一、人工智能概述
人工智能对社会的影响
智能化：让生活更方便，同时大大提高社会资源的利用率精细化：精细追踪各个业务环节、服务从标准化到个性化全面：穷举并应用所有可能无隐私：在大数据、人工智能前没有隐私，超级权利大量工作被抢占：计算机正取代人类完成更多智力工作、只有2%的人能在初期掌握新技术并以此工作财富更加集中：数据成为最重要的资本人工智能的能力阶段
弱人工智能：仅在特定领域、既定规则中拥有强大的智能强人工智能：不受领域、规则限定，拥有与人类媲美的智能超人工智能：在所有领域都拥有超越人类的智能现代人工智能的研究方法
把智能问题转化为消除不确定性的问题，通过大数据+超级计算来消除不确定性用若干个简单模型来代替复杂模型，最大限度利用计算机技术的进步，用数据量、计算量来节约研究时间人工智能在各行业的应用
农业：通过智能浇灌节约成本、提高产量体育：改进战术战略、分析总结优秀选手的动作姿势、训练棋牌选手制造业：通过装配机器人节约成本、硬件联网成为智能服务终端医疗：通过识别医学影像、手术机器人、智能诊断来降低医疗成本、平衡医疗资源、提高诊断准确率，数据驱动降低药物研制成本，攻克医疗难题新闻业：计算机写作律政：司法领域认可数据强相关关系作为证据、智能庭审、智能处理法律文件、自助合规审查、合同管理、法律研究、庭审结果预测二、计算机视觉
定义
Computer Vision，研究如何让计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量，并根据要求处理图像技术能力
图像识别：
物体识别：人脸、物体、字符...属性识别：大小、位置、环境、颜色、数量、时间...行为识别：移动、动作、完整行为...
图像处理：
前端处理：信号变换、降噪后端处理：基于业务目标处理图像
目前已有的后端处理技术：
图像还原：将经过修饰的人像还原，用于人脸识别、身份认证等生成图像描述：根据图像内容生成一段描述文字图片缩放：让图片在不同分辨率设备上都显示良好低清转高清：将低分辨率的图像转换为高清图像应用领域
图像搜索（包括人脸识别）智能安防照片分类与处理直播监管无人驾驶医学影像分析手势人机交互VR质量检测三、自然语言处理
定义
Natural Language Processing，研究人与计算机如何用自然语言进行有效沟通技术能力
理解自然语言用自然语言表达现状和难题
现状：
通用、高质量的自然语言处理系统还未出现针对具体领域、具体应用的自然语言处理系统已经商品化、产业化
难题：
消除自然语言中的歧义联系上下文、场景来分析语意理解大量的专业领域词汇
应用领域
机器翻译机器写作语意搜索自动回答问题自动打标签自动文摘四、智能语音
定义
Automatic Speech Recognition，研究如何让机器听懂人说的话，并且像人一样说话技术能力
声音前置处理：排除回声、干扰、噪声，提高信噪比语音识别：人机交互、口语评测语音合成：人机交互声音后置处理：语音转文字、音色变换...现状和难题
现状：
技术相对成熟，各大厂商声称识别准确率在96%以上智能语音的软硬件已经开始商业化
难题：
远距离声音采集：目前极限在10米左右，超过后很难识别嘈杂场景下的声音识别方言、口音、专业名词的识别带韵律、情感的语音合成缺少低功耗低成本的芯片缺少声学的专业设备和人才
应用领域
智能语音助手语音搜索实时字幕语音游戏会议记录（语音转文字）五、机器学习
定义
研究如何让计算机识别现有知识，并不断学习新知识、新技能技术能力
智能决策：通过大数据来迭代建立决策模型，输入相关信息后输出决策影响决策能力的因素：
输入信息的质量知识库能力：容量、表达能力、推理能力、扩展性
应用领域
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