其实如何开展人工智能研究的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解如何开展人工智能研究论文，因此呢，今天小编就来为大家分享如何开展人工智能研究的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 人工智能的四个研究途径
2. 对于人工智能而言，目前有哪些学习方法？
3. 人工智能能否取代人类的论文，研究的重点和难点是什么？
4. 人工智能分几种研发思路

人工智能的四个研究途径

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演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。

对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。

对于人工智能而言，目前有哪些学习方法？

如果想入门机器学习或者希望自己动手写个机器学习模型，以下有几点可以帮到你：

对于机器学习领域最好的介绍，可搜索AndrewNg的《斯坦福公开课：机器学习》，这可能是对机器学习最好的入门介绍；

《集体编程智慧》；

《机器学习系统设计》；

TUtsPlus课程；

优达学城的机器学习课程。

只推荐一本书，MIT的《深度学习》，这本书已经能够全面地介绍深度学习的方方面面且被不少人奉为“圣经”。

以下是都是可汗学院的课程，能够满足机器学习的数学要求。

概率和统计视频课；

线性代数视频课；

概率和统计视频课。

Kaggle——机器学习平台；

天池大数据竞赛——阿里旗下的机器学习比赛平台

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人工智能能否取代人类的论文，研究的重点和难点是什么？

你好。谢邀。

人工智能无法取代人类的论文。重点和难点都是数据表示问题。

目前大部分的智能问题是需要设计损失函数的，都是由人类来定义什么时候智能系统值得奖励，什么时候需要惩罚以期最后达到优化目标。这样的机制下人工智能工作的前提都是人类定义的，人工智能怎么可能取代人类。

还有一个原因是人能够基于历史上的所有知识进行知识再生产，甚至跨领域再生产，也充分结合了集体多人的智慧，显然人工智能还不具备这么强的知识再组织能力，所以人工智能必然无法取代人类的论文。

如何表示一个词，如何表示一个句子，如何表示一篇文章，如何表示一段语音，如何表示实体间的关系，如何....

可以说能够清楚将概念表示出来是所有人工智能技术的前提和保证，表示的好坏决定了人工智能技术能够取得的效果。一种好的表示也许能催生一个让人类惊叹的结果。

以下列举一些历史上经典的表示方法。

语音可以通过傅里叶变换等一步步操作产生fbank特征和mfcc特征，这就是一小个时间片的语音表示，有了这样高效的语音表示，才有了后面更加高效的神经网络计算能力。

word2vec技术打开了词表示的新的时代，极大的促进了NLP技术的发展，词和词之间可以通过距离进行度量，词拥有了相当丰富的语音，后续在此基础上产生了更多的词的表示方法，句子的表示方法，文章的表示方法，都产生了非常神奇的效果。

Node2vec是用来产生网络中节点向量的模型，输入是网络结构（可以无权重），输出是每个节点的向量。这里的节点可以是任何有关系的实体，人类的知识、结构等都可以用这种方式来表达，Node2Vec从某种方式具备了有联系的万物皆可表示的能力。

初次之外，还有很多表示方法值得我们进一步探索，也欢迎大家不断完善这种表示方法。

人工智能分几种研发思路

1.逆转算法。在图像识别中，当计算机识别它所学习过的模式时，需要对机器进行编程运算，以生成或修改图片。以《创世纪》一图为例，它运用了谷歌DeepDream技术进行图片修改，人工智能参与其中，调整了图像中一只狗的位置。由此，我们可以了解到对于人工智能来说，狗的形象是什么样的。首先，它主要识别头部（这是狗的主要特征）；其次，电脑的识别方式是将其定位到亚当（图像左侧）和上帝（图像右侧）的中间。总结一下就是，DeepDream技术被运用于一幅描绘亚当诞生的图像，人工智能被要求寻找狗并修改它的位置。

2.识别它所使用的数据。如此一来，人工智能接收指令，记录学习摘要，并根据提示重点“复习”它此前使用过的文本。麻省理工学院台达电子教授ReginaBarzilay首先研发出这种理解方法，人类可以借此研究那些擅长在数据中寻找模式、并作出相应预测的人工智能系统。CarlosGuestrin是华盛顿大学的机器学习教授，他开发了一种类似的系统，该系统能够选取数据并对自己的选择作出简单解释。

3.监控单个神经元。Uber人工智能研究室的机器学习研究员JasonYosinski发明了这种方法，使用探测器来检测哪一幅图像可以刺激神经元。这让我们可以通过推理发现人工智能最需要的是什么。然而，这些方法在很大程度上是无效的。正如Guestrin所说：“我们的终极梦想是让人工智能与人类对话，并向人类解释它的行为，而这一梦想尚未完全实现。想要拥有真正的可解读式的人工智能，还有很长的路要走。”

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