第5章 引領(lǐng)未來人工智能

新一代信息技術(shù)導(dǎo)論第五章引領(lǐng)未來人工智能第五章引領(lǐng)世界人工智能5.1.人工智能概述本模塊將首先介紹人工智能的概念、特征和發(fā)展歷程，人類對(duì)人工智能的態(tài)度，人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況及人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)；然后，重點(diǎn)介紹人工智能技術(shù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，并詳細(xì)介紹通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字識(shí)別、人臉識(shí)別的過程；最后，詳細(xì)介紹人工智能技術(shù)在果蔬采摘機(jī)器人中的應(yīng)用。

第五章引領(lǐng)世界人工智能普通公眾對(duì)人工智能發(fā)展應(yīng)用的認(rèn)知，始于2016年初的AlphaGo與人類的對(duì)局人工智能的應(yīng)用已經(jīng)走進(jìn)了千家萬戶，已經(jīng)無處不在了，只是很多人還沒有完全意識(shí)到他的存在5.1.1人工智能的到來第五章引領(lǐng)世界人工智能人工智能使世界更加美好5.1.1人工智能的到來第五章引領(lǐng)世界人工智能人工智能正在改變你的生活5.1.1人工智能的到來人工智能逐漸發(fā)展成一門學(xué)科——人工智能，當(dāng)下最火最具有發(fā)展前景的一個(gè)專業(yè)第五章引領(lǐng)世界人工智能5.1.1人工智能的到來人人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)學(xué)科第五章引領(lǐng)世界人工智能5.1.1人工智能的概念5.1.2人工智能的特征第五章引領(lǐng)世界人工智能1.學(xué)習(xí)能力：AI系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、自動(dòng)調(diào)整并改進(jìn)性能。2.自主決策：AI系統(tǒng)可以根據(jù)數(shù)據(jù)和先前的經(jīng)驗(yàn)做出決策，且過程無須人類干預(yù)。這包括自主決策制定和問題解決。3.感知能力：AI系統(tǒng)可以感知和理解環(huán)境，包括圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)形式。機(jī)器視覺和自然語言處理是感知能力體現(xiàn)的關(guān)鍵領(lǐng)域。4.模仿人類思維：部分AI系統(tǒng)旨在模仿人類思維過程，包括推理、問題解決和判斷。5.自我改進(jìn)：部分AI系統(tǒng)具有自我改進(jìn)的功能，可以通過學(xué)習(xí)錯(cuò)誤結(jié)果不斷提高性能和判斷的準(zhǔn)確性。6.適應(yīng)性：AI系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同的任務(wù)和環(huán)境，從而使系統(tǒng)的預(yù)測(cè)結(jié)果具有通用性。7.自動(dòng)化：AI可以自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)，減輕了人類的工作負(fù)擔(dān)，典型場(chǎng)景如自動(dòng)駕駛汽車和自動(dòng)化生產(chǎn)線。5.1.3人工智能的概念第五章引領(lǐng)世界人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。5.1.4人工智能的定義第五章引領(lǐng)世界人工智能1.明斯基提出：人工智能是一門科學(xué)，是使機(jī)器做那些人需要通過智能來做的事情。2.尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科—怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?！?.美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?！比斯ぶ悄艿亩x描述包括以下5種：第五章引領(lǐng)世界人工智能1.人工智能是不可思議的計(jì)算機(jī)程序，是機(jī)器可以完成人們認(rèn)為機(jī)器不能勝任的事。人工智能的定義描述包括以下5種：第五章引領(lǐng)世界人工智能2.人工智能是與人類思考方式相似的計(jì)算機(jī)程序，能夠遵照思維里的邏輯規(guī)律進(jìn)行思考。人工智能的定義描述包括以下5種：第五章引領(lǐng)世界人工智能3.人工智能是與人類行為相似的計(jì)算機(jī)程序，只要計(jì)算機(jī)程序的功能表現(xiàn)與人類在類似環(huán)境下行為相似則可以認(rèn)為該程序是該領(lǐng)域的人工智能程序。人工智能的定義描述包括以下5種：第五章引領(lǐng)世界人工智能4.工智能是會(huì)學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序，這一定義也符合人類認(rèn)知的特點(diǎn)，人類的智慧離不開不斷的學(xué)習(xí)。人工智能的定義描述包括以下5種：第五章引領(lǐng)世界人工智能5.人工智能是根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知，做出合理的行動(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序。5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能1.人工智能元年1956年洛克菲勒基金會(huì)提供了7500美元的資金支持，在美國(guó)新罕布什爾漢諾威小鎮(zhèn)的達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦了為期2個(gè)月的人工智能研討會(huì)。第五章引領(lǐng)世界人工智能1.人工智能元年艾倫·麥席森·圖靈克勞德·香農(nóng)5.1.3人工智能的發(fā)展歷程圖靈測(cè)試第五章引領(lǐng)世界人工智能圖靈測(cè)試是測(cè)試人在與被測(cè)試者(一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器)隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者隨意提問。問過一些問題后，如果被測(cè)試者超過30%的答復(fù)不能使測(cè)試人確認(rèn)出哪個(gè)是人、哪個(gè)是機(jī)器的回答，那么這臺(tái)機(jī)器就通過了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能。阿蘭·圖靈英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家，被視為計(jì)算機(jī)科學(xué)之父。1931年圖靈進(jìn)入劍橋大學(xué)國(guó)王學(xué)院，畢業(yè)后到美國(guó)普林斯頓大學(xué)攻讀博士學(xué)位，二戰(zhàn)爆發(fā)后回到劍橋，后曾協(xié)助軍方破解德國(guó)的著名密碼系統(tǒng)Enigma，幫助盟軍取得了二戰(zhàn)的勝利。第五章引領(lǐng)世界人工智能2.人工智能的第一個(gè)高潮在1956年的會(huì)議之后，人工智能迎來了屬于它的第一個(gè)發(fā)展高潮。約翰·麥卡錫馬文·明斯基ELIZA聊天機(jī)器人5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能3.人工智能的第一個(gè)寒冬20世紀(jì)70年代，人工智能進(jìn)入了第一個(gè)發(fā)展低潮。5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能4.人工智能的第二個(gè)繁榮期專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)路的應(yīng)用帶來了人工智能的第二繁榮期5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能5.人工智能的第二個(gè)嚴(yán)冬1987-1993是人工智能歷史上的第二個(gè)嚴(yán)冬。5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能6.人工智能穩(wěn)健發(fā)展的時(shí)代1988年，美國(guó)科學(xué)家朱迪亞·皮爾將概率統(tǒng)計(jì)方法引入人工智能的推理過程中，這對(duì)后來人工智能的發(fā)展起到了重大影響。英國(guó)人工智能科學(xué)家卡朋特開發(fā)了Jabberwacky聊天程序，嘗試更好的通過圖靈測(cè)試，至今這個(gè)程序的后續(xù)版cleverbot仍然被很多人使用1992年，在蘋果公司任職的華人李開復(fù)使用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，設(shè)計(jì)開發(fā)了具有連續(xù)語音識(shí)別能力的助理程序，Casper，這也是二十年后Siri最早的原型1989年，AT＆T貝爾實(shí)驗(yàn)室的雅恩·樂昆和團(tuán)隊(duì)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了人工智能識(shí)別手寫的郵政編碼數(shù)字圖像。人工智能再次興起5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能Cleverbot教育編程機(jī)器人6.人工智能穩(wěn)健發(fā)展的時(shí)代IMB的計(jì)算機(jī)深藍(lán)與人類世界象棋冠軍卡斯帕羅夫之戰(zhàn)5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能小米第二代AI音箱小愛同學(xué)6.人工智能穩(wěn)健發(fā)展的時(shí)代米家掃地機(jī)器人5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能6.人工智能穩(wěn)健發(fā)展的時(shí)代霍金斯出版了《人工智能的未來》提出新的見解杰弗里辛頓《LearningMultipleLayersofRepresentation》提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全新的架構(gòu)5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能6.人工智能穩(wěn)健發(fā)展的時(shí)代2009華裔科學(xué)家李飛飛讓人工智能程序完全自主的識(shí)別圖形中的內(nèi)容2012吳恩達(dá)應(yīng)用一個(gè)超強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行自主學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了小貓的識(shí)別5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能6.人工智能穩(wěn)健發(fā)展的時(shí)代天博智可旺二代人工智能仿生機(jī)器狗電子寵物波士頓機(jī)器人5.1.3人工智能的發(fā)展歷程第五章引領(lǐng)世界人工智能5.1.3人工智能的發(fā)展歷程5.1.4人類對(duì)人工智能的態(tài)度第五章引領(lǐng)世界人工智能1.威脅論的態(tài)度一類為擔(dān)心人工智能威脅人類的“末世論”，霍金警告人類，人工智能終將超越人類的智能，人工智能在未來可能對(duì)人類造成威脅第五章引領(lǐng)世界人工智能機(jī)器人三定律第一定律：機(jī)器人不得傷害人類個(gè)體，或者目睹人類個(gè)體將遭受危險(xiǎn)而袖手不管第二定律：機(jī)器人必須服從人給予它的命令，當(dāng)該命令與第一定律沖突時(shí)例外第三定律：機(jī)器人在不違反第一、第二定律的情況下要盡可能保護(hù)自己的生存5.1.4人類對(duì)人工智能的態(tài)度第五章引領(lǐng)世界人工智能2.積極態(tài)度的“樂天派”機(jī)器也不應(yīng)該成為人的對(duì)手，機(jī)器和人合作才有未來5.1.4人類對(duì)人工智能的態(tài)度第五章引領(lǐng)世界人工智能5.1.4人類對(duì)人工智能的態(tài)度第五章引領(lǐng)世界人工智能第一個(gè)真正通過圖靈測(cè)試的仿真人細(xì)思極恐5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能1.智能助理Siri小米AI音箱虛擬個(gè)人助理，輔助你安排每天的工作、學(xué)習(xí)和生活在線音樂、網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)、有聲讀物、廣播電臺(tái)等，提供新聞、天氣、鬧鐘、倒計(jì)時(shí)、備忘、提醒、時(shí)間、匯率、股票、限行、算數(shù)、查找手機(jī)、百科/問答、閑聊、笑話、菜譜、翻譯等各類功能

百度輸入法的虛擬智能助理第五章引領(lǐng)世界人工智能2.圖像處理與機(jī)器視覺智能識(shí)別人臉和拍照?qǐng)鼍埃袛嘧罴雅恼諘r(shí)機(jī)、智能完美虛化，呈現(xiàn)“奶油化開”般迷人效果，幫助人們輕松拍出“大師級(jí)”的美照將低光拍攝的照片和長(zhǎng)曝光強(qiáng)度足夠的照片進(jìn)行訓(xùn)練人工智獲得模型后處理低光拍攝的照片5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能通過人臉識(shí)別能夠快速的識(shí)別身份，人臉識(shí)別被廣泛應(yīng)用在安保、支付等領(lǐng)域5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能廣義的機(jī)器視覺包括人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、視頻中的圖像識(shí)別、場(chǎng)地識(shí)別、地點(diǎn)識(shí)別等5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能3．音樂、電影、新聞、購物推薦1.根據(jù)個(gè)人的歷史記錄推薦新聞、電影音樂；2.根據(jù)個(gè)人的喜好進(jìn)行廣告推送；5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能4．客服許多網(wǎng)站都提供用戶與客服在線聊天的窗口，但并不是每個(gè)網(wǎng)站都有一個(gè)真人提供實(shí)時(shí)服務(wù)，在很多情況下，和你對(duì)話的僅僅只是一個(gè)AI5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能5．游戲應(yīng)用大多數(shù)游戲都包含了一些AI的應(yīng)用，最近幾年里，游戲AI的復(fù)雜性和有效性卻迅猛發(fā)展5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能6．安全防護(hù)智能監(jiān)控，監(jiān)控?cái)z像頭系統(tǒng)中引入人工智能技術(shù)5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能人工智能通常部署來監(jiān)控欺詐行為5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能道子智能繪畫系統(tǒng)創(chuàng)作的作品7．人工智能藝術(shù)5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況

道子智能繪畫系統(tǒng)創(chuàng)作的黃賓虹繪畫風(fēng)格的藝術(shù)作品第五章引領(lǐng)世界人工智能8．智能搜索引擎智能搜索引擎具有信息服務(wù)的智能化、人性化特征，允許用戶采用自然語言進(jìn)行信息的檢索，為他們提供更方便、更確切的搜索服務(wù)5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能9．機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展一直與計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展緊密相隨，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)的應(yīng)用，機(jī)器翻譯的效果已經(jīng)達(dá)到了較高的水平。5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能10．自動(dòng)駕駛百度無人駕駛汽車5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況第五章引領(lǐng)世界人工智能11.機(jī)器人倉儲(chǔ)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)貨物的搬運(yùn)人工智能機(jī)器人進(jìn)行生產(chǎn)操作智能機(jī)器人掃地機(jī)器人5.1.5人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況人工智能可以分為“弱人工智能”、“強(qiáng)人工智能”、“超人工智能”當(dāng)前:處于“弱人工智能”未來:有望實(shí)現(xiàn)“強(qiáng)人工智能”指擅長(zhǎng)于單方面的人工智能各方面都與人類相當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄苋娉饺祟愔悄芩降娜斯ぶ悄芪磥?超人工智能時(shí)代第五章引領(lǐng)世界人工智能5.1.6人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)第五章引領(lǐng)世界人工智能5.1.6人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)第五章引領(lǐng)世界人工智能經(jīng)過60多年的發(fā)展，人工智能在算法、算力（計(jì)算能力）和算料（數(shù)據(jù)）等“三算”方面取得了重要突破，正處于從“不能用”到“可以用”的技術(shù)拐點(diǎn)，但是距離“很好用”還有諸多瓶頸。5.1.6人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)第五章引領(lǐng)世界人工智能人工智能從專用智能向通用智能發(fā)展5.1.6人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)第五章引領(lǐng)世界人工智能從人工智能向人機(jī)混合智能5.1.6人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)第五章引領(lǐng)世界人工智能從“人工+智能”向自主智能系統(tǒng)發(fā)展5.1.6人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)第五章引領(lǐng)世界人工智能人工智能將加速與其他學(xué)科領(lǐng)域交叉滲透5.1.6人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)第五章引領(lǐng)世界人工智能人工智能將推動(dòng)人類進(jìn)入普惠型智能社會(huì)5.1.6人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)5.2人工智能技術(shù)第五章引領(lǐng)世界人工智能人工智能技術(shù)所取得的成就在很大程度上得益于目前機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)的進(jìn)步5.2.1知識(shí)表示第五章引領(lǐng)世界人工智能知識(shí)由概念組成,概念是構(gòu)成人類知識(shí)世界的基本單元所謂概念的精確定義,就是可以給出一個(gè)命題,亦稱概念的經(jīng)典定義方法概念名內(nèi)涵表示外延表示概念定義原型理論樣例理論知識(shí)理論屬于不屬于第五章引領(lǐng)世界人工智能一個(gè)概念指稱的所有對(duì)象組成的整體稱為該概念的集合集合有兩種表示方法:一種是枚舉表示法,一種是謂詞表示法枚舉法：列出全部對(duì)象例如：A={1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}

5.2.1知識(shí)表示第五章引領(lǐng)世界人工智能知識(shí)是人類對(duì)客觀世界認(rèn)識(shí)的結(jié)晶,并且受到長(zhǎng)期實(shí)踐的檢驗(yàn)。5.2.1知識(shí)表示第五章引領(lǐng)世界人工智能由于現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性，信息可能是精確的，也可能是不精確的、模糊的，關(guān)聯(lián)可能是確定的，也可能是不確定的。造成知識(shí)具有不確定性的原因是多方面的,主要有由隨機(jī)性引起的不確定性。5.2.1知識(shí)表示第五章引領(lǐng)世界人工智能常用的知識(shí)表示方法包括產(chǎn)生式、框架、狀態(tài)空間知識(shí)表示方法,其他(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)幾種知識(shí)表示方法。產(chǎn)生式框架法狀態(tài)空間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其它方法常用知識(shí)表示方法5.2.1知識(shí)表示5.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能什么叫機(jī)器學(xué)習(xí)?還沒有統(tǒng)一的“機(jī)器學(xué)習(xí)”定義,而且也很難給出一個(gè)公認(rèn)的、準(zhǔn)確的定義機(jī)器學(xué)習(xí)的目的是讓機(jī)器能像人樣具有學(xué)習(xí)能力機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的交叉,也是人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的核心第五章引領(lǐng)世界人工智能人工智能技術(shù)的關(guān)系結(jié)構(gòu)5.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的目的？是掌握知識(shí)、掌握能力、掌握技巧，最終能夠進(jìn)行比較復(fù)雜或者高要求的工作讓機(jī)器獨(dú)立或至少半獨(dú)立地進(jìn)行相對(duì)復(fù)雜或者高要求的工作讓機(jī)器幫助人類做一些大規(guī)模的數(shù)據(jù)識(shí)別、分揀、規(guī)律總結(jié)等人類做起來比較花時(shí)間的事情，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)性目的人類學(xué)習(xí)的目的？5.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)模仿人的學(xué)習(xí)過程（監(jiān)督學(xué)習(xí)）根據(jù)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)

識(shí)別圖片中每種動(dòng)物的特征和對(duì)應(yīng)的動(dòng)物名稱編號(hào)通過學(xué)習(xí)，獲得認(rèn)知模型測(cè)試結(jié)果不滿足識(shí)別要求，不能準(zhǔn)確識(shí)別未知對(duì)象繼續(xù)學(xué)習(xí)每學(xué)習(xí)若干次后使用訓(xùn)練的模型進(jìn)行測(cè)試獲得訓(xùn)練模型訓(xùn)練結(jié)果滿足識(shí)別要求應(yīng)用模型識(shí)別未知對(duì)象5.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)過程----學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的處理貓的圖片編號(hào)為0，獅子類的圖片編號(hào)為1，豹子類圖片編號(hào)為2，猞猁圖片編號(hào)為3，老虎類圖片編號(hào)為4每張圖片為320*320的像素構(gòu)成的圖片，每個(gè)像素用一個(gè)數(shù)據(jù)來描述像素的信息，則一張圖片需要102400將圖片處理為計(jì)算機(jī)能夠讀懂的二進(jìn)制數(shù)據(jù)集保存圖片數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的編號(hào)5.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)過程----模型進(jìn)行訓(xùn)練5.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)過程----應(yīng)用訓(xùn)練模型進(jìn)行識(shí)別5.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為以下五個(gè)大類：1.監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）：從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出一個(gè)函數(shù)，當(dāng)新的數(shù)據(jù)到來時(shí)，可以根據(jù)這個(gè)函數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果，動(dòng)物識(shí)別為監(jiān)督學(xué)習(xí)。2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervisedlearning）：無監(jiān)督學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，訓(xùn)練集沒有人為標(biāo)注的結(jié)果。3.半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-SupervisedLearning）：這是一種介于監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的方法。4.遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）：將已經(jīng)訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到新的模型來幫助新模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。5.增強(qiáng)學(xué)習(xí)（Reinforcementlearning）：通過觀察周圍環(huán)境來學(xué)習(xí)。5.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)5.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能深度學(xué)習(xí)（deeplearning）中的重要分支—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificialneuralnetwork,ANN）。1943年，心理學(xué)家McCulloch和數(shù)學(xué)家Pitts參考了生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)，發(fā)表了抽象的神經(jīng)元模型MP第五章引領(lǐng)世界人工智能一個(gè)比較簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常會(huì)分這樣幾層：三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖里的關(guān)鍵不是“神經(jīng)元”，而是連接線（代表“神經(jīng)元”之間的連接）5.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能深度學(xué)習(xí)所涉及的技術(shù)主要有：線性代數(shù)、概率和信息論、欠擬合、過擬合、正則化、最大似然估計(jì)和貝葉斯統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)梯度下降、監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度前饋網(wǎng)絡(luò)、代價(jià)函數(shù)和反向傳播、正則化、稀疏編碼和dropout、自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度堆疊網(wǎng)絡(luò)、LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶、主成分分析、正則自動(dòng)編碼器、表征學(xué)習(xí)、蒙特卡洛、受限波茲曼機(jī)、深度置信網(wǎng)絡(luò)、softmax回歸、決策樹和聚類算法、KNN和SVM、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和有向生成網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺和圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別和機(jī)器翻譯、有限馬爾科夫、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、梯度策略算法和增強(qiáng)學(xué)習(xí)（Q-learning）等等。5.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能深度超過8層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才叫深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的”深度“是指從”輸入層“到”輸出層“所經(jīng)歷層次的數(shù)目，即”隱藏層“的層數(shù)，層數(shù)越多，深度也越深。5.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用第五章引領(lǐng)世界人工智能深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用第五章引領(lǐng)世界人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)目前提供了針對(duì)圖像識(shí)別，語音識(shí)別和自然語言處理領(lǐng)域諸多問題的最佳解決方案。5.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一

。5.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依次為：輸入層-->卷積層->最大池化層->卷積層->最大池化層->全連接層->輸出層5.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)普遍用在圖像特征提取上，一些圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、文字識(shí)別幾乎都使用到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為圖像的特征提取方式5.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別5.3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常應(yīng)用于圖像識(shí)別和語音識(shí)別等領(lǐng)域，并能給出優(yōu)秀的結(jié)果，也可以應(yīng)用于視頻分析、機(jī)器翻譯、自然語言處理等領(lǐng)域。第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別5.3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別一張貓咪的照片，它有寬度和高度屬性，因?yàn)椴噬掌烊淮嬖诩t（R）、綠（G）、藍(lán)（B）3種顏色，所以它還擁有深度屬性，此時(shí)貓咪的圖像深度為3;第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別5.3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別假設(shè)現(xiàn)在拿出上圖中的一小塊，輸入至一個(gè)具有k個(gè)輸出的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將輸出表示為垂直的一小列，在不改變權(quán)重的情況下，通過小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑動(dòng)掃描整張圖片。此時(shí)，輸出端畫出了另一張圖片；第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別5.3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別它與之前的寬度和高度不同，更重要的是，它和之前的深度也不同，不再只有紅、綠、藍(lán)3種顏色，而是得到了k個(gè)顏色通道（圖像深度為k），這種操作稱為卷積。第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別5.3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別首先，假設(shè)有一張彩色圖片，它包括R、G、B的三原色分量，圖像的寬度和高度分別為256像素，彩色圖片的三個(gè)顏色通道分別是紅、綠、藍(lán)3個(gè)圖層，也可以看作像素點(diǎn)的深度。然后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖片的寬度和高度進(jìn)行壓縮，使其變成128像素×128像素×16像素的方塊，壓縮的方法是將圖片的寬度和高度縮小，從而增大圖片深度。最后，繼續(xù)將圖片壓縮至64像素×64像素×64像素，直至將圖片壓縮至32像素×32像素×

256像素。此時(shí)它變成了一個(gè)深度很大的長(zhǎng)條方塊，這里稱之為分類器（Classifier）。該分類器能夠?qū)Ψ诸惤Y(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過不斷壓縮圖片的寬度和高度，增大深度，最終會(huì)得到一個(gè)深度很大的分類器，從而進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別5.3.2數(shù)字識(shí)別1．MINIST手寫數(shù)字識(shí)別MNIST是一個(gè)入門級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集，它包含各種手寫數(shù)字圖片，其中訓(xùn)練集有55000張圖片、驗(yàn)證集有5000張圖片、測(cè)試集有10000張圖片。MNIST數(shù)據(jù)集中的手寫數(shù)字圖片第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別5.3.2數(shù)字識(shí)別1．MINIST手寫數(shù)字識(shí)別4張圖片的標(biāo)簽分別是5、0、4、1。通過MNIST數(shù)據(jù)集可以訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于預(yù)測(cè)圖片中的數(shù)字。手寫數(shù)字識(shí)別應(yīng)用第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別2．光學(xué)字符識(shí)別光學(xué)字符識(shí)別（OpticalCharacterRecognition，OCR）是指使用電子設(shè)備（如掃描儀或數(shù)碼照相機(jī)）檢查紙上的字符，通過檢測(cè)暗、亮的模式確定其形狀，并通過字符識(shí)別方法將形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字的過程。第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別人臉識(shí)別（也稱為人像識(shí)別、面部識(shí)別）是現(xiàn)在非常熱門的一個(gè)領(lǐng)域，其在安防監(jiān)控、金融等多個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用。通過機(jī)器視覺手段可以找出特定的人物，如識(shí)別出多張圖中相同的人，即輸入一個(gè)人的照片后，可以讓機(jī)器在數(shù)據(jù)庫中查找此人究竟是誰，這些都是人臉識(shí)別的不同應(yīng)用方向。5.3.3人臉識(shí)別第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別一是建立一個(gè)包含大批量人臉圖像的數(shù)據(jù)庫；二是通過各種方式來獲得當(dāng)前要進(jìn)行識(shí)別的目標(biāo)的人臉圖像；三是將目標(biāo)的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中存在的人臉圖像進(jìn)行比對(duì)和篩選。人臉識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)主要分為三大步驟：第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別1．人臉識(shí)別應(yīng)用人臉圖像的采集與預(yù)處理是對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)施流程的第一步，然后基于處理后的圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，主要用于檢測(cè)并定位圖片中的人臉，返回高精度的人臉框坐標(biāo)及人臉特征點(diǎn)坐標(biāo)。人臉識(shí)別會(huì)進(jìn)一步提取每個(gè)人臉上所含有的特征，并將其與已知的人臉進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別出其身份。第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別一個(gè)完整的視頻流人臉識(shí)別系統(tǒng)的主要工作流程如下：（1）通過OpenCV抓取攝像頭的視頻流。（2）通過多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MultipleTaskCNN，MTCNN）對(duì)每幀圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)和對(duì)齊，設(shè)置每n個(gè)間隔幀進(jìn)行一次檢測(cè)。（3）通過FaceNet預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)步驟（2）中得到的人臉進(jìn)行512維的特征值提取。（4）收集目標(biāo)數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練自己的分類模型。（5）將步驟（3）中得到的512維的特征值作為步驟（4）的輸入，輸出即人臉識(shí)別結(jié)果。第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別2．身份識(shí)別應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)可以提供人臉檢測(cè)與屬性分析、人臉1︰1對(duì)比、人臉?biāo)阉骱突铙w檢測(cè)等功能。目前靈活應(yīng)用于金融、安防等領(lǐng)域，以滿足身份核驗(yàn)、考勤和閘機(jī)通行等（即身份識(shí)別）業(yè)務(wù)需求。第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別（1）人臉檢測(cè)。此步驟是在輸入的圖片中查找有沒有人臉，找到人臉?biāo)诘奈恢?，并用方框?biāo)出人臉，以及計(jì)算檢測(cè)到的人臉數(shù)量人臉的檢測(cè)識(shí)別操作第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別（2）人臉跟蹤。此步驟主要是“跟蹤”人臉，通常是在一個(gè)視頻流中實(shí)時(shí)捕捉到某個(gè)人臉部主要特征點(diǎn)的位置，這樣就能得到一個(gè)內(nèi)容比較豐富、立體的人臉信息，也能夠從中識(shí)別出表情上的細(xì)膩?zhàn)兓?。人臉特征點(diǎn)的捕捉第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別（3）人臉識(shí)別。人臉識(shí)別指通過攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)。其應(yīng)用場(chǎng)景最多的是身份認(rèn)證，無論人臉圖像中人物表情是什么、戴眼鏡與否、圖片中是否為側(cè)臉、光線昏暗與否，甚至年齡發(fā)生變化，也能夠正確識(shí)別。第五章引領(lǐng)世界人工智能5.3人工智能技術(shù)應(yīng)用之圖像識(shí)別身份驗(yàn)證技術(shù)流程第五章引領(lǐng)世界人工智能5.4人工智能技術(shù)應(yīng)用之果蔬采摘機(jī)器人在工業(yè)4.0、機(jī)器人替代人工勞動(dòng)的大環(huán)境下，通過智能設(shè)備的集成，機(jī)器人在各種場(chǎng)景中完成特定的任務(wù)已經(jīng)成為目前的研究熱點(diǎn)。移動(dòng)抓取機(jī)器人分為移動(dòng)和機(jī)械臂操作兩部分，同時(shí)融合了多種傳感器以使機(jī)器人擁有自主感知規(guī)劃的功能。5.4.1機(jī)器人操作系統(tǒng)基本情況第五章引領(lǐng)世界人工智能5.4人工智能技術(shù)應(yīng)用之果蔬采摘機(jī)器人5.4.1機(jī)器人操作系統(tǒng)基本情況本模塊的案例采用了四驅(qū)差速驅(qū)動(dòng)方式的輪式底盤結(jié)構(gòu)的移動(dòng)機(jī)器人，通過搭載六自由度的機(jī)械臂和末端執(zhí)行器（機(jī)械爪）實(shí)現(xiàn)果蔬的采摘-抓取-擺放功能。第五章引領(lǐng)世界人工智能機(jī)器人操作系統(tǒng)集合了國(guó)內(nèi)外多種主流的機(jī)械臂、激光雷達(dá)等設(shè)備。用戶可以按需選配，從事ROS研究、運(yùn)動(dòng)控制研究、農(nóng)業(yè)采摘研究、巡檢研究、視覺研究的個(gè)人、研究院所及高校團(tuán)隊(duì)都可以使用該產(chǎn)品，這樣可以節(jié)省大量的時(shí)間和成本，從而更便捷、更高效、更專注地進(jìn)行研究和開發(fā)工作。5.4人工智能技術(shù)應(yīng)用之果蔬采摘機(jī)器人第五章引領(lǐng)世界人工智能5.4.2果蔬采摘機(jī)器人5.4人工智能技術(shù)應(yīng)用之果蔬采摘機(jī)器人果蔬采摘機(jī)器人由ROS、驅(qū)控一體化移動(dòng)底盤、協(xié)作機(jī)器人、避障傳感器系統(tǒng)、激光雷達(dá)導(dǎo)航系統(tǒng)、北斗差分定位系統(tǒng)、3D視覺系統(tǒng)和基于5G網(wǎng)絡(luò)的通信系統(tǒng)等組成，其集多種傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析及智能控制于一體，可以支持與部署當(dāng)前流行的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。第五章引領(lǐng)世界人工智能將機(jī)械臂、移動(dòng)底盤攝像頭等硬件設(shè)備結(jié)合為一體的果蔬采摘機(jī)器人，節(jié)省了硬件搭建與調(diào)試的成本。若構(gòu)建一套多設(shè)備的耦合系統(tǒng)，將協(xié)作機(jī)械臂搭載在移動(dòng)機(jī)器人上，并將抓手及深度攝像頭通過連接法蘭安裝在機(jī)械臂的末端法蘭上，則可組成一個(gè)帶抓