《人工智能》学习笔记

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人工智能浪潮更多是基于大数据的深度学习算法繁荣的表现，和以往试图以机器人的形态还原人类智能和行为的智能系统的“通用型人工智能”（Artificial General Intelligence）并不能等同起来


        决策能力涉及强化学习。创造力是指跟创造有关的生成模型，在内容生成领域会有很好的应用。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统，即赋予计算机像人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力。


        意识是人类最为神奇的心理能力，也是非常神秘复杂的现象。


        一种是神秘论的观点，认为我们神经生物系统唯一共有的就是主观体验，这种现象意识是不可还原为物理机制或逻辑描述的，靠人类心智是无法把握的。


        信任需要一个实践系统，帮助指导人工智能系统的安全和道德管理。其中包括协调社会规范和价值观、算法责任、遵守现行法律规范，以及确保数据算法及系统的完整性，并且保护个人隐私。


        智能家居、交通运输、老年人/儿童陪护和个性化


        机械化程度越高的工作，人们越希望由人工智能来完成。


        自然语言交流”成为人机交互首选模式


        随着语言识别技术和自然语言处理技术（NLP）的快速发展，语音识别逐渐成为一种智能机器普遍的交互方式。


        现实生活中，我们已经在使用AI技术，而且无处不在。例如：邮件过滤、个性化推荐、微信语音转文字、苹果Siri、谷歌搜索引擎、机器翻译、自动驾驶等等。


        人工智能包含许多技术。在具体的语境中，如果一个系统拥有语音识别、图像识别、检索、自然语言处理、机器翻译、机器学习中的一个或几个能力，那么我们就认为它拥有一定的人工智能。


        本轮人工智能之所以能蓬勃发展，源于我们有了足够海量的数据、强大的计算资源以及更先进的算法。