专业导论报告

专业导论报告

——关于人工智能方向学生姓名冯紫烁

学号201802320306

专业班级计算机1803

二级学院信息工程学院

2019年1月

1.引言

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。人工智能是研究用计算机来模拟人在各个过程中的智力活动(如分析、推理、判断、构思和决策),从而扩大、延伸和部分替代人类的脑力劳动,实现知识密集型生产和决策自动化。目前城市规划发展领域中的城市设计、控制性详细规划、土地利用分区规划与管理、系统工程与规划决策支持系统的发展与实施,给人工智能技术的应用带来了广泛的前景。

2.目前人工智能技术的发展状况

(1)医学领域

在近年，人工智能的深度学习功能，在医学领域，对医疗的技术，以及对病情的判定。简直就是革命性的改变。在一次人工智能和人类的病理诊断大比拼中，人类已经输给了谷歌研发的人工智能病理诊断。早在前几年，谷歌大脑就已经与美国的Verily公司联合一起开发了一款人工智能医疗工具，而这个医疗工具，能用来诊断乳腺癌。为了确定这个功能的可用性以及准确率。谷歌专门安排了一场人类与人工智能病理分析的大比拼。而这场比拼，人工智能以88.5%的准确率赢了一名资深的病理学家，而这位病理学家，花了整整30个小时，仔仔细细分析了130张切片，才得到73.7%的准确率。

与现有

的计算机分析方案（中）相比，新

（3）图像处理领域

在很久之前，人们遗留下来的大多数都是黑白照片。而早在2016年，科学家已经研发出了对图片的自动上色功能。而科学家通过大量的数据让人工智能深度学习，他们使用黑白图像做输入，人工智能用彩色图像来做输出，以此来训练出一个人工智能的图像处理的神经网络。这个神经网络可以自动对黑白图像上色，

也就是说，在用途上，只要我们可以把以前的一些古老的黑白摄影机的图像输入，这个人工智能的网络它就可以自动将黑白照片还原成彩色的图像。

人工智能自动上色功能

(4)电商领域

对于即将到来的“双11狂欢节”，估计闲的蛋疼的朋友就会问。双11的到来，对于淘宝商家的设计师，设计图片辛苦吗？确实，按照淘宝店铺商家发布的数量来看，做成如此多数量的图片文案，得逼得不少人熬夜，不过，其实早在去年淘宝就推出了人工智能设计师——鲁班，2017年的双十一，有1.7亿张图片是出自于鲁班之手。而今年，将有4亿张图片由鲁班来设计，4亿张图片是什么概念呢，按照一天的时间来算，每秒可以设计8000张。

3.人工智能的研究热点

(1)自动驾驶与自动驾驶伴生的概念还有无人驾驶、智能驾驶

自4月19日,百度在上海车展推出「阿波罗计划」,宣布开放自己的自动驾驶技术。简单来说,阿波罗计划是百度将所有与智能驾驶相关的技术打包,然后以阿波罗计划的名义,逐步对外开放。这样,汽车行业以及自动驾驶领域的合作伙伴(车企、供应商和创业公司)能够使用百度开放的软件平台,硬件参考平台,搭建一套属于自己的自动驾驶系统。

据雷锋网报道,「阿波罗计划」的原型是「数据开源」战略,最初由百度美研的一名工程师向李彦宏提出,这个背后基于两个背景:一是应对去年百度自动驾驶工程师离职潮,数据开源是应对人才流失的唯一办法;二是自动驾驶要获得政府认可,数据需要透明。

百度总裁陆奇正是「阿波罗计划」的操盘手。这个计划的灵感来自谷歌主导的智能手机系统Android,通过对手机系统开源,让其他手机公司可以对其进行定制。这也是陆奇在各个公开场合所表达的:让阿波罗计划成为「汽车界的安卓」。

到目前为止,阿波罗平台已经获得了73 家公司支持,不但有中国汽车公司如奇瑞、长安和长城,还有美国科技公司与德国汽车巨头,其中不乏英伟达、英特尔、微软、福特、德尔福、大陆、博世、戴姆勒等鼎鼎大名的公司。

除了百度大力发展自动驾驶以外,近年来国内新成立的自动驾驶创业公司还有驭势科技、图森互联、极目智能、纵目科技、地平线机器人等等。

而这,还只是自动驾驶产业的冰山一角。据不完全统计,仅仅在2017年上半年国内自动驾驶创业公司就有46家以上。这标志着近年来国内对自动驾驶的态度越来越开放。相信随着时间的推进,在这些初创企业中,将会出现领头羊企业。届时,中国自动驾驶汽车的发展也将步入新的阶段。

(2)计算机视觉:动静态图像识别与人脸识别

人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面,这也是「机器学习」、「模式识别」和「人机交互」这三项人工智能技术的落地实现形式。

其中,专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用,包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面;而通用型则侧重于金融、医疗、智能

家居等领域的通用解决方案,目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。

在国内计算机视觉领域,动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向:

图像识别,是计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

目前,由于动态检测与识别的技术门槛限制,静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置,其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、社交、搜索大数据整合的互联网公司,也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel 中国研究院这类的传统硬件与技术服务商;同时,类似于Face++ 和商汤科技这类的技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。

而在难度最大的动态视觉检测领域,东方网力、格灵深瞳和Video++ 等企业的着力点主要在视频和安防,在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。图像识别代表企业:百度、搜狗、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel 中国研究院等。

人脸识别代表企业:旷视科技、腾讯优图、蚂蚁金服、商汤科技、汉王科技、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、中科奥森、深圳科葩、linkface、SenseTime 等。

动态视觉检测代表企业:东方网力、格灵深瞳、Video++ 等。