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神经网络优缺点，

优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。

其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。

目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

神经网络完成芯片设计仅几小时，完成了什么样的突破？

美国科学家团队汇报机器学习工具已能够有效地加快计算机芯片设计写作猫。

科学研究表明，该方式能得出可行的芯片设计，且芯片性能不逊于我们技术工程师的设计，而全部设计全过程只需好多个钟头，而不是好多个月，这为将来的每一代计算机芯片设计节约千余钟头的人力资源。

这类方式早已被谷歌用于设计下一代人工智能计算机软件。不一样元件在计算机芯片上的合理布局，是决策芯片总体性能的重要。

设计计算机芯片的物理布局既繁杂又用时，难度系数十分大，必须技术专业我们设计技术工程师投入很多工作中。

而虽然已因此开展很多年的试着，芯片布局整体规划一直都没法完成自动化技术，必须设计技术工程师们耗费数月的勤奋才可以生产制造可供经营规模生产制造的合理布局。

在坐落于美国加州的谷歌研究所内，人工智能权威专家阿泽利亚·米尔侯赛尼、莉娅·戈迪耶以及朋友全新的研究表明，机器学习工具早已能够用于加快这一名为“合理布局整体规划”的步骤。

科学研究团队将芯片布局整体规划设计成一个增强学习难题，并开发设计了一种能得出可行芯片设计的神经元网络。

她们训练了一个增强学习智能体，让这一智能体把合理布局整体规划当作一种棋牌手游：元件是“棋盘”，置放元件的蒙版是“旗盘”，“获得胜利结果”则是依据一系列评定指标值评选的最佳性能（评定根据一个包括1万例芯片布局的参照数据）。

科学研究工作人员强调，这类方式能在6钟头内设计出与我们权威专家旗鼓相当或者更强的可行芯片布局，有希望为将来的每一代计算机芯片设计节约千余钟头的人力资源。

美国加州大学圣迭戈校区科学家安德鲁·康在一篇与此同时发布的新闻报道与见解文章内容中写到，“开发设计出比当今方式更强、更快、更划算的自动化技术芯片设计方式，有利于持续高端芯片的‘颠覆性创新’”。

这儿的颠覆性创新，就是指每片芯片的元件总数大概每2年会翻一番。

安德鲁·康与此同时表明，在这里一科学研究中，团队风采展示的合理布局计划方案早已被用于设计谷歌的下一代AICPU，这也表明出其设计品质可用以大规模生产。

总编圈点在不上6钟头的时间里，一个深度神经网络加强方式，能够自动生成芯片设计的全部重要指标值，包含功能损耗、性能和芯片总面积，且得出的布局都好于或可与我们设计的芯片布局图对比肩。

这毫无疑问是人工智能助推我们完成更强、更快、更强总体目标的案例。有趣的是，这一人工智能如今又被拿来设计下一代人工智能，这是我们见到一种相互依存——更强劲的人工智能设计硬件配置，已经促进人工智能的发展。

人工智能是什么？那些产品算是人工智能的产品？

人工智能，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。

人工智能的产品有：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，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

扩展资料人工智能的科学介绍：1、学科范畴：人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。2、涉及学科：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。

3、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。

参考资料来源：百度百科——人工智能。

什么是BP神经网络？

。

BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。

经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。

3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。

5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

人工神经网络会秒杀人类哪6大领域？

人工神经网络会秒杀人类有关图像和物体识别、电子游戏、语音生成和识别、艺术品和风格的模仿、预测、网站设计修改这六大领域。记录表明，机器在图像和物体识别方面的能力远远超过了人类。

在一次测试软件识别玩具的能力的实验中，GeoffHinton发明的Capsule网络的错误率几乎只有之前最低错误率的一半。

在不同的扫描过程中，增加这些胶囊的数量可以让系统更好地识别一个物体，即使这个视图与之前分析的不同。

谷歌的DeepMind使用一种被称为“深度强化学习”的深度学习技术，研究人员用这种方法教电脑玩雅达利的打砖块游戏Breakout。他们没有以任何特定的方式对这台电脑进行教学或编程。

相反，它在看分数的同时还控制了键盘，它的目标是得到尽可能高的分数。玩了两个小时后，电脑就成为了这个游戏的专家。

牛津大学和谷歌公司DeepMind的科学家们创造了一个深度网络，LipNet，在阅读人们的唇语上达到了93%的正确率，而普通的人类唇语阅读者只能达到52%的正确率。

来自华盛顿大学的一个小组利用唇形同步创建了一个系统，将合成音频与现有视频实现同步。神经网络可以研究某一特定艺术作品的笔触、颜色和阴影的图案。在此基础上，它可以根据分析将原始的艺术作品转化为新的图像。

斯坦福大学的研究人员TimnitGebru选取了5000万张谷歌街景图片，探索一个深度学习网络可以做些什么。结果是，计算机学会了定位和识别汽车。

它检测到超过2200万辆汽车，包括它们的制造、型号、体型和年份。这一系统获得的洞见之一就是，选民队伍的起点和终点在哪里。

根据这一分析，“如果在15分钟车程中遇到的轿车数量高于皮卡车的数量，那么这座城市可能会在下次总统选举中投票给民主党人(88%的几率)，”TimnitGebru和他的合著者写道。

在网站生成器中集成的人工智能可以帮助网站更新，并对网站进行有用的修改，比人类更快速、更准确。这种系统的基本技术提供了关于网站外观的普通用户的意见，这可以告诉设计师网站设计的好坏。

如今，网站建设者们要么利用深层网络来修改设计，要么计划在不久的将来使用它们。该技术可以分析不同的模式，并根据以前的转化率和其他重要指标，创造更好的结果。

那些年科幻电影里的黑科技有哪些成为了现实？

电影中的2001与现实中的1969无论是光怪陆离的的星际穿越，还是颓垣败井的废土世界，科幻电影架空的时空，一直在努力营造距离感和割裂感拉长时间维度，将观众迅速带入科幻世界。

不过，正如火爆的《头号玩家》，科幻电影的最大价值在于天马行空描绘出可以跨越银幕的硬核科幻，人工智能，作为硬科幻电影的宠儿，充当了填补观众探寻未来意义心理沟壑的润滑剂。

自1965年正式提出人工智能算起，50多年，AI在好莱坞电影和现实中都取得了长足进步。

尤其是大银幕上，以梦工厂为代表的电影制作公司，塑造了无数出神入化的AI形象，成为普罗大众对科技崇拜的源泉所在，满足了人类对未知生活方式的向往。

一定程度上，科幻电影也成为科技行业的启蒙者，移动电话之父马丁库帕就承认，他发明第一台移动电话正是受了《星际迷航》中“通讯器”（communicator）的启发。

正如迪斯尼动画电影中，总会有一个捧哏的话唠动物角色，人工智能机器人也是科幻电影的标配。伴随着电影塑造的经典AI根深蒂固形象，人工智能被视为下一个从银幕上走出来的科技。

《星际迷航》中的通讯器电影2001年：人工智能飞船迈向木星现实1969年：登月飞船算力不如手机1968年一部被誉为““现代科幻电影技术的里程碑”的电影横空出世，这就是《2001漫游太空》，电影将未来锁定在了33年后的2001年，“发现一号”太空飞船向木星进发执行太空任务。

除了飞行员和宇航员，还有一台具有人工智能、掌控飞船的电脑哈尔9000，哈尔9000被设定为一个永远不需要关机，从不出错的人工智能形象，它可以用自然语言沟通，带有人类情感和趋利避害的生物属性。

哈尔9000（图片引自网络）哈尔的声音温和友善，让人产生发自内心的暖意，在茫茫太空孤独旅行，它也成为了人类最好的交流伙伴。

影片大篇幅展示了2001年人工智能哈尔与人类的互动，比如与鲍曼下国际象棋并轻松赢了对方。它可以毫无障碍的理解人类的语言和情感，甚至能够在人类躲着自己谈话的时候，读出唇语。

在得知自己会被强行关机之后，哈尔还能够作出先发制人的反应。最终，在杀死三位宇航员之后，哈尔被男主拔出了记忆板。

哈尔与人类下国际象棋（图片引自网络）这部电影展现了人们对2001年的畅想，尽管我们距离“未来”已经过去17年，人类仍未实现随心所欲的漫游太空，但当时一些接近想象力巅峰的预测已经实现。

比如电影出现的iPad、视频通话的雏型已经普遍使用，甚至iPod的名字都源于电影维修小飞船的名字Pod。

视频通话（图片引自网络）电影中iPad的原型（图片引自网络）而哈尔作为人工智能的雏型也给我们留下了深刻的印象，包括Siri在内的现有语音助手都是对哈尔的一脉相承。

值得一提的是，影片在上映几个月后，阿波罗11号登陆月球；26年以后的1997年，IBM深蓝超级计算机打败世界排名第一的国际象棋选手加里卡斯帕罗夫，让深埋电影中的隐喻变为现实。

NASA登月导航计算机算力综合不如手机（图片引自NASA）《2001漫游太空》寄托了人类开拓星球的思潮，但1968年的现实是，即便登月用的导航计算机主频也只有2．048MHz，所有登月电脑的性能加起来都不如现在一部手机的运算能力，更不用谈人工智能所需要的强大算力和海量数据的支撑。

80年代到90年代的很多电影很少有揉入硬科幻的人工智能形象展现，无论是斯皮尔伯格的《人工智能》还是《机械公敌》、《月球》、《银河系漫游指南》AI机器人Marvin，电影更多的是披着科幻外衣去对人性复杂的探讨，鲜有以科技或科学猜想推动情节。

电影《人工智能》（图片引自网络）集中在2013年到2014年上映的几部电影，开始继续从硬科幻的角度探讨人工智能，与此前天马行空的机器人相比，这些人工智能形象更加超前，但也更加接近现实。

电影中的2025与现实中的2016电影2025年：手机女友成为现实现实2016年：语音识别与人类打平《星际穿越》大量展示了虫洞、黑洞、多维空间以及广袤的星际旅行场景，诺兰导演甚至邀请到了天体物理领域的顶尖大牛基普索恩担任影片的科学顾问，保证了影片科幻属性足够硬。

TARS作为智能机器人的出现带给观众很多亮眼之处。《星际穿越》中的智能机器人（图片引自互联网）在电影中，TARS会说话能思考，甚至能够麻溜利索的变形在滔天巨浪扑来之前拯救安妮海瑟薇。

在解密引力之谜甚至在五维空间里，TARS都以恪尽职守的高级助理形象出现，高效完成任务指令，可以说缺少TARS，人类的智慧无法完成这项艰巨的太空任务。

而重建TARS时，那个幽默度的桥段让冰冷的机器形象多了一份人性。

《星际穿越》中的智能机器人（图片引自互联网）观众偏爱TARS，更多在于，相比于无所不能的机器人，TARS没有被设定为拟人形象，不锈钢拼接起来的外观更符合人类世界设定下的工业产品，与现实更接近。

而约翰尼德普在《超验骇客》的人工智能突破就显得惊世骇俗，你能想象有一天你的躯体死去精神意识却被保留在互联网上，而且可以无所不能，《超验骇客》打造的一流的科幻概念超越了很多硬科幻设定的范畴，将我们能想象到的人工智能进一步升级，以去实体化的虚拟形态存在。

电影《超验骇客》（图片引自互联网）在电影中，生化形态的人工智能高概念让德普无所不能，与此同时去中心化的生存方式让他无处不在，如同正在火热的区块链，这种繁衍形态让传统势力很难通过拔电源将其消灭。

电影《超验骇客》（图片引自互联网）如果说《星际穿越》和《超验骇客》还距离我们认为的人工智能太远，电影《Her》所打造的智能环境简直是死宅单身狗的天堂。

故事发生在17年以后的2025年，内向宅男西奥多托姆布里遭遇分手后，寻求一款叫做OS1的智能 *** 作系统聊以慰藉， *** 作系统化身为一名叫做萨曼莎的“女性”（斯嘉丽约翰逊声），她风趣幽默又善解人意，她学习和进化的速度让西奥多感到不可思议，甚至能够帮助以写情书为本职工作的男主检查拼写和语法。

电影《Her》（图片引自网络）萨曼莎脱胎于类似苹果HomePod／亚马逊Echo这样的智能音响，以机器人女友的形象对外展示，并以卡片机的终端对外销售。

OS1所代表的人工智能比17年前的智能音响有了长足的进步，它所有的交互通过自然语言完成，背后有一套完成的养成逻辑，依靠语音、图像识别和神经网络算法，能够与用户沟通迅速成长，并依靠与数千名用户“谈恋爱”不断进化，达成完美情侣，可以说这一形象几乎满足了人类对未来智能伴侣的所有想象。

无疑，在众多人工智能形象中，OS1更接近我们真实生活。

OS1帮助男主检查语法和错别字（图片引自网络）值得一提的是，法国计算机科学家Pierre受电影中AI作音乐的启发，研制了一款先进的能作曲的AI——Avia，不仅所作曲子出了专辑，应用到重要庆典、NVIDIAGTC2017中，而且Avia还成了国际作曲家。

OS1的终端形态更像目前的智能手机（图片引自网络）这是观众的反馈，同时也有这足够牢固的现实基础。OS1有着足够强大的算法和硬件配套，与现实生活中的智能音箱相同的交互逻辑和演化路线，增强了用户的认同感。

从亚马逊Echo到OS1还有17年的路要走。

单拿语音识别来说，从1952年贝尔实验室研制了第一个可十个英文数字的特定人语音增强系统一Audry系统，到2016年微软发表论文称语音识别上的技术已经高于专业的人工速记员，达到了与人类同等交流对话的水平，中间走了64年。

这背后涉及到的卷积神经网络及LSTM神经网络，以及自由格人机界面听觉训练虽非易事，但我们有理由相信17年以后的Echo就是OS1的原型机。

从2001年走到2025年，科幻电影所塑造的人工智能形象愈发保守，好莱坞电影开始通过与现实接轨的方式应对观众的审美疲劳。对应到现实世界，人类的人工智能则来到了一个集中爆发的阶段。

在看过了无数个哈尔、Marvin、TARS之后，我们也正在按照电影中的酷炫思路打造活生生的人工智能。

比如AlphaGo，它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，和IBM的深蓝超级电脑有着同样举足轻重的意义，意味着人工智能的时代从电影银幕走到现实中来。

人工智能对弈围棋（图片引自谷歌）Google的AI法宝还不止有AlphaGo，引入NMT神经网络的Google翻译、会主动管理照片的GooglePhoto、像OS1跟你聊天的GoogleAllo、语音助手GoogleAssistant以及更帮你看到东西的GoogleLens都是Google组装一款超级人工智能终端的模块化产品。

而这一切模块化产品都可以组装在一款智能手机上，尤其是5G网络带来的速度和数据支撑，被认为是人工智能最终爆发增长的终端。

随着移动设备的增加，数据也逐渐海量，尤其是5G时代，大数据的支撑，让人工智能有了爆发基础。

手机中Siri曾经被视为人工智能在现实中的形象，但烂尾的效果最终让Siri成为众人调侃的形象，甚至对消费者对人工智能产生了负面影响，据一份2016年的调查显示，只有3％的用户在公共场合使用过Siri，如此尴尬的数据以至于最后库克不得不连夜从Google挖人。

手机人工智能初探4月4日，苹果公司宣布，前一天离职的谷歌前搜索兼AI高级副总裁JohnGiannandrea（约翰詹南德雷）加入苹果，担任“机器学习及人工智能战略”总负责人，成为苹果第16位核心管理层高管，直接向CEO库克汇报。

急切的挖人举动让苹果的AI焦虑一览无遗。

吾家有AI初长成Jovi初探银幕梦想除了苹果，赶赴人工智能这波浪潮的手机公司大有所在，并开始为人工智能打造形象，这里面还包括打造AI品牌Jovi的vivo，Jovi和哈尔、TARS、Alexa一样，是驻留在智能手机中的人工智能。

现在Jovi虽然只是探索AI的第一阶段，但却为人工智能提供了很好的演化路径。背靠骁龙AIE（人工智能引擎），以骁龙神经处理引擎（NPE）软件框架和神经网络（NN）库为接口的异构计算方案。

其具有广泛接纳性的逻辑，极高的兼容性，精准而庞大的计算力，成为了JoviAI的推动力，并为消费者量身打造实现智能场景应用的vivoX21手机。

vivo打造的人工智能想象Jovi功能上Jovi助理拥有系统全局级的智慧识屏功能，可以让用户的所有 *** 作节点智能化，替代繁琐重复甚至需要思考的 *** 作，让我们可以高效管理生活和工作事物。

比如在界面中长按一段文字即可触发识屏功能，该功能会快速识别并智能提取用户长按的文字信息，然后用户就可以就此信息进行快速查阅／扩展及相关 *** 作。

Jovi人工智能AI应用到相机，Jovi则可以自动识别你的肤质、肤色、性别、年龄，并且会学习你的使用习惯，在你每次自拍的时候为你选择一种最适合的美颜效果。

回望2001年的哈尔，Jovi正在替代它的角色，只不过不是在宇宙飞船，而是一个普通人的生活起居，你定了车票、机票，它会提醒你时间、目的地天气和机场路况；你上网购买了快递，它会告诉你快递单号是多少并一键帮你快速查询物流；如果你喜欢看球赛，它会帮你跟踪欧冠和NBA赛事；它能在你出行前，为你安排行程。

Jovi人工智能我们可能习惯了手机作为一个冰冷的连通机器，但Jovi赋予了机器血肉，Jovi能够不断地学习，就像是一个有血有肉的伙伴一样，认识越久就越懂你的需求，随时给你最好的生活建议，并打理好了生活的一切。

未来，你和手机不再是简单的交互，而是养成关系，Jovi所代表的人工智能可以被养成高效贴心的商务管家，也可以被养成为体贴入微的女友。

它不会随着你更换设备而丢失，正如《超验骇客》中的德普一样，跟随互联网随遇而安。现在Jovi所代表的手机人工智能，正在朝《Her》中的2025年走去。

尽管霍金临终前曾警告人类要警惕人工智能，但他仍然承认“创造AI的成功可能是我们人类文明历史上最大的事件，我们生活的每一方面都会因为人工智能改变。

”我们会在“绿洲”里汇聚，还是在2049相遇时间随着电影往前走，在《银翼杀手2049》中的2049年，城市已经失控并崩溃。

虚拟人工智能乔伊成为复制人K慰藉的对象，在2049年依靠全息投影投射成像的虚拟人可以随意出售，除了没有实体，她已经完全和人类无异，情商智商超高也更为体贴，成为不少宅男倾慕的对象。

电影（银翼杀手2049）中的虚拟投射人工智能（图片引自网络）作为一款成熟的人工智能产品，我们在电影里见证了乔伊从机械装置投影到投影设备移动化全新升级的过程。

尽管很多人认为复制人是鬼扯，但这个投射装置的升级让不少人认为在2049年更容易实现。距离2049还有21年，依靠现有的人工智能基础，我们相信乔伊真的有可能在2049年从银幕走出来与我们相遇。

可移动版乔伊（图片引自网络）无独有偶，斯皮尔伯格在《头号玩家》中也将2045年设定为世界崩溃的边缘，眼花缭乱的VR世界让快要凉了的VR厂商起死回生，终于有了用例可以背书。

人工智能也好，VR也好，都是科技高速发展的终极产物，或许那天世界依旧运转良好，我们和朋友在“绿洲”里相聚，回家在2049里缠绵。

艺术来源于生活而高于生活，科幻电影则完全源于天马行空的想象，科幻与现实看似两条平行的世界，我们深信二者的时间线和想象力最终会因为不懈努力在未来交汇在一起，这一天我想并不遥远。

卷积神经网络怎么生成图片？

需要使用类似GAN的生成模型去做。望采纳GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。

正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。

它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。

在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。请点击输入图片描述。

国内人工智能有哪些代表公司和产品？

国内值得关注的人工智能公司有：百度、腾讯、阿里巴巴、搜狗等多家大型企业，他们被视作创新典范的人工智能企业。人工智能会带来社会变革，使得AI技术无处不在，渗透至各行各业。

下面简要介绍一下上述公司：1、百度人工智能是百度的核心战略，众多技术已达到国际水平。百度成立Apollo基金和DuerOS基金，推动中国AI的发展。

同时，赢得人工智能就能赢得未来也成为业内共识，因AI将会像水电一样成为基础设施，无处不在。2、腾讯腾讯面对人工智能，加速其创新脚步。

创建了人工智能实验室AILab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军，让AILab备受关注。

3、阿里巴巴阿里所成立的人工智能实验室，主要面向消费级的AI产品研发，包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室，欲抢夺家庭控制入口。

另外，阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范，将人工智能引入至金融生活，包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市，就是蚂蚁金服所研发的。4、搜狗搜狗在IPO的版图重心不再是搜索、输入法和浏览器，而是依托人工智能。

并且向清华大学捐赠1.8亿元，一起成立了’天工智能计算研究院’。

随着中国科技的崛起，物联网、云计算、大数据和人工智能等技术与美国赛跑，中国更是处在高速成长阶段，尤其人工智能研究能力在全世界前列，国内以BAT为首的科技企业正走在AI的最前沿，与谷歌、微软等为主的美国科技巨头竞技，使得中美科技企业在这个没有硝烟的战场中异军突起。

人工智能在生活中的应用都有哪些？

人工智能一共分为天然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。

今天我就经过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助你们更好地理解人工智能，尽享科技带给咱们的便捷生活。

数据库【第一方面：天然语言处理】天然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

天然语言处理并非通常地研究天然语言，而在于研制能有效地实现天然语言通讯的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（天然）语言之间的相互做用的领域。

天然语言处理的目的是实现人与计算机之间用天然语言进行有效通讯的各类理论和方法。安全一、多语言翻译。机器学习天然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。

生活中遇到外文文章，你们想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，须要咱们再次对句子进项二次加工排列组合。

至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。学习面对这一困境，天然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能本身学习任何语言。

机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。因此，进入哪一个领域都能高度垂直的作下去。

好比，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能够保证翻译95%的流畅度，并且能作到实时同步。测试二、虚拟我的助理。

大数据虚拟我的助理是指使用者经过声控、文字输入的方式，来完成一些平常生活的小事。大部分的虚拟我的助理均可以作到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。

优化同时部分虚拟我的助理还能够直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟我的助理的变化形式之一。虚拟我的助理应用在咱们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。

通常来讲，听到语音指令就能够完成服务的，基本上都是虚拟我的助理。

云计算三、智能病例处理人工智能天然语言处理还能够将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和天然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。

随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

其水平至关于受过8年临床医学教育的医学研究生，这样下来一样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的全部临床信息速度比医平生均快2700倍，大大地提升了医院的办公效率，求医难这个问题将获得不少的缓解。

【第二方面：语音识别】语音识别是一门交叉学科。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、几率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来求之不得的事情，现在人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了咱们平常的生活。一、智能医院。

依靠人工智能技术和大数据，医院能够实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您经过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。

每个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等但愿输入文字的位置。此外还能够对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。二、口语评测。

在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。

在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，今后解决了哑吧英语的问题。

【第三个方面：计算机视觉】计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步作图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

经过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是经过对采集的图片或者视频进行处理以得到相应场景的三维信息。一、智能安防。

随着各级政府大力推动“平安城市”建设的过程当中，监控点位愈来愈多，视频和卡口产生了海量的数据。

尤为是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增加，依靠人工来分析和处理这些信息变得愈来愈困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具备海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从能够从事前的预防应用到过后的追查。

二、人脸识别打拐。当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100万-150万左右。

在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，造成了一个完整的地下黑色利益链。能够寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。

目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，从此也将愈来愈多地应用在打击犯罪等方面。

【第四个方面：专家系统】专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。

一般是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些须要人类专家处理的复杂问题。一、无人汽车。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。

从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。

中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。

世界上最早进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万千米，其中最后八万千米是在没有任何人为安全干预措施下完成的。

二、天气预测随着手机的普及，如今愈来愈多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。

专家系统能够首先经过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。用户就能够随时随地地查询本身所在地的天气走势。

天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。

三、城市系统城市系统是将交通、能源、供水等基础设施所有数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再经过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。

城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，经过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提高了11%，大大改善了出行体验。

【第五个方面：各领域交叉使用】其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其余领域，然而交叉应用最突出的方面仍是智能机器人。机器人是自动执行工做的机器装置。

它既能够接受人类指挥，又能够运行预先编排的程序，也能够根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工做的工做，例如生产业、建筑业，或是危险的工做。

一、物流机器人物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。

在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，能够知足各类分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。

它的出现可有效提高生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将愈来愈多地应用在平常生活中。二、萌宠机器人孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤其重要了。

早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程当中学到不少知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。

市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在必定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。

语音功能让它就像孩子的小伙伴同样和孩子交流，记忆功能还能够记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容能够持续更新。

神经网络计算机的简介

具有模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。

以往的信息处理系统只能处理条理清晰、经络分明的数据。而人的大脑却具有能处理支离破碎、含糊不清信息的灵活性，因而第六代计算机将在较大程度上类似人脑的智慧和灵活性。

人脑有140亿神经元及10亿多神经键，人脑总体运行速度相当于每秒1000万亿次的电脑功能。用许多微处理机模仿人脑的神经元结构，采用大量的并行分布式网络就构成了神经电脑。

神经电脑除有许多处理器外，还有类似神经的节点，每个节点与许多点相连。若把每一步运算分配给每台微处理器，它们同时运算，其信息处理速度和智能会大大提高。

神经电子计算机的信息不是存在存储器中，而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂，电脑仍有重建资料的能力，它还具有联想记忆、视觉和声音识别能力。神经电子计算机将会广泛应用于各领域。

它能识别文字、符号、图形、语言以及声纳和雷达收到的信号，判读支票，对市场进行估计，分析新产品，进行医学诊断，控制智能机器人，实现汽车自动驾驶和飞行器的自动驾驶，发现、识别军事目标，进行智能决策和智能指挥等。

日本科学家开发的神经电子计算机用的大规模集成电路芯片，在1．5厘米正方的硅片上可设置400个神经元和40000个神经键，这种芯片能实现每秒2亿次的运算速度。

美国研究出由左脑和右脑两个神经块连接而成的神经电子计算机。右脑为经验功能部分，有1万多个神经元，适于图像识别；左脑为识别功能部分，含有100万个神经元，用于存储单词和语法规则。