人工智能与计算机视觉

过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。

今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢?

计算机视觉技术的概念

正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。

从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。

实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定

义，计算机视觉的目标是对环境的表达和理解，核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释。

计算机视觉(Computer Vision, CV)是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。

通常来说，计算机视觉定义应当包含以下三个方面：

1、对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述;

2、从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性;

3、基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策。

作为一个新兴学科，计算机视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而试图建立从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统。计算机视觉是一门综合性的学科，其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等，同时与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形学，三维表现等学科也发生了很强的联系。

人工智能与计算机视觉

计算机视觉与人工智能有密切联系，但也有本质的不同。人工智能的目的是让计算机去看、去听和去读。图像、语音和文字的理解，这三大部分基本构成了我们现在的人工智能。而在人工智能的这些领域中，视觉又是核心。大家知道，视觉占人类所有感官输入的80%，也是最困难的一部分感知。如果说人工智能是一场革命，那么它将发轫于计算机视觉，而非别的领域。

人工智能更强调推理和决策，但至少计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段。“物体识别和场景理解”也涉及从图像特征的推理与决策，但与人工智能的推理和决策有本质区别。

计算机视觉和人工智能的关系：

第一，它是一个人工智能需要解决的很重要的问题。

第二，它是目前人工智能的很强的驱动力。因为它有很多应用，很多技术是从计算机视觉诞生出来以后，再反运用到AI领域中去。

第三，计算机视觉拥有大量的量子AI的应用基础。

计算机视觉技术的原理

计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。

这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此，

用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。

这一领域的深入研究是从20世纪50年代开始的，走的是三个方向——即复制人眼;复制视觉皮层;以及复制大脑剩余部分。

复制人眼——让计算机“去看”

目前做出最多成效的领域就是在“复制人眼”这一领域。在过去的几十年，科学家已经打造了传感器和图像处理器，这些与人类的眼睛相匹配，甚至某种程度上已经超越。通过强大、光学上更加完善的镜头，以及纳米级别制造的半导体像素，现代摄像机的精确性和敏锐度达到了一个惊人的地步。它们同样可以拍下每秒数千张的图像，并十分精准地测量距离。

但是问题在于，虽然我们已经能够实现输出端极高的保真度，但是在很多方面来说，这些设备并不比19世纪的针孔摄像机更为出色：它们充其量记录的只是相应方向上光子的分布，而即便是最优秀的摄像头传感器也无法去“识别”一个球，遑论将它抓住。

换而言之，在没有软件的基础上，硬件是相当受限制的。因此这一领域的软件才是要投入解决的更加棘手的问题。不过现在摄像头的先进技术，的确为这软件提供了丰富、灵活的平台就是了。

复制视觉皮层——让计算机“去描述”

要知道，人的大脑从根本上就是通过意识来进行“看”的动作的。比起其他的任务，在大脑中相当的部分都是专门用来“看”的，而这一专长是由细胞本身来完成的——数十亿的细胞通力合作，从嘈杂、不规则的视网膜信号中提取模式。

如果在特定角度的一条沿线上出现了差异，或是在某个方向上出现了快速运动，那么神经元组就会兴奋起来。较高级的网络会将这些模式归纳进元模式(meta-pattern)中：它是一个朝上运动的圆环。同时，另一个网络也相应而成：这次是带红线的白色圆环。而还有一个模式则会在大小上增长。从这些粗糙但是补充性的描述中，开始生成具体的图像。

使用人脑视觉区域相似的技术，定位物体的边缘和其他特色，从而形成的“方向梯度直方图”

由于这些网络一度被认为是“深不可测的复杂”，因此在计算机视觉研究的早期，采用的是别的方式：即“自上而下的推理”模式——比如一本书看起来是“这样”，那么就要注意与“这个”类似的模式。而一辆车看起来是“这样”，动起来又是“这样”。

在某些受控的情况下，确实能够对少数几个物体完成这一过程，但如果要描述身边的每个物体，包括所有的角度、光照变化、运动和其他上百个要素，即便是咿呀学语的婴儿级别的识别，也需要难以想象的庞大数据。

而如果不用“自上而下”，改用“自下而上”的办法，即去模拟大脑中的过程，则看上去前景更加美好：计算机可以在多张图中，对一张图片进行一系列的转换，从而找到物体的边缘，

发现图片上的物体、角度和运动。就像人类的大脑一样，通过给计算机观看各种图形，计算机会使用大量的计算和统计，试着把“看到的”形状与之前训练中识别的相匹配。

科学家正在研究的，是让智能手机和其他的设备能够理解、并迅速识别出处在摄像头视场里的物体。如上图，街景中的物体都被打上了用于描述物体的文本标签，而完成这一过程的处理器要比传统手机处理器快上120倍。

随着近几年并行计算领域的进步，相关的屏障逐渐被移除。目前出现了关于模仿类似大脑机能研究和应用的爆发性增长。模式识别的过程正在获得数量级的加速，我们每天都在取得更多的进步。

复制大脑剩余部分——让计算机“去理解”

当然，光是“识别”“描述”是不够的。一台系统能够识别苹果，包括在任何情况、任何角度、任何运动状态，甚至是否被咬等等等等。但它仍然无法识别一个橘子。并且它甚至都不能告诉人们：啥是苹果?是否可以吃?尺寸如何?或者具体的用途。

前面说过，没有软件，硬件的发挥非常受限。但现在的问题是，即便是有了优秀的软硬件，没有出色的操作系统，也“然并卵”。

对于人们来说，大脑的剩余部分由这些组成，包括长短期记忆、其他感官的输入、注意力和认知力、从世界中万亿级别的交互中收获的十亿计知识，这些知识将通过我们很难理解的方式，被写入互联的神经。而要复制它，比起我们遇到过的任何事情都要更加复杂。

计算机视觉的应用领域

计算机视觉的应用领域主要包括对照片、视频资料如航空照片、卫星照片、视频片段等的解释、精确制导、移动机器人视觉导航、医学辅助诊断、工业机器人的手眼系统、地图绘制、物体三维形状分析与识别及智能人机接口等。

早期进行数字图像处理的目的之一就是要通过采用数字技术提高照片的质量,辅助进行航空照片和卫星照片的读取判别与分类。由于需要判读的照片数量很多,于是希望有自动的视觉系统进行判读解释,在这样的背景下,产生了许多航空照片和卫星照片判读系统与方法。自动判读的进一步应用就是直接确定目标的性质,进行实时的自动分类,并与制导系统相结合。目前常用的制导方式包括激光制导、电视制导和图像制导,在导弹系统中常常将惯性制导与图像制导结合,利用图像进行精确的末制导。

工业机器人的手眼系统是计算机视觉应用最为成功的领域之一,由于工业现场的诸多因素,如光照条件、成像方向均是可控的,因此使得问题大为简化,有利于构成实际的系统。与工业机器人不同,对于移动机器人而言,由于它具有行为能力,于是就必须解决行为规划问题,即是对环境的了解。随着移动式机器人的发展,越来越多地要求提供视觉能力,包括道路跟踪、回避障碍、特定目标识别等。目前移动机器人视觉系统研究仍处于实验阶段,大多采用遥控和远视方法。

在医学上采用的图像处理技术大致包括压缩、存储、传输和自动/辅助分类判读,此外还可用于医生的辅助训练手段。与计算机视觉相关的工作包括分类、判读和快速三维结构的重建等方面。长期以来,地图绘制是一件耗费人力、物力和时间的工作。以往的做法是人工测量,现在更多的是利用航测加上立体视觉中恢复三维形状的方法绘制地图,大大提高了地图绘制的效率。同时,通用物体三维形状分析与识别一直是计算机视觉的重要研究目标,并在景物的特征提取、表示、知识的存储、检索以及匹配识别等方面都取得了一定的进展,构成了一些用于三维景物分析的系统。

近年来,基于生物特征(biometrics)的鉴别技术得到了广泛重视,主要集中在对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上,这其中大多都与视觉信息有关。与生物特征识别密切相关的另一个重要应用是用于构成智能人机接口。现在计算机与人的交流还是机械式的,计算机无法识别用户的真实身份,除键盘、鼠标外,其他输入手段还不成熟。利用计算机视觉技术可以使计算机检测到用户是否存在、鉴别用户身份、识别用户的体势(如点头、摇头)。此外,这种人机交互方式还可推广到一切需要人机交互的场合,如入口安全控制、过境人员的验放等

人工智能原理及其应用(王万森)第3版 课后习题答案

第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？ 解：智能主要是指人类的自然智能。一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？ 解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？ 解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标： 对智能行为有效解释的理论分析； 解释人类智能； 构造具有智能的人工产品； 1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？ 解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起

人工智能的发展现状与前景探析

人工智能的发展现状与前景探析 大数据、人工智能、物联网等，这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前，其实这些名词早已存在数十年之久，可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨，结合生活中相关人工智能的生活体验，对人工智能的发展前景提出一些观点，希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。 标签：人工智能；发展现状；前景 1 引言 随着互联网时代的到来，我国各行各业对于智能化的需求越来越大，其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中，人工智能技术得到了迅猛的发展，并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起 早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮 经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析 自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向

人工智能学习研究的现状其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智

能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

计算机视觉

计算机视觉综述 摘要 近年来，计算机视觉得到了广泛的应用，其在图像处理和视觉信息处理方面有着重要的意义，本文介绍了计算机视觉的概念，定义以及研究内容，对于其发展以及应用进行了简单的描述。 关键字：计算机视觉 A survey on the computer vision Abstract In recent years, computer vision enjoy a wide range of applications, it has important significance in image processing and visual information processing, this paper introduces the concept of computer vision, the definition and the research content, and a simple description is made for its development and application. Key words: computer vision 1 计算机视觉研究现状概述 计算机视觉是人工智能领域的一个重要组成部分，它的研究目标就是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。其是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中，包括信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。

浅析人工智能的现状及发展趋势

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/2e747015.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者：范胜廷陈华 来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。 关键词：人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风

生活中的人工智能——人工智能的现状及未来

生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词：人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生

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人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

人工智能原理及其应用(第二版)习题答案

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知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)∧(L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)∧B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))

2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下： Pickup(x)

人工智能机器视觉

计算机视觉综述 摘要：自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后，世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科，研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识，比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等，它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成，如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像; 1、计算机视觉的应用 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面，充医学图像到遥感图像，充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉，许多人类视觉无法感知的场合，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像

人工智能原理与应用_(张仰森_著)_高等教育出版社_课后答案

2.7解：根据谓词知识表示的步骤求解问题如下： 解法一： (1)本问题涉及的常量定义为： 猴子：Monkey，箱子：Box，香蕉：Banana，位置：a，b，c (2)定义谓词如下： SITE(x，y)：表示x在y处； HANG(x，y)：表示x悬挂在y处； ON(x，y)：表示x站在y上； HOLDS(y，w)：表示y手里拿着w。 (3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下： 问题的初始状态表示： SITE(Monkey，a)∧HANG(Banana，b)∧SITE(Box，c)∧~ON(Monkey，Box)∧~HOLDS(Monkey，Banana) 问题的目标状态表示： SITE(Monkey，b)∧~HANG(Banana，b)∧SITE(Box，b) ∧ON(Monkey，Box)∧HOLDS(Monkey，Banana) 解法二： (1)本问题涉及的常量定义为： 猴子：Monkey，箱子：Box，香蕉：Banana，位置：a，b，c (2)定义谓词如下： SITE(x，y)：表示x在y处； ONBOX(x)：表示x站在箱子顶上； HOLDS(x)：表示x摘到了香蕉。 (3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下： 问题的初始状态表示： SITE(Monkey，a)∧SITE(Box，c)∧~ONBOX(Monkey)∧~HOLDS(Monkey) 问题的目标状态表示： SITE(Box，b)∧SITE(Monkey，b)∧ONBOX(Monkey)∧HOLDS(Monkey) 从上述两种解法可以看出，只要谓词定义不同，问题的初始状态和目标状态就不同。所以，对于同样的知识，不同的人的表示结果可能不同。 2.8解：本问题的关键就是制定一组操作，将初始状态转换为目标状态。为了用谓词公式表示操作，可将操作分为条件(为完成相应操作所必须具备的条件)和动作两部分。条件易于用谓词公式表示，而动作则可通过执行该动作前后的状态变化表示出来，即由于动作的执行，当前状态中删去了某些谓词公式而又增加一些谓词公式从而得到了新的状态，通过这种不同状态中谓词公式的增、减来描述动作。 定义四个操作的谓词如下，操作的条件和动作可用谓词公式的增、删表示： (1)goto

人工智能与计算机视觉

过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。 今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定

2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B √答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分）

A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 6.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互

(完整word版)人工智能在军事领域的发展现状及应用前景

人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军事领域的应用前景，文章还重点分析了人工智能技术实现的可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文章编译如下：目前，关于人工智能的说法和文章很多，这让人觉得，人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分，而且计算机已经学会语音和脸部识别，操控汽车和分析大量数据。图像识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现，还需要进行研究，它的应用领域确实非常广泛。国防领域也在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用到网络武器和既可用于监视敌人，也可用于袭击敌人的自主式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所谓的“第三次抵消战略”，该文件中提出的主要目标是“必须集中力量进行创新，旨在通过创新发展美国近年来与对手和敌人已经接近的关键能力，保持并恢复传统遏制力”，这里说的对手和敌人指的也

就是俄罗斯和中国。实际上，世界上已经开始了创新武器竞赛，全部主要大国都将卷入其中。此外，西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者，谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称，人工智能最终将消灭人类。因此，他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向联合国发出请求书，呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调，运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后，战争中出现的第三次革命，毫无疑问，他们说的没错。但显而易见，联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的，而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护，阻止其地缘政治对手，首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而，履带式装甲车和打击无人机并非战略武器，而是战术武器。这些武器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞复制了无数遍，但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚，所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁，首先必须弄清，什么是人工智能，它与机器智能，超级计算机的深度学习有什么不同，还有最主要的是人工智能在军事领域的地位和运用范围。国家安全领域

对人工智能现状及发展思考

《人工智能》课程论文 对人工智能现状及发展的思考 【摘要】：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，并对人工智能的发展进行讲述，最后对人工智能进行人文思考。 【关键词】：人工智能，发展，思考 "人工智能"一词最早是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。 对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都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。 人工智能的定义可以分为两部分，即"人工"和"智能"。对于"人工"，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但

总的来说，"人工系统"就是通常意义下的人工系统。诞生对于"智能"，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是"人工"制造的"智能"了。 人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20 世纪的50 年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。 第二个阶段从20 世纪的60 年代末到70 年代。专家系统的出现

《人工智能发展现状与应用前景》

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2019《人工智能发展现状与应用前景》课程大纲及开课计划 2019年课程计划： 上海：6月21、8月20、10月25 课程价格：3600（含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费）课程背景: 随着物联网和智能数据处理技术的普及，我们正在进入人工智能的时代。本课程带大家认识什么是物联网，了解万物人工智能的基础和原理，进而感知正在到来的人工智能社会,并对于人工智能技术给人类社会和生活带来的改变和前景产生深刻的认识与思考。 课程收益: 了解人工智能概念 人工智能带来的新商业机会 最前沿的人工智能技术与应用 课程大纲: 第一章：人工智能发展趋势 1.人脑仿生取得重大突破 2.机器学习深入应用 3.智能语音助手成为突破口 4.机器视觉在生产中不断渗透 5.AR和VR发展驶入快车道 6.区块链技术与人工智能融合发展 第二章：人工智能时代

人工智能原理MOOC习题集及答案 北京大学

Quizzes for Chapter 1 1单选(1 分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 总分 ? A.人类思考 ? B.人工智能 ? C.机器智能1.00/1.00 ? D.机器动作 正确答案：C你选对了 2多选(1分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分 /总分 ? A.人工智能旨在创造智能机器 该题无法得分/1.00 ? B. 人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的 智能体程序该题无法得分/1.00 ? C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法 得分/1.00 ? D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通 常由人类所能做的事该题无法得分/1.00 正确答案：A、B、D你错选为A、B、C、D 3多选(1分)如下学科哪些是人工智能的基础？得分/总分 ? A.经济学0.25/1.00 ? B.哲学0.25/1.00 ? C.心理学0.25/1.00 ? D.数学0.25/1.00 正确答案：A、B、C、D你选对了 4多选(1分)下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案？ 得分/总分 ? A.指的是一种机器，具有将智能应用于任何问题的 能力0.50/1.00 ? B.是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算 机，因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00 ? C.指的是一种机器，仅针对一个具体问题 ? D.其定义为无知觉的计算机智能，或专注于一个狭 窄任务的AI 正确答案：A、B你选对了 5多选(1分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总 分 ? A.Web搜索引擎 ? B.超市条形码扫描器 ? C.声控电话菜单该题无法得分/1.00 ? D.智能个人助理该题无法得分/1.00 正确答案：A、D你错选为C、D 6多选(1分)选择下列哪些是人工智能的研究领域 得分/总分 ? A.人脸识别0.33/1.00 ? B.专家系统0.33/1.00 ? C.图像理解 ? D.分布式计算 正确答案：A、B、C你错选为A、B 7多选(1分)考察人工智能(AI)的一些应用，去发现目前下列哪些 任务可以通过AI来解决得分/总分 ? A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00 ? B.打一场像样的乒乓球比赛 ? C.在Web上购买一周的食品杂货0.33/1.00 ? D.在市场上购买一周的食品杂货 正确答案：A、B、C你错选为A、C 8填空(1分)理性指的是一个系统的属性，即在_________的环境 下做正确的事。得分/总分 正确答案：已知 1单选(1分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 总分

一文详解计算机视觉技术

一文详解计算机视觉技术 如果有人朝你扔过来一个球，通常你会怎么办？——当然是马上把它接住。这个问题是不是很弱智？但实际上，这一过程是最复杂的处理过程之一，实际上的过程大概如下：首先球进入人类的视网膜，一番元素分析后，发送到大脑，视觉皮层会更加彻底地去分析图像，把它发送到剩余的皮质，与已知的任何物体相比较，进行物体和纬度的归类，最终决定你下一步的行动：举起双手、拿起球（之前已经预测到它的行进轨迹）。 上述过程只在零点几秒内发生，几乎都是完全下意识的行为，也很少会出差错。因此，重塑人类的视觉并不只是单一一个困难的课题，而是一系列、环环相扣的过程。 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知（visual perception）,视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基（Wikipedia）的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定义，计算机视觉的目标是对环境的表达和理解，核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释。 计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。

人工智能发展现状分析

人工智能发展现状分析 2016年以来，谷歌人工智能程序AlphaGo在围棋人机大战中先后战胜李世石和柯洁，沉寂了60年的人工智能一下子成为社会关注的焦点。人工智能技术成为当今科技热点，人工智能科技公司成为风险资本追逐的对象，包括中国在内的科技大国纷纷制定人工智能发展战略，可以说人类进入了人工智能的新时代。 而这一新时代的到来，离不开芯片、存储器、光纤、移动通信、超算和大数据等底层技术的突破。以过去十年的时间为基准，光纤通信容量提升了100倍，移动通信速率提升了1 000倍，超算能力提升了1 000倍，数据量提升了32倍。信息采集、传输和存储效率的提升，以及计算能力的迅猛发展，奠定了人工智能时代的基础。 以此为基础，深度学习算法实现突破，则是揭开人工智能新时代序幕的转折点。2006年，杰弗里·辛顿提出的深度置信网络，解决了深层神经网络的训练问题，一举开创人工智能发展的新局面。 在大数据、算力和算法三驾马车的拉动下，人工智能技术快速进步并已经在许多方面超越了人类。 在语音识别上，微软的语音交互识别系统错误率低至5.1%，百度的汉语识别系统准确率高达97%，都优于专业速记员； 在人脸识别上，中国依图科技在千万分之一误报下的识别准确率接近99%，连续多年获得美国国家标准技术局举办的人脸识别算法测试的冠军。 除此之外，人工智能可以做的事情还有很多，甚至可以颠覆科学技术的研究过程。 例如，谷歌DeepMind利用深度学习开发Alpha Fold程序，能够根据基因序列预测蛋白质的3D结构，有望治疗包括癌症在内的众多疾病。再如，美国斯坦福大学的科学家创建了一个人工智能程序，这个人工智能程序只用几小时就完成了元素周期表的重建。

浅谈人工智能原理及应用

模式识别与智能系统 摘要：人工智能(Artifical Intelligence)是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，以模拟人类智能、智能行为及其规律为研究内容的一门综合性边缘学科。由于人工智能自出现以来取得的巨大成就及其潜在的广阔应用前景，它又同空间技术、原子能技术并称为20世纪的三大科学技术成就。 关键词：人工智能；计算机科学；发展方向 ①、人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。