进击的人工智能.pptx
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1、,进击的人工智能,目 录,1.什么是人工智能2.人工智能发展简史3.人工智能技术发展4.人工智能应用实例介绍5.人工智能在城市设计中的应用探讨6.人工智能的智慧城市简介7.人机共舞时代的来临,什么是人工智能,1,人工智能定义,机器人仅仅是人工智能的一个分支,2,人工智能评判标准,图灵指出:“如果机器在某些现实的条件下,能够非常好地模仿人回答问题,以至提问者在相当长时间里误认它不是机器,那么机器就可以被认为是能够思维的。”从表面上看,要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难,可以通过编制特殊的程序来实现。然而,如果提问者并不遵循常规标准,编制回答的程序是极其困难的事情。,人工智能发展简史
2、,1,“人工智能”概念的诞生,2006年,会议五十年后,当事人重聚达特茅斯。,2,人工智能发展热潮,创新工场董事长李开复在人工智能一书中写道,人工智能热潮至今已经有三波,20世纪60年代前后算一波,20 世纪 80 年代到 90 年代前后有一波,AlphaGo这是第三波。,AlphaGo阿尔法(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”的概念源于人工神经网络的研究,由Hinton等人于2006年提出。是机器学习研究中的一个新的领域,其动
3、机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。,2016年3月,阿尔法与李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜;2016年末2017年初,该程序在中国棋类网站上以“大师”(Master)为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩;2017年5月,与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3比0的总比分获胜。2017年5月27日,在柯洁与阿尔法围棋的人机大战之后,阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。,3,不同的发展阶段,人工智能技术发展,1,传统人工智能-老师带学生,下国际象棋,简单游戏AI,量化投资,专家系统
4、,人类得自己学会并形成经验总结编辑好算法才能让机器执行,猜你喜欢,机器没有自主学习能力,永远不可能比人聪明,2,走向自主学习,对具体问题提出了很多新的解决方案,新的数学模型和算法,摩尔定律下的硬件计算能力飞跃,是新一代人工智能算法的基础,摩尔定律,提供了发展工具和学习材料,大数据的发展,计算能力的提升是基础,3,机器学习,目前人工智能的发展,主要通过有监督的深度学习算法,解决语音识别、图像识别、自然语言理解等总样本量有上限的相对“有穷大”问题。,增强学习算法主要从任意初始状态开始,机器与外部环境持续交互,通过不断试错和累积回报来“学习”最佳策略,在这个过程中外界不给予直接指导(监督),只给予间
5、接的或是远距离的回报(Reward)。,4,围棋高手ALPHAGO,深度卷积神经网络,MCTS,蒙特卡洛搜索树及左右互搏,MCTS算法,蒙特卡洛搜索树用于持续改进下棋方法。,评价函数v(s),输入3000万盘人类围棋对战棋谱,让AlphaGo学习,自主提炼规律,仅凭此达到业余6段的水平。后期制造两个AlphaGo对下,快速持续进化。,学会评估局势,确保选择全局最优的策略,培养大局观,围棋是可能性无穷大(围棋盘19*19,可能性10的171次方)的问题,复杂度远远超过国际 象棋。如果用一个原子来存储围棋可能的状态,把全宇宙的原子加起来都不够储存所有的状态,因此之前很多围棋高手都不看好AlphaG
6、o,合理的深度学习算法才能取胜。,AlphaGo利用超过170个GPU,粗略估算超过800万核并行计算,不仅有前期训练过程中模仿人类,自我对弈不断进化,还有实战时的模拟对局可以实时进化,已经把现有方法发挥到了极限,是目前人工智能领域绝对的巅峰之作。,5,新技能get,机器视觉,音乐创作,图像识别,机器学习,能解决像围棋这么复杂的问题,那么借鉴AlphaGo,能应用机器学习解决的问题就很多了,无人驾驶,6,小结,上述的进步更多是沿着统计机器学习的理论路径发展,都是解决具体问题的弱人工智能。强人工智能仍然有待发展。,人工智能应用实例介绍,1,会撸 banner的鲁班,2016 年的“双 11”,中
7、国最大的电商企业阿里巴巴,一套人工智能系统做了1.7亿张广告图片,精准投放后,广告点击率提升了百分之百。,这套人工智能系统叫做鲁班,据说是撸 banner的谐音。(banner:横幅图片的广告模式),此平台目前其设计水平已经非常接近专业设计师设计的效果。以一个广告Banner为例,我们把它归类为“大量低质易耗”的设计,这样的设计,设计师花一天做出来,在线上投放时间也只有一天。而且是重复的,改改字就可以了,非常适合被机器所取代。,1,会撸 banner的鲁班,这是鲁班从诞生的第一版到最近一版的发展历程。2016年9月,勉强完成一张图片的拼合,没有什么美感可言。第二张是去年圣诞节前做的广告,稍微看
8、起来精致一点,整个设计还是非常简单。第三张是2月份的进展,基本上可以根据这个商品输入主体的氛围,找到最符合的背景氛围,整个设计细节和结构,看起来更稳定一点。,1,会撸 banner的鲁班,学习设计逻辑de四个组成部分:设计框架、元素中心、行动器、评估网络(相关文章:阿里智能设计实验室负责人乐乘解读:当设计遇上AI),2,人工智能绘画,人工智能已经可以像人类一样画画了。Google 的开源程序 DeepDream,能辨识和整理图像,还可以在辨识图像后加入新的元素,创作出新的画作。去年,Google甚至举办了人工智能画展,拍卖会后,29 幅机器感十足的画作共筹资 10 万美元。,2,人工智能绘画,
9、另一款名为Prisma的俄罗斯应用程序,是一款运用了综合人工神经网络技术和人工智能技术,学习模仿各个著名绘画大师和流派的艺术风格,对你的照片进行全智能的风格化处理。也就是说,每个滤镜最后所呈现的照片艺术效果,都是 Pisma“模仿”过去那些世界伟大艺术家们的风格,对你的照片进行 AI 智能分析之后而重绘出来的。印象派、野兽派、浮世绘、波普、解构主义,对Prisma来说都不是问题,而且显得异常轻松最勤奋的油画画家达芬奇,画一幅普通作品要花一周左右的时间;人工智能机器,只需要用不到 20 秒。,3,人工智能创造出前所未有的声音,NSynth(Neural Synthesizer)是一款神经声音合成
10、器,由DeepMind(开发AlphaGo的团队)和谷歌大脑合作发布,它可以直接从数据中学习,为艺术家提供对音色和音乐的力度变化的直观控制,创造出人工方法不可能实现的音乐。,除了谷歌、索尼、百度等巨头在探索人工智能在音乐上的运用外,很多初创公司也在尝试。来自纽约的初创公司Amper Music是其中之一。不管有没有音乐经验或相关技能,只要使用 Amper Music 的工具,任何人就能在几秒钟内完成编曲。用户只需选择一个自己想要表达的情感、以及歌曲期望播放时长,然后点击“Render(渲染)”按键。,4,能诗会唱的少女“小冰”,微软的人工智能小冰最近出了一本诗集,叫阳光失了玻璃窗,它作诗方式是
11、“读图作诗”,给它一张图,瞬间就能完成一首诗。据说她的创作“师承”1920年以来519位现代诗人的作品,经过1万次训练后,形成了自己的文风。幸福的人生的逼迫作者:小冰这是一个诗人的教堂上太阳向西方走去我被抛弃可信的蛇会做云层鱼的声音听不见声音的天气若近是语言文字的艺术为自然的国人待从我的心灵幸福的人生的逼迫这就是人类生活的意义,5,建筑界的AlphaGo,小库XKool,由小库科技开发,据说是世界上第一个人工智能建筑师,也是第一款在实际建筑应用层面上实现了人工智能的SaaS系统。它结合了机器学习、大数据与云端智能显示等技术,能帮助建筑师和开发商完成常规的分析、规划和建筑设计前期工作。可以介入整
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