发布时间：2023-09-24 15:39:24
绪论：一篇引人入胜的深度人工智能教育，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
度秘可以理解为进阶的语音服务助手，但同为语音智能搜索，度秘和苹果Siri、微软小娜最大的不同在于度秘能够连接商家和服务，而不仅仅是提供信息。据了解，目前“度秘”已经在餐饮、电影、宠物3个场景提供秘书化服务，很快将延伸到美甲、代驾、教育、医疗、金融等其他行业中。 李彦宏：就好像在PC时代，任何一个网站都可以放搜索框一样，移动互联网时代，任何一种
APP都可以把‘度秘’这种能力连接进去。
背后的“大佬”
李彦宏说：“有了度秘，每一个普通人，都能免费拥有一个功能强大的生活服务专职秘书。”市面上萌宠的机器人并不少见，度秘凭借什么担起了2015百度世界大会的主角？
正如大家可以通过手机百度看到并感知的，度秘可以智能地与人沟通，理解你的需求，把服务送到你的手上。而这背后则是基于百度一直倡导并被业内称道的“技术”。
对于服务来说，其搜索过程不同于单纯的信息检索，服务需求的提出是一个动态修正、多轮交互的复杂过程，度秘不仅要能广泛索引真实世界服务和信息，还要具备强大的搜索及智能交互技术。
如果把大数据作为一种新能源的话，百度自身就具有大量的数据的积累。从百度覆盖的6亿用户，每天有60亿次搜索请求，以及每天响应150亿次定位请求，这些都为百度创造巨大的数据财富。全网数据挖掘前，要对这些已经能够提供的服务打标签，建立丰富的索引维度。一个餐厅能不能带宠物、有没有明星去过、它的包间里面没有电视机等，这些特征都需要进行索引。
而将真实世界与多端跨屏用户体验匹配起来更需要的是超大规模的数据计算能力和深度学习能力。百度拥有超大规模深度神经网络（DNN，Deep Neural Networks），可支持千亿样本和千亿特征训练。百度运用深度学习在感知方面取得了非常大的进步：其统一视觉和语言深度学习模型已经能像小孩学习一样自然，能够进行简单的看图说话、问答，理解动态视频;在世界最权威的人脸识别评测 （LFW） 中， 人类识别的错误率为0.8%，百度人脸识别的错误率为0.23%，这是目前世界上最好的结果。
另一个看不见的技术支持就是百度开放云，百度开放云总经理刘炀在接受采访时表示，百度开放云不单单是云计算，它是云计算+大数据+人工智能。由此可见，百度开放云是一个连接器，能够连接众多为用户所需要的资源，当下是大数据、人工智能，未来还可能会有其他的，但宗旨是帮助用户提升业务。
再底层是度秘存在的地基。通过O2O服务，有百度糯米这些自营的服务，也有百度投资的企业以及股权合作企业的服务，比如优步（Uber），他们的出行服务也都可以通过度秘连接进来了。
在互联网+的大背景下，所有传统行业都在积极求变，靠什么变？人工智能、大数据和云计算。
人工智能重新定义了效率，通过语音、图像、视频、自然语言理解和智能处理等技术，让传统的计算机具备更为强大的能力，大幅提升工作效率;而科学的决策离不开大数据，相较于以往的资产，企业在经营中不断生成的数据，将成为企业未来继续生存并保持竞争力的砝码;百度开放云所要做的是通过一个平台为用户提供多种能力，帮助其实现转型升级，它改变了企业所需要的IT资源的拥有与供给的方式，彻底改变了传统企业的IT模式。
正如刘炀所说，云计算重新定义了IT，大数据重新定义了“资产”，人工智能则重新定义了“效率”。
让百度落地
中国每100张电影票中有55张是从网上下单预订的，而美国这一数字为20张;今天中国有2%的餐馆的定单是网上下单，而美国是1%。可以说，在O2O的领域，中国互联网已经走在前列，无论在教育、医疗、金融或者平时各种各样的日常生活服务领域，都在迅速地实现从网上到网下的连接。
基于百度开放云、人工智能与大数据，通过O2O服务，可以实现对真实世界的索引，而它的入口就是“度秘”。
百度此前在O2O领域花重金的所作所为得到了解释。全资收购糯米网、资优步、51用车、天天用车、客如云、百姓网、e袋洗等一大批O2O公司，又以2亿元入股星美影城，并以此对接百度地图、百度移动支付、在线众筹等百度产品。
通过“自营+生态共赢”的方式连接，百度希望藉资本运作和技术拓展打通生活服务、外卖、电影等高频O2O服务应用;然后将自己旗下的资源进行无缝整合，并通过百度地图、手机百度、百度手机助手三大入口形成巨大的流量供应，以百度钱包形成移动支付场景，从而形成一个链接百度大部分产品的O2O生态布局。
想象一下，当数以亿计的度秘成为一个个服务分发入口，搭起真实世界商家与用户间的桥梁。依托于搜索引擎、大数据智能推荐技术，度秘将彻底打通服务供需双方的数据，实现用户需求与商家服务的精准匹配，为商家带来更精准的客流量。
度秘将智能、服务合二为一，通过强大的人工智能技术满足人们获取生活服务的刚性需求。据了解，目前百度已经把人工智能技术用到产品的方方面面，更好的产品会给百度带来更多的用户和更大量级的数据，而更多的数据通过百度大脑的深度学习能力，给百度产品带来更强的智能，让用户得到更好的产品。这是一个正循环的过程。
在对信息科技发展趋势进行判断时，我的看法是，由人工智能、大数据和云计算组成的“ABC”将成为一个时代的主题。A就是AI，人工智能;B是Big Data，大数据;C是Cloud，云计算。
百度云基于“ABC”三位一体的战略。打个比方说，今后，人工智能会变得像电力一样重要，主导着每个人的数字生活体验。大数据就像是新能源，能让服务商更了解用户需求，让用户更轻松地获得自己喜欢的商品和服务。云则提供了各种应用和服务运营的基础。
大家都知道，云计算的三个层次主要是Iaas、Paas和Saas。百度云在这三个层次上都分别有独特的优势。
最底层是基本的IaaS（Infrastructure as a Service），基础设施即服务，我们拥有国内最大的GPU/FPGA集群所构成的百度大脑的支持，最大的HADOOP/SPARK集群和运营效率最高的数据中心。
我们多年服务大规模业务比如搜索和视频的技术，运营大型数据中心能力和支持多项工作流的经验将对弹性、稳定、可靠、安全的云服务提供保障。中间一层是PaaS（Platform as a Service），平台即服务。百度PaaS的与众不同之处在于，AI作为一种横向的服务位于最底层。
百度大脑是百度云的核心引擎，百度云是百度大脑的云化，为前者提供了神经元和数据训练源。通过深度学习和机器学习技术，结合了超强计算、海量数据和优秀算法，在语音、图像、自然语言处理等方面拥有杰出能力，打造独特的知识图谱、用户画像与商业逻辑。
在语音领域，百度Deep Speech 2系统实现了安静环境下汉语普通话语音识别97%的准确率，入选MIT科技评论2016年十大突破性技术。在图像领域，百度人脸识别系统，在全球权威的人脸验证LFW数据集上错误率仅有0.23%。
自然语言处理方面，百度机器翻译系统支持28种语言、756个方向，打破了语言的藩篱。
用户画像方面，百度利用大数据、机器学习技术将数据细分，实现了全平台10亿级用户千万级细分标签，能应用于推荐和预测服务。
此外，我们还将上百种算法模块整合到被称为PaddlePaddle的云端托管分布式深度学习平台。
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1003-9082 （2017） 04-0234-01
引言
人类自从工业革命结束之后，就已然开始了对人工智能的探索，究其本质，实际上就是对人的思维进行模仿，以此代替人类工作。人工智能的探索最早可以追溯到图灵时期，那时图灵就希望未来的智能系统能够像人一样思考。在20世纪五十年代，人工智能被首次确定为一个新兴的学科，并吸引了大批的学者投入到该领域的研究当中。经过长时间的探索和尝试，人工智能的许多重要基本理论已经形成，如模式识别、特征表示与推理、机器学习的相关理论和算法等等。进入二十一世纪以来，随着深度学习与卷积神经网络的发展，人工智能再一次成为研究热点。人工智能技术与基因过程、纳米科学并列为二十一世纪的三大尖端技术， 并且人工智能涉及的学科多，社会应用广泛，对其原理和本质的理解也更为复杂。 一、人工智能的发展历程
回顾人工智能的产生与发展过程 ，可以将其分为：初期形成阶段，综合发展阶段和应用阶段。
1.初期形成阶段
人工智能这一思想最早的提出是基于对人脑神经元模型的抽象。其早期工作被认为是由美国的神经学家和控制论学者 Warren McCulloch与Walter Pitts共同完成的。在1951年，两名普林斯顿大学的研究生制造出了第一台人工神经元计算机。而其真正作为一个新的概念被提出是在1956年举行的达茅斯会议上。由麦卡锡提议并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）砻枋稣庖谎芯咳绾斡没器来模拟人类智能的新兴学科。1969年的国际人工智能联合会议标志着人工智能得到了国际的认可。至此，人工智能这一概念初步形成，也逐渐吸引了从事数学、生物、计算机、神经科学等相关学科的学者参与该领域的研究。
2.综合发展阶段
1.7 7年， 费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了“知识工程”这一概念。而后其对应的专家系统得到发展，许多智能系统纷纷被推出，并应用到了人类生活的方方面面。20世纪80年代以来，专家系统逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。大型专家系统开发采用了多种人工智能语言、多种知识表示方法、多种推理机制和多种控制策略相结合的方式， 并开始运用各种专家系统外壳、专家系统开发工具和专家系统开发环境等等。在专家系统的发展过程中，人工智能得到了较为系统和全面的综合发展，并能够在一些具体的任务中接近甚至超过人类专家的水平。
3.应用阶段
进入二十一世纪以后，由于深度人工神经网络的提出，并在图像分类与识别的任务上远远超过了传统的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多伦多大学的Geoffery Hinton及其学生在《Science》杂志上发表文章，其中首次提到了深度学习这一思想，实现对数据的分级表达，降低了经典神经网络的训练难度。并随后提出了如深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN），以及区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的网络训练结构，使得训练和测试的效率得到大幅提升，识别准确率也显著提高。
二、人工智能核心技术
人工智能由于其涉及的领域较多，内容复杂，因此在不同的应用场景涉及到许多核心技术，这其中如专家系统、机器学习、模式识别、人工神经网络等是最重要也是发展较为完善的几个核心技术。
1.专家系统
专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。对专家系统的研究，是人工智能中开展得较为全面、系统且已经取得广泛应用的技术。许多成熟而先进的专家系统已经被应用在如医疗诊断、地质勘测、文化教育等方面。
2.机器学习
机器学习是一个让计算机在非精确编程下进行活动的科学，也就是机器自己获取知识。起初，机器学习被大量应用在图像识别等学习任务中，后来，机器学习不再限于识别字符、图像中的某个目标，而是将其应用到机器人、基因数据的分析甚至是金融市场的预测中。在机器学习的发展过程中，先后诞生了如凸优化、核方法、支持向量机、Boosting算法等等一系列经典的机器学习方法和理论。机器学习也是人工智能研究中最为重要的核心方向。
3.模式识别
模式识别是研究如何使机器具有感知能力 ，主要研究图像和语音等的识别。其经典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），贝叶斯分类器等等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的基于统计学习的识别方法。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字，识别指纹、癌细胞等技术已经进入实际应用。语音识别主要研究各种语音信号的分类，和自然语言理解等等。模式识别技术是人工智能的一大应用领域，其非常热门的如人脸识别、手势识别等等对人们的生活有着十分直接的影响。
4.人工神经网络
人工神经网络是在研究人脑的结构中得到启发， 试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。而近年来发展的深度卷积神经网络（Convolutional neural networks， CNNs）具有更复杂的网络结构，与经典的机器学习算法相比在大数据的训练下有着更强的特征学习和表达能力。含有多个隐含层的神经网络能够对输入原始数据有更抽象喝更本质的表述，从而有利于解决特征可视化以及分类问题。另外，通过实现“逐层初始化”这一方法，实现对输入数据的分级表达，可以有效降低神经网络的训练难度。目前的神经网络在图像识别任务中取得了十分明显的进展，基于CNN的图像识别技术也一直是学术界与工业界一致追捧的热点。
三、机器人情感获得
1.智能C器人现状
目前智能机器人的研究还主要基于智能控制技术，通过预先定义好的机器人行动规则，编程实现复杂的自动控制，完成机器人的移动过程。而人类进行动作、行为的学习主要是通过模仿及与环境的交互。从这个意义上说，目前智能机器人还不具有类脑的多模态感知及基于感知信息的类脑自主决策能力。在运动机制方面，目前几乎所有的智能机器人都不具备类人的外周神经系统，其灵活性和自适应性与人类运动系统还具有较大差距。
2.机器人情感获得的可能性
人脑是在与外界永不停息的交互中，在高度发达的神经系统的处理下获得情感。智能机器人在不断的机器学习和大数据处理中，中枢处理系统不断地自我更新、升级，便具备了获得情感的可能性及几率。不断地更新、升级的过程类似于生物的进化历程，也就是说，智能机器人有充分的可能性获得与人类同等丰富的情感世界。
3.机器人获得情感的利弊
机器人获得情感在理论可行的情况下，伴之而来的利弊则众说纷纭。一方面，拥有丰富情感世界的机器人可以带来更多人性化的服务，人机合作也可进行地更加深入，可以为人类带来更为逼真的体验和享受。人类或可与智能机器人携手共创一个和谐世界。但是另一方面，在机器人获得情感时，机器人是否能彻底贯彻人类命令及协议的担忧也迎面而来。
4.规避机器人情感获得的风险
规避智能机器人获得情感的风险应预备强制措施。首先要设计完备的智能机器人情感协议，将威胁泯灭于未然。其次，应控制智能机器人的能源获得，以限制其自主活动的能力，杜绝其建立独立体系的可能。最后，要掌控核心武器，必要时强行停止运行、回收、甚至销毁智能机器人。
三、总结
本文梳理了人工智能的发展历程与核心技术，可以毋庸置疑地说，人工智能具有极其广阔的应用前景，但也伴随着极大的风险。回顾其发展历程，我们有理由充分相信，在未来人工智能的技术会不断完善，难题会被攻克。作为世界上最热门的领域之一，在合理有效规避其风险的同时，获得情感的智能机器人会造福人类，并极大地帮助人们的社会生活。
参考文献
[1]韩晔彤.人工智能技术发展及应用研究综述[J].电子制作，2016，（12）：95.
[2]曾毅，刘成林，谭铁牛.类脑智能研究的回顾与展望[J].计算机学报，2016，（01）：212-222.
