老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能master和人工智能Master的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能master以及人工智能Master的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 什么是人工智能，人工智能能不能像手机一样普及？
2. 如何看待柯洁负于神秘master？这是否意味着人类围棋逐步走向终结？
3. 自学人工智能可行吗？
4. 你想象中的人工智能是什么样子的？目前已经实现的又有哪些？

什么是人工智能，人工智能能不能像手机一样普及？

对于人工智能，百度词条上是这么解释的：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

从不同的角度来讲，人工智能的解释也会不同，比如在计算机领域的人士看来，人工智能属于计算机科学的一个分支，而对于生物学、心理学、神经科学等领域的人士看来人工智恩那个也属于它们的学术范围，甚至有些学哲学的人也在刷存在感。

简单解释来讲，人工智能就是在科技发达的当今社会里，人们研究出的用机器代替人类完成复杂工作的程序，给机器赋予人类的思考、学习和工作的模式。当然，这种"复杂工作"往往是人类都无法完成的，所以很多人开始担心未来人工智能将会取代人类，甚至对人类的安全造成威胁，生活中也不乏看到一些人工智能控制人类的电影。

至于人工智能能不能像手机一样普及，答案一定是肯定的，5G时代的到来就是人工智能普及的开始。其实，你现在放下手机，自己观察一下周边的生活就会发现，人工智能早就悄无声息的渗入到社会中了，比如超市的无人收款台，买东西时的刷脸支付，高铁、地铁、飞机的无人驾驶，车位引导，家里的扫地机器人，智能音箱......都属于人工智能在生活中的应用。

再不久的将来，人工智能的应用将会更加广泛，像手机一样普及也是早晚的事儿，而且手中的智能手机也会变成人工智能手机。

如何看待柯洁负于神秘master？这是否意味着人类围棋逐步走向终结？

这两天最热门的话题，莫过于一个叫master的围棋大师了。截止昨天，这家伙连胜中、日、韩绝顶高手50场，正经历着从东方不败到独孤求败的笑傲江湖。战无不胜并不是master给予我们的震撼，真正震撼的是它的棋风，从它诡异、清新、超然绝伦的棋风一眼可见并非人类。围棋本来就是人类智慧的巅峰体现。但围棋大师们千年积累的经验，在如今的Master眼中居然如此不堪。很多人断言，master就是深度学习的AlphaGo。再一次，深度学习碾压了人类千年以来对围棋逻辑的一切骄傲。

当两个物种智力差距很大时，不会发生战争，只有非对等下的屈服。面对高人一等的深度学习人工智能，当人类无论怎样努力都白费、当人类无论如何勤奋都失败，那将是一种什么样的无奈、无助和绝望。

其实，深度学习模型厉害的并不是算法本身，它的核心算法是＂递度＂下?，而递度算子只不过是高中生都理解的最简单的偏微分。深度学习真正厉害之处在于多层＂隐层＂结构，这是高阶张量结构，它超越了两千多年来《几何原本》奠定的自然科学依赖的参照系。究其根本，深度学习颠覆的不仅仅是人类千年积累的围棋知识，更超越了人类两千年积累的线性推理逻辑。

在围棋高手们被master耍弄鼓掌之间的时候，我们有必要为全人类的未来担忧么？

网友们都认为这只是杞人忧天的无病呻吟，AlphaGo也好、master也好，它们只不过专门领域的专用人工智能而已。相比擅长融会贯通的人类，AlphaGo们还是弱暴了。

但是，万一，通用人工智能与专用人工智能之间其实只不过一步之遥呢？

我们知道，目前阶段的专用人工智能依赖的核心算法是＂梯度＂算子，其本质是高阶张量的偏线性结构，形象而言偏线性算子分析就如同对高阶张量一层层切片，这种对高阶张量的初级分解的局限性不言而喻。因此，一个特定隐层模型只能适用于一个专门领域。换而言之，现阶段以梯度下降算法为基础的深度学习模型是固定死结构的。

那么，有没有可能构建一种活体结构的深度学习模型呢？

也许正如erlangen纲领爆料的那样，也许从群论可以轻而易举地实现灵活的多重复合的层次化的特征结构。从群论视角，承载递度算子偏线性结构是一种理想环上的模，而从模同态基本定理看，域扩张完全可以推演出高度抽象化的不同变换群的特征层次聚类。比如对波斯猫特征属性的深度学习，轨迹如下：

生物界-->动物类-->脊索动物门-->哺乳纲-->食肉目-->猫科-->波斯猫亚属种

群结构下的深度学习研究对象的整体特征属性、亚属性特征、...个性特征不同层次的特征属性，与不同层次的正规子群息息相关。请注意特征属性的扩张亦即域扩张，不同层级的子域和子群是一一对应关系。这表示，群变换的深度学习是可以自主扩充的活结构，所以具有所谓的＂通用＂智慧意义。

自学人工智能可行吗？

自学当然是可行的！如果你是人工智能领域的零基础小白，可以看看这份学习计划，部分附资源链接，除了书籍，配合一些视频学习效果会更好哦。

一、人工智能

书籍：“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：一种现代方法）

不可多得的综合性书籍，总体概述了人工智能领域，几乎涵盖新手需要了解的所有基本概念。

视频：

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/

ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）系列视频讲座，通过训练AI玩游戏这类趣味实践来介绍基本知识，如果视频太快跟不上，可以配合从上面这本书（现代方法）中寻找相关概念。

二、机器学习（计算机科学和统计学的交叉学科）

视频：

机器学习基础薄弱的，可以先去TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”看一下相关概念简述，Coursera上的AndrewNg机器学习课程，也有基本概念的解释，还介绍了大部分重要的算法。

（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）

对ML算法了解不够的，可以配合以下教学视频进行理解

TutsPlus的“MachineLearningDistilled”（简要概述）

PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）

TomMitchell的AnothercourseonML

书籍：集体智慧编程（ProgrammingCollectiveIntelligence）

ML算法在Python中的实践，大量基础性的实例，讲述生动，很适合入门学者，培养兴趣的同时又开拓视野，让你不想懂都难！

三、深度学习（是机器学习里最近比较火的一个子集）

DL基础方面的准备工作：

Google上的greatintroductoryDLcources

SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks

书籍：

DeepLearningWithPython（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1kUThYHT）

介绍DL应用程序中的最先进成果，深入浅出，带领新手快速开始构建基础并且接触实践案例，包含Keras、TensorFlow时下最先进的工具。

NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习）

（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1miLerZM）

新手友好，作者在数学密集的区域都有标注提示。MNIST手写数字的识别问题贯穿全书，每个模型以及改进都有详细注释的代码。

更多优质回答，请持续关注镁客网头条号~

你想象中的人工智能是什么样子的？目前已经实现的又有哪些？

1.什么是人工智能

人工智能（ArtificialIntelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。

2.人工智能的层次结构

基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。

算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。

计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。

语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如AppleSiri，Echo等。

自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。

规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。

3.人工智能应用场景

3.1.语音处理

?语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。

–前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。

–语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。

–语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。

–语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。

?应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

?未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。

3.2.计算机视觉

?计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。

–图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。

–图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。

–图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。

?应用：

–医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。

–在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。

–在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。

?未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。

3.3.自然语言处理

?自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。

–知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。

–对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。

–机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。

?应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。

4.AI、机器学习、深度学习的关系

4.1.人工智能四要素

1）数据

如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。

2）算法

主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。

3）算力

人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。

另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。

4）场景

人工智能经典的应用场景包括：

4.2.三者关系简述

人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。

机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。