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人工智能的基礎(chǔ)和本質(zhì)是什么（人工智能的基礎(chǔ)和本質(zhì)是什么）

發(fā)布時(shí)間：2023-06-13 00:19:49 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 67

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能的基礎(chǔ)和本質(zhì)是什么的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

人工智能需要什么基礎(chǔ)？
人工智能的本質(zhì)是什么？
人工智能需要什么基礎(chǔ)？
人工智能需要什么基礎(chǔ)？
人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能的基礎(chǔ)和本質(zhì)是什么（人工智能的基礎(chǔ)和本質(zhì)是什么）

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能（AI）基礎(chǔ)：
1、核心三要素——算力、算法、數(shù)據(jù)（三大基石）：
算法、算力、數(shù)據(jù)作為人工智能（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業(yè)中形成了不一樣的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。隨著算法的創(chuàng)新、算力的增強(qiáng)、數(shù)據(jù)資源的累積，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施將借此東風(fēng)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)，并有望推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展全要素的智能化革新。讓人類社會(huì)從信息化進(jìn)入智能化。
1）算力：
在AI技術(shù)當(dāng)中，算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，支撐著算法和數(shù)據(jù)，進(jìn)而影響著AI的發(fā)展，算力的大小代表著對(duì)數(shù)據(jù)處理能力的強(qiáng)弱。
（2）算法：
算法是AI的背后“推手”。
AI算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法，是AI的推動(dòng)力量。
（3）數(shù)據(jù)：
在AI技術(shù)當(dāng)中，數(shù)據(jù)相當(dāng)于AI算法的“飼料”。
機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)都要用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，由此催生了大量數(shù)據(jù)標(biāo)注公司，它們將處于未經(jīng)處理的初級(jí)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為機(jī)器可識(shí)別信息。只有經(jīng)過大量的訓(xùn)練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個(gè)良好的模型。
2、技術(shù)基礎(chǔ)：
（1）文藝復(fù)興后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種仿造神經(jīng)元運(yùn)作的函數(shù)演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據(jù)不同刺激影響的權(quán)重轉(zhuǎn)換成輸出的反應(yīng)，或用以改變內(nèi)部函數(shù)的權(quán)重結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)不同環(huán)境的數(shù)學(xué)模型。
（2）靠巨量數(shù)據(jù)運(yùn)作的機(jī)器學(xué)習(xí)。
科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，要讓機(jī)器有智慧，并不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲(chǔ)存資料并具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。
（3）人工智慧的重要應(yīng)用：自然語言處理。
自然語言處理的研究，是要讓機(jī)器“理解”人類的語言，是人工智慧領(lǐng)域里的其中一項(xiàng)重要分支。
自然語言處理可先簡單理解分為進(jìn)、出計(jì)算機(jī)等兩種：
其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉(zhuǎn)換成程式可以處理的型式；
其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉(zhuǎn)換成人類可以理解的語言表達(dá)出來。

人工智能的本質(zhì)是什么？

工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，可以產(chǎn)出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究主要有機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
自從人工智能誕生以來，理論和技術(shù)越來越成熟，應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。
優(yōu)點(diǎn)：
1、在生產(chǎn)方面，效率更高且成本低廉的機(jī)器及人工智能實(shí)體代替了人的各種能力，人類的勞動(dòng)力將大大被解放。
2、人類環(huán)境問題將會(huì)得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。
3、人工智能可以提高人類認(rèn)識(shí)世界、適應(yīng)世界的能力。
缺點(diǎn)：
1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情，人類失業(yè)率會(huì)明顯的增高，人類就會(huì)處于無依靠可生存的狀態(tài)。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被壞人利用在犯罪上，那么人類將會(huì)陷入恐慌。
3、如果我們無法很好控制和利用人工智能，我們反而會(huì)被人工智能所控制與利用，那么人類將走向滅亡，世界也將變得慌亂。

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，具體來說包括：

線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？

概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律？

數(shù)理統(tǒng)計(jì)：如何以小見大？

最優(yōu)化理論：如何找到最優(yōu)解？

信息論：如何定量度量不確定性？

形式邏輯：如何實(shí)現(xiàn)抽象推理？

線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？
事實(shí)上，線性代數(shù)不僅僅是人工智能的基礎(chǔ)，更是現(xiàn)代數(shù)學(xué)和以現(xiàn)代數(shù)學(xué)作為主要分析方法的眾多學(xué)科的基礎(chǔ)。從量子力學(xué)到圖像處理都離不開向量和矩陣的使用。而在向量和矩陣背后，線性代數(shù)的核心意義在于提供了?種看待世界的抽象視角：萬事萬物都可以被抽象成某些特征的組合，并在由預(yù)置規(guī)則定義的框架之下以靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的方式加以觀察。
著重于抽象概念的解釋而非具體的數(shù)學(xué)公式來看，線性代數(shù)要點(diǎn)如下：線性代數(shù)的本質(zhì)在于將具體事物抽象為數(shù)學(xué)對(duì)象，并描述其靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的特性；向量的實(shí)質(zhì)是 n 維線性空間中的靜止點(diǎn)；線性變換描述了向量或者作為參考系的坐標(biāo)系的變化，可以用矩陣表示；矩陣的特征值和特征向量描述了變化的速度與方向。
總之，線性代數(shù)之于人工智能如同加法之于高等數(shù)學(xué)，是一個(gè)基礎(chǔ)的工具集。
概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律？
除了線性代數(shù)之外，概率論也是人工智能研究中必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。隨著連接主義學(xué)派的興起，概率統(tǒng)計(jì)已經(jīng)取代了數(shù)理邏輯，成為人工智能研究的主流工具。在數(shù)據(jù)爆炸式增長和計(jì)算力指數(shù)化增強(qiáng)的今天，概率論已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)中扮演了核心角色。
同線性代數(shù)一樣，概率論也代表了一種看待世界的方式，其關(guān)注的焦點(diǎn)是無處不在的可能性。頻率學(xué)派認(rèn)為先驗(yàn)分布是固定的，模型參數(shù)要靠最大似然估計(jì)計(jì)算；貝葉斯學(xué)派認(rèn)為先驗(yàn)分布是隨機(jī)的，模型參數(shù)要靠后驗(yàn)概率最大化計(jì)算；正態(tài)分布是最重要的一種隨機(jī)變量的分布。
數(shù)理統(tǒng)計(jì)：如何以小見大？
在人工智能的研究中，數(shù)理統(tǒng)計(jì)同樣不可或缺。基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)理論有助于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出解釋，只有做出合理的解讀，數(shù)據(jù)的價(jià)值才能夠體現(xiàn)。數(shù)理統(tǒng)計(jì)根據(jù)觀察或?qū)嶒?yàn)得到的數(shù)據(jù)來研究隨機(jī)現(xiàn)象，并對(duì)研究對(duì)象的客觀規(guī)律做出合理的估計(jì)和判斷。
雖然數(shù)理統(tǒng)計(jì)以概率論為理論基礎(chǔ)，但兩者之間存在方法上的本質(zhì)區(qū)別。概率論作用的前提是隨機(jī)變量的分布已知，根據(jù)已知的分布來分析隨機(jī)變量的特征與規(guī)律；數(shù)理統(tǒng)計(jì)的研究對(duì)象則是未知分布的隨機(jī)變量，研究方法是對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行獨(dú)立重復(fù)的觀察，根據(jù)得到的觀察結(jié)果對(duì)原始分布做出推斷。
用一句不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)庇^的話講：數(shù)理統(tǒng)計(jì)可以看成是逆向的概率論。?數(shù)理統(tǒng)計(jì)的任務(wù)是根據(jù)可觀察的樣本反過來推斷總體的性質(zhì)；推斷的工具是統(tǒng)計(jì)量，統(tǒng)計(jì)量是樣本的函數(shù)，是個(gè)隨機(jī)變量；參數(shù)估計(jì)通過隨機(jī)抽取的樣本來估計(jì)總體分布的未知參數(shù)，包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)；假設(shè)檢驗(yàn)通過隨機(jī)抽取的樣本來接受或拒絕關(guān)于總體的某個(gè)判斷，常用于估計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化錯(cuò)誤率。
最優(yōu)化理論：如何找到最優(yōu)解？
本質(zhì)上講，人工智能的目標(biāo)就是最優(yōu)化：在復(fù)雜環(huán)境與多體交互中做出最優(yōu)決策。幾乎所有的人工智能問題最后都會(huì)歸結(jié)為一個(gè)優(yōu)化問題的求解，因而最優(yōu)化理論同樣是人工智能必備的基礎(chǔ)知識(shí)。最優(yōu)化理論研究的問題是判定給定目標(biāo)函數(shù)的最大值（最小值）是否存在，并找到令目標(biāo)函數(shù)取到最大值 (最小值) 的數(shù)值。?如果把給定的目標(biāo)函數(shù)看成一座山脈，最優(yōu)化的過程就是判斷頂峰的位置并找到到達(dá)頂峰路徑的過程。
通常情況下，最優(yōu)化問題是在無約束情況下求解給定目標(biāo)函數(shù)的最小值；在線性搜索中，確定尋找最小值時(shí)的搜索方向需要使用目標(biāo)函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)；置信域算法的思想是先確定搜索步長，再確定搜索方向；以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的啟發(fā)式算法是另外一類重要的優(yōu)化方法。
信息論：如何定量度量不確定性？
近年來的科學(xué)研究不斷證實(shí)，不確定性就是客觀世界的本質(zhì)屬性。換句話說，上帝還真就擲骰子。不確定性的世界只能使用概率模型來描述，這促成了信息論的誕生。
信息論使用“信息熵”的概念，對(duì)單個(gè)信源的信息量和通信中傳遞信息的數(shù)量與效率等問題做出了解釋，并在世界的不確定性和信息的可測量性之間搭建起一座橋梁。
總之，信息論處理的是客觀世界中的不確定性；條件熵和信息增益是分類問題中的重要參數(shù)；KL 散度用于描述兩個(gè)不同概率分布之間的差異；最大熵原理是分類問題匯總的常用準(zhǔn)則。
形式邏輯：如何實(shí)現(xiàn)抽象推理？
1956 年召開的達(dá)特茅斯會(huì)議宣告了人工智能的誕生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者們，包括約翰·麥卡錫、赫伯特·西蒙、馬文·閔斯基等未來的圖靈獎(jiǎng)得主，他們的愿景是讓“具備抽象思考能力的程序解釋合成的物質(zhì)如何能夠擁有人類的心智?！蓖ㄋ椎卣f，理想的人工智能應(yīng)該具有抽象意義上的學(xué)習(xí)、推理與歸納能力，其通用性將遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于解決國際象棋或是圍棋等具體問題的算法。
如果將認(rèn)知過程定義為對(duì)符號(hào)的邏輯運(yùn)算，人工智能的基礎(chǔ)就是形式邏輯；謂詞邏輯是知識(shí)表示的主要方法；基于謂詞邏輯系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)具有自動(dòng)推理能力的人工智能；不完備性定理向“認(rèn)知的本質(zhì)是計(jì)算”這一人工智能的基本理念提出挑戰(zhàn)。

人工智能的基礎(chǔ)和本質(zhì)是什么（人工智能的基礎(chǔ)和本質(zhì)是什么）

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

首先，你需要學(xué)一門適合人工智能的語言并學(xué)習(xí)其基礎(chǔ)知識(shí)（如Python、R）,推薦選擇Python,下文我會(huì)說明Python怎么學(xué)習(xí)人工智能。

人工智能的本質(zhì)是數(shù)學(xué)。如果你想真正透徹理解人工智能算法原理的話，你需要學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)，具體內(nèi)容如下圖：

人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

如果你選擇了Python,還需要學(xué)習(xí)一下人工智能所需要的第三方庫（Pandas、Numpy、openCV、Matplotlib等），Pandas、Numpy是數(shù)據(jù)處理的，openCV是圖像處理的，Matplotlib是畫圖的。

以上是人工智能的基礎(chǔ)，下文將闡述人工智能學(xué)習(xí)路線：

一.機(jī)器學(xué)習(xí)：

你需要學(xué)習(xí)一下機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法（如線性回歸、邏輯回歸、KNN、K-Means等）以及一些機(jī)器學(xué)習(xí)的第三方庫,如scikit-learn.

練習(xí)。練習(xí)是鞏固所學(xué)知識(shí)的一個(gè)重要方法。可以在Kaggle平臺(tái)上參加一些新手比賽，如著名的泰坦尼克號(hào)乘客生存率預(yù)測。

二.深度學(xué)習(xí)：

購買顯卡。深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)對(duì)顯卡的要求比較高，因此一張不錯(cuò)的顯卡是十分必要的。而且注意要買英偉達(dá)的顯卡，也就是N卡。因?yàn)橐恍┥疃葘W(xué)習(xí)的框架（特別是tensorflow）只能在英偉達(dá)的顯卡上跑，目前推薦購買RTX2070，性價(jià)比較高。買別的也可以，但是顯存最好大于等于6G。

在深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)中，你將接觸一個(gè)新的概念——神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。你需要學(xué)習(xí)一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如CNN、RNN。還有一些由它們衍生出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如YOLO。

其次，你需要學(xué)習(xí)至少一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫，如tensorflow（常用于工業(yè)開發(fā)）、pytorch（適合用于研究）。

練習(xí)。練習(xí)是鞏固所學(xué)知識(shí)的一個(gè)重要方法?？梢栽贙aggle平臺(tái)上參加一些正式比賽，也就是有獎(jiǎng)金的比賽來提高自己的水平。

人工智能需要什么基礎(chǔ)？

人工智能需要學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)內(nèi)容——1、認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)：具體包括認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程等課程。2、人工智能倫理：具體包括人工智能、社會(huì)與人文，人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理等課程。3、科學(xué)和工程：需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的配合。4、先進(jìn)機(jī)器人學(xué)：具體包括先進(jìn)機(jī)器人控制、認(rèn)知機(jī)器人、機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)、仿生機(jī)器人等課程。5、人工智能平臺(tái)與工具：具體包括群體智能與自主系統(tǒng)、無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)、游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等課程。6、人工智能核心：具體包括人工智能的現(xiàn)代方法、問題表達(dá)與求解、人工智能的現(xiàn)代方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等課程。
人工智能，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

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