ai人工智能診斷系統(tǒng)（ai人工智能診斷系統(tǒng)有哪些）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于ai人工智能診斷系統(tǒng)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、AI(人工智能)的英文全稱?AI指什么,包含什么?

• 2、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域主要有哪些？

• 3、人工智能在醫(yī)學(xué)上有哪些 應(yīng)用？

• 4、《螞蟻呀嘿》火了，背后的AI技術(shù)不止換臉這么簡單

一、AI(人工智能)的英文全稱?AI指什么,包含什么?

AI(Artificial Intelligence，人工智能) ?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的, 現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確, 因之當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。

人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。

知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。

常識，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。

問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。

機器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機器學(xué)習(xí)是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學(xué)習(xí)機制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。

知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當(dāng)知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。

一、人工智能的歷史

人工智能（AI）是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考。這可是不是一個容易的事情。 如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知識什么是思考，更進一步講就是什么是智慧，它的表現(xiàn)是什么，你可以說科學(xué)

家有智慧，可你決不會說一個路人什么也不會，沒有知識，你同樣不敢說一個孩子沒有智慧，可對于機器你就不敢說它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我們說的話，我們做的事情，我們的想法如同泉水一樣從大腦中流出，如此自然，可是機器能夠嗎，那么什么樣的機器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

在定義智慧時，英國科學(xué)家圖靈做出了貢獻，如果一臺機器能夠通過稱之為圖靈實驗的實驗，那它就是智慧的，圖靈實驗的本質(zhì) 就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機器的行為還是人的行為時，這個機器就是智慧的。不要以為圖靈只做出這一點貢獻就會名垂表史，如果你是學(xué)計算機的就會知道，對于計算機人士而言，獲得圖靈獎就等于物理學(xué)家獲得諾貝爾獎一樣，圖靈在理論上奠定了計算機產(chǎn)生的基礎(chǔ)，沒有他的杰出貢獻世界上根本不可能有這個東西，更不用說什么網(wǎng)絡(luò)了。

科學(xué)家早在計算機出現(xiàn)之前就已經(jīng)希望能夠制造出可能模擬人類思維的機器了，在這方面我希望提到另外一個杰出的數(shù)學(xué)家，哲學(xué)家布爾，通過對人類思維進行數(shù)學(xué)化精確地刻畫，他和其它杰出的科學(xué)家一起奠定了智慧機器的思維結(jié)構(gòu)與方法，今天我們的計算機內(nèi)使用的邏輯基礎(chǔ)正是他所創(chuàng)立的。

我想任何學(xué)過計算機的人對布爾一定不會陌生，我們所學(xué)的布爾代數(shù)，就是由它開創(chuàng)的。當(dāng)計算機出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具了，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個目標(biāo)努力著，現(xiàn)在人工智能已經(jīng)不再是幾個科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計算機系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計算機的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現(xiàn)在計算機似乎已經(jīng)變得十分聰明了，剛剛結(jié)束的國際象棋大賽中，計算機把人給勝了，這是人們都知道的，大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學(xué)的前沿學(xué)科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。

現(xiàn)在人類已經(jīng)把計算機的計算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世紀(jì)領(lǐng)導(dǎo)計算機發(fā)展的潮頭，現(xiàn)在人工智能的發(fā)展因為受到理論上的限制不是很明顯，但它必將象今天的網(wǎng)絡(luò)一樣深遠(yuǎn)地影響我們的生活。

在世界各地對人工智能的研究很早就開始了，但對人工智能的真正實現(xiàn)要從計算機的誕生開始算起，這時人類才有可能以機器的實現(xiàn)人類的智能。AI這個英文單詞最早是在1956年的一次會議上提出的，在此以后，因此一些科學(xué)的努力它得以發(fā)展。人工智能的進展并不象我們期待的那樣迅速，因為人工智能的基本理論還不完整，我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問題。但經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，人工智能正在以它巨大的力量影響著人們的生活。

讓我們順著人工智能的發(fā)展來回顧一下計算機的發(fā)展，在1941年由美國和德國兩國共同研制的第一臺計算機誕生了，從此以后人類存儲和處理信息的方法開始發(fā)生革命性的變化。第一臺計算機的體型可不算太好，它比較胖，還比較嬌氣，需要工作在有空調(diào)的房間里，如果希望它處理什么事情，需要大家把線路重新接一次，這可不是一件省力氣的活兒，把成千上萬的線重新焊一下我想現(xiàn)在的程序員已經(jīng)是生活在天堂中了。

終于在1949發(fā)明了可以存儲程序的計算機，這樣，編程程序總算可以不用焊了，好多了。因為編程變得十分簡單，計算機理論的發(fā)展終于導(dǎo)致了人工智能理論的產(chǎn)生。人們總算可以找到一個存儲信息和自動處理信息的方法了。

雖然現(xiàn)在看來這種新機器已經(jīng)可以實現(xiàn)部分人類的智力，但是直到50年代人們才把人類智力和這種新機器聯(lián)系起來。我們注意到旁邊這位大肚子的老先生了，他在反饋理論上的研究最終讓他提出了一個論斷，所有

人類智力的結(jié)果都是一種反饋的結(jié)果，通過不斷地將結(jié)果反饋給機體而產(chǎn)生的動作，進而產(chǎn)生了智能。我們家的抽水馬桶就是一個十分好的例子，水之所以不會常流不斷，正是因為有一個裝置在檢測水位的變化，如果水太多了，就把水管給關(guān)了，這就實現(xiàn)了反饋，是一種負(fù)反饋。如果連我們廁所里的裝置都可以實現(xiàn)反饋了，那我們應(yīng)該可以用一種機器實現(xiàn)反饋，進而實現(xiàn)人類智力的機器形式重現(xiàn)。這種想法對于人工智能早期的有著重大的影響。

在1955的時候，香農(nóng)與人一起開發(fā)了The Logic TheoriST程序，它是一種采用樹形結(jié)構(gòu)的程序，在程序運行時，它在樹中搜索，尋找與可能答案最接近的樹的分枝進行探索，以得到正確的答案。這個程序在人工智能的歷史上可以說是有重要地位的，它在學(xué)術(shù)上和社會上帶來的巨大的影響，以至于我們現(xiàn)在所采用的方法思想方法有許多還是來自于這個50年代的程序。

1956年，作為人工智能領(lǐng)域另一位著名科學(xué)家的麥卡希（就是右圖的那個人）召集了一次會議來討論人工智能未來的發(fā)展方向。從那時起，人工智能的名字才正式確立，這次會議在人工智能歷史上不是巨大的成功，但是這次會議給人工智能奠基人相互交流的機會，并為未來人工智能的發(fā)展起了鋪墊的作用。在此以后，工人智能的重點開始變?yōu)榻嵱玫哪軌蜃孕薪鉀Q問題的系統(tǒng)，并要求系統(tǒng)有自學(xué)習(xí)能力。在1957年，香農(nóng)和另一些人又開發(fā)了一個程序稱為General Problem Solver(GPS)，它對Wiener的反饋理論有一個擴展，并能夠解決一些比較普遍的問題。別的科學(xué)家在努力開發(fā)系統(tǒng)時，右圖這位科學(xué)家作出了一項重大的貢獻，他創(chuàng)建了表處理語言LISP，直到現(xiàn)在許多人工智能程序還在使用這種語言，它幾乎成了人工智能的代名詞，到了今天，LISP仍然在發(fā)展。

在1963年，麻省理工學(xué)院受到了美國政府和國防部的支持進行人工智能的研究，美國政府不是為了別的，而是為了在冷戰(zhàn)中保持與蘇聯(lián)的均衡，雖然這個目的是帶點火藥味的，但是它的結(jié)果卻使人工智能得到了巨大的發(fā)展。其后發(fā)展出的許多程序十分引人注目，麻省理工大學(xué)開發(fā)出了SHRDLU。在這個大發(fā)展的60年代，STUDENT系統(tǒng)可以解決代數(shù)問題，而SIR系統(tǒng)則開始理解簡單的英文句子了，SIR的出現(xiàn)導(dǎo)致了新學(xué)科的出現(xiàn)：自然語言處理。在70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)成了一個巨大的進步，他頭一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行一些工作了，由于計算機硬件性能的提高，人工智能得以進行一系列重要的活動，如統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，參與醫(yī)療診斷等等，它作為生活的重要方面開始改變?nèi)祟惿盍?。在理論方面?0年代也是大發(fā)展的一個時期，計算機開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是在70年代，另一個人工智能語言Prolog語言誕生了，它和LISP一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以為人工智能離我們很遠(yuǎn)，它已經(jīng)在進入我們的生活，模糊控制，決策支持等等方面都有人工智能的影子。讓計算機這個機器代替人類進行簡單的智力活動，把人類解放用于其它更有益的工作，這是人工智能的目的，但我想對科學(xué)真理的無盡追求才是最終的動力吧。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1、問題求解。

人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計算機程序已能夠達到下各種方盤棋和國際象棋的錦標(biāo)賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個問題是涉及問題的原概念，在人工智能中叫問題表示的選擇，人們常能找到某種思考問題的方法，從而使求解變易而解決該問題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。

2、邏輯推理與定理證明。

邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型的數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修正這些證明。對數(shù)學(xué)中臆測的題。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設(shè)進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。

3、自然語言處理。

自然語言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實際領(lǐng)域的典型范例，經(jīng)過多年艱苦努力，這一領(lǐng)域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是：計算機系統(tǒng)如何以主題和對話情境為基礎(chǔ)，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復(fù)雜的編碼和解碼問題。

4、智能信息檢索技術(shù)。

受"()*+ (*) 技術(shù)迅猛發(fā)展的影響，信息獲取和精化技術(shù)已成為當(dāng)代計算機科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向廣泛實際應(yīng)用的契機與突破口。

5、專家系統(tǒng)。

專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。近年來，在“ 專家系統(tǒng)”或“ 知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識，也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯，現(xiàn)在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學(xué)分析、規(guī)劃和醫(yī)學(xué)診斷方面，專家系統(tǒng)已經(jīng)達到了人類專家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。DENDRL系統(tǒng)的性能已超過一般專家的水平，可供數(shù)百人在化學(xué)結(jié)構(gòu)分析方面的使用。MY CIN系統(tǒng)可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見。經(jīng)正式鑒定結(jié)果，對患有細(xì)菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。

三、人工智能理論的數(shù)學(xué)化趨勢越來越突出

在現(xiàn)代科技高速發(fā)展的今天，許多科技理論都有賴于數(shù)學(xué)提供證明，有賴于數(shù)學(xué)對其的仿真。人工智能的發(fā)展也不例外，如何把人們的思維活動形式化、符號化，使其得以在計算機上實現(xiàn)，就成為人工智能研究的重要課題。在這方面，邏輯的有關(guān)理論、方法、技術(shù)起著十分重要的作用，它不僅為人工智能提供了有力的工具，而且也為知識的推理奠定了理論基礎(chǔ)。人工智能中用到的邏輯可概括地分為兩大類。一類是經(jīng)典命題邏輯和一階謂詞邏輯，其特點是任何一個命題的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。這一類問題可以用數(shù)學(xué)里的經(jīng)典邏輯理論來解決。世界上事物千差萬別，形形色色，除了確定性的事物或概念外，更廣泛存在的是不確定性的事物或概念。這些不確定的事物是無法用經(jīng)典邏輯理論來解決的。因此我們需要發(fā)展新的數(shù)學(xué)工具來表示這些問題。目前在人工智能中對不確定性的事物或概念是通過運用多值邏輯、模糊理論及概率來描述、處理的。多值邏輯、模糊理論及概率雖然都是通過在〔!，"〕上取值來刻畫不確定性，但三者之間又存在著很大區(qū)別。多值邏輯是通過在真（"）與假（!）之間增加了若干中介真值來描述事物為真的程度的，但它把各個中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理論認(rèn)為不同的中介真值之間沒有明確的界限，表現(xiàn)了不同中介值相互貫通、滲透的特征，從而更好地反映了不確定性的本質(zhì)。概率用來度量事件發(fā)生的可能性，而事件本身的含義是明確的，只是在一定的條件下它可能不發(fā)生，它與模糊理論是從兩個不同的角度來描述不確定性的，因而有人稱模糊理論描述了事物內(nèi)在的不確定性，而概率描述的是事物外在的不確定性。由上可以看出，數(shù)學(xué)使得人工智能能很好的模擬人類智能，大大推動了人工智能的向前發(fā)展?，F(xiàn)在人工智能中還有一些問題用現(xiàn)在的數(shù)學(xué)很難表示出來，相信在數(shù)學(xué)知識不斷發(fā)展之后，這些問題能很快得到解決。

五、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及前景

目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前,無論從設(shè)計原理還是從已取得的實驗結(jié)果來看,SOAr 在探討智能行為的一般特征和人類認(rèn)知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進展或成就,處在人工智能研究的前沿。

80 年代,以Newell A 為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗,吸收了認(rèn)知科學(xué)研究的最新成果,提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)Soar。目前的Soar 已經(jīng)顯示出強大的問題求解能力。在Soar中已實現(xiàn)了30 多種搜索方法,實現(xiàn)了若干知識密集型任務(wù)(專家系統(tǒng)) ,如RI 等。rOOks 提出了人工智能的一種新的途徑。它認(rèn)為無需概念或者說無需符號表示,智能系統(tǒng)的能力可以逐步進化。在它的研究中突出4 個概念:(1) 所處的境遇 機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2) 具體化 機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經(jīng)驗,他們的感官起作用后立即會有反饋。(3) 智能 智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態(tài)決定。(4) 浮現(xiàn) 從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。

五、結(jié)語

人工智能不單單需要邏輯思維與模仿,科學(xué)家們對人類大腦和神經(jīng)系統(tǒng)研究得越多,他們越加肯定:情感是智能的一部分,而不是與智能相分離的。因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能不僅在于賦予計算機更多的邏輯推理能力,而且還要賦予它情感能力。許多科學(xué)家斷言,機器的智能會迅速超過阿爾伯特·愛因斯坦和霍金的智能之和。到下世紀(jì)中葉,人類生命的本質(zhì)也會發(fā)生變化。神經(jīng)植入將增強人類的知識和思考能力,并且開始向一種復(fù)合的人/機關(guān)系過渡,這種復(fù)合關(guān)系將使人類逐漸停止對生物機體的需求。大量非常微小的機器人將在大腦的感覺區(qū)里占據(jù)一席之地,并且創(chuàng)造出真假難辨的虛擬現(xiàn)實的仿真效果。

人工智能的實現(xiàn)，不是天方夜譚。雖然會很辛苦，但是沒有人規(guī)定只有人類可以思考。就像是生命的不同表現(xiàn)形式，動物，植物，微生物，是不同的生命的形式。人類可以以未知的方式思考，計算機也可以以另一種（并非一定要和人相同的）形式思考。

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AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。就是指計算機模仿真實世界的行為方式與人類思維與游戲的方式的運算能力。那是一整套極為復(fù)雜的運算系統(tǒng)與運算規(guī)則。

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此外，AI還代表ALLEN IVERSON（阿倫·艾佛森），他生于美國，是全世界最好的籃球聯(lián)盟——“NBA”96黃金一代的代表人物，是NBA有史以來最好的后衛(wèi)之一，他以183cm身高在眾多魁梧的球員中靈動跳躍，獨領(lǐng)風(fēng)騷。他先后摘取過NBA得分王、搶斷王等稱號，還在2001年帶領(lǐng)76人隊闖進NBA總決賽。他以特立獨行的風(fēng)格和滿身的紋身成為全球籃球青少年瘋狂追捧的偶像。

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歌手姓名： AI 英文名： AI

唱片公司： 環(huán)球唱片（Universal Music）

國 籍： 日本 語 言： 日語

興 趣：

個人經(jīng)歷： ＊東瀛首席嘻哈女力、R&B歌姬 她是張力十足的嘻哈女力，也是柔情似水的R&B美聲歌姬，AI，22歲的她在時尚一派與安室奈美惠合唱‘Uh、Uh…’，并在珍娜杰克森的音樂錄影帶中展現(xiàn)絕贊舞技，除了過人的歌舞才華之外，詞曲創(chuàng)作力更是傲視東瀛R&B舞臺，在嘻哈音樂大廠Def Jam Japan簽下一紙合約之后，發(fā)行‘ORIGINAL A.I./原創(chuàng)A.I.’專輯立刻贏得媒體一致肯定，除了拿下SPACE SHOWER TV的R& B音樂錄影帶大獎外，更代表日本參加2004年MTV BUZZ ASIA演唱會，一舉打進亞洲市場。

以過人演唱的天賦而獲得日本“新時代音樂代言人”殊榮的HIP HOP小天后AI，近日參加了在臺北舉行的“臺北流行音樂節(jié)”，同行的日本歌手還有一青窈以及藤木直人。在這場盛大的音樂節(jié)上，AI以她新穎而獨特的演唱方式以及活力四射的表演令在場6萬歌迷為之傾倒。 AI有著四分之一的意大利血統(tǒng)，骨子里就透出一種浪漫和前衛(wèi)的氣息。而她又是在美國長大，接觸的音樂也很多元化。由于AI的母親非常喜歡音樂，所以從小她就深受各種類型音樂的熏陶。在15歲時，AI還曾經(jīng)參加過珍妮·杰克遜的MTV《GO DEEP》的錄制。不過，在日本出道時卻并不順利，因為與工作人員在音樂理解上的不同，當(dāng)大家對自己的音樂反映很冷淡時，她就很想去敲墻壁，可見其可愛之處。不過，AI并沒有被現(xiàn)實所擊敗，仍然堅持走HIP HOP這條音樂路線，使得她的音樂風(fēng)格也帶給人們一種全新的感受。在今年日本最權(quán)威的公信榜票選中，AI從眾多新晉女性中脫穎而出，成為新一代音樂天后接班人。對此，AI自己也非常滿意，她表示自己想要成為一個很有朝氣的歌手，給更多的人帶來幸福感。這次的臺北流行音樂節(jié)，AI也是做足了準(zhǔn)備。除了帶上偕同一起演出的DJ、化妝師、造型師、人聲樂手AFURA以外，連日本報知新聞、電通、朝日電視臺等日本媒體的高層人士以及自己經(jīng)濟公司的社長也都一同前來，浩浩蕩蕩23人的訪華隊伍令A(yù)I頗有面子。而赴臺之前，AI也時常向安室奈美惠等曾經(jīng)去過臺灣的人請教，以進一步了解臺灣。聽說臺北美食多多，AI興奮地說想要常常小籠包、路邊攤，所以這次的臺灣之行，除了要參加音樂節(jié)和拍攝特輯，還順帶要向日本觀眾介紹臺灣美食，這也使AI欣喜不已。 臺灣表演大獲成功后，AI也表示自己想要更了解華人音樂，有機會的話，也希望能夠像平井堅、安室奈美惠等日本歌手一樣，可以在臺灣等地開演唱會，和臺灣的歌手同臺獻藝。其實AI出國獻藝已經(jīng)不是第一次，在幾個月前的韓國漢城MTV BUZZ ASIA演唱會中，AI也曾把歌詞改為韓文，而這次為了更貼近觀眾，AI也把歌詞改成了中文來演唱。為期四天的臺灣之行，AI讓更多的人領(lǐng)略了她的“小天后”風(fēng)采，也順便為自己今秋將要展開的全國巡演造勢。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域主要有哪些？

人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1.強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域；2.生成模型字段；3.內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5.模擬環(huán)境領(lǐng)域；6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域；7.教育領(lǐng)域；8.物流管理領(lǐng)域。

1.加強學(xué)習(xí)領(lǐng)域

強化學(xué)習(xí)是一種通過實驗和錯誤進行學(xué)習(xí)的方法，它受到人類學(xué)習(xí)新技能過程的啟發(fā)。在強化學(xué)習(xí)的典型案例中，我們要求參與者采取行動，通過觀察當(dāng)前情況來最大化反饋結(jié)果。每次你執(zhí)行一個動作，實驗者都會收到環(huán)境的反饋，所以它可以判斷這個動作的效果是積極的還是消極的。

2.生成模型字段

通過大量樣本的收集，人工智能生成的模型具有很強的相似性。也就是說，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人臉的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類似人臉的合成圖像。

人工智能頂級專家Ian Goodfellow為我們提出了兩個新思路：一個是生成器，負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成新的內(nèi)容；另一個是鑒別器，負(fù)責(zé)判斷生成器生成的內(nèi)容是真是假。這樣，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到鑒別器無法辨別生成器內(nèi)容的真實性。

3.存儲網(wǎng)絡(luò)字段

人工智能系統(tǒng)要像人類一樣適應(yīng)各種環(huán)境，就必須不斷掌握新的技能并學(xué)會應(yīng)用。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難滿足這些要求。比如一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完A任務(wù)后，如果訓(xùn)練它去解決B任務(wù)，那么這個網(wǎng)絡(luò)模型就不再適合A了。

目前有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使模型具有不同程度的記憶能力。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測時間序列；漸進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)獨立模型之間的水平關(guān)系，提取共同特征，可以完成新的任務(wù)。

4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域

一直以來，深度學(xué)習(xí)模式都是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達到最好的效果。沒有大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型不會取得最好的效果。例如，當(dāng)我們使用人工智能系統(tǒng)解決缺乏數(shù)據(jù)的任務(wù)時，會出現(xiàn)各種問題。有一種方法叫遷移學(xué)習(xí)，就是把訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)移到一個新的任務(wù)上，這樣問題就很容易解決了。

5.仿真環(huán)境領(lǐng)域

如果人工智能系統(tǒng)要應(yīng)用于現(xiàn)實生活，那么人工智能必須具有適用性的特點。因此，開發(fā)模擬真實物理世界和行為的數(shù)字環(huán)境，將為我們提供檢驗人工智能的機會。在這些仿真環(huán)境中進行訓(xùn)練，可以幫助我們很好地理解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理以及如何改進系統(tǒng)，也為我們提供了一個可以應(yīng)用到真實環(huán)境中的模型。

6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域

目前垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語言處理技術(shù)基本能夠滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場上已經(jīng)出現(xiàn)了很多技術(shù)服務(wù)商，比如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的尚德云星、開發(fā)人工智能細(xì)胞識別醫(yī)療診斷系統(tǒng)的智維信分公司、提供智能輔助診斷服務(wù)平臺的若水醫(yī)療、統(tǒng)計處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的一通天下等。雖然智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷、藥物開發(fā)等方面發(fā)揮著重要作用。由于醫(yī)院之間缺乏醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和電子病歷的流通，企業(yè)與醫(yī)院之間的合作不透明，這就使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間產(chǎn)生矛盾。

7.教育領(lǐng)域

科大訊飛、學(xué)校教育等企業(yè)已經(jīng)開始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過圖像識別，可以進行試卷批改、識題、機器答題等。通過語音識別可以糾正和改善發(fā)音；人機交互可以在線回答問題。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行業(yè)師資分布以及成本問題，從工具層面為師生提供更高效的學(xué)習(xí)方式，但無法對教育內(nèi)容產(chǎn)生更實質(zhì)性的影響。

8.物流管理領(lǐng)域

物流行業(yè)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計算機視覺、智能機器人等技術(shù)，在配送、裝卸、運輸、倉儲等過程中進行了自動化改造，基本可以實現(xiàn)無人化作業(yè)。比如利用大數(shù)據(jù)對商品進行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化物流供給、需求匹配、物流資源的配置等。

三、人工智能在醫(yī)學(xué)上有哪些 應(yīng)用？

人工智能醫(yī)療行業(yè)主要公司：樂普醫(yī)療(300003)、鷹瞳科技(2251.HK)、心瑋醫(yī)療(06609.HK)、美因基因(IPO中)、推想醫(yī)療科技(IPO中)等

本文核心數(shù)據(jù)：醫(yī)學(xué)影像分類,人工智能醫(yī)療投融資情況,AI醫(yī)學(xué)影像落地產(chǎn)品項目

1、醫(yī)學(xué)影像分類

醫(yī)學(xué)影像以成像原理劃分包括

以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國醫(yī)療人工智能行業(yè)市場前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

四、《螞蟻呀嘿》火了，背后的AI技術(shù)不止換臉這么簡單

作者|小葳

2月底，各種版本的《螞蟻呀嘿》在抖音刷屏。有網(wǎng)友說，“一打開抖音，好像捅了螞蟻窩?！?

通過一款名為Avatarify 的APP，用戶只需上傳一張照片，即可讓照片主人做出各種想要的表情。截止發(fā)稿，《螞蟻呀嘿》在抖音有超過25萬個視頻，相關(guān)話題視頻播放量達到30億次。Avatarify曾在2 月 25 日問鼎國內(nèi)App Store 應(yīng)用免費榜榜首，隨后連續(xù)數(shù)天穩(wěn)居總榜第一名。

相比ZAO火爆之后的3天后下架，Avatarify也逃不出換臉軟件的宿命，只有7天便在APP Store中國市場下架（目前國外還可以使用）。

Avatarify 由一個俄羅斯程序員開發(fā)，并放在GitHub上，最初是給Zoom、Skype等視頻會議“解悶”用的，比如可以在開視頻會議時把自己的臉換成馬斯克的臉，并實時互動。迄今為止這個項目已在 GitHub 上獲得了近 1.2 萬的 star 量。

幾個月后，Avatarify又推出了APP版（只有iOS版）。原理上，Avatarify借助 deepfake 等技術(shù)，在想要交換的臉部圖像上對算法進行訓(xùn)練。通過在目標(biāo)圖像的相似類別上訓(xùn)練算法，該模型支持實時換臉操作。

類似換臉軟件屢次被下架的背后還是隱私和信息安全問題。很多人都會擔(dān)心自己的人臉信息被泄露或濫用，然而我們卻不必對其背后的AI技術(shù)——深度合成一棒子打死。而且，目前深度合成在很多行業(yè)已經(jīng)有了不少更有價值的應(yīng)用。

深度合成首次被公眾關(guān)注是2017年11月，彼時美國新聞網(wǎng)站Reddit一個名為“deepfakes”的用戶上傳了一段合成后的色情視頻，將色情影片中演員的臉換成某明星的臉。此后，媒體開始用deepfake描述這種基于AI的視頻合成內(nèi)容。不過因此也讓不少人誤認(rèn)為，深度合成就是deepfake、換臉，實在是太冤了。

首先，deepfake是深度合成的子集。只不過，換臉是最早進入公眾視野，也是最為大眾熟知的一種深度合成應(yīng)用。

深度合成（Deep Synthesis）的內(nèi)涵非常廣泛，包括借助人工智能算法實現(xiàn)語音、圖像、音頻、視頻、人臉等內(nèi)容的合成與自動生成。其典型應(yīng)用包括：人臉替換（換臉）、人臉再現(xiàn)（操縱目標(biāo)對象的面部表情，比如讓他們說從未說過的話）、人臉合成（AI生產(chǎn)媲美真實的人臉圖像，事實上這張人臉并不存在）、語音合成、全身合成等等。

其次，deepfake頻頻導(dǎo)致的隱私安全和色情場景濫用問題，會讓人們對深度合成技術(shù)存在偏見和誤解，甚至認(rèn)為AI偽造內(nèi)容會沖擊 社會 信任等等。不過，隨著深度合成技術(shù)在更多領(lǐng)域的落地應(yīng)用，公眾對深度合成技術(shù)的認(rèn)識也愈加成熟。

深度合成背后的AI技術(shù)主要包括兩塊：自編碼器（autoencoders）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN, Generative Adversarial Networks ）。GAN由兩組相互對抗的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，一個是生成器，一個是鑒別器，在無數(shù)次對抗中，生成器最終做到讓鑒別器不再能夠區(qū)分真實數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)，從而生成高度逼真的內(nèi)容。

業(yè)界最先進的圖像生成器當(dāng)屬英偉達的StyleGAN，已于2019年2月在Github上開源。

騰訊研究院、騰訊優(yōu)圖實驗室發(fā)布的《AI生成內(nèi)容發(fā)展報告2020——“深度合成”商業(yè)化元年》（以下簡稱報告）顯示，近幾年深度合成技術(shù)演進加快，并展現(xiàn)出幾個技術(shù)趨勢：

一、在單一的音頻、圖像合成之外，深度合成技術(shù)正向綜合性的方向發(fā)展。

二、面部而成之后，全身合成將成為新熱點。

三、2D合成之外，3D合成技術(shù)（尤其是虛擬數(shù)字人）將是下一階段的重點。

而且，隨著“深度合成”技術(shù)日趨成熟，其已經(jīng)在多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地應(yīng)用，包括影視、 娛樂 、教育、醫(yī)療、電商、廣告營銷等領(lǐng)域。

在媒體行業(yè)，AI主播日益火熱。2018年，搜狗聯(lián)合新華社推出全球首個AI合成主播后，2020年，雙方又推出全球首個3D AI合成主播。3D AI合成主播基于超寫實3D數(shù)字人建模、多模態(tài)識別及生成、實時面部動作生成及驅(qū)動、遷移學(xué)習(xí)等多項人工智能前沿技術(shù)，使機器可以基于輸入文本生成逼真度極高的3D數(shù)字人視頻內(nèi)容，呈現(xiàn)和真人一樣的視頻播報。

此外，包括百度、京東、網(wǎng)易在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭先后推出虛擬數(shù)字人。百度智能云推出的虛擬數(shù)字人，成為國內(nèi)首個上崗的銀行“虛擬員工”。

在自動駕駛領(lǐng)域，深度合成被用于開發(fā)自動駕駛仿真系統(tǒng)（AADS），創(chuàng)造虛擬道路環(huán)境為自動駕駛系統(tǒng)提供訓(xùn)練和測試。

在醫(yī)療領(lǐng)域，通過生成與真實醫(yī)學(xué)影像無異的醫(yī)學(xué)圖像訓(xùn)練AI系統(tǒng)，可以解決醫(yī)療數(shù)據(jù)不足、病患隱私保護等問題。在NVIDIA與合作伙伴聯(lián)合發(fā)表的論文中，展示了利用GAN算法合成帶有腫瘤的腦部核磁共振圖像的方法。在算法訓(xùn)練生成過程中，僅需投入10%的真實數(shù)據(jù)，AI診斷系統(tǒng)就可以檢測出真實影像中的腫瘤。

在廣告營銷領(lǐng)域，AI合成的人臉和虛擬形象可以替代真人模特參與營銷活動，而不會有人像版權(quán)問題。比如，Generated Photos 就是一個用AI自動生成人臉的網(wǎng)站，它的資料庫中有超過 10 萬張AI生成的人臉，對外提供免費下載使用，而且沒有版權(quán)問題。這些免費人臉圖片可以用在非常多的場景，比如廣告?zhèn)鲉?、網(wǎng)站、PPT 簡報、問卷、用戶頭像等等。

深度合成被濫用是人工智能治理的一個重要課題。

色情行業(yè)是新技術(shù)采用和普及的先鋒，AI技術(shù)也不例外。目前，色情產(chǎn)業(yè)是深度合成技術(shù)濫用的重災(zāi)區(qū)。根據(jù)報告，2019年12月，全網(wǎng)共有14678個深度合成視頻，其中96%屬于色情性的深度合成視頻，主要存在于色情網(wǎng)站。

如何防止人們用深度合成技術(shù)作惡？多元治理是比較公認(rèn)的思路，包括法律方案、技術(shù)方案、行業(yè)自律和公眾教育等各個方面。

法律方面，一些發(fā)達國家已經(jīng)出臺相關(guān)法案。但值得注意的是，并沒有“一刀切”禁止使用深度合成技術(shù)，而是禁止利用深度合成技術(shù)從事色情視頻合成、虛假新聞、干擾選舉等非法行為。比如美國國會《DeepFakes責(zé)任法案》等相關(guān)法案，只禁止政治干擾、色情報復(fù)、冒充身份等目的的深度合成，并要求制作者對深度合成內(nèi)容添加水印等標(biāo)記。

技術(shù)方面，鑒別技術(shù)和溯源技術(shù)是兩種主流的方法。但是在鑒別方面，沒有通用的視頻鑒別方案，需要針對每一種新興的合成技術(shù)訓(xùn)練針對性的鑒別網(wǎng)絡(luò)。

雖然目前深度合成內(nèi)容的門檻已大幅降低，普通人也可以在智能手機等智能終端能上完成 娛樂 性的深度合成內(nèi)容，但這類內(nèi)容往往較容易識別。高質(zhì)量、高仿真的深度合成內(nèi)容仍需要專業(yè)工具和技能。所以，我們需要防范風(fēng)險但無需恐慌。

AI就像人類的一個非常聰明的學(xué)生，TA只是飛快又忠實地學(xué)會人類教的東西。

正如報告中所說，“深度合成并非是關(guān)于‘偽造’和‘欺騙’的技術(shù)，而是極富創(chuàng)造力和突破性的技術(shù)。雖然它和其他技術(shù)一樣，也催生了一系列必須面對的難題，但這并不會磨滅這一技術(shù)給 社會 帶來的進步?！?

以上就是關(guān)于ai人工智能診斷系統(tǒng)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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