智能詳盡懶人包

本文的主旨是“结构主义”，即结构决定了一切，因此结构是智能的具体实现（就像程序是算法的具体实现），而这也是人工智能（或许）可以实现人类智能的根本所在。 同理类似，一个超大规模的城市，通过其不断变化又极其繁复的交通网络与基础设施，将其中数以千万的“人类神经元”连接起来，进行信息的传递和交换，从而构成了一个“类脑”的复杂结构。 那么，从这个角度来看，人工智能目前还不及人类智能的事情，一方面是它的智能演化才刚刚开始，另一方面则是因为人类还不够了解自己，还无法提供人工智能加速演化的关键技术。 那么结合前文，人类智能是人脑结构复杂性的涌现，现在来看会有更进一步的理解，即：结构的复杂性在于——规模性和动态性，前者可以通过能量产生增长，后者可以通过能量产生对称，两者的结合就可以产生——复杂系统的对称性，这即是人类智能。 因此，我们需要让机器“感受”到开心与痛苦，或说是给机器植入开心与痛苦，即想办法给机器编码出“开心与痛苦”，这样机器学习才能在数据流中，自发地进行学习，自动地推理因果，从而获得自我演化。

所谓的智能机器也就是智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。 其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。 智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。 除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。 这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。 由此也可知，智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，运动要素和思考要素。

智能: 智能含义来历

本书着眼于人工智能这个有史以来最为棘手的科学问题之一，集中探讨了其背后的一些主要话题。 人类对智能机体结构半个世纪的研究表明：机器可以打败人类最伟大的棋手，类人机器人可以走路并且能和人类进行互动。 尽管早就有宣言称智能机器指目可待，但此方面的进展却缓慢而艰难。 从图灵影响深远的奠基性研究到机器人和新人工智能的飞跃，本书图文并茂的将人工智能在过去半个世纪的发展清晰的呈现在读者面前。 值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。 不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。

这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。 一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。 范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言–如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。

智能: 智能投影仪 / 激光电视 / 超短焦

总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。 智能 科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？

当一个国家 1/4 人口的年龄在 65 岁以上时，这绝对是件特别让人担忧的事情。 智能设备的“智障”瞬间 不过，有一说一，虽然“汤白劳”偶尔会抽风智障一回，但是比起我每天都要吸地扫地拖地，扫地机器人确实会减少我每天花费在打扫上的时间。 不过为了杜绝它“摸鱼”的坏习惯，我现在每天都会在它干完活后，在手机里检查确认一遍，一旦它犯傻偷懒，那就请它再扫一次。

智能: 设备消息

2、智能控制系统——现场总线分散型控制系统（FCS）、大规模联合网络控制系统、高端可编程控制系统（PLC）、面向装备的嵌入式控制系统、功能安全监控系统。 8、特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（MEMS）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等。 在“十二五”期间，我国对智能装备研发的财政支持力度将继续增大，智能装备产业发展重点将明确，“十二五”期间，国内智能装备的重点工作是要突破新型传感器与仪器仪表等核心关键技术，推进国民经济重点领域的发展和升级。

最后可见，正确的预测（或说预测的正确率），取决于信息量（信息可以消除不确定性），而信息来源于数据，没有更多的数据，就是没有更准确的预测，那么在迭代计算中，用结构去捕获数据，进而掌控预测的概率——这就是人工智能与人类智能的“同构演化”，即：具有同构性的两种演化。 接下来，人类智能继续提供一种算法——机器学习算法（如深度学习、强化学习等等，每种又有不同的具体实现），这种算法可以通过拟合与计算，试图在海量的大数据中找到各种各样的算法——从而把特定的输入问题与输出结果对应起来——这相当于实现了一种可以创造算法的“算法”。 因此，计算机智能“拟人”的一个途径，就是通过强化数据结构来模拟神经结构，以及弱化人类智能所提供的代码算法，转而使用结构去生成算法，而这就是目前人工智能的发展方向——以下使用“人工智能”来替代“计算机智能”。 具体来说，算法由程序描述，程序被转化成指令，指令被硬件（逻辑门结构）执行，这就实现了数据的逻辑运算，而人类智能通过编程，就可以控制计算机完成逻辑推理。 智能 这个开关网络，即是逻辑门计算的物理模型（物理模型体现结构，数学模型体现关系），它可以由不同的介质来承载实现——这正是让计算机可以表现出智能的根本原因所在。

智能: 智能化家居智能化

首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动(这涉及要素 博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。 此外，为了良好的人机互动，智慧代理人也需要表现出情绪来。 其它AI领域也在80年代进入市场.其中一项就是机器视觉. MINSKY和MARR的成果如今用到了生产线上的相机和计算机中，进行质量控制.尽管还很简陋，这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统，销售额共达8千万美元. 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。

JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。 弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。 例如，为了实现寻路的功能，我们可以使用记忆导航，也可以使用询问导航，还可以使用软件导航——每一个使用的“模块栈”都是有些不同，或很多不同的，但最底层的“感官模块”是一定相同的——因为我们的产品设计，是基于人类感官的。

智能: Cube 智慧私有云

而对机器来说，数据量和算力可以无限大，这相当于在无限大的分辨率下，去洞察世界的运作——此时提取简化模型，再用模型计算数据，不如直接模拟演化，因为无限精度的模型已经蕴含于演化数据之中——尤其是实现通用量子计算之后，理论这条路径相比计算，就不是一个更优化的选择。 因为，人脑可以不断学习，使用各种数据训练各种模型，而显然人脑如果不学习某些知识，就无法在这个领域进行有效的预测，即不具备这个领域的智能。 因此，对于人工智能的未来，或许“结构主义”演化出的结果，是一种全新的“智能”，“祂”不仅仅是“拟人”的强人工智能，而是超越人类智能系统之上的——“机器智能”，这条演化之路，或许可以被称之为——“机器主义”。 人工智能，虽然来源于对人类智能的模拟，但如果模拟到了演化算法，它就会有自己的发展，并且还会反作用于人类智能本身，比如从机器学习的有效算法，去反思人类学习的神经运作。

从前文论述可知，“理解”——其实是来自数据结构内在的逻辑关系，即：人脑的神经结构，捕获模拟（或说记忆存储）了数据结构的逻辑关系，就是人类智能的“理解”。 那么，通用智能的终极目的就是：精确地预测未来——或说是精确地模拟这个世界，演化出一个确定的未来（包括“三体问题”的运动轨迹）。 所以，智能行为总是围绕着模型来展开的——如抽象、分类是在创建模型，如对比、识别是在训练模型，如判断、选择是在测试模型——有了成熟准确的概率模型，就可以推理预测、决策未来。

智能: 折叠 计算机时代

此非线性函数可以是平方函数、绝对值函数、S形函数或其他函数。 再从另一个角度来看，量子力学是万物的底层，学习是智能的底层——所以，概率决定了万物的演化，拟合决定了智能的演化，最优解则决定了演化的涌现，也就是从量变到质变。 那就是——最小作用量原理，即：一个系统能够拥有或遵循的所有可能的配置中，最终得以实现的是作用量最小的那个配置。 只不过，对于这个“最优解”，量子力学得到的是——概率，机器学习得到的是——拟合，而从空间图像上来看，“空间谷底”——是量子力学（概率幅度）的概率最大，是机器学习（成本函数）的拟合最大。 换言之，如果理解的结束条件是，模拟被理解事物运作的完成，无论模拟的“分辨率”如何，只要这个运作没完成，理解就没完成——那么把理解大脑运作，看成一个理解过程，这就是在用理解去理解自身，而这个过程必定无法100%完成，所以只能不完全理解。 可见，人脑在连接密度（有效连接）与可塑性之间，会出现此消彼长——在此别忘了，人脑细胞数量在抵达上限之后，就会随着年龄增长不断下降——这说明脑细胞的数量远不及它们的连接重要，并且用可塑性换取连接密度（有效连接），是人脑的学习过程。

• 智能机器人是一个多种高 新技术的集成体，它融合了机械、电子、传感器、计算机硬件、软件、人工智能等许多学科的知识，涉及到当今许多前沿领域的技术。
• 未来，公司将继续融合云计算、大数据、AI等新技术，持续打造用户智慧出行全生命周期新体验，为用户带来更优质的产品与服务体验，积极推动汽车产业的高质量发展。
• 前几天与首席技术官中田先生共进午餐时，我们谈到了“人工智能的进化是否会对人类构成危险”这个话题。
• 我们用的智能集合，随着信息技术的不断发展，其技术含量及复杂程度也越来越高，智能化的概念开始逐渐渗透到各行各业以及我们生活中的方方面面，相继出现了智能住宅小区，智能医院等，它们都以智能化建筑为基点生发开来，因此我们通常提到的智能化系统，也都说智能化建筑系统。

最后，智能化通过促进生产要素优化配置，提高生产效率，促进经济增长。 借助智能传感器等技术监测环境，智能制造可提供生产流程中各个环节的数据，再传递给智能设备，从而实时监控整个生产流程，根据实际生产情况进行生产要素配置的调整与优化，在最大限度上发挥现有生产要素的作用，从而提高生产效率。 智能化企业利用机器学习技术产生强大的数据分析能力，对市场获取的数据进行分析，挖掘其隐藏的价值，更加准确地预测市场和用户的需求，进而根据市场需求调整生产规模，合理安排生产计划，加快库存周转，实现生产要素的优化配置，从而提高生产效率，促进经济增长。 生产者结点实际是该项目研究开发的一个智能制造系统（智能制造单元），包括加工中心和它的网络代理（机床Agent）。 该数控系统通过智能控制器控制加工过程，以充分发挥自动化加工设备的加工潜力，提高加工效率；具有一定的自诊断和自修复能力，以提高加工设备运行的可靠性和安全性；具有和外部环境交互的能力；具有开放式的体系结构以支持系统集成和扩展。 由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。

智能: 智能的本质

智能机器人是一个多种高 新技术的集成体，它融合了机械、电子、传感器、计算机硬件、软件、人工智能等许多学科的知识，涉及到当今许多前沿领域的技术。 美国、日本和德国目 前在智能机器人研究领域占有明显优势。 自下而上， 接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。 他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。 这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。 计算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主义.

人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。 智能 这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。 对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。 现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

智能: 智能制造发展前景

显然，一个目标，可以被分解成多个任务，一个任务可以被分解成多个功能，一个功能可以被分解成多个模块，一个模块可以被分解成多个步骤，一个步骤可以被分解成多个操作——通常一个操作的定义，就是一个独立的最小可执行单元，其不可再继续分解。 意思是说，算法之中可以嵌套别的算法，也就是算法的实现可以依赖别的算法——这对应到函数上，就是函数是嵌套的，即函数可以调用其它函数——并且，每一个算法与函数，都可以继续嵌套，直到不需要嵌套为止，即它可以独立实现某个独立模块。 非线性层——通过将非线性函数应用于相应的输入来获得相应的输出。