支撐知識(shí)

在本學(xué)習(xí)情境實(shí)施前需要學(xué)習(xí)人工智能的相關(guān)知識(shí)與內(nèi)容，包括產(chǎn)生、發(fā)展、分類及應(yīng)用。

1.1 人工智能的產(chǎn)生

自古以來(lái)，人類就力圖根據(jù)認(rèn)識(shí)水平和當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件，嘗試用機(jī)器來(lái)代替人的部分腦力勞動(dòng)，以提高探索自然的能力。公元850年，古希臘就有制造機(jī)器人幫助人們勞動(dòng)的神話傳說(shuō)，如圖1-1所示的古希臘侍者機(jī)器人。在公元前900多年，我國(guó)也有歌舞機(jī)器人傳說(shuō)的記載，這說(shuō)明古代人就有人工智能的幻想。隨著歷史的發(fā)展，到12世紀(jì)末至13世紀(jì)初年間，西班牙的神學(xué)家和邏輯學(xué)家Romen Luee試圖制造能解決各種問(wèn)題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì)法國(guó)物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家B.Pascal制成了世界上第一臺(tái)會(huì)演算的機(jī)械加法器并獲得實(shí)際應(yīng)用。隨后德國(guó)數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家G.W.Leibniz在這臺(tái)加法器的基礎(chǔ)上發(fā)展并制成了進(jìn)行全部四則運(yùn)算的計(jì)算器。19世紀(jì)英國(guó)數(shù)學(xué)和力學(xué)家C.Babbage致力于差分機(jī)和分析機(jī)的研究，雖因條件限制未能完全實(shí)現(xiàn)，但其設(shè)計(jì)思想已經(jīng)成為當(dāng)時(shí)人工智能的最高成就。

圖1-1 古希臘侍者機(jī)器人

而近代人工智能源于1956年，經(jīng)過(guò)60多年的發(fā)展，目前成為一門應(yīng)用越來(lái)越廣泛的學(xué)科。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，人工智能的目的就是讓機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)做出了汽車、火車、飛機(jī)、收音機(jī)等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？

當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開(kāi)始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無(wú)數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著?，F(xiàn)在人工智能已經(jīng)不再是幾個(gè)科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（Deep Blue）計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕洛夫（Kasparov），見(jiàn)圖1-2。

圖1-2 深藍(lán)計(jì)算機(jī)下國(guó)際象棋

1.2 人工智能的發(fā)展

1936年，年僅24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家A.M.Turing在他的《理想計(jì)算機(jī)》論文中，就提出了著名的圖靈機(jī)模型，見(jiàn)圖1-3，1945年他進(jìn)一步論述了電子數(shù)字計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)思想，1950年他又在《計(jì)算機(jī)能思維嗎？》一文中提出了機(jī)器能夠思維的論述，可以說(shuō)這些都是圖靈為人工智能做出的杰出貢獻(xiàn)。1946年，美國(guó)科學(xué)家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一臺(tái)電子數(shù)字計(jì)算機(jī)ENIAC，見(jiàn)圖1-4。還有同一時(shí)代美國(guó)數(shù)學(xué)家N.Wiener控制論的創(chuàng)立，美國(guó)數(shù)學(xué)家C.E.Shannon信息論的創(chuàng)立，英國(guó)生物學(xué)家W.R.Ashby提出“設(shè)計(jì)一個(gè)腦”所設(shè)計(jì)的腦等，這一切都為人工智能學(xué)科的誕生作了理論和實(shí)驗(yàn)工具的巨大貢獻(xiàn)。

圖1-3 圖靈機(jī)模型

圖1-4 第一臺(tái)電子數(shù)字計(jì)算機(jī)

1956年美國(guó)的幾位心理學(xué)家、數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家和信息論學(xué)家在Dartmonth大學(xué)召開(kāi)了會(huì)議，提出了人工智能這一學(xué)科，現(xiàn)在普遍認(rèn)為人工智能學(xué)科是這個(gè)時(shí)間建立的，到現(xiàn)在已有60多年的歷史，它的發(fā)展先后經(jīng)歷了“認(rèn)知模擬”“語(yǔ)意信息理解”“專家系統(tǒng)”等階段。

1.2.1 計(jì)算機(jī)時(shí)代

1941年，第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)誕生，但由于其體積龐大，線路復(fù)雜，極不便于應(yīng)用。1949年改進(jìn)后的能存儲(chǔ)程序的計(jì)算機(jī)使得輸入程序變得簡(jiǎn)單些，而且計(jì)算機(jī)理論的發(fā)展產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)科學(xué)，這種用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明，為人工智能的實(shí)現(xiàn)提供了一種媒介。

1.2.2 人工智能的開(kāi)端

雖然計(jì)算機(jī)為人工智能提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ)，但直到20世紀(jì)50年代早期人們才注意到人類智能與機(jī)器之間的聯(lián)系。最早有關(guān)人工智能的應(yīng)用原型是自動(dòng)調(diào)溫器，這種自動(dòng)調(diào)溫器是基于美國(guó)人Norbert Wiener提出的反饋控制理論設(shè)計(jì)制作出來(lái)的，見(jiàn)圖1-5。它將收集到的房間溫度與希望的溫度比較，并做出反應(yīng)將加熱器開(kāi)大或關(guān)小，而控制環(huán)境溫度。這項(xiàng)對(duì)反饋回路的研究重要性在于：Wiener從理論上指出，所有的智能活動(dòng)都是反饋機(jī)制的結(jié)果，而反饋機(jī)制是有可能用機(jī)器模擬的。這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)早期AI的發(fā)展影響重大。

圖1-5 Norbert Wiener及自動(dòng)調(diào)溫器

1.2.3 人工智能程序積累階段

自動(dòng)調(diào)溫器發(fā)明后幾年出現(xiàn)了大量程序。其中一個(gè)著名的叫“SHRDLU”。“SHRDLU”是“微型世界”項(xiàng)目的一部分，包括在微型世界（例如只有有限數(shù)量的幾何形體）中的研究與編程。在MIT由Marvin Minsky領(lǐng)導(dǎo)的研究人員發(fā)現(xiàn)，面對(duì)小規(guī)模的對(duì)象，計(jì)算機(jī)程序可以解決空間和邏輯問(wèn)題。其他如在20世紀(jì)60年代末出現(xiàn)的“STUDENT”可以解決代數(shù)問(wèn)題，“SIR”可以理解簡(jiǎn)單的英語(yǔ)句子。這些程序的結(jié)果對(duì)處理語(yǔ)言理解和邏輯有所幫助。

20世紀(jì)70年代另一個(gè)進(jìn)展是專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)在一定條件下某種解的概率。由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)已有巨大容量，專家系統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律。專家系統(tǒng)的市場(chǎng)應(yīng)用很廣。十年間，專家系統(tǒng)被用于股市預(yù)測(cè)，幫助醫(yī)生診斷疾病，見(jiàn)圖1-6，以及指示礦工確定礦藏位置等。這一切都因?yàn)閷＜蚁到y(tǒng)存儲(chǔ)規(guī)律和信息的能力而成為可能。70年代許多新方法被用于人工智能開(kāi)發(fā)，著名的如Minsky的構(gòu)造理論。另外David Marr提出了機(jī)器視覺(jué)方面的新理論，如，如何通過(guò)一副圖像的陰影、形狀、顏色、邊界和紋理等基本信息辨別圖像。通過(guò)分析這些信息，可以推斷出圖像可能是什么。同時(shí)期另一項(xiàng)成果是PROLOGE語(yǔ)言，于1972年提出。20世紀(jì)80年代期間，人工智能發(fā)展更為迅速，并更多地進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域。1986年，美國(guó)AI相關(guān)軟硬件銷售高達(dá)4.25億美元。專家系統(tǒng)因其效用需求很大。像數(shù)字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統(tǒng)為VAX大型機(jī)編程。杜邦、通用汽車公司和波音公司也大量依賴專家系統(tǒng)。為滿足計(jì)算機(jī)專家的需要，一些生產(chǎn)專家系統(tǒng)輔助制作軟件的公司，如Teknowledge和Intellicorp成立了。為了查找和改正已有專家系統(tǒng)中的錯(cuò)誤，又有另外一些專家系統(tǒng)被設(shè)計(jì)出來(lái)。從實(shí)驗(yàn)室到日常生活人們開(kāi)始感受到計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的影響。計(jì)算機(jī)技術(shù)不再只屬于實(shí)驗(yàn)室中的一小群研究人員。個(gè)人計(jì)算機(jī)和眾多技術(shù)雜志使計(jì)算機(jī)技術(shù)展現(xiàn)在人們面前。

圖1-6 某醫(yī)院專家會(huì)診管理系統(tǒng)

1.2.4 超越人類的臨界點(diǎn)

2016年1月，Google旗下的深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)Deepmind開(kāi)發(fā)的人工智能圍棋軟件AlphaGo，以5∶0戰(zhàn)勝了圍棋歐洲冠軍樊麾。這是人工智能第一次戰(zhàn)勝職業(yè)圍棋手。圖1-7是AlphaGo與韓國(guó)棋手李世石對(duì)弈的畫面。

圖1-7 AlphaGo與韓國(guó)棋手李世石對(duì)弈

AlphaGo能通過(guò)圖靈測(cè)試不是偶然。在過(guò)往圍棋人工智能通常采用的蒙特卡洛法之外，它加入了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以減少搜索所需的廣度和深度：用價(jià)值網(wǎng)絡(luò)評(píng)估棋子位置的優(yōu)劣，用策略網(wǎng)絡(luò)來(lái)為下一步取樣。Deepmind團(tuán)隊(duì)在其論文中指出，在與樊麾的對(duì)局中，靠著更精準(zhǔn)的評(píng)估和更聰明的棋步選擇，AlphaGo與人類的思維方式更接近，計(jì)算量要比20年前IBM深藍(lán)計(jì)算機(jī)擊敗國(guó)際象棋世界大師卡斯帕羅夫要少幾千倍。

圍棋成為人工智能新突破選擇的領(lǐng)域，意義重大。圍棋規(guī)則簡(jiǎn)單，變化繁多，而結(jié)果不確定，沒(méi)有“正解”。不是說(shuō)初始輸入一個(gè)值，然后直線計(jì)算到終局，而是每一步都有判斷、權(quán)衡、取舍。是因?yàn)樗臉?biāo)準(zhǔn)化程度較高；一般的棋類游戲標(biāo)準(zhǔn)化程度雖然不錯(cuò)，但認(rèn)知復(fù)雜度不行，然而圍棋不一樣，兼具了標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集與認(rèn)知復(fù)雜度高雙重特點(diǎn)，這樣使得人工智能在圍棋上取得的突破，具有劃時(shí)代意義。

1.3 人工智能的定義

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門科學(xué)的前沿和交叉學(xué)科，但像許多新興學(xué)科一樣，人工智能至今尚無(wú)統(tǒng)一的定義。要給人工智能下個(gè)準(zhǔn)確的定義是困難的。人類的許多活動(dòng)，如解算題、猜謎語(yǔ)、進(jìn)行討論、編制計(jì)劃和編寫計(jì)算機(jī)程序，甚至駕駛汽車和騎自行車等，都需要“智能”。如果機(jī)器能夠執(zhí)行這種任務(wù)，就可以認(rèn)為機(jī)器已具有某種性質(zhì)的“人工智能”。

定義1 智能機(jī)器（intelligent machine）

能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)（anthro-pomorphic tasks）的機(jī)器。

例子1：能夠模擬人的思維，進(jìn)行博弈的計(jì)算機(jī)。1997年5月11日，一個(gè)名為“深藍(lán)”（Deep Blue）的IBM計(jì)算機(jī)系統(tǒng)戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍蓋利·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）。

例子2：能夠進(jìn)行深海探測(cè)的潛水機(jī)器人，如圖1-8所示。

例子3：在星際探險(xiǎn)中的移動(dòng)機(jī)器人，如圖1-9所示為美國(guó)研制的火星探測(cè)車。

知識(shí)拓展 見(jiàn)仁見(jiàn)智的AI

圖1-8 潛水機(jī)器人

圖1-9 火星探測(cè)車

定義2 人工智能學(xué)科與應(yīng)用

斯坦福大學(xué)Nilsson教授提出人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué)（知識(shí)的表示、知識(shí)的獲取以及知識(shí)的運(yùn)用），需要從學(xué)科和功能兩方面來(lái)定義。

從學(xué)科的界定來(lái)定義：人工智能（學(xué)科）是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來(lái)模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能，并開(kāi)發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。

從人工智能所實(shí)現(xiàn)的功能來(lái)定義：人工智能（能力）是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)。

定義3 人工智能=會(huì)運(yùn)動(dòng)+會(huì)看懂+會(huì)聽(tīng)懂+會(huì)思考

如圖1-10所示，第三種主流的定義是將人工智能分為兩部分，即“人工”和“智能”，用“四會(huì)”進(jìn)行界定。核心的理解是離不開(kāi)“人”，但此“人”非彼“人”，是指人類制造出來(lái)的“機(jī)器人”。因此，對(duì)“人工”的理解不難，需要機(jī)器人做工，稱之為“人工”，而這種做工必須會(huì)導(dǎo)致某種物件或者事情發(fā)生乃至變化，要么是物理空間上的變化、要么是性質(zhì)上出現(xiàn)變化，在哲學(xué)上稱之為運(yùn)動(dòng)。所以主流認(rèn)為人工智能是涉及機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的一門學(xué)科。

圖1-10 人工智能“四會(huì)”定義

讓機(jī)器人像人一樣會(huì)運(yùn)動(dòng)。

此外，“智能”部分認(rèn)為機(jī)器人能按照人類一樣能具有智慧去處理各種運(yùn)動(dòng)，也就是說(shuō)具有意識(shí)自發(fā)地來(lái)決策并執(zhí)行的一個(gè)整體，不需要人類去干預(yù)。目前對(duì)于“智能”的統(tǒng)一認(rèn)識(shí)包括三點(diǎn)：

讓機(jī)器人像人一樣會(huì)看懂世界。

讓機(jī)器人像人一樣會(huì)聽(tīng)懂世界。

讓機(jī)器人像人一樣會(huì)思考“人生”。

1.4 人工智能的分類

關(guān)于人工智能的分類方法也很多，可以從發(fā)展階段、應(yīng)用領(lǐng)域、智能化強(qiáng)弱等進(jìn)行劃分。

1.4.1 按發(fā)展階段分

（1）計(jì)算智能

機(jī)器可以像人類一樣存儲(chǔ)、計(jì)算和傳遞信息，幫助人類存儲(chǔ)和快速處理海量數(shù)據(jù)，即能“存儲(chǔ)會(huì)算”，最典型的例子，就是計(jì)算器，如圖1-11所示。

（2）感知智能

機(jī)器具有類似人的感知能力，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等，不僅可以聽(tīng)懂、看懂，還可以基于此做出判斷并反應(yīng)，即“能聽(tīng)會(huì)說(shuō)，能看會(huì)認(rèn)”，如圖1-12所示。

（3）認(rèn)知智能

機(jī)器能夠像人一樣主動(dòng)思考并采取行動(dòng)，全面輔助或替代人類工作。如圖1-13所示，如卡通片《哆啦A夢(mèng)》里的機(jī)器貓。

圖1-11 計(jì)算器

圖1-12 自動(dòng)駕駛汽車

圖1-13 “機(jī)器貓”般的機(jī)器人

1.4.2 按應(yīng)用領(lǐng)域分

（1）人機(jī)對(duì)話

人要和機(jī)器對(duì)話的前提是機(jī)器能夠“聽(tīng)懂”人類語(yǔ)言，這必須使用語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)。當(dāng)人說(shuō)話的時(shí)候，首先機(jī)器接收到語(yǔ)音，然后將語(yǔ)音轉(zhuǎn)變?yōu)槲淖诌M(jìn)行處理，隨后對(duì)文字進(jìn)行內(nèi)容識(shí)別并理解，進(jìn)而生成相應(yīng)的文字并轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音，最后輸出語(yǔ)音。以上這個(gè)過(guò)程不斷重復(fù)，人們就會(huì)感覺(jué)是和機(jī)器在對(duì)話。

（2）機(jī)器翻譯

2014年，機(jī)器翻譯取得重大突破，可以相對(duì)全面的處理整個(gè)句子的信息，其BLEU值最高達(dá)到40。目前，機(jī)器翻譯已經(jīng)支持100多種語(yǔ)言之間的互譯，這讓不同國(guó)家之間的人們進(jìn)行即時(shí)交流成為可能。

（3）人臉識(shí)別

銀行開(kāi)戶、安防影像分析和刑偵破案都離不開(kāi)對(duì)個(gè)人身份的確定，人臉識(shí)別技術(shù)可以讓個(gè)人身份認(rèn)證的精確度大大提高，如圖1-14所示。首先計(jì)算機(jī)通過(guò)攝像頭檢測(cè)出人臉?biāo)谖恢茫缓蠖ㄎ怀鑫骞俚年P(guān)鍵點(diǎn)，隨后把人臉的特征進(jìn)行提取，識(shí)別出人的性別、年齡、膚色和表情等，最后將特征數(shù)據(jù)與人臉庫(kù)中的樣本進(jìn)行對(duì)比，判斷是否為同一個(gè)人。

圖1-14 人臉識(shí)別

（4）無(wú)人駕駛

人長(zhǎng)時(shí)間開(kāi)車會(huì)感覺(jué)到疲勞，容易出交通事故，并且對(duì)健康不利，而無(wú)人駕駛則很好地解決了這些問(wèn)題。首先無(wú)人駕駛汽車上的傳感器把道路、周圍汽車的位置和障礙物等信息搜集并傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，然后再識(shí)別這些信息并配合車聯(lián)網(wǎng)以及三維高清地圖做出決策，最后把決策指令傳輸至汽車控制系統(tǒng)，通過(guò)調(diào)節(jié)車速、轉(zhuǎn)向、制動(dòng)等功能達(dá)到汽車在無(wú)人駕駛的情況下也能順利行使的目的。

同時(shí)，無(wú)人駕駛系統(tǒng)還能對(duì)交通信號(hào)燈、汽車導(dǎo)航地圖和道路汽車數(shù)量進(jìn)行整合分析，規(guī)劃出最優(yōu)交通線路，提高道路利用率，減少堵車情況，節(jié)約交通出行時(shí)間。

（5）風(fēng)險(xiǎn)控制

一個(gè)人的信用是否良好可以由人工智能來(lái)判斷。首先通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)搜集多維度用戶數(shù)據(jù)，包括：登錄IP地址、登錄設(shè)備、登錄時(shí)間、社交關(guān)系、資金關(guān)系和購(gòu)物習(xí)慣等，然后把這些數(shù)據(jù)通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，生成信用分變量，最后把信用分變量輸入風(fēng)控模型得出最后的信用結(jié)論，識(shí)別出個(gè)人的信用狀況。

（6）機(jī)器寫作

寫一篇新聞稿需要編輯花費(fèi)幾個(gè)小時(shí)，而一份優(yōu)質(zhì)的分析報(bào)告則需要1個(gè)月甚至更長(zhǎng)時(shí)間才能完成，而利用機(jī)器來(lái)寫作只需要幾分鐘。機(jī)器通過(guò)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)上海量原始的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、排序、實(shí)體發(fā)現(xiàn)、實(shí)體關(guān)聯(lián)、領(lǐng)域知識(shí)圖譜生成、篩選和整理，最終形成結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容，隨后再利用算法和模型把這些內(nèi)容進(jìn)一步加工成可讀的新聞稿或可視化報(bào)告。

（7）教育領(lǐng)域

人工智能在自適應(yīng)教育的應(yīng)用可以幫助老師們從重復(fù)的應(yīng)試教育工作中解脫出來(lái)，重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生們的創(chuàng)新思維。

在學(xué)習(xí)管理中，人工智能可以完成拍照搜題和分層排課等工作；在學(xué)習(xí)評(píng)測(cè)中，人工智能可以完成作業(yè)布置、作業(yè)批改和組卷閱卷等工作；在學(xué)習(xí)方法中，人工智能可以完成推送學(xué)習(xí)內(nèi)容、規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑等工作。通過(guò)這些環(huán)節(jié)的密切配合，人工智能讓每個(gè)學(xué)生都有個(gè)性化的學(xué)習(xí)方式，從而極大地提高了學(xué)習(xí)效率。

（8）醫(yī)療領(lǐng)域

通過(guò)語(yǔ)音錄入病例，提高了醫(yī)患溝通效率；通過(guò)機(jī)器篩選醫(yī)療影像，減少了醫(yī)生的工作量；通過(guò)對(duì)患者大數(shù)據(jù)的分析，隨時(shí)監(jiān)控健康狀況，預(yù)防疾病發(fā)生；通過(guò)醫(yī)療機(jī)器人的運(yùn)用，提高了手術(shù)精度。而在藥物研發(fā)中，通過(guò)人工智能算法來(lái)研制新藥可以大大縮短研發(fā)時(shí)間和降低成本。

（9）工業(yè)制造

人工智能可以優(yōu)化生產(chǎn)，縮減人工成本，主要在4個(gè)方面有顯著應(yīng)用：

●機(jī)械設(shè)備管理。對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障預(yù)測(cè)、智能維修和生命周期管理。

●質(zhì)檢。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行大規(guī)模檢測(cè)，縮短了人工檢測(cè)時(shí)間。

●參數(shù)性能。通過(guò)智能數(shù)據(jù)挖掘，優(yōu)化工藝參數(shù)，提高產(chǎn)品品質(zhì)。

●分揀機(jī)器人。通過(guò)三維視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別、抓取、并擺放不規(guī)則物體，完全消除重復(fù)的人工流水線工作，如圖1-15所示。

（10）零售領(lǐng)域

通過(guò)大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)流程的密切配合，人工智能可以優(yōu)化整個(gè)零售產(chǎn)業(yè)鏈的資源配置，為企業(yè)創(chuàng)造更多效益，讓消費(fèi)者體驗(yàn)更好。在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中，機(jī)器可以提供設(shè)計(jì)方案；在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中，機(jī)器可以進(jìn)行全自動(dòng)制造；在供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中，由計(jì)算機(jī)管理的無(wú)人倉(cāng)庫(kù)（如圖1-16所示）可以對(duì)銷量以及庫(kù)存需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，合理進(jìn)行補(bǔ)貨、調(diào)貨；在終端零售環(huán)節(jié)中，機(jī)器可以智能選址，優(yōu)化商品陳列位置，并分析消費(fèi)者購(gòu)物行為。

圖1-15 分揀機(jī)器人

圖1-16 無(wú)人倉(cāng)庫(kù)

（11）網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷

用戶在互聯(lián)網(wǎng)中的行為留下了大量的數(shù)據(jù)，通過(guò)人工智能算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得出每個(gè)用戶的標(biāo)簽、行為和習(xí)慣。因此，當(dāng)用戶在使用搜索引擎、視頻網(wǎng)站和直播等平臺(tái)的時(shí)候，算法又會(huì)根據(jù)不同的用戶精準(zhǔn)推送不同的個(gè)性化廣告，即“千人千面”，這極大地降低了用戶對(duì)廣告的反感程度，其接受程度大大提高，購(gòu)買率也隨之上升。

（12）智能客服

傳統(tǒng)客服業(yè)務(wù)面臨招人困難，工資成本高，浪費(fèi)消費(fèi)者時(shí)間等問(wèn)題。而1個(gè)客服機(jī)器人則可以同時(shí)通過(guò)語(yǔ)音和文字與大量客戶溝通，理解客戶需求，回答客戶問(wèn)題，并能指導(dǎo)客戶進(jìn)行操作。這無(wú)疑節(jié)約了客戶的等待時(shí)間，提升了客戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了以“客戶為中心”的理念。

1.4.3 按智能化強(qiáng)弱程度分

目前另外一種分類方法，即以智能化強(qiáng)弱程度，分弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能。

（1）弱人工智能

弱人工智能只專注于完成某個(gè)特定的任務(wù)，例如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、翻譯等，是擅長(zhǎng)于單個(gè)方面的人工智能。它們只是用于解決特定的具體類的任務(wù)問(wèn)題而存在，大都是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以此從中歸納出模型。由于弱人工智能智能處理較為單一的問(wèn)題，且發(fā)展程度并沒(méi)有達(dá)到模擬人腦思維的程度，所以弱人工智能仍然屬于“工具”的范疇，與傳統(tǒng)的“產(chǎn)品”在本質(zhì)上并無(wú)區(qū)別。

弱人工智能就是我們現(xiàn)在看見(jiàn)的，從簡(jiǎn)單的計(jì)算器到計(jì)算機(jī)，然后是深藍(lán)，再到如今各種建立在大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上的，通過(guò)唯相模擬人腦智能的小冰、小白等，以及最新熱炒的無(wú)人駕駛。包括近年來(lái)出現(xiàn)的IBM的Watson和谷歌的AlphaGo，它們是優(yōu)秀的信息處理者，但都屬于受到技術(shù)限制的“弱人工智能”。比如，能戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的人工智能AlphaGo（如圖1-17所示），它只會(huì)下圍棋，如果問(wèn)它怎樣更好地在硬盤上存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，它就無(wú)法回答。

使用弱人工智能技術(shù)制造出的智能機(jī)器，看起來(lái)像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。

（2）強(qiáng)人工智能

強(qiáng)人工智能屬于人類級(jí)別的人工智能，在各方面都能和人類比肩，人類能干的腦力工作它都能勝任。它能夠進(jìn)行思考、計(jì)劃、解決問(wèn)題、抽象思維、理解復(fù)雜理念、快速學(xué)習(xí)和從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)等操作，并且和人類一樣得心應(yīng)手。

圖1-17 AlphaGo

強(qiáng)人工智能系統(tǒng)包括了學(xué)習(xí)、語(yǔ)言、認(rèn)知、推理、創(chuàng)造和計(jì)劃，目標(biāo)是使人工智能在非監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下處理前所未見(jiàn)的細(xì)節(jié)，并同時(shí)與人類開(kāi)展交互式學(xué)習(xí)。在強(qiáng)人工智能階段，由于已經(jīng)可以比肩人類，同時(shí)也具備了具有“人格”的基本條件，機(jī)器可以像人類一樣獨(dú)立思考和決策。

創(chuàng)造強(qiáng)人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，我們現(xiàn)在還做不到。但在一些科幻影片中可以窺見(jiàn)一斑。比如，《人工智能》中的小男孩大衛(wèi)，以及《機(jī)械姬》里面的艾娃，如圖1-18所示。

（3）超人工智能

超人工智能的定義，其實(shí)質(zhì)是相對(duì)于人的另外一種智慧物種了，而這種物種，不但具有人類的意識(shí)、思維和智能，更可能的是具有了自我繁衍的能力。

牛津哲學(xué)家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級(jí)智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識(shí)和社交技能”。

在超人工智能階段，人工智能已經(jīng)跨過(guò)“奇點(diǎn)”，其計(jì)算和思維能力已經(jīng)遠(yuǎn)超人腦。此時(shí)的人工智能已經(jīng)不是人類可以理解和想象的了。人工智能將打破人腦受到的維度限制，其所觀察和思考的內(nèi)容，人腦已經(jīng)無(wú)法理解，人工智能將形成一個(gè)新的社會(huì)。

《神盾特工局》中的艾達(dá)（如圖1-19所示），或許可以理解為超人工智能。

圖1-18 《機(jī)械姬》的艾娃

圖1-19 《神盾特工局》的艾達(dá)

1.5 人工智能對(duì)人類的影響

人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和展示出來(lái)的未來(lái)遠(yuǎn)景，讓人相信它必將為人類的未來(lái)帶來(lái)翻天覆地的變化。甚至有觀點(diǎn)認(rèn)為，隨著智能科技的發(fā)展，或許有一天人工智能設(shè)備將對(duì)人類的生存帶來(lái)挑戰(zhàn)甚至是危險(xiǎn)。那么，人工智能對(duì)人類未來(lái)的生活將有哪些影響呢？

1）人工智能的發(fā)展，可以讓我們?nèi)祟惛踩?。比如：人工智能機(jī)器人的發(fā)展，未來(lái)可以代替人來(lái)照顧老人和病弱者，讓人生活得更長(zhǎng)久，并且可以把更多的人解放出來(lái)；車禍將會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的使用變得更少，人們可以根據(jù)危險(xiǎn)情況采取更有效的扼制手段。

2）人工智能技術(shù)將使人變得更能干，工作效率更高。把人工智能技術(shù)和人的智慧結(jié)合，相輔相成，可以讓人類的思想認(rèn)知得到延伸；同時(shí)，依靠人工智能技術(shù)，人類將變得更為強(qiáng)大，為人類完成自身現(xiàn)在還不能完成的事情；依靠人工智能技術(shù)，也許未來(lái)人類將變成我們現(xiàn)在想象當(dāng)中的“超人”，擁有超出目前視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和操控力的超能力。

3）人工智能技術(shù)將解決許多人類目前無(wú)法解決的一些難題。比如現(xiàn)在人類面臨的大氣變化、環(huán)境污染等世界性難題，可能會(huì)因?yàn)橹悄芸萍嫉陌l(fā)展而在某一天得到徹底解決。如果說(shuō)，人工智能在未來(lái)可能會(huì)拯救世界，這絕對(duì)不是一種奪人眼球的夸夸之談。

4）人工智能的發(fā)展，可以讓人類生活的空間得到大大的拓展。人類在幾十年前就已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行外太空的探索。人工智能的發(fā)展，對(duì)于宇宙空間探索事業(yè)而言無(wú)異于如虎添翼。

5）人工智能的發(fā)展，讓人類多了一位“朋友”。只要做好對(duì)智能設(shè)備的控制，那么人工智能就能夠最大限度地為人類生活服務(wù)，并且風(fēng)險(xiǎn)降到最低。

1.6 人工智能應(yīng)用案例

人工智能技術(shù)在我們的生活中使用頻率越來(lái)越高，我們?cè)?jīng)觀看的科幻電影中的情節(jié)，也逐步開(kāi)始實(shí)現(xiàn)。加州理工學(xué)院和迪士尼打算一起合作研發(fā)一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它們希望可以追蹤到觀眾的面部表情，然后預(yù)測(cè)一下觀眾對(duì)電影的反應(yīng)，如圖1-20所示。并且通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)，了解人類行為，對(duì)于開(kāi)發(fā)更高級(jí)的人工智能系統(tǒng)有極大的幫助。

圖1-20 迪士尼利用人工智能開(kāi)發(fā)觀眾表情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

這種新的方式能夠相對(duì)簡(jiǎn)單、可靠、實(shí)時(shí)地對(duì)影院中的觀眾的面部表情進(jìn)行識(shí)別和跟蹤。而且這套系統(tǒng)使用了一種名為分解式變量自動(dòng)編碼技術(shù)，據(jù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)介紹，該技術(shù)能夠更好地捕捉復(fù)雜的事物，比如動(dòng)態(tài)的面部表情。