人工智能与机器学习
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算机学习的能力。” “A computer program is said to learn from experience E with
respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. ” Tom M. Mitchell. (1997). Machine Learning. “对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量 的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E 学习。”
二十世纪七十年代中期开始，人工智能研究进入”知识期“。这一时期
，人们认为要让机器变得有智能，就应该设法让机器学习知识，于是专家系统得到了 大量的开发。后来人们发现，把知识总结出来再灌输给计算机相当困难。
二十世纪八十年代，人工智能研究进入”学习期“。随着各种机器学习算
法的提出和应用，特别是深度学习技术的发展，人们希望机器能够通过大量数据分析 ，从而自动学习出知识并实现智能化水平。
无监督学习（Unsupervised Learning）
在这一类学习算法中，我们只给定输入数据，但是没有指定对应的输出。这类算 法的目标是找到数据中的一些有趣的结构、模式等，对于无监督学习主要是聚类 （Clustering） 。
半监督学习（Semi-Supervised Learning）
高！ 7.真高兴，机器人绝对干不了我现在做的事情。 然后回到步骤1。
深圳市名通科技股份有限公司
人工智能是否从未实现
一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了。 人工智能听起来总让人觉得是未来的神秘存在，而不是身边已经存在
的现实。同时，这种效应也让人们觉得人工智能是一个从未被实现过 的流行理念。
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Leabharlann Baidu
机器学习与人工智能的关系
人工智能领域：判断、推理、证明、识别、感知、理解、 设计、思考、规划、学习和问题求解
学习能力是智能的一个重要领域 机器学习与数据挖掘、模式识别、统计学 神经网络是机器学习的一种 深度学习是神经网络的一种 知识发现 数据库
深圳市名通科技股份有限公司
强人工智能(General AI)Artificial General Intelligence (AGI):
人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工 智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能 难得多，我们现在还做不到。
超人工智能(Super AI) Artificial Super Intelligence(ASI):
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机器学习的定义
机器学习 Machine Learning （ML） “Field of study that gives computers the ability to learn
without being explicitly programmed.” Arthur Samuel. (1959). “机器学习是这样的一个研究领域，在没有显式编码的情况下赋予计
深圳市名通科技股份有限公司
人工智能研究的范畴
问题求解 逻辑推理与定理证明 机算机视觉 语音机听觉 自然语言处理NLP(Natural Language Processing) 自动程序设计 专家系统-专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设
计、规划、监视、修理、指导和控制等。 机器学习
人工智能与机器学习
深圳市名通科技股份有限公司
人工智能与机器学习
张晨
深圳市名通科技股份有限公司
苹果秋季发布会2017
深圳市名通科技股份有限公司
新一代人工智能发展规划
深圳市名通科技股份有限公司
人工智能的定义
人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能 ，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考 、规划、学习和问题求解等思维活动。
智能机器是能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务 的机器。
人工：人类创造 智能：图灵测试
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弱人工智能和强人工智能
弱人工智能(Narrow AI)Artificial Narrow Intelligence (ANI):
弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军 的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数 据，它就不知道怎么回答你了。
手写输入 车牌识别 语音助手 自动泊车 专家系统
百度识图 FACEID 自动驾驶 科大讯飞
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人工智能发展历史
二十世纪五十年代到七十年代初，人工智能研究处于”推理期“。这
一时期，一般认为只要机器被赋予逻辑推理能力就可以实现人工智能。不过此后人们 发现，只是具备了逻辑推理能力，机器还远远达不到智能化的水平。
机器学习分类
监督学习（Supervised Learning）
训练数据中的每一个输入都有对应的确定的输出（标签），我们告诉计算机每个 输入所对应的标准的输出，期望计算机能够学习到输入输出之间的联系，并对新 的输入能够给出一个正确的输出。对于监督学习主要有两类问题：回归（ Regression）和分类（Classification）。
在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通 识和社交技能。
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人工智能与人及工作的关系
将来，我们和机器人的关系会变得更复杂，出现一种7个步骤的循环 模式：
1.机器人干不了我的工作。 2.好吧，它会许多事情，但我做的事情它不一定都会。 3.好吧，我做的事情它都会，但它常常出故障，这时需要我来处理。 4.好吧，它干常规工作时从不出错，但是我需要训练它学习新任务。 5.好吧，就让它做我原来的工作吧，那工作本来就不是人该干的。 6.哇，机器人正在干我以前做的工作，我的新工作不仅好玩多了，工资还
respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. ” Tom M. Mitchell. (1997). Machine Learning. “对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量 的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E 学习。”
二十世纪七十年代中期开始，人工智能研究进入”知识期“。这一时期
，人们认为要让机器变得有智能，就应该设法让机器学习知识，于是专家系统得到了 大量的开发。后来人们发现，把知识总结出来再灌输给计算机相当困难。
二十世纪八十年代，人工智能研究进入”学习期“。随着各种机器学习算
法的提出和应用，特别是深度学习技术的发展，人们希望机器能够通过大量数据分析 ，从而自动学习出知识并实现智能化水平。
无监督学习（Unsupervised Learning）
在这一类学习算法中，我们只给定输入数据，但是没有指定对应的输出。这类算 法的目标是找到数据中的一些有趣的结构、模式等，对于无监督学习主要是聚类 （Clustering） 。
半监督学习（Semi-Supervised Learning）
高！ 7.真高兴，机器人绝对干不了我现在做的事情。 然后回到步骤1。
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人工智能是否从未实现
一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了。 人工智能听起来总让人觉得是未来的神秘存在，而不是身边已经存在
的现实。同时，这种效应也让人们觉得人工智能是一个从未被实现过 的流行理念。
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人工智能领域：判断、推理、证明、识别、感知、理解、 设计、思考、规划、学习和问题求解
学习能力是智能的一个重要领域 机器学习与数据挖掘、模式识别、统计学 神经网络是机器学习的一种 深度学习是神经网络的一种 知识发现 数据库
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强人工智能(General AI)Artificial General Intelligence (AGI):
人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工 智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能 难得多，我们现在还做不到。
超人工智能(Super AI) Artificial Super Intelligence(ASI):
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机器学习的定义
机器学习 Machine Learning （ML） “Field of study that gives computers the ability to learn
without being explicitly programmed.” Arthur Samuel. (1959). “机器学习是这样的一个研究领域，在没有显式编码的情况下赋予计
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人工智能研究的范畴
问题求解 逻辑推理与定理证明 机算机视觉 语音机听觉 自然语言处理NLP(Natural Language Processing) 自动程序设计 专家系统-专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设
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人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能 ，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考 、规划、学习和问题求解等思维活动。
智能机器是能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务 的机器。
人工：人类创造 智能：图灵测试
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弱人工智能和强人工智能
弱人工智能(Narrow AI)Artificial Narrow Intelligence (ANI):
弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军 的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数 据，它就不知道怎么回答你了。
手写输入 车牌识别 语音助手 自动泊车 专家系统
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二十世纪五十年代到七十年代初，人工智能研究处于”推理期“。这
一时期，一般认为只要机器被赋予逻辑推理能力就可以实现人工智能。不过此后人们 发现，只是具备了逻辑推理能力，机器还远远达不到智能化的水平。
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监督学习（Supervised Learning）
训练数据中的每一个输入都有对应的确定的输出（标签），我们告诉计算机每个 输入所对应的标准的输出，期望计算机能够学习到输入输出之间的联系，并对新 的输入能够给出一个正确的输出。对于监督学习主要有两类问题：回归（ Regression）和分类（Classification）。
在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通 识和社交技能。
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将来，我们和机器人的关系会变得更复杂，出现一种7个步骤的循环 模式：
1.机器人干不了我的工作。 2.好吧，它会许多事情，但我做的事情它不一定都会。 3.好吧，我做的事情它都会，但它常常出故障，这时需要我来处理。 4.好吧，它干常规工作时从不出错，但是我需要训练它学习新任务。 5.好吧，就让它做我原来的工作吧，那工作本来就不是人该干的。 6.哇，机器人正在干我以前做的工作，我的新工作不仅好玩多了，工资还