人工智能核心能力培养第一章人工智能导论

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2024-03-25 09:00 63阅读 0赞

#### 人工智能核心能力培养 ####

#### 文章目录 ####

*   *   *  人工智能核心能力培养
         *   *  第一章 人工智能导论
             *   *  1 人工智能是什么what is artificial intelligence
                 *  2 从时间维度来讲
                 *  3 从方法论上来讲
                 *  4 从问题范式上来讲
                 *  5 从研究对象来讲
                 *  6 人工智能和其他学科的关系
                 *  7 为什么我们要学习人工智能
                 *  8 怎么学好人工智能

##### 第一章 人工智能导论 #####

###### 1 人工智能是什么what is artificial intelligence ######

*  火星车
    
    ![在这里插入图片描述][e170e2859610492190df554436f36f0a.png_pic_center]
 *  日本机器人
    
    ![在这里插入图片描述][e5087c393b7e4f4d892bcd04765006ca.png_pic_center]
 *  终结者

![在这里插入图片描述][9750cd9b4f2849c8abee3e0a7731e786.png_pic_center]

*  机器狗

![在这里插入图片描述][819c4c97cc75458da9360f3a6603f293.png_pic_center]

*  AlphaGo
    
    ![在这里插入图片描述][d2296672105e4145b6c1734383ded681.png_pic_center]
 *  无人驾驶
    
    ![在这里插入图片描述][37b8971c491a47e3858cdc083468a5e4.png_pic_center]
 *  语音识别
    
    ![在这里插入图片描述][89b096ee75d14b87b49db74678296b7a.png_pic_center]
 *  面部识别

![在这里插入图片描述][7ef21f9b1bc44dd48bf340bceabe8503.png_pic_center]

*  等等等等

目前没有一个公认的对于人工智能的定义。There is no definition accepted by all the researchers or engineers.

*  难以定义
 *  难以解决
 *  难以限制

###### 2 从时间维度来讲 ######

![在这里插入图片描述][f60e38ccfabe4134a1fd6dbcbeb53041.png_pic_center]

1950年，“图灵测试”概念。《电脑能思考吗？》

![在这里插入图片描述][18fc35353749425c9ddcbf47d702e0e9.png_pic_center]

冯诺依曼结构。

![在这里插入图片描述][197cf4c6d64b48d1a8301edc69cebe3c.png_pic_center]

人工智能:学习的每一个方面或智能的任何其他特征都可以被如此精确地描述，以至于可以制造一台机器来模拟它。(1956)

![在这里插入图片描述][6d919f2a85c741089f74b08ab62c9427.png_pic_center]

感知器的书表明线性模型不能解决XOR【异或】 (Minsky / Papert) 1969年，第一个AI的寒冬

将AI研究改为符号和逻辑

![在这里插入图片描述][494e4be6ea324ede9e2eb71f9257278c.png_pic_center]

反向传播，统计学习，80 ~ 90年代

![在这里插入图片描述][bebc6173626f4d99b486a2635199b409.png_pic_center]

1998年，基于梯度的学习应用于文档识别

两个最主要的限制：

1.  计算能力 Computing Ability
2.  训练数据 Amount of Training

![在这里插入图片描述][5a8418db934c4120868a6f0133ab73cb.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][944844f4f7de49bbbea3603dd92a946e.png_pic_center]

2012年，AlexNet 使用Deep Neural Network。

![在这里插入图片描述][5a93467b54f34e7993fe5356db98a299.png_pic_center]

2016, AlphaGo。

![在这里插入图片描述][7acd62c7b7ac48da9016e7a0bb8afbc9.png_pic_center]

2019， ALOT，智能物联网

###### 3 从方法论上来讲 ######

Statistical 统计 v.s. Logic analysis 逻辑分析

>> example-01 generate sentences 生成句子

>> example-02 which sentence is right 哪一个句子是对的

###### 4 从问题范式上来讲 ######

Relax based models 基于模型很轻松的问题

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![在这里插入图片描述][9ab25d74e3404c0681b8361a0449b199.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][8e2422cadfc34f198c8427ae1bb4cc06.png_pic_center]

State based models 基于状态的

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![在这里插入图片描述][c35cc4355291451b89ed3ee807fe92f7.png_pic_center]

Optimization model 模型优化

*  Dynamic programming 动态规划
 *  Gradient descent 梯度下降法

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![在这里插入图片描述][390795fed1314ffe985ff2b524524a8d.png_pic_center]

Logic model 逻辑范式

![在这里插入图片描述][8b75c4cac8484de0844dcb78101a1a5a.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][49ce35662d2849d9b6c9d85134429fa3.png_pic_center]

问题栗子：

*  寻找城市之间的路径(状态模型)
 *  解决截棒问题(动态规划)
 *  解决梯度下降问题(优化)

###### 5 从研究对象来讲 ######

AI Agent ：如何创建能够解决问题的AI方法与模型

![在这里插入图片描述][d83cdcff51c14483bb0205867ffcf60a.png_pic_center]

AI Tools: 如何使用这些AI模型

![在这里插入图片描述][45905296ca1748a1a8d107e6698a1d12.png_pic_center]

###### 6 人工智能和其他学科的关系 ######

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>重要模型 Important model</th> 
   <th>作者 author</th> 
   <th>发布时间 datetime</th> 
   <th>起源学科 Original Domain</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Bayes rule</td> 
   <td>Bayes</td> 
   <td>1763</td> 
   <td>probability</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Least squares regression</td> 
   <td>Gauss</td> 
   <td>1795</td> 
   <td>astronomy</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>First-Order logic</td> 
   <td>Frege</td> 
   <td>1893</td> 
   <td>logic</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Maximum likelihood</td> 
   <td>Fisher</td> 
   <td>1922</td> 
   <td>statistics</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Artificial neural networks</td> 
   <td>McCulloch / Pitts</td> 
   <td>1943</td> 
   <td>neuroscience</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Minimax game</td> 
   <td>Von Neumann</td> 
   <td>1944</td> 
   <td>economics</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Stochastic gradient descent</td> 
   <td>Robbins / Monro</td> 
   <td>1951</td> 
   <td>optimization</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Uniform cost search</td> 
   <td>Dijkstra</td> 
   <td>1956</td> 
   <td>Algorithm and data structure</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Value iteration</td> 
   <td>Bellman</td> 
   <td>1957</td> 
   <td>control theory</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

###### 7 为什么我们要学习人工智能 ######

*  特斯拉、iPhone、抖音 、淘宝 这些的成功都是因为我们处在一个数字智能时代
 *  人工智能是一种力量，是一种能够使用数据这种能源的力量
 *  而且可以实现职业的可持续成长

###### 8 怎么学好人工智能 ######

*  数学能力
 *  心力
 *  编程能力
 *  建模能力
 *  交流能力
 *  质疑能力

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