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1、 AI 人工智能的现状与未来 培训人 XX 目录content 人工智能简述 深度学习算法 知识图谱 人工智能将引领人类第四次工业革命 智能化 时间 18世纪末 工业1 0创造了机器工厂的 蒸汽时代 20世纪初 电力广泛应用 蒸汽机 信息物联系统 1970年代初 今天 工业2 0将人类带入分工明确 大批量生产的流水线模式和 电气时代 工业3 0应用电子信息技术 进一步提高生产自动化水平 自动化 信息化 工业4 0开始应用信息物理融合系统 CPS 复杂度 悄悄来临 互联网时代 正在终结 人工智能机器人 交通工具 即无人机 无人驾驶等 VR 虚拟现实 AI将催生 无用阶层 吗 人工 脑力劳动 翻译
2、 记者 人工 体力劳动 保安 保姆 什么是人工智能 AI 全面实施战略性新兴产业发展规划 加快人工智能等技术的研发和转化 做大做强产业集群把发展智能制造作为主攻方向 推进国家智能制造示范区 制造业创新中心建设 人工智能 国家战略 2017年政府工作报告 人工智能 ArtificialIntelligence 英文缩写为AI 它是研究 开发用于模拟 延伸和扩展人的智能的理论 方法 技术及应用系统的一门新的技术科学 它企图了解智能的实质 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器 该领域的研究包括机器人 语言识别 图像识别 自然语言处理和专家系统等 人工智能是对人的意识 思维的信息过
3、程的模拟 人工智能不是人的智能 但能像人那样思考 也可能超过人的智能 什么是人工智能 人工智能有那些类型 弱人工智能 包含基础的 特定场景下角色型的任务 如Siri等聊天机器人和AlphaGo等下棋机器人 通用人工智能 包含人类水平的任务 涉及机器的持续学习 强人工智能 指比人类更聪明的机器 1956 1974 1980 1987 1993 2006 AI的诞生1956达特矛斯会议 人工智能 正式诞生 孕育期电子计算机机器翻译与NLP图灵测试计算机下棋早期神经网络 搜索式推理聊天机器人 乐观思潮 所有的AI程序都只是 玩具 运算能力 计算复杂性 常识与推理 专家系统 知识工程 五代机 神经网络
4、重生 未达预期削减投入 摩尔定律 统计机器学习 AI广泛应用 大数据 计算能力 应用增多 深度学习 人工智能 2016 人工智能发展历程 手机中的AI 人工智能相关技术刚刚越过曲线高峰 处于狂热期 是推动透明化身临其境体验技术发展的主要动力涉及透明化身临其境体验的人本技术 如智能工作空间 互联家庭 增强现实 虚拟现实 脑机接口 是拉动另外两大趋势的前沿技术数字平台在曲线上处于快速上升期 其中的量子计算和区块链将在今后5 10年带来变革性的影响 AI处于什么阶段 AIRoadmap 国人为什么要关注AI 为什么人类能成为地球的主宰 基因 人和大猩猩的基因 有98 4 都是完全一样的 只有1 6
5、有区别 符号语言 口头语言和书面文字 传递 保存 共享知识 集体知识 人类的大脑可以相互共享信息 交换知识 人类个体比其他动物没有多大优势 掌握了符号语言 人类社会的结构发生了突变 有了一个连接在一起的集体大脑 这种物种之间相互关联 相互作用的方式 才是我们和其他物种的真正区别 脑容量 历史上的 尼安德特人 和我们的祖先脑容量是一样的 但后来尼安德特人就没留下来 只有我们这一支留下来了 时间地图 大历史导论 知识和创新是推动人类发展的动力 AI学科结构 AI的几大门派 符号学派 联结学派 行为学派 神经网络 知识表示 机器人 模拟人的心智 模拟脑的结构 模拟人的行为 聪明的AI 有学识的AI
6、深度学习 知识图谱 感知识别判断 思考语言推理 贝叶斯学派 进化学派 类推学派 人工智能产业生态的三层基本架构 基础资源层 主要是计算平台和数据中心 属于计算智能 技术层 通过机器学习建模 开发面向不同领域的算法和技术 包含感知智能和认知智能 应用层 主要实现人工智能在不同场景下的应用 基础资源支撑 AI生态逐步形成 基础资源 技术 应用 人工智能系统的技术架构 智能终端 智能云平台 人工智能简述 深度学习算法 知识图谱 推理期 知识期 机器学习期 人工智能的三个研究阶段 1950s 1970s 1980s 基于符号知识表示通过演绎推理技术 基于符号知识表示通过获取和利用领域知识建立专家系统
7、神经网络第二个高潮NP non deterministicpolynomial time 难题中获重大进展助力大量现实问题 神经网络第一个高潮期 神经网络以深度学习之名再次崛起大幅提升感知智能准确率 2017 90s中期 统计学习登场并占据主流 支持向量机 核方法为代表性技术 提出支持向量 VC维等概念 统计学的研究成果经由机器学习研究 形成有效的学习算法 联结学派对大脑进行逆向分析灵感来自于神经科学和物理学产生的是 黑箱 模型神经网络可归置此类 符号学派将学习看作逆向演绎并从哲学 心理学 逻辑学中寻求洞见代表包括决策树和基于逻辑的学习 机器学习 深度学习 从以 推理 为重点到以 知识 为重点
8、 再到以 学习 为重点机器可以自动 学习 的算法 即从数据中自动分析获得规律 并利用规律对未知数据进行预测的算法 目前 机器学习 分类 人工智能 机器学习 深度学习 深度学习是使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法深度学习是一种基于对数据进行表征学习的方法 观测值 例如一幅图像 可以使用多种方式来表示 如每个像素强度值的向量 或者更抽象地表示成一系列边 特定形状的区域等 而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务 例如 人脸识别或面部表情识别 深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征 用数据优化计算机程序的模
9、型参数 通过经验自动改进的计算机算法 深度学习算法简介 机器学习 机器学习的基本定理模型的出错率 推论 模型复杂 大样本样本小 简化模型 模型的复杂程度样本的大小 Classlabel Classification Vector Estimation 机器学习实施过程 特征提取 特征选取是成败的关键 人脑是通过分级的 多层网络模型来识别减少数据量 保留物体的有用信息 低层信息 预处理 特征提取 识别分类 对效果影响极大手动化特征工程非常耗时 图像识别的一般流程 人脑识别图像的过程 第一个模型是一个线性模型 低度拟合 不能很好地适应训练集 第三个模型是一个四次方的模型 过度拟合 虽然能非常好地适
10、应我们的训练集 但在新输入变量进行预测时可能会效果不好 中间的模型似乎最合适 经过算法预测的结果是一个连续的值 我们称这样的问题为回归问题 算法能够学会如何将数据分类到不同的类里 我们称这样的问题为分类问题 深度学习算法简介 数学基础 当感知器用于两类模式的分类时 相当于在高维样本空间中 用一个超平面将两类样本分开神经网络的学习过程就是神经网络参数的设定过程一个神经元网络结构确定之后 需要对一系列参数 权重 阈值等 进行有效的设定 这个过程叫做学习或训练过程 此时的方法叫学习算法 是一个由线性阈值元件组成的单层 或多层 神经元的神经网络当输入的加权和大于或等于阈值时 输出为1 否则为0模型假定
11、神经元中间的耦合程度 即加权系数W 可变 这样 该模型可以学习 深度学习算法简介 感知器 深度学习的训练方法 2006年 GeoffreyHinton在 科学 上发表论文提出深度学习主要观点 多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力 学习得到的特征对数据有更本质的刻画 从而有利于可视化或分类深度神经网络在训练上的难度 可以通过 逐层初始化 layer wisepre training 来有效克服 逐层初始化可通过无监督学习实现的在著名的ImageNet问题上将错误率从26 降低到了15 并且输入没有用到其他任何人工特征 仅仅是图像的像素 深度学习的神经网络训练方法 C1层 输入图片大小 32
12、 32卷积窗大小 5 5卷积窗种类 6输出特征图数量 6输出特征图大小 28 28 32 5 1 神经元数量 4707 28 28 6 连接数 12304 5 5 1 6 28 28 可训练参数 156 5 5 1 6 局部感受 卷积 FeatureMap 池化 原理 根据图像局部相关的原理 图像某个邻域内只需要一个像素点就能表达整个区域的信息常见的方法 最大值池化 max pooling L2池化 L2pooling 均值池化 MeanPooling LeNet 5 YannLecun 1989年用美国邮政系统提供的近万个手写数字的样本来训练神经网络系统 在独立的测试样本中 错误率只有5 进
13、一步运用CNN 开发出LeNet 5用于读取银行支票上的手写数字 这个支票识别系统在九十年代末占据了美国接近20 的市场 深度学习的训练方法 HintoninImageNet比赛140万图像 1000类图库1000万图像20000类7层CNN准确率74 85 深度学习的成功应用 AlphaGo战胜李世乭图像识别全面超越人类语音识别接近人类将声学模型中混合高斯模型替换为DNN模型获得30 相对提升TeslaAutopilot投入商用GoogleTranslate投入商用它把原文例如中文词先翻成一个词向量 变成一个数字向量 它对这个词向量再编辑 变成一个语义表示的方式 再把它翻译成它的目标语言 例
14、如英文 人工智能简述 深度学习算法 知识图谱 知识图谱 KnowledgeGraph 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系 一般用三元组表示知识图谱亦可被看作是一张巨大的图 节点表示实体或概念 边则由属性或关系构成 知识图谱构建 Web 字典 术语表 百科 书本 知识获取 已有知识库 知识融合 知识验证 知识图谱 基于人工规则的语义理解 神话是孙楠和谁合唱的 文法解析 知识库查询 SPARQL查询语句生成 答案生成 孙楠和韩红合唱了神话 韩红 歌手6万歌曲260万专辑44万标签2000类 param singer孙楠 param song神话 predicate chorus
15、With神话是孙楠和谁合唱的 查询神话这首歌曲的演唱者 演唱者要包括孙楠 输出还包括的另外一个演唱者 文法 规则 模板 歌手6万歌曲260万专辑44万标签2000类 互联网各种音乐相关信息 下载 融合 知识图谱的成功应用 现代搜索引擎 半结构化数据 结构化数据 文本数据 实体对齐 异构数据整合 属性值决策 关系建立 知立方数据 索引生成 检索系统 本体库 SPARQL查询语句 Query 面向知识图谱的Sogou搜索技术 GeneOntology LOD 企业对知识图谱根据内部数据有大量的业务需求 从两方面来建设知识图谱体系 知识实体 算法 企业知识图谱的建立 结构化数据 数据融合 自由扩展数
16、据模式 行业智能问答 业务需求 技术方案 数据挑战 知识图谱助力企业商业智能 通用知识图谱 行业知识图谱 通用知识图谱的广度 行业知识图谱的深度 相互补充 形成更加完善的知识图谱 通用知识图谱中的知识 可以作为行业知识图谱构建的基础 而构建的行业知识图谱 再融合到通用知识图谱中 通用知识图谱 行业知识图谱 通用知识图谱 深度学习与智能围棋 第二节 从AlphaGoLee Master讲起 蒙特卡洛树式搜索 AlphaGo的实现原理 AlphaGoZero 01 人机大战 深度学习算法的标志性成果 最复杂 注 状态复杂度与博弈复杂度 的智力游戏 看似简单 实为复杂 具有10的170次方状态复杂空间 涉及逻辑推理 形象思维 优化选择等多种人类智能 注 国际象棋只有逻辑推理 没有形象思维 02 接近人类 公认是人工智能领域长期以来的重大挑战 03 标志性 国际学术界曾经普遍认为解决围棋问题需要15 20年时间 04 挑战 为什么做围棋AI 创新性 投入力度 业内龙头 目前技术优势 起步早 算法新 技术强 资源雄厚最近一年专注于强化学习研究拟于近期公布新论文和数据 并从此退出围棋AI领域 Go
