人工智能的原理是什么

人工智能的原理，簡單的形容就是：人工智能=數(shù)學(xué)計(jì)算。機(jī)器的智能程度，取決于“算法”。最初，人們發(fā)現(xiàn)用電路的開和關(guān)，可以表示1和0。

那么很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極管），就形成了“輸入（按開關(guān)按鈕）——計(jì)算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）”這種模式。

想象家里的雙控開關(guān)。為了實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的計(jì)算，最終變成了，“大規(guī)模集成電路”——芯片。電路邏輯層層嵌套，層層封裝之后，我們改變電流狀態(tài)的方法，就變成了“編寫程序語言”。程序員就是干這個的。

程序員讓電腦怎么執(zhí)行，它就怎么執(zhí)行，整個流程都是被程序固定死的。所以，要讓電腦執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù)，程序員必須首先完全弄清楚任務(wù)的流程。就拿聯(lián)控電梯舉例：別小看這電梯，也挺“智能”呢。

考慮一下它需要做哪些判斷：上下方向、是否滿員、高峰時段、停止時間是否足夠、單雙樓層等等，需要提前想好所有的可能性，否則就要出bug。某種程度上說，是程序員控制了這個世界。

可總是這樣事必躬親，程序員太累了，你看他們加班都熬紅了眼睛。于是就想：能不能讓電腦自己學(xué)習(xí)，遇到問題自己解決呢？而我們只需要告訴它一套學(xué)習(xí)方法。

大家還記得1997年的時候，IBM用專門設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)，下贏了國際象棋冠軍。

其實(shí)，它的辦法很笨——暴力計(jì)算，術(shù)語叫“窮舉”（實(shí)際上，為了節(jié)省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的計(jì)算，比如那些明顯的蠢棋，并針對卡斯帕羅夫的風(fēng)格做了優(yōu)化）。

計(jì)算機(jī)把每一步棋的每一種下法全部算清楚，然后對比人類的比賽棋譜，找出最優(yōu)解。一句話：大力出奇跡！但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。

圍棋的可能性走法，遠(yuǎn)超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計(jì)算機(jī)成熟之前，電子計(jì)算機(jī)幾無可能。

所以，程序員給阿爾法狗多加了一層算法：A、先計(jì)算：哪里需要計(jì)算，哪里需要忽略。B、然后，有針對性地計(jì)算。——本質(zhì)上，還是計(jì)算。哪有什么“感知”！在A步，它該如何判斷“哪里需要計(jì)算”呢？

這就是“人工智能”的核心問題了：“學(xué)習(xí)”的過程。仔細(xì)想一下，人類是怎樣學(xué)習(xí)的？人類的所有認(rèn)知，都來源于對觀察到的現(xiàn)象進(jìn)行總結(jié)，并根據(jù)總結(jié)的規(guī)律，預(yù)測未來。

當(dāng)你見過一只四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以后見到的所有類似物體，歸為狗類。不過，機(jī)器的學(xué)習(xí)方式，和人類有著質(zhì)的不同：人通過觀察少數(shù)特征，就能推及多數(shù)未知。

舉一隅而反三隅。機(jī)器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。這么笨的機(jī)器，能指望它來統(tǒng)治人類嗎。它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。具體來講，它“學(xué)習(xí)”的算法，術(shù)語叫“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（比較唬人）。

（特征提取器，總結(jié)對象的特征，然后把特征放進(jìn)一個池子里整合，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出最終結(jié)論）它需要兩個前提條件：1、吃進(jìn)大量的數(shù)據(jù)來試錯，逐漸調(diào)整自己的準(zhǔn)確度；2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，計(jì)算越準(zhǔn)確（有極限），需要的算力也越大。

所以，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做“感知機(jī)”）。但是受限于數(shù)據(jù)量和計(jì)算力，沒有發(fā)展起來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聽起來比感知機(jī)不知道高端到哪里去了！

這再次告訴我們起一個好聽的名字對于研（zhuang）究（bi）有多重要！現(xiàn)在，這兩個條件都已具備——大數(shù)據(jù)和云計(jì)算。誰擁有數(shù)據(jù)，誰才有可能做AI。

目前AI常見的應(yīng)用領(lǐng)域：圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫(yī)療圖像診斷），用的是“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）”，主要提取空間維度的特征，來識別圖像。

自然語言處理（人機(jī)對話、翻譯），用的是”循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）“，主要提取時間維度的特征。因?yàn)檎f話是有前后順序的，單詞出現(xiàn)的時間決定了語義。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計(jì)水平，決定了它對現(xiàn)實(shí)的刻畫能力。

頂級大牛吳恩達(dá)就曾經(jīng)設(shè)計(jì)過高達(dá)100多層的卷積層（層數(shù)過多容易出現(xiàn)過擬合問題）。當(dāng)我們深入理解了計(jì)算的涵義：有明確的數(shù)學(xué)規(guī)律。那么，這個世界是是有量子（隨機(jī)）特征的，就決定了計(jì)算機(jī)的理論局限性。

——事實(shí)上，計(jì)算機(jī)連真正的隨機(jī)數(shù)都產(chǎn)生不了。——機(jī)器仍然是笨笨的。更多神佑深度的人工智能知識，想要了解，可以私信詢問。

谷歌人工智能寫作項(xiàng)目：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偽原創(chuàng)

人工智能 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺 求大佬指點(diǎn)

人工智能的核心：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)&深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)什么叫人工智能？迄今有許多定義文案狗。智能這個詞已經(jīng)變得很大眾化隨處可見，那什么是真正的人工智能？這個問題比較大，但還是可以說清楚。人工智能也就是人造的智能。

意識不是人造的，其中的自我意識可感知整體的自我，并與自我之外的環(huán)境清晰分隔，是“生命存在”的主要體感。

意識的物質(zhì)基礎(chǔ)仍然是生物神經(jīng)元及其脈沖編碼，是遍歷整合大腦中各功能模塊、皮層各通道之巨量神經(jīng)回路集體投射的結(jié)果。

換句話說，現(xiàn)在復(fù)興的人工智能更多僅限于最底層的，比如說視覺、聽覺的目標(biāo)分割（定位）與識別部分，而且還完全有別于生物智能，是一種“大數(shù)據(jù)智能”。

超人類水平的AlphaGo屬于博弈類決策，但也只是模擬了人與動物的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，并且依舊是建基于大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)之上的。其他更高級的“認(rèn)知智能”和“創(chuàng)造性智能”，人類大腦是怎么做到的，有什么原理？

我們現(xiàn)在還知之甚少，就更別提模仿了。

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能和卷积神经网络,卷积神经网络算法实现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。