帮我介绍一下始祖鸟

拉丁文学名 Archaeopteryx

体长 60厘米

体重 500克

食性 肉食

时代 晚侏罗世

时代 侏罗纪晚期；

分布 欧洲 德国 巴伐利亚州

分类 古鸟亚纲 始祖鸟目 始祖鸟科

同许多古代生物的名字一样，始祖鸟的名字——Archaeopteryx也来源于希腊文，“archaeo”的意思是“古代的”，而“pteryx”则是“翅膀”的意思。所以“Archaeopteryx”直译为“古代的翅膀”，当然，应当翻译为“长着古代翅膀的生物”更合适。但始祖鸟并不是现代鸟类的始祖。

在空中飞翔的鸟类要保存为化石很困难，这是因为鸟类为了飞上蓝天，在身体结构上发育了轻而中空的骨骼。当远古时期的一只鸟寿终正寝，长眠于地上时，它的纤细的骨骼在风吹、雨淋和日晒的打击下，会逐渐破碎解体，最后变成尘埃；即便落在阴暗的地方，也会有其它食腐动物光顾，在它们饱餐之后，原地将只余下一堆破碎的骨头。只有宁静的湖泊和沼泽，才是鸟类永久安息的理想坟墓。在古代湖边或沼泽地栖息的鸟类，在死亡之后如果恰好坠落在细腻的淤泥中，而且此后的漫长岁月中淤泥缓慢地压实，变成石头，没有被温度、压力摧毁，才最终会保留下那只鸟儿的骨骼，幸运的话，还能在岩石中留下羽毛的印痕。如此苛刻的形成条件使鸟类的完整保存成为奇迹，保存下来的每件远古鸟类化石都价值连城。而且越是古老，化石的价值就越大，始祖鸟从年代上看，确实是人们发现的最古老的鸟类，它生活在侏罗纪。因此人们在教科书中记录了这样一句话：始祖鸟是最早的鸟类。

把始祖鸟划到鸟类家族中，主要是因为它的羽毛。我们用肉眼观察一根羽毛时，看到的是一条中空的茎的两边伸展出排列整齐的“毛发”，似乎结构很简单。只有当我们把羽毛拿到显微镜下观察时，我们才发现，每一条细小的“毛发”上面，还有许多复杂的结构，枝杈纵横，并且有钩状物相连。这是鸟类的羽毛才有的特征。所以，确定一块化石是否属于鸟类的，要从显微结构上看化石上是否有鸟类羽毛独特的细微结构。始祖鸟的羽毛展现出了这些细微的特征，因此理所当然地成为鸟类家族的成员，甚至有人说它就是现代所有鸟类的老祖宗。

但是可以从其骨骼里辨认爬行类具有的特征。例如:结构轻巧的头颅在颚上的凹窝里有真正的齿；胸骨很小，没有龙骨，前肢骨骼仍保留3个有作用的指，而没有其它鸟类所有的退化和融合。已演化的后肢带还具有明显的恐龙特点，具有长的骨质尾。其它非特片化的鸟类特征有扁平的脊椎，腹肋条，以及下腿骨的不完全融合。与5块已知骨骼相连接的羽毛印模表明这个生物是鸟。

目前，世界上只发现8例始祖鸟的化石。

这8例始祖鸟化石都是在德国的巴伐利亚州的石灰岩层中发现的,距现在已有1.5亿年了，这些化石被证明为始祖鸟 。这些化石上有清晰的羽毛印痕，而且分为初级和次级飞羽，还有尾羽。它的前肢特化成飞行的翅膀，后足有4个趾，三前一后；锁骨愈合成叉骨，耻骨向后伸长 。这些特征都与现代鸟类相似。但奇怪的是，它的嘴里长着牙齿，翅膀尖上长着三个指爪；掌骨和跖骨都是分离的，还有一条由许多节分离的尾椎骨构成的长尾巴，这些特点又和爬行类极为相似。经研究证明，它是爬行类向鸟类过渡的中间阶段的代表，所以被称为“始祖鸟”。

始祖鸟肯定能够飞行，但可能在内陆海岸边的地上追逐和捕捉昆虫和爬行动物。

据测定，始祖鸟最小飞行速度是每秒7.6米，它可以鼓翼飞行,但不能持久。

始祖鸟是怎样从地栖生活转变为飞翔生活的呢?关于这个问题,有两种说法。一种认为，原始鸟类在树上攀缘，逐渐过渡到短距离滑翔，进一步变为飞翔。另一种认为，原始鸟类是双足奔跑动物，靠前肢网捕小型动物为食，前肢在助跑过程中发展成翅膀。

始祖鸟虽然仅仅发现在化石里，但它为鸟类的起源于恐龙提供了证据。

人工智能（ArTIficial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

人工智能产品有哪些

人工智能一般是作为辅助人类工作的工具出现的，扫地机器人、医疗机器人、服务员机器人等是最常见的人工智能形态。事实上，人工智能并不只有机器人一种形态，从领域上来看，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。今天我们就来看下，除了机器人，人工智能的产品还有哪些。

谷歌人工智能项目DeepMind

谷歌位于伦敦的研发部门DeepMind已经开发出能够自主玩视频游戏的人工智能技术。以DeepMind技术为基础的计算机系统，能以惊人的速度学习，快速掌握游戏玩法，精通游戏获胜方法。此前，团队称之为深度Q-network学习网络，仅需观察游戏画面以及游戏得分的变化情况，即可分析获得“通关技巧”以及获得高分的玩法及算法，能够达到专业级人类玩家的水平。

目前这个系统在相同算法，网络架构以及参数的设定下已经经过49个游戏的测试，目前已经能够熟练22种游戏（包括上述的Space Invaders），达到专家级的游戏水平。这套系统进一步证明人工智能可以通过深度学习，从而掌握游戏技巧，并获得和人类一样的 *** 控力，甚至在某些方面超过人类。

IBM Watson

去年，IBM发布了Watson AnalyTIcs。Watson AnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。Watson AnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（Freemium Version），可在电脑及移动设备上使用。

Watson Analytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。

微软人工智能Torque中文版

今年2月份，微软发布了一款为安卓平台的中国用户度身打造、以手势驱动并语音交互的人工智能产品Torque中文版。作为微软在安卓平台上的首个人工智能产品，同时也是微软首个针对可穿戴设备的中文产品，Torque的目标是用最小的界面把信息的传递做到最直接、最及时。Torque的诞生解放了安卓用户的双手，用户只需要轻轻摇动手腕，然后对它说：“快乐大本营主持人”，“最近的肯德基在哪”，“打电话给张勇”等指令，就能体验以极简的动作轻松得到信息和完成更多任务——这也正是微软对移动互联时代，移动生产力和效率的理解。

据微软表示，Torque和小冰、小娜等微软人工智能产品一样，都采用了必应大数据平台作为底层引擎，用来处理每个用户通过手机和移动互联网上传到云里的语音命令；而微软（亚洲）互联网工程院的人工智能产品团队，针对中国用户的偏好和习惯，在功能上做了特殊设计和本地化开发。

Youtube自动字幕

2009年时Google便已经利用他们的语音识别技术，在YouTube上提供实时的「自动字幕（Automatic Captions）」功能，除了让用户可以在避免干扰到他人以不开启喇叭的状况下，观赏网络上成千上万的各种影片内容。

YouTube调用Google的自动语音识别技术（ASR）给YouTube视频加入字幕，这个技术来自于Google Voice。当然生成的字幕不可能100%准确，但起码可以帮助你提高听力来理解视频内容，而且Google会一直改进自动语音识别技术的。这项技术支持英语、日语、韩语、西班牙语、德语、意大利语、法语、葡萄牙语、俄语、荷兰的自动字幕。

除了自动字幕功能以外，YouTube还针对给视频制作字幕的朋友添加了字幕时间和自动时间的功能，使大家可以更轻松的自己动手做字幕。你只需要创建一个简单的文本文件，里面写上所有视频里说的单词，然后Google利用自动语音识别技术可以将文本里的这些话与自己识别出的话做对应，这样准确率就提高了，而且你还不必花太多时间去一句一句的配字幕。

人工智能仿生眼

英国曼彻斯特皇家眼科医院已经成功实施了世界首例人工仿生机器眼移植治疗老年性视网膜黄斑变性（AMD）所导致失明的手术。这个人工智能仿生眼装置被称为Argus II，由两部分组成：体内植入部分和体外病人必须穿戴的部分。植入设备将植入到病人的视网膜上，设备中含有电极阵列，电池和一个无线天线。外部设备包含一副眼镜，内置前向的摄像头和无线电发射器以及一个视频处理单元。

摄像头会捕捉到植入体正对面的画面，将信号发送到视频处理器上等待处理。经处理后的信号又被发送回眼镜上，信号通过眼镜被植入设备的天线所接收。最终，视频被“输出”到电极阵列上，电极阵列起到视神经模拟的作用。电极阵列的分辨率达到60像素水平，这已经足够让植入设备追踪物体运动的轨迹，看清基本的图案和形状，或者缓慢阅读较大的文字。Argus II所提供的画面是黑白的，但Argus的开发团队正在努力对电极大脑刺激进行编译，希望尽快能让大脑接收彩色信号。

患者在手术后，恢复后已经能够识别出垂直或水平的线条，能够辨识出人脸，不需要放大镜阅读报纸。更有趣的是，通过这项手术，患者即使闭上眼睛也能够看到眼睛的景象，这就让人感到有一些有趣了。

此外，美国开发人工智能眼球的公司--第二视觉公司开发的人工智能眼球也已获准上市，该产品可以让完全失明的盲人重新恢复视力。

新闻写作机器人

美联社去年夏天起用Wordsmith平台自动撰写财经新闻。按照美联社商业新闻主管Lou Ferrara的说法，采用基于算法的机器新闻写作后，在无须增加新的人手的情况下，美联社的商业新闻中关于企业季度经营状况的报道量，将增加10多倍，即从原先每季度300篇上升到4400篇，而与此同时将能把之前用于此类报道的记者“解放”出来，让其可以从事更具有创造性和挑战性的新闻策划和新闻源拓展工作。该系统刚上线时，尚需由人工审稿并对平台加以调整，三个月后已完全不需要人为干预。

康奈尔大学开发的鸟脸识别技术

康奈尔大学与VIsipedia研究计划小组共同开发了Merlin Bird Photo ID软件，可以借助计算机视觉识别技术和深度机器学习来识别各种图片中出现的鸟类种类。这对于入门的赏鸟人士和鸟类爱好者来说，是个非常不错的软件。通过深度机器学习，这个程序能够在数秒内提供识别结果，前三种识别结果准确率已经达到了90%以上。

用户可以通过上传不知道种类的鸟类图片，并且用方框框出需要识别的鸟类图像缩小识别范围。软件能够从数万张图片中指出已知种类的鸟，目前数据库已经包含在北美常见的400多种鸟类。随着用户使用次数，和深度机器学习，准确度会日渐提高。康奈尔大学的教授Serge Belongie说：“计算机可以比人类更有效地处理图片，它们能够分类、建立索引、处理大量的图形细节特征来识别结果”。

Skype实时翻译工具

微软的实时翻译工具Skype Translator将语音识别技术和微软所谓的“深度神经网络及微软已得到证明的静态机器翻译技术”结合在一起。能自动翻译不同语言的语音通话和即时通信消息。

目前支持英语、西班牙语、意大利语和汉语普通话。此外，即时通信消息的翻译已支持50种语言，包括法语、日语、阿拉伯语、威尔士语，甚至克林贡语。

由于这款翻译工具集成了机器翻译、语音识别、机器学习、大数据等先进技术，因此被广泛看好。据了解，Skype中文实时口译所需的语音识别技术，由微软中国和美国的研究人员联合开发

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人工智能所涉及的范围

人工智能涉及的学科比较多，生活中的方方面面都有人工智能的实际应用， 主要涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学等学科

研究范畴 ：自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 人类思维方式

应用领域： 智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 机器人工厂

实际应用 ：机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等.

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