帶你0門檻體驗AI超能力-人工智慧開啟新紀元

帶你 0門檻體驗AI超能力-人工智慧開啟新紀元

 

人工智慧簡稱為 AI，是當下談論最多的熱門話題之一，準確來說是因為人工智慧已經開始侵入到我們的生活中，所以說我們每天都能感受到人工智慧給我們帶來驚喜。比方說我們出門必備的智慧手機，它的功能越來越強大，我們用它來人臉解鎖，它的速度甚至比指紋還要快；最新出款的AI美顏手機，徹底告別了自拍一分鐘，P圖1小時；語音助手可以幫助我們打電話、定鬧鐘；還有智慧音響，已經能夠和我們可以進行簡單的對話了，它會告訴你今天的天氣，閱讀你感興趣的新聞；然後下班回到家，你發現掃地機器人早已把房間打掃得乾乾淨淨；我們平時去開啟購物網站，會發現琳琅滿目的商品好像都是自己感興趣的，一不留神購物車就滿了，這背後用到的是什麼技術呢，其實也是利用了大資料使用者畫像和一個智慧的推薦系統在作為這個商城的支撐。所以說AI就在我們周圍，它就侵入到我們的生活當中，給我們的生活帶來了越來越多的便捷，那我們還有什麼理由不去關注它呢？

接下來要跟大家分享：人工智慧開啟新紀元。主要內容包括人工智慧發展史、人工智慧在各行各業的應用、人工智慧的定義、什麼是機器學習，然後透過例子的講解來告訴大傢什麼是監督學習、什麼是非監督學習，最後會分享我們應該怎樣，透過什麼樣的途徑，或者說要掌握一些什麼樣的技能，才能快速的去掌握 AI能力？

首先我們來看一下人工智慧的發展歷程，因為 AI給我們的感覺，人工智慧這個詞好像是比較火，但是如果說我們把這個人工智慧作為一門學科，把它放到學術界，它其實並不是一個新潮的詞彙。因為早在上世紀四五十年代就已經有人開始做研究了。比如說我們的計算機之父，在1945年的時候，就在論文計算機與智慧中提出了一個測試，這個測試大概講啊測試人員是透過文字與密室的人在一個房間裡面進行對話，如果無法分辨誰是機器的話，那那這個機器人就會被認為透過測試，這個測試就是被後來稱為了圖靈測試，它給人工智慧的發展帶來了深遠的影響。所以說圖靈不僅是計算機之父，同時也被譽為人工智慧之父。隨後在1951年Marvin Minsky和Dean Edmunds創立了隨機神經網路模擬加固計算器，可以說是人類打造的第一個人工智慧，準確的說人工神經網路，它用了3000個真空管來模擬40個神經元的網路。由此Marvin Minsky在隨後的計算機科技領域的頒獎儀式上獲得了最高的圖靈獎。到了1955年，在一個國際會議當中，人工智慧一詞正式在提案中被提出，人工智慧這門學科就正式誕生了。在1956年的時候，麻省理工學院的Joseph Weizenbaum建立了世界上的第一個自然語言程式ELIZA。這個學科啊一旦成立之後，就會有很多很多的學者去開始投入其中去研究，第一個自然語言程式它可以簡單的和人進行模擬對話，可以說人工智慧的第一次浪潮就在1965年，也就是在宣告他為一門學科的時候後面的十年。到了70年代，雖然說科學家有很多成果，但是計算能力非常有限，與長期的需求形成了一些矛盾，人工智慧開始進入第一個冬天。到了1981年的時候，日本有一個國際貿易工業部，這個組織預算8.5個億，希望研究第五代計算機，能夠像人一樣進行對話翻譯，識別圖片，讓它具有一種超級的計算機的概念，但是這個專案以失敗告終。到了1986年，三位人工智慧研究學者聯合發表了一篇具有里程碑意義的經典論文《透過物象誤差反向傳播學習表示》。那為什麼它是一個具有里程碑意義的論文？因為我們在後面會用到這個神經網路裡面有一些很複雜的演算法，這個反向傳播目前來說已經被廣泛的運用於人工神經網路的訓練，所以說它是具有里程碑意義的。到了80年代後期，產業界發現這個維護成本越來越高，商業價值也有限，人工智慧又開始進入第二個冬天。一直到2007年，有一位叫李飛飛的和普林斯頓大學的同事建立了一個組織叫Image Net，這是一個大型註釋網路資料庫，它主要是幫助視覺物件識別軟體來進行一些研究。到2010年的時候，這個組織就開始舉辦一些挑戰大賽，看誰在視覺影像辨別、分類方面運算能力最強。到了21世紀，人類開始進入大資料時代，電腦的晶片的計算能力持續增長，科學者就開始引用一些資料模型和演算法，這個時候人工智慧開始迎來了第三次浪潮。那到2012年，多倫多大學設計了一個卷積神經網路，在這個識別挑戰大賽上面又獲得了新的一個成績，也就是說在視覺領域裡面又向前走了一大步。2016年穀歌研發的AlphaGo在人機大戰中擊敗了韓國職業九段棋手李世石，在2017年又戰勝了當時世界排名第一的中國棋手柯潔，人工智慧更加被關注。一直到現在，2018年人工智慧已經成為最熱門的科技話題之一，未來商業價值被看好、人才的需求進一步擴大。

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