人工智能
又有人工智能吗，又有人工智能吗知乎
2025-04-26 22:05:04 人工智能 0人已围观
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于又有人工智能吗的问题，于是小编就整理了3个相关介绍又有人工智能吗的解答，让我们一起看看吧。
ai橡皮擦为什么会擦出线条？
ai的橡皮擦是用来擦路径的，如过你是擦的面上的线，擦完面上的一边的线还会在你擦后的那个地方看到另一个边，这时，你只需把填充颜色的方块点成一个红斜杠，再擦才是涂路径，再有可能就是你有的线的图层被锁了，你按F7，把图层面板打开，看看上面的图层前有没有锁，有的话，点一下就可以解锁，再操作就ok了
又一批重点院校开设人工智能专业，我们还有必要转战人工智能吗？
你好，我是学习以后，学习以后助你学习棒棒！
人工智能（Artificial Intelligence）简称（AI）是最近吵的非常火爆的一个专业，导致很多学校不光新开设人工智能专业，更有甚者，成立人工智能学院，比如，中国科学院大学，在2018年就成立了人工智能学院，可谓是大费周折，对于人工智能的发展与前景都非常看好，也非常重视！
下面一起看看人工智能到底是个什么鬼！
人工智能到底有多神秘？
人工智能到底个什么，下面看一个定义：“麻省理工学院的温斯顿教授认为，人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，只是一个泛称，里面包括很多分支，比如有机器学习，模式识别，机器翻译，专科系统等等，它们中间既有联系又有区别！
其实，了解或者学习人工智能相关专业以后，就会发现，其实就目前的情况来看，它一点也不神秘，也没有外界有鼓吹的那么玄妙，更也没有那么神奇。
目前最多算实现了简单的模拟算法，离真正的人脑智能还差的远呢，跟我们的大脑是无法相比，更谈不上类人思维，目前只是通过简单的神经网络算法模拟人脑神经元，但是，差别非常大，而人类对于真正的人脑神经元的工作机理了解不多，还有很多未解之谜。
所以目前来看，离真正的人工智能还有很长的路要走，啥时候真正破解了人脑之谜并且可以实现人脑完全模拟才算得上真正的人工智能。
所以说，现在的人工智能看似很厉害，其实特别傻，又傻又笨，一切都是靠海量的数据作为支撑，所谓的可以自助学习，让自己变得越来越聪明，也只是通过海量的数据对建立的模型进行训练，不停的对庞大的模型参数进行优化，优化次数越多，使输出结果越准确，这就要求有大量的有标注的样本作为训练参数。
大数据时代的到来是为啥人工智能最近几年又火起来的主要原因，其实人工智能的概念在1956年就被“人工智能之父”麦卡锡提出来了，其在1971年由于贡献巨大获得了图灵奖，在发展过程中又分出了各种学派，堪称中国的各个武林门派，有符号主义、连接主义、行为主义门派，其实不同的门派在不同的背景下都非常有说服力。
下面以人工智能领域中的图像识别为例解开人工智能神秘的面纱。
人工智能一点也不神秘
举个例子，就拿人工智能的图片识别来说，刚开始我们建的机器模型就好比一个白痴，啥都不懂，更不会识别图片，不懂什么是汽车🚙、什么是小狗🐶，、什么是小猫🐱。
只有人告诉它以后它才会知道，这就是训练机器模型的过程，就好比训练一个牙牙学语的小孩子，拿一张小狗图片指给他看，然后告诉他这是小狗狗，然后再给他一个小汽车的图片，告诉他，这是小汽车。
对于机器来说，我们不可能拿着图片挨个指给它看，我们得提前将大量的图片进行标注，就是说每一张图片都要有一个名字，比如一张汽车的图片，然后标注为car，小狗的图片，标注为dog，这种标注的图片越多，最后训练越准确，标注大部分只能人工完成，工作量很大，很多数据库都是千千万万前辈们的心血啊。下图就是一个已经标注完成的图片数据库，可以直接拿来训练我们的模型。
机器模型它具体是怎么使用这些图片的呢？
首先它会对图片做池化以及降维处理，因为我们知道，很多图片都是高清的，并且是彩色的，这会占用很大的内存，然后进行特征提取，比如小狗🐶，提取特征，两只耳朵，嘴尖等特征……，当然这个特征是非常多的，不然就不能够区分出来小狗跟小猫了。
具体过程可能主要采用B—P算法，当然也有其它算法，随着人工智能的发展，各种算法层出不穷，训练的准确度也在不断提高，但是大部分都是在经典算法上发展而来。通过输入大量的小狗图片，做特征提取参数优化以后才能够在下一次见到小狗的图片以后准确识别出来，不同的图片小狗的姿势，颜色，大小，品种都不一样，这就会提供更加丰富的特征参数。使得识别准确性提高，那么，是不是训练以后真的能够准确识别出来所有图片？当然不是，跟使用的模型有关系，还与提供的图片有关，下面看我之前训练过的一个模型，识别准确率最大也才到90%。
看下面对于训练以后的模型进行测试的结果，结果显示，明显有识别错误的，比如，把狗🐶dog识别为鹿🦌deer，把猫🐱识别为鸟🐤bird，但是相对来说，已经非常准确了。
差点忘了回答问题，写着写着就跑偏了，人工智能的发展肯定会越来越好，毕竟有大数据作为支撑，所以这个专业也是非常有前途的专业，但是建议选择一个自己感兴趣的专业深钻，比如喜欢机器翻译，就可以专门研究机器翻译。
一点关于人工智能的小科普，又不对之处还望指正，谢谢您的阅读！
如何看待英伟达在人工智能领域的迅速崛起？发布全球首款人工智能计算机又证明了什么？
谢邀！
一张图说明一切
未来十年，如很多大佬预测的一样，是数据之战，围绕数据的生态之战。大公司有明显优势，小型公司可在这个生态中找到这个位置做专一环，从而分一杯羹。
1、用户数据。
战略关注点：终端设备、社交产品、电商产品。这些类型的产品，能记录丰富的用户信息。
2、数据处理。
战略关注点：云计算技术、大数据技术。这些类型的技术产品，能提供超强的数据处理能力。
3、个性化推荐。
战略关注点：人工智能技术、标准化内容/服务。这些类型的产品，能解读用户意图，为用户提供个性化的服务。
一个公司要想百年不倒就要有长远的大局观，不仅仅是英伟达这样的企业，英伟达一直给人的观念就是作硬件尤其是主机显卡若是要回答题主的问题不得不提到英伟达的创始人---黄仁勋
AI狂人
老黄作为显卡疯子怎么又转型成了“AI狂人”了呢？这得益于深度学习的发展。
深度学习神经网络尤其是几百上千层的神经网络需对高性能计算需求非常高，GPU对处理复杂运算拥有天然的优势：它有出色的并行矩阵计算能力，对于神经网络的训练和分类都可以提供显著的加速效果。
所以搭载GPU的超级计算机已经成为训练各种深度神经网络的不二选择，比如 谷歌
世界上目前约有3000多家AI初创公司，大部分都采用了英伟达提供的硬件平台。Andreessen Horowitz风投公司的合伙人马克·安德森也曾表示，他们已经投资了大批基于深度学习的创业公司，几乎每个公司都在采用英伟达平台。
而乘着深度学习这股东风，英伟达股价在过去的12个月上涨近200%，在过去5年上涨超过500%。
而反过来，GPU的发展使得计算能力的增加，也促进了深度学习的发展。
无人车
在今年的CES上，黄仁勋发表了主旨演讲，吸引了全世界的目光。
（还是同一件黑夹克）
演讲重头戏当属英伟达的自动驾驶解决方案。 目前，英伟达将其自动驾驶路试汽车命名为BB8（名字来源于星球大战），已经在加州和新泽西州经过多次测试。它已经可以在行驶的过程中识别出其它车辆、交通指示灯、车道线、路标等相关道路信息。
（Nvidia人工智能驾驶汽车BB8）
黄仁勋还提出了一个新话题：AI Co-Pilot（ 人工智能
除了对环境的感知，还有对人的监测，具体应用到的技术包括人脸识别（情绪识别），头部追踪，视线追踪，还有读唇。
（AI Co-Pilot的四种识别和追踪模式）
比较有亮点的是读唇，因为道路上往往噪音较大，对语音识别准确率有很大影响，语音识别结合读唇想象空间很大！
英伟达的启发
英伟达在 无人车
英伟达利用其Tegra处理器帮谷歌完善无人驾驶车，第一代无人驾驶平台Drive PX被用在奥迪A7，去年一发布Drive PX 2无人驾驶平台，特斯拉就宣布新的特斯拉车将搭载Drive PX 2。沃尔沃开测的XC90 SUV自动驾驶汽车搭载的也是Drive PX 2平台。
(还是这件黑夹克)
这个最大的启发就是除了技术之外，找清楚自身定位和商业模式也非常重要。英伟达的定位就是计算平台，和广大车企搞好关系，想买硬件的厂商就卖硬件给他们，想购买BB8背后的 无人驾驶
而相反技术领先的谷歌无人车，却在商业模式上一直很纠结。谷歌如果想把整套无人驾驶车技术提供给大的汽车厂商会比较困难，因为大牌的传统汽车厂商并不放心将核心的技术依附于Google，也不希望把关乎核心用户体验部分交给Google来掌管。而和体量相对小的汽车厂商合作，问题则在于小厂商同样可以绕开Google去找其他OEM厂商，比如Mobileye或者英伟达那里购买无人驾驶的部件。
从芯片公司转型计算平台公司
从一系列动作上看，英伟达最大的目标是从一家芯片公司转型成为一家计算平台公司。
英伟达花了10年时间构建了基于GPU计算的通用基础架构平台，拥有来自世界各地的开发者和大量的开发工具。深度学习也是英伟达专注的领域，布局了多七年。英伟达最近推出了一个端到端的深度学习平台，已经应用到各个行业。
NVIDIA还顺势而为，推出了基于CUDA的cuDNN，与多种深度学习框架整合，通过将卷积神经网络的计算变换为对更GPU友好的矩阵运算，cuDNN可以有效提高整个网络的训练速度。
（cuDNN用于提升深度学习效率，来源是 http://zhuanlan.zhihu.com/p/20003419
通过在Caffe、Theano、Torch7等主流机器学习框架上的支持，cuDNN允许开发人员可以在这些框架上无缝利用GPU的能力。
两弹功勋
那为什么老黄为什么又称为两弹功勋了呢？有诗为证：
一卡一栋楼
两卡毁地球
三卡银河系
四卡创世纪
到此，以上就是小编对于又有人工智能吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于又有人工智能吗的3点解答对大家有用。
