您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識(shí)有哪些？分享一下？作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個(gè)問題。首先，人工智能的知識(shí)體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理

您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識(shí)有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個(gè)問題。

首先，人工智能的知識(shí)體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人學(xué)。這些不同的領(lǐng)域也有許多細(xì)分的研究方向。

從學(xué)科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多個(gè)學(xué)科，因此人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學(xué)科不僅知識(shí)量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領(lǐng)域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關(guān)，因此在人工智能領(lǐng)域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用來看，在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理兩個(gè)方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺(tái)，基于這些人工智能平臺(tái)，可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合，為人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，同時(shí)進(jìn)行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)來看，未來很多領(lǐng)域需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合。智能化也是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動(dòng)下，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地應(yīng)用，也將為人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。目前，應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網(wǎng)）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。未來，將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合。

為什么現(xiàn)在人工智能這么熱，是因?yàn)槟硞€(gè)技術(shù)獲得突破性進(jìn)展了嗎？

不僅僅是AI現(xiàn)在如此火爆，歷史上也曾一度火爆。

人們總是高估短時(shí)間內(nèi)能取得的成就，卻低估了長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)能取得的成就。這是人類社會(huì)的本性，而且一直如此。1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出了人工智能的概念。當(dāng)時(shí)，科學(xué)家們信心滿滿，希望讓人工智能在十年內(nèi)解決人類智能能夠解決的問題。當(dāng)時(shí)的一位大牛認(rèn)為，讓機(jī)器看到和理解事物是一項(xiàng)非常簡(jiǎn)單的任務(wù)，讓他的博士生在一個(gè)月內(nèi)解決機(jī)器視覺的問題。當(dāng)然，我們知道，這個(gè)問題到現(xiàn)在還沒有解決。

人工智能是一個(gè)極其重要的領(lǐng)域。正因?yàn)槿绱?，人們?duì)它的看法總是徘徊在幾個(gè)極端之間。上世紀(jì)60年代，人們對(duì)解決自然語言問題充滿了熱情，希望用幾年時(shí)間創(chuàng)造出一個(gè)通用的翻譯器，讓人們相互理解，讓巴別塔不再是廢墟。但在投入了大量人力物力后，研究人員卻一敗涂地。于是，人工智能的熱潮迅速退去。在接下來的十年里，整個(gè)領(lǐng)域變得悲觀起來，持續(xù)了十多年的“人工智能之冬”開始了。

然而，許多研究人員仍在研究它——畢竟，人工智能太有吸引力了。20世紀(jì)90年代以來，一些新的思想被應(yīng)用，人工智能領(lǐng)域逐漸活躍起來。但最大的變化應(yīng)該是2006年提出的“深度學(xué)習(xí)”方法。該方法以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，模擬人腦的學(xué)習(xí)方法，構(gòu)造多層機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

最重要的是，這種方法具有很強(qiáng)的通用性，使機(jī)器能夠“學(xué)習(xí)”如何理解現(xiàn)實(shí)世界中的對(duì)象。因此，人們?cè)趫D像識(shí)別、機(jī)器翻譯、作文、寫作等領(lǐng)域進(jìn)行了深入的學(xué)習(xí)嘗試，其中自然語言處理有著良好的發(fā)展勢(shì)頭。

如果在人工智能的發(fā)展中有任何突破性的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)應(yīng)該是其中之一。然而，這一領(lǐng)域的普及不僅僅是由深度學(xué)習(xí)推動(dòng)的，計(jì)算機(jī)工具的普及、計(jì)算能力的提高和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展都是促成當(dāng)今人工智能發(fā)展的重要因素。機(jī)器視覺是最常用的人工智能應(yīng)用之一。更好的介紹請(qǐng)看維基百科。

https://en.wikipedia.org/wiki/Computer計(jì)算機(jī)視覺是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，獲得我們想要的信息。在人工智能領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺的意義更近了一步，它不再是簡(jiǎn)單的圖像采集和圖像處理，如裁剪、縮放、濾波等，而是如何像人一樣理解圖像。這一領(lǐng)域的先驅(qū)者可以追溯到更早的時(shí)代，但直到20世紀(jì)70年代末，計(jì)算機(jī)性能的提高足以處理圖像等大規(guī)模數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。

例如，在下面的圖片中，人們可以很容易地識(shí)別一個(gè)男人、一條斑馬線、一個(gè)黑色背包、一部手機(jī)等等。同時(shí)，他們還可以了解這些對(duì)象之間的關(guān)系。一個(gè)背著黑色背包的男子正在打電話穿越斑馬線。甚至可以進(jìn)行進(jìn)一步的推理，比如根據(jù)男人的穿著，那么他可能是一個(gè)喜歡運(yùn)動(dòng)的人。

信息，計(jì)算機(jī)視覺就是這么做的。

目前，計(jì)算機(jī)視覺主要包括：最基本的，如目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別，在此基礎(chǔ)上，動(dòng)作手勢(shì)識(shí)別，目標(biāo)跟蹤，圖像恢復(fù)與增強(qiáng)。

進(jìn)一步的研究是圖像理解。例如，在下面的圖片中，我們首先需要識(shí)別圖片中的所有對(duì)象并為它們添加標(biāo)簽。例如，在左邊的圖片中，我們可以識(shí)別大象、河流等，甚至包括描述性信息，如臟的、躺著的、站著的等等。這些標(biāo)記在語義上被重新組織成一個(gè)句子。然而，在圖像中仍然存在許多問題，如識(shí)別圖像中不存在的對(duì)象，如馬、人等。因此，輸出語句（黑色）與實(shí)際語句（藍(lán)色）有很大的不同。