人工智能技术原理-智能人工气候箱使用方法

人工智能试图理解智能的本质，并产生一种能够以类似于人类智能的方式做出反应的新型智能机器。 该领域的研究包括机器人技术、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。 人工智能自诞生以来，理论和技术日趋成熟，应用领域也不断拓展。 可以预见，未来几年，将进入“人工智能时代”。

目前，人工智能已经遍及我们的世界，并在我们的日常生活中产生了巨大的变化。 这些 AI 并不是科幻电影中计划毁灭世界的有自我意识的邪恶机器人。 相反，围绕我们日常生活的产品和服务，例如我们的智能手机、智能家居、银行信用卡管家和智能汽车，都在使用人工智能。

人工智能将推动自动驾驶汽车的发展、改进医学图像分析、促进更好的医学诊断和个性化医疗，从而给社会带来重大转变。 人工智能也将像电力和网络一样，成为支撑未来科技发展的基础资源。 但对大多数人来说人工智能技术原理，人工智能仍然是陌生而神秘的。

那么今天我们就来聊一聊人工智能最重要的功能——模式识别的工作原理。 希望通过简洁的介绍，帮助大家了解这个领域。

人工智能是一门严谨的科学，而不是无所不能的神话。 媒体夸大人工智能的功能，鼓吹威胁论是不负责任的。 人工智能的目标是设计智能机器，其算法和技术部分借鉴了目前对人脑的研究成果。 许多当今流行的人工智能系统都使用人工神经网络来模拟非常简单的互连单元网络，有点像大脑中的神经元。 这些网络可以通过调整单元之间的连接从经验中学习，这一过程类似于人类和动物大脑通过修改神经元之间的连接来学习的过程。 神经网络可以学习识别模式、翻译语言、学习简单的逻辑推理，甚至可以创建图像或形成新的设计。 其中，模式识别是一个特别重要的功能，因为人工智能非常擅长识别海量数据中隐藏的模式，这对于依赖经验和知识的人类来说并不是那么容易。 这些程序运行在具有数百万个单元和数十亿个连接的神经网络上。 我们现在可以创造的“智能”就是由这些电子神经元网络组成的。

与人类不同，机器有感觉器官和大脑，可以很好地协调工作。 比如我们看到一只狗，我们可以很快的判断出它是什么动物，是什么动物。 这个看似简单的过程对于机器来说是非常困难的。 人类能够获得这样的能力，也是源于生物亿万年的进化过程。 机器认识世界的方式是通过模型，需要复杂的算法和数据来建立模型，让机器获得非常简单的感知和判断能力。

下面介绍一下深度学习系统中最重要的算法之一——卷积神经网络。 如果你以前对人工智能有任何了解，那么你一定听说过这个概念。 该算法借鉴了对人类和其他动物大脑视觉皮层结构的生物学研究。 简要介绍这种特殊类型的人工神经网络，它使用感知器（一种机器学习单元算法）进行监督学习来分析数据。 适用于图像处理、自然语言处理和其他类型的认知任务。 与其他类型的人工神经网络一样，卷积神经网络具有输入层、输出层和各种隐藏层。 其中一些层是卷积层，使用数学模型将结果传递给连续层。 这个过程模拟了人类视觉皮层的一些动作，因此被称为卷积神经网络，即CNN。

例如人工智能技术原理，当我们人类看到一只猫和一只狗时，即使它们大小相似，我们也可以立即将它们分别区分为猫和狗。 对于计算机来说，图像只是一串数据。 在神经网络的第一层，通过特征检测物体的轮廓。 神经网络的下一层将检测由这些简单图案组合形成的简单形状，例如动物的眼睛和耳朵。 下一层将检测这些形状组合构成的物体的某些部分，例如猫狗的头部或腿部。 神经网络的最后一层将检测刚才各部分的组合：一只完整的猫，一只完整的狗，等等。 每一层的神经网络都会针对图像进行组合分析和特征检测，从而进行判断和组合，并将结果传递给下一层神经网络。 实际使用的神经网络的层数会比这个例子多很多，所以神经网络可以通过这种分层的方式进行复杂的模式识别。

只要有一个大的标记样本数据库，就可以对神经网络进行特征训练。 它对于识别图像、视频、语音、音乐甚至文本等信息特别有用。 为了很好地训练 AI 的机器视觉，我们需要向这些神经网络提供大量已经被人类标记过的图像数据。 神经网络学习将每个图像与其对应的标签以及彼此相关联。 也可以将从未见过的图像与其相应的标签配对。 这样的系统可以梳理各种图像并识别照片中的元素。 同时，神经网络在语音识别和文本识别方面也非常有用，它们也是自动驾驶汽车和最新的医学图像分析系统中的关键部件，所以你可以看到神经网络的用途非常广泛并且有效。 以往需要人工标注大量有效数据，才能完成知识的录入。 现在，通过运行海量数据，神经网络可以自己学习。 人工智能的应用范围大幅提升，使用门槛降低。

人类的大脑与动物的大脑大不相同，在进化过程中高度专业化并具有显着的适应性。 而目前的人工智能系统远未达到人类拥有的看似平均水平的智能。 人工智能更高级的发展会在后面讨论，这里还是重点介绍目前实现的人工智能的基本原理。

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