。 人工智能目前作为一种技术手段，已经成为了不少应用的核心驱动力。 苹果的SIRI、微软的小冰是常见的人工智能助理。当用户与他们对话时，他们会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回答。 今日头条、淘宝购物推荐，会根据你的浏览习惯、购物历史，学习你的爱好。所以用的越久，它就会越懂你。 人脸识别是目前应用最广泛的机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分支。用刷脸的方式替代门禁卡，支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识别技术。广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功能，还有清理重复照片的功能，也运用到了这个技术。此外，百度中的图片搜索、淘宝中的商品图片搜索，也运用到了人工智能技术。 我们现在用的美图秀秀中的一键P图软件、三生三世画风的一键美妆，都是运用到了人工智能技术。机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技法、干湿画法、上妆技巧等，来对原始图片进行处理。搜索引擎根据问题给出最直接的答案，也与SIRI的运行原理相类似。 在机器翻译这一块儿上，通过对语言、语言学的学习，得出的翻译结果也具备较强的可读性。甚至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译数据，自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。 还有目前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。也是通过数百万里的驾驶里程学习，来完成车速调整、控制转向、避免碰撞等操作。当然，目前相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。完全的无人驾驶或许还要等到十年之后。 还有我们经常在电影中看见的机器人行业。快递分拣机器人、无人飞机、工业机器人，都极大的提高了商业效率。但目前机器人还无法做到像人一样具备完整的思维。大家所期待的人形机器人，其实投资人也是不看好的。原因很简单，机器越像人，就越容易被拿来和真人比较。由于人工智能技术尚未达到十分成熟的阶段，这个机器人的蠢笨会暴露的非常彻底。使期望与现实之间的差距加大，因此难以获得市场认可。那讲了这么多现象，到底什么是人工智能？ 目前常见的定义有五种： 第一，人工智能是让人感到不可思议的计算机程序。几十年前的人类，如果能见识到现在手机上常见的人机对战的象棋、跳棋游戏，恐怕会被吓一大跳，甚至怀疑是有人在背后操纵。可现在的人都见怪不了。所以，用这种方法定义，会使得人工智能随着技术的成熟，失去一个客观的标准。 第二，AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。这种说法在早期非常流行。本质上与仿生学无异。但弊端在于，人类至今也无法说清楚大脑是如何进行学习、记忆、归纳、推理等思维过程的。因此，也很难教会机器去模拟人脑的运作。再一点就是，通过为程序输入大量专业的知识、常见的思考逻辑，使得计算机应用难以扩展到较为复杂的领域当中。比如面对语言中的歧义和丰富的表达方式，得出的翻译结果往往也是漏洞百出。