人工智能概况及研究发展
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人工智能起源于1956年，麦卡锡召集哈佛大学、麻省理工学院、IBM公司、贝尔实验室的研究人员召开达特矛斯会议正式提出“人工智能”概念，六十年以来人工智能发展起起落落，在历史上经历了三次浪潮：第一次低潮是因为当时的运算能力、理论框架还不成熟，到五六十年代，运算能力上升，PC机普及，人工智能也迎来发展。真正爆发是在2006年，受益于深度神经网络、云计算和移动互联网的兴起，这个高潮与以往不同的是主战场在工业的产业化进步，而非以前的理论进步。我国从神经网络算法的深度、拥有的用户和数据的规模都做好了准备，中国拥有最大的用户规模和数据规模，在人工智能的爆发中中国企业必将有一席之地。
人工智能经历的三次浪潮
研究报告人工智能(ArtificialIntelligence)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。其终极目标是探讨智能形成的基本机理并研究利用自动机模拟人的思维过程，近期目标是研究如何使计算机去做那些靠人的智能才能做的工作。
人工智能的思想基础来自图灵测试，即机器可对人类行为的30%实现替代，则通过图灵测试。人工智能的研究范式有两种：
一是符号主义，以逻辑为核心，采用知识表达和逻辑符号系统来模拟人类的智能,试图对智能进行宏现研究；
二是联接主义，以模拟人的神经网络为核心，即从大脑和神经系统的生理背景出发来模拟它们的工作机理和学习方式,是一种微观意义上的探索。1990年之后，联接主义占据主导地位。
自然交互的核心问题是人工智能，像人一样具有感知和认知的能力，既能听会说，又能理解会思考。人工智能的总体演进三个阶段：
第一阶段计算智能，所使用的方法是穷举和匹配搜索，但是计算机的储存资源和计算资源可以做得比人强大很多，在使用大存储和超算之后，整个系统一定程度上表现出智能的特性。例如下棋和网页搜索。深蓝国际象棋冠军2006年已经超过人类，Google网页搜索可以帮助人们在互联网上搜索信息。
第二阶段感知智能，该阶段的研究方法已经比较有理论深度，通过数学建模和大数据学习对人类感知能力进行模拟，感知智能目前已经做得相当不错了，包括语音识别、图像识别等。
第三阶段认知智能，要对人类的推理、联想、知识组织能能力进行模拟研究。这阶段的人工智能目前很热，但是还处于比较新的状态。
人工智能涉及到的技术主要有四类：
一是推理技术（经典逻辑中的谓词逻辑和由它经某种扩充、发展而来的各种逻辑）；
二是搜索技术（是“问题求解”过程，实质上就是在显式的或隐式的问题空间中进行搜索的过程）；
三是知识表示与知识库技术（知识在计算机中的表示方法和表示形式）、四是归纳技术（机器自动提取概念、抽取知识、寻找规律的技术，其与与知识获取及机器学习密切相关）。
人工智能的研究领域划分
深度学习是从神经网络发展过来的，如果这个网络的参数越多，能力越强。调查报告如果神经网络输入层分类的越好，映射的就越好。可以通过加层，叠加成卷积层，提高计算效率。深度网络学习最重要的是分析数据，要找到数据特征，然后有针对性的设计采样层、卷层等。
深度学习的底层算法类型有很多，著名的理论包括：多层感知机（反传算法）、卷积神经网络、深度信念网络（可以把多个玻尔兹曼机进行叠加，不断地加深权重，来提高训练的效率，取代传统的方法需要大量标注，训练过程中不尽人意）、深度自编码器（将多个自编码器自下而上进行叠加，每一层进行单独训练）等。
深度学习的底层算法类型
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