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WIKI：深度學習相關術語

fastone — Mon, 17 May 2021 08:51:59 +0000

深度學習是一種機器學習技術，它模擬人腦神經元的工作方式，通過多層次的神經網絡結構進行訓練和學習，以從數據中發現模式、關系和特征。

深度學習的核心是神經網絡，它是由多個神經元組成的復雜結構，每個神經元接收來自其他神經元的輸入，并根據權重和偏置值計算出一個輸出。這些神經元按照層次結構排列，每一層的神經元都與下一層的神經元相連，以便在網絡中傳遞信息。

深度學習需要大量的數據進行訓練，并使用反向傳播算法來調整神經網絡中的權重和偏置，以提高網絡的準確性和性能。此外，深度學習還涉及到一些技術，如正則化、批處理、優化器等，以幫助提高訓練效率和網絡的性能。

深度學習的優勢

準確性高：深度學習模型可以學習復雜的模式和特征，能夠在大規模數據上實現非常高的準確性，因此在識別、分類、預測等方面表現出色。
自適應性強：深度學習模型能夠從數據中自動學習并優化模型，不需要手工設計特征，具有較強的自適應性。
能夠處理大規模數據：深度學習模型具有較強的處理大規模數據的能力，可以應對數據量巨大、高維度的復雜數據，例如圖像、語音、文本等。
可擴展性強：深度學習模型的網絡結構可以很容易地進行擴展和修改，因此可以適應不同的任務和場景。
非線性建模能力強：深度學習模型能夠處理非線性問題，并對非線性關系進行建模，因此在很多實際問題中表現優異。
可遷移性強：深度學習模型訓練得到的特征可以遷移到其他任務中，具有較強的可遷移性。
深度學習框架豐富：目前已經有很多優秀的深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，能夠加速模型開發和訓練。

深度學習在識別、分類、預測等方面表現出色，并且在處理大規模數據、非線性問題和自適應性等方面具有優勢。同時，深度學習框架豐富，能夠大大加速模型開發和訓練。

為什么深度學習越來越重要

深度學習是人工智能領域的重要分支之一，也是目前最為熱門和前沿的研究方向之一。

帶來了突破性進展：深度學習在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、推薦系統等領域帶來了突破性進展，使得機器能夠像人類一樣進行復雜的任務。
可以自動化特征提取：傳統的機器學習需要手工提取特征，但深度學習可以自動從原始數據中提取出最具代表性的特征，大大降低了人工干預的成本和時間。
處理復雜的非線性關系：深度學習模型具有很強的非線性建模能力，能夠處理復雜的非線性關系，適用于實際問題中復雜的數據分布和變化。
可以處理大規模數據：深度學習模型可以應對大規模數據，并從中學習出復雜的規律，具有較強的泛化能力。
對于未知數據有預測能力：深度學習模型可以通過學習數據的規律，對未知數據進行預測，能夠應用于很多實際問題中，如圖像分類、自然語言處理、醫學診斷等。

深度學習在人工智能領域具有非常重要的地位，帶來了突破性進展，并且具有很多優點，能夠應用于很多實際問題中，因此深度學習很重要。

深度學習的應用場景

計算機視覺：深度學習在計算機視覺領域中被廣泛應用，如圖像分類、目標檢測、物體跟蹤、人臉識別、圖像生成等。
語音識別：深度學習在語音識別領域中也有廣泛應用，如語音識別、語音合成、語音情感分析等。
自然語言處理：深度學習在自然語言處理領域中也有廣泛應用，如文本分類、情感分析、機器翻譯、問答系統等。
推薦系統：深度學習在推薦系統中也有很好的應用，如商品推薦、廣告推薦、音樂推薦等。
金融：深度學習在金融領域中也有應用，如風險評估、投資組合優化、欺詐檢測等。
醫療：深度學習在醫療領域中也有應用，如醫學圖像分析、疾病診斷、藥物研發等。
自動駕駛：深度學習在自動駕駛領域中也有應用，如圖像識別、目標檢測、車道識別等。
游戲：深度學習在游戲領域中也有應用，如游戲智能AI、圖像生成等。

深度學習在很多領域都有廣泛的應用，由于其強大的建模能力和處理大規模數據的能力，它能夠應對各種復雜的實際問題。

深度學習的常用軟件包括以下幾種：

TensorFlow：谷歌公司開發的深度學習框架，是目前最流行的深度學習框架之一，具有很強的靈活性和高效性。
PyTorch：Facebook公司開發的深度學習框架，是一個非常靈活的框架，廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺和強化學習等領域。
Keras：一個高級神經網絡API，能夠運行于TensorFlow、Theano和CNTK等后端，簡單易用，適合初學者。
Caffe：由加州大學伯克利分校開發的深度學習框架，主要用于計算機視覺任務。
MXNet：亞馬遜公司開發的深度學習框架，具有高效的分布式訓練和優秀的性能表現。
Theano：由蒙特利爾大學開發的深度學習框架，主要用于科學計算和數值計算領域。

這些框架各有特點，根據具體需求可以選擇不同的框架。同時，還有一些其他的深度學習軟件，如Torch、Chainer等。

深度學習的公司

深度學習已經成為了人工智能領域的核心技術之一，吸引了眾多企業和組織的關注和投入。以下是一些主要從事深度學習相關業務的公司：

Google：作為全球最大的互聯網搜索引擎公司，Google也是深度學習技術的領軍者，它在深度學習方面有著多年的積累和研究，如TensorFlow等深度學習框架。
Facebook：作為全球最大的社交網絡公司之一，Facebook也在深度學習領域取得了很大的進展，如PyTorch深度學習框架等。
Microsoft：作為全球最大的計算機軟件公司之一，Microsoft在深度學習領域也取得了很大的成就，如CNTK深度學習框架等。
NVIDIA：作為全球最大的圖形處理器（GPU）制造商之一，NVIDIA在深度學習領域的發展和推廣也非常成功，如CUDA深度學習框架、TensorRT等。
Baidu：作為中國最大的搜索引擎公司之一，Baidu在深度學習領域也非常活躍，如PaddlePaddle深度學習框架等。
Alibaba：作為中國最大的電子商務公司之一，Alibaba在深度學習領域也有很大的投入和成果，如Aliyun深度學習平臺等。
Tencent：作為中國最大的互聯網公司之一，Tencent在深度學習領域也有很多研究和應用，如MindSpore深度學習框架等。

總之，深度學習的應用非常廣泛，吸引了全球眾多的企業和組織的關注和投入。這些公司都在不斷地推動深度學習技術的發展和應用，推動人工智能技術的不斷進步。

以上是關于深度學習的一些介紹，后期會繼續更新更多AI信息。

- END -

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人工智能 (AI)概念詳解

fastone — Wed, 17 Mar 2021 06:24:59 +0000

什么是人工智能

雖然在過去數十年中，人工智能 (AI) 的一些定義不斷出現，但 John McCarthy 在 2004 年的論文中給出了以下定義：“這是制造智能機器，特別是智能計算機程序的科學和工程。它與使用計算機了解人類智能的類似任務有關，但 AI 不必局限于生物可觀察的方法”。

然而，在這個定義出現之前數十年，人工智能對話的誕生要追溯到艾倫·圖靈 (Alan Turing) 于 1950 年發表的開創性工作：“計算機械和智能” 。在這篇論文中，通常被譽為“計算機科學之父”的圖靈提出了以下問題：“機器能思考嗎？”由此出發，他提出了著名的“圖靈測試”，由人類審查員嘗試區分計算機和人類的文本響應。雖然該測試自發表之后經過了大量的審查，但它仍然是 AI 歷史的重要組成部分，也是一種在哲學中不斷發展的概念，因為它利用了有關語言學的想法。

Stuart Russell 和 Peter Norvig 隨后發表了“人工智能：現代方法”，成為 AI 研究的主要教科書之一。在該書中，他們探討了 AI 的四個潛在目標或定義，按照理性以及思維與行動將 AI 與計算機系統區分開來：

人類方法：

像人類一樣思考的系統
像人類一樣行動的系統

理想方法：

理性思考的系統
理性行動的系統

艾倫·圖靈的定義可歸入“像人類一樣行動的系統”類別。

以最簡單的形式而言，人工智能是結合了計算機科學和強大數據集的領域，能夠實現問題解決。它還包括機器學習和深度學習等子領域，這些子領域經常與人工智能一起提及。這些學科由 AI 算法組成，這些算法旨在創建基于輸入數據進行預測或分類的專家系統。

目前，仍有許多圍繞 AI 發展的炒作，市場上任何新技術的出現都會引發熱議。正如Gartner 的炒作周期中所指出的，包括自動駕駛汽車和個人助理在內的產品創新遵循：“創新的典型發展進程，從超高熱情到幻想破滅期，最終了解創新在市場或領域中的相關性和作用”。正如 Lex Fridman 在其 2019 年的 MIT 講座中所指出的那樣，我們正處于泡沫式期望的顛峰，逐漸接近幻滅槽。

人工智能的類型 - 弱 AI 與強 AI

弱 AI 也稱為狹義的 AI 或人工狹義智能 (ANI)，是經過訓練的 AI，專注于執行特定任務。弱 AI 推動了目前我們周圍的大部分 AI?！胺秶笨赡苁谴祟?AI 更準確的描述符，因為它其實并不弱，支持一些非常強大的應用，如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 以及 IBM Watson 和自主車輛。

強 AI 由人工常規智能 (AGI) 和人工超級智能 (ASI) 組成。人工常規智能 (AGI) 是 AI 的一種理論形式，機器擁有與人類等同的智能；它具有自我意識，能夠解決問題、學習和規劃未來。人工超級智能 (ASI) 也稱為超級智能，將超越人類大腦的智力和能力。雖然強 AI 仍完全處于理論階段，還沒有實際應用的例子，但這并不意味著 AI 研究人員不在探索它的發展。 ASI 的最佳例子可能來自科幻小說，如 HAL、超人以及《2001 太空漫游》電影中的無賴電腦助手。

深度學習與機器學習

由于深度學習和機器學習這兩個術語往往可互換使用，因此必須注兩者之間的細微差別。如上所述，深度學習和機器學習都是人工智能的子領域，深度學習實際上是機器學習的一個子領域。

深度學習實際上由神經網絡組成。深度學習中的“深度”是指由三層以上組成的神經網絡（包括輸入和輸出）可被視為深度學習算法。這通常如下圖表示：

深度學習和機器學習的不同之處在于每個算法如何學習。深度學習可以自動執行過程中的大部分特征提取，消除某些必需的人工干預，并能夠使用更大的數據集。可將深度學習視為“可擴展的機器學習”，正如 Lex Fridman 在同一 MIT 講座中所指出的那樣。常規的機器學習，或叫做"非深度"機器學習，更依賴于人工干預進行學習。人類專家確定特征的層次結構，以了解數據輸入之間的差異，通常需要更多結構化數據以用于學習。

"深度"機器學習則可以利用標簽化的數據集，也稱為監督式學習，以確定算法，但不一定必須使用標簽化的數據集。它可以原始格式（例如文本、圖像）采集非結構化數據，并且可以自動確定區分不同類別數據的特征的層次結構。與機器學習不同，它不需要人工干預數據的處理，使我們能夠以更有趣的方式擴展機器學習。

人工智能應用

目前，AI 系統存在大量的現實應用。下面是一些最常見的示例：

語音識別：也稱為自動語音識別 (ASR)、計算機語音識別或語音到文本，能夠使用自然語言處理 (NLP)，將人類語音處理為書面格式。許多移動設備將語音識別結合到系統中以進行語音搜索，例如： Siri，或提供有關文本的更多輔助功能，最近比較火的的chatGPT也是。
客戶服務：在線聊天機器人正逐步取代客戶互動中的人工客服。他們回答各種主題的常見問題 (FAQ) ，例如送貨，或為用戶提供個性化建議，交叉銷售產品，提供用戶尺寸建議，改變了我們對網站和社交媒體中客戶互動的看法。示例包括具有虛擬客服的電子商務站點上的聊天機器人、消息傳遞應用（例如 Slack 和 Facebook Messenger）以及虛擬助理和語音助手通常執行的任務。
計算機視覺：該 AI 技術使計算機和系統能夠從數字圖像、視頻和其他可視輸入中獲取有意義的信息，并基于這些輸入采取行動。這種提供建議的能力將其與圖像識別任務區分開來。計算機視覺由卷積神經網絡提供支持，應用在社交媒體的照片標記、醫療保健中的放射成像以及汽車工業中的自動駕駛汽車等領域。
推薦引擎：AI 算法使用過去的消費行為數據，幫助發現可用于制定更有效的交叉銷售策略的數據趨勢。這用于在在線零售商的結帳流程中向客戶提供相關的附加建議。
自動股票交易：旨在用于優化股票投資組合，AI 驅動的高頻交易平臺每天可產生成千上萬個甚至數以百萬計的交易，無需人工干預。

人工智能與云計算

人工智能的發展需要三個重要的基礎，分別是數據、算力和算法，而云計算是提供算力的重要途徑，所以云計算可以看成是人工智能發展的基礎。云計算除了能夠為人工智能提供算力支撐之外，云計算也能夠為大數據提供數據的存儲和計算服務，而大數據則是人工智能發展的另一個重要基礎，所以從這個角度來看，云計算對于人工智能的發展還是比較重要的。當然，說到大數據還需要提一下物聯網，物聯網為大數據提供了主要的數據來源，可以說沒有物聯網也就不會有大數據。

云計算目前正在從IaaS向PaaS和SaaS發展，這個過程中與人工智能的關系會越來越密切，主要體現在以下三個方面：

第一：PaaS與人工智能的結合來完成行業垂直發展。當前云計算平臺正在全力打造自己的業務生態，業務生態其實也是云計算平臺的壁壘，而要想在云計算領域形成一個龐大的壁壘必然需要借助于人工智能技術。目前云計算平臺開放出來的一部分智能功能就可以直接結合到行業應用中，這會使得云計算向更多的行業領域垂直發展。

第二：SaaS與人工智能的結合來拓展云計算的應用邊界。當前終端應用的迭代速度越來越快，未來要想實現更快速且穩定的迭代，必然需要人工智能技術的參與。人工智能技術與云計算的結合能夠讓SaaS全面拓展自身的應用邊界。

第三：云計算與人工智能的結合降低開發難度。云計算與人工智能結合還會有一個明顯的好處，就是降低開發人員的工作難度，云計算平臺的資源整合能力會在人工智能的支持下，越來越強大。

人工智能的發展歷史：大事記

“一臺會思考的機器”這一構想最早可以追溯到古希臘時期。而自從電子計算技術問世以來（相對于本文中討論的某些主題而言），人工智能進化過程中的重要事件和里程碑包括以下內容：

1950：艾倫·圖靈發表了論文“計算機械和智能”。圖靈因為在二戰期間破譯納粹德國的 ENIGMA 碼而聞名于世。在這篇論文中，他提出了問題“機器是否可以思考？”并進行回答，推出了圖靈測試，用于確定計算機是否能證明具有與人類相同的智能（或相同智能的結果）。自此之后，人們就圖靈測試的價值一直爭論不休。
1956：John McCarthy 在達特茅斯學院舉辦的首屆 AI 會議上創造了“人工智能”一詞。（McCarthy 繼續發明了 Lisp 語言。）同年晚些時候，Allen Newell、J.C.Shaw 和 Herbert Simon 創建了 Logic Theorist，這是有史以來第一個運行的 AI 軟件程序。
1967：Frank Rosenblatt 構建了 Mark 1 Perceptron，這是第一臺基于神經網絡的計算機，它可以通過試錯法不斷學習。就在一年后，Marvin Minsky 和 Seymour Papert 出版了一本名為《感知器》的書，這本書既成為神經網絡領域的標志性作品，同時至少在一段時間內，成為反對未來神經網絡研究項目的論據。
1980 年代：使用反向傳播算法訓練自己的神經網絡在 AI 應用中廣泛使用。
1997：IBM 的深藍計算機在國際象棋比賽（和復賽）中擊敗國際象棋世界冠軍 Garry Kasparov。
2011：IBM Watson 在《危險邊緣！》節目中戰勝冠軍 Ken Jennings 和 Brad Rutter。
2015：百度的 Minwa 超級計算機使用一種稱為卷積神經網絡的特殊深度神經網絡來識別圖像并進行分類，其準確率高于一般的人類。
2016：由深度神經網絡支持的 DeepMind 的 AlphaGo 程序在五輪比賽中擊敗了圍棋世界冠軍 Lee Sodol。考慮到隨著游戲的進行，可能的走法非常之多，這一勝利具有重要意義（僅走了四步之后走法就超過 14.5 萬億種?。?。后來，谷歌以四億美元的報價收購了 DeepMind。
2021: 由于openA研發的聊天機器人程序，于2022年11月30日發布。ChatGPT是人工智能技術驅動的自然語言處理工具，它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流， 2023年1月末，ChatGPT的月活用戶已突破1億，成為史上增長最快的消費者應用。2023年2月7日，微軟宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必應）和Edge瀏覽器。微軟CEO表示，“搜索引擎迎來了新時代”。

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