人工智能基础知识点总结(精选8篇)
人工智能基础知识点总结篇1
人工智能的产品：谷歌人工智能项目DeepMind
谷歌位于伦敦的研发部门DeepMind已经开发出能够自主玩视频游戏的人工智能技术。以DeepMind技术为基础的计算机系统，能以惊人的速度学习，快速掌握游戏玩法，精通游戏获胜方法。此前，团队称之为深度Q-network学习网络,仅需观察游戏画面以及游戏得分的变化情况，即可分析获得“通关技巧”以及获得高分的玩法及算法，能够达到专业级人类玩家的水平。
目前这个系统在相同算法，网络架构以及参数的设定下已经经过49个游戏的测试，目前已经能够熟练22种游戏(包括上述的SpaceInvaders)，达到专家级的游戏水平。这套系统进一步证明人工智能可以通过深度学习，从而掌握游戏技巧，并获得和人类一样的操控力，甚至在某些方面超过人类。
人工智能的产品：IBMWatson
去年，IBM发布了WatsonAnalytics。WatsonAnalytics实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。WatsonAnalytics将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本(FreemiumVersion)，可在电脑及移动设备上使用。
WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。
人工智能的产品：微软人工智能Torque中文版
今年2月份，微软发布了一款为安卓平台的中国用户度身打造、以手势驱动并语音交互的人工智能产品Torque中文版。作为微软在安卓平台上的首个人工智能产品，同时也是微软首个针对可穿戴设备的中文产品，Torque的目标是用最小的界面把信息的传递做到最直接、最及时。Torque的诞生解放了安卓用户的双手，用户只需要轻轻摇动手腕，然后对它说：“快乐大本营主持人”，“最近的肯德基在哪”，“打电话给张勇”等指令，就能体验以极简的动作轻松得到信息和完成更多任务——这也正是微软对移动互联时代，移动生产力和效率的理解。
据微软表示，Torque和小冰、小娜等微软人工智能产品一样，都采用了必应大数据平台作为底层引擎，用来处理每个用户通过手机和移动互联网上传到云里的语音命令;而微软(亚洲)互联网工程院的人工智能产品团队，针对中国用户的偏好和习惯，在功能上做了特殊设计和本地化开发。
2009年时Google便已经利用他们的语音识别技术，在YouTube上提供实时的「自动字幕(AutomaticCaptions)」功能，除了让用户可以在避免干扰到他人以不开启喇叭的状况下，观赏网络上成千上万的各种影片内容。
人工智能基础知识点总结篇2
人工智能现在面临哪些困难？
一是数据获取的问题。
人工智能需要获取大量的数据进行训练来感知这个世界。数据就像工业革命时代的煤一样举足轻重。数据如此重要，但是我们虽然处在大数据时代，在数据获取方面依然存在问题，如果数据是在用户不知情甚至是反感的情况下强制获取，那么这种行为是不道德也是不可取的。
二是在深度学习方面的问题。
首先，在人类情感方面，虽然人工智能已经会了深度学习，IBM所甚至研发出了人工智能“沃森”，它的口音识别工具可以在语言分析技术的帮助下，理解到人在表达时所传递出的情感、说话习惯和他的社交爱好，但是研发出像人类那样进行思考、拥有像人类一样的情感和意识的人工智能，当前的技术水平还远远做不到。其次，深度学习在解决太过复杂的综合数学难题上的能力以及准确率上存在问题。
三是在基础设施方面的问题。
如今人工智能研究领域已经有一定进展，社会基础设施建设却没有跟进。人工智能的发展依赖于基础设施的普遍安装和社会各界的广泛接受，只有完善基础设施，人工智能才有机会得以发展，只有广泛被人所接受，人工智能才得以传播。
人工智能基础知识点总结篇3
感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节
人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。
智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能“听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。
智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。
智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。
人工智能基础知识点总结篇4
强弱对比
1.强人工智能：强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：(1)类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。(2)非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
2.弱人工智能：弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
结论与看法：
人工智能的研究内容与应用领域之广，决定了人工智能在将来的各个工作领域得到大展手脚的机会，是未来社会发展的趋势。为此，需要我们一代代人去为之努力奋斗。不仅要在弱人工智能上取得突破，更要努力在强人工智能上做出一些较大的进取。对于人工智能，现在与将来同样会有很多人为之付出或多或少的精力，为了更加美好的明天。期待着将来人工智能能更好地融入到社会的各个方面，造福于人类。
人工智能基础知识点总结篇5
人类应该怎样做
人工智能潜在的威胁和其潜在的利益是成正比的，也正因如此人们害怕“他”却无法拒绝，不过想要妥善利用这股力量，就必须有一个完善的监管体系或者说是“道德束缚”，这也正是目前所缺少的。
如今已经有了很多人工智能设备投入实验，那么随之而来的问题就是，这些设备造成的事故责任由谁来承担?人们会将自己的生命财产安全放心的交给冷冰冰的机器码?这些都将成为未来我们将要面临的问题，因此在人工智能足够“聪明”之前，为“他们”树立一套可靠的行为准则是十分必要的。
很多国外的科技大佬对于人工智能的未来都不是十分“乐观”，认为未来人工智能将会凌驾在人类之上。特斯拉CEO伊隆·马斯克今年1月向“未来生命研究所”投资了1000万美元，用以评估与人工智能相关的风险。该机构日前拿出了近700万美元，支持针对人工智能负面效应展开的研究。这笔资金将奖励给37个研究团队，这些团队的研究课题广泛，但均与人工智能未来的发展有关。
比尔·盖茨则表示：“我是属于担心人工智能的阵营。起初，机器会为我们做很多事，也不会太过于智能。如果控制得好，我们可以持积极的态度。但几十年以后，人工智能进阶到足够强大的程度，人们就该担心了。我同意伊隆·马斯克等人对这一问题的立场，我不明白为什么有些人毫不关心。”
人工智能的发展是必然趋势，但是人类作为地球现在的主人，一定不希望自己被“机器”所统治。笔者认为束缚人工智能发展是不可取的，人类想要进步，更好的认知宇宙，认知自己就不能因为未来的威胁而止步不前。但是相对的也不能为了求快而盲目前进，最终葬送了自己的未来。
目前，人工智能的发展还处于初级阶段，就好像是一个陶胚，人类还有能力决定将它塑造成什么样，这时候未雨绸缪做一些坏的打算是十分正确的。人工智能涉及的绝不仅仅是计算机科学，还包括哲学和认知科学，心理学，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。仅仅是技术快速发展智能决定人工智能水平的提升速度，就好像是一座平地而起的高塔，没有稳固的根基和其他防护的束缚，崩塌只是时间问题，而且还会伤及无辜。因此，想要构建一个与人类和睦共处的人工智能，在其余诸多学科体系上也要尽快完善
人工智能基础知识点总结篇6
人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：
第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。
第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。
在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组(课题组)，在具体的实践中完成进一步的学习过程。
随着大数据的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。
人工智能学习最佳途径：
1、寻找一些免费的书籍
寻找一些免费的AI书籍作为自己学习人工智能的开始，是正确的做法。PeterNorvig和StuartJ.Russell所著的《ArtificialIntelligence:AModernApproach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法(专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等)，而且还包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。
对于那些对深度学习感兴趣的人，IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville所写的《深度学习》(自适应计算和机器学习系列)一书是不错的选择。此外，可以看看《LogicForComputerScience》这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法方法。
2、熟悉Python，数学知识
第一步：你需要掌握一门人工智能领域常用的编程语言，Python或者R语言都可以，掌握其中一种即可;我个人推荐你学习Python语言，因为Python很火，功能强大。在这里你只需要花一周的时间把Python基础掌握牢固即可，如怎么样定义变量、怎么样操作元组、怎么样自定义函数等;
第二步：你需要补习数学知识，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。也有人有疑惑，为什么人工智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识一直贯穿在人工智能深度学习各个模型当中，理解公式的原理和应用，以及公式的推导过程，帮助各种神经网络的参数调整，才能灵活运用创造新的算法模型。
3、机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
(1)有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。
(2)“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
(1)PererNorvig的UdacityCourseonML(MLUdacity课程)
(2)TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML(另一门ML课程)
(3)YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk
4、计算机科学
要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3(深入Python3)这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse(MIT课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
总的来说，人工智能是一种非常强大的技术，它可以帮助我们解决各种复杂的问题。通过了解人工智能基础知识点总结，我们可以更好地理解这个领域，同时也可以为未来的学习和工作打下坚实的基础。
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人类离不开人工智能
人工智能之所以会出现可以说是科技发展的必然结果，也是人类为了更好生活而迈出的重要一步。人工智能的出现改变了人们的生活方式，提升了工作效率，带来的正面效果远超其负面影响，这也就坚定了不少人继续研发人工智能技术的信念。
目前人类应用人工智能主要是机器人以及各种识别设备，主要目的是提升效率和保护人类的自身安全，因此“生杀决定权”还掌握在人类自己手里。如今人们的日常生活已经离不开人工智能了，将人工智能引申到一个广义定义的话，几乎每个人都与人工智能设备有过亲密接触。
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI，看到这里很多喜欢玩游戏的朋友就不会陌生了。除了这些我们生活中接触的很多数码设备，都有智能设备的影子，如语音助手或者翻译应用等等。也许这些应用目前的“工作效率”不尽如人意，但是它们确实在不断地进步，变得越来越聪明。最近几年，受到消费者关注的物联网体系中的智能家居、智能穿戴设备和车载网等等都是人工智能参与的产物。
人工智能可以称之为先进科技的代表，也是“未来生活”的象征之一。人们渴望更加舒适便利的生活，必将有更多的工作由“非人类”代工，因此说人类再也离不开人工智能并不为过。
人工智能基础知识点总结篇8
人机对弈
1996年2月10～17日，GARRYKASPAROV以4：2战胜“深蓝”(DEEPBLUE)。
1997年5月3～11日，GARRYKASPAROV以2.5：3.5输于改进后的“深蓝”。
2003年2月GARRYKASPAROV3:3战平“小深”(DEEPJUNIOR)。
2003年11月GARRYKASPAROV2:2战平“X3D德国人”(X3D-FRITZ)。
模式识别
采用$模式识别引擎，分支有2D识别引擎，3D识别引擎，驻波识别引擎以及多维识别引擎
2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别，文字识别，图像识别，车牌识别;驻波识别引擎已推出语音识别;3D识别引擎已推出指纹识别玉带林中挂(玩游智能版1.25)
自动工程
自动驾驶(OSO系统)
印钞工厂(￥流水线)
猎鹰系统(YOD绘图)
知识工程
以知识本身为处理对象，研究如何运用人工智能和软件技术，设计、构造和维护知识系统
专家系统
智能搜索引擎
计算机视觉和图像处理
机器翻译和自然语言理解
数据挖掘和知识发现