人工智能相关资讯详细介绍

人工智能介绍

人工智能(AI)。它是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，能够以类似于人类智能的方式做出反应。该领域的研究包括机器人学、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。人工智能自诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。可以想象，未来人工智能带来的科技产品将是人类智慧的“容器”。人工智能可以模拟人的意识和思维的信息过程。人工智能不是人类智能，但它可以像人类智能一样思考，或者超越人类智能。

人工智能是一门具有挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门非常广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够胜任一些通常需要人类智能的复杂任务。但是不同的时代，不同的人对这个“复杂的作品”有不同的理解。2017年12月，人工智能入选“2017年中国媒体十大热词”。2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理》发布。

AI人工智能

定义分析

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”更容易理解，争议更小。有时候我们要考虑人类能做出什么，或者人的智力是否高到可以创造人工智能等等。但总的来说，“人工系统”是通常意义上的人工系统。

关于什么是“智能”，有很多问题。这涉及到意识、自我、心智(包括无意识_心智)等其他问题。人们普遍认为，人们知道的唯一智能是他们自己的智能。然而，我们对自身智能和人类智能的必要元素的了解非常有限，因此很难定义什么是“人工”智能。所以对人工智能的研究往往涉及到对人类智能本身的研究。关于动物或其他人工系统的其他智能，一般也被认为是与人工智能相关的研究课题。

人工智能在计算机领域越来越受到重视。它已应用于机器人、经济和政治决策、控制系统和仿真系统。

纳尔逊教授是这样定义人工智能的:“人工智能是一门关于知识的学科——如何表达知识，以及如何获取和使用知识。”另一位麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何让计算机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的基本思想和内容。即人工智能是研究人类智能活动规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何使计算机做过去需要人类智能的工作，即如何应用计算机软硬件模拟人类的一些智能行为的基础理论、方法和技术。

人工智能是计算机科学的一个分支，自20世纪70年代以来被称为世界三大前沿技术(空间技术、能源技术、人工智能)之一。也被认为是21世纪三大前沿技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为它在过去的30年中发展迅速，在许多学科中得到了广泛的应用，并取得了丰硕的成果。人工智能逐渐成为一个独立的分支，在理论和实践上自成体系。

人工智能是研究如何让计算机模拟人类的一些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科。).主要包括计算机实现智能的原理，使计算机类似于人脑智能，使计算机实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学。可以说，几乎所有的自然科学和社会科学的学科都已经远远超出了计算机科学的范畴。人工智能和思维科学的关系是实践和理论的关系。人工智能处于思维科学的技术应用层面，是它的一个应用分支。从思维的角度来看，人工智能并不局限于逻辑思维，只有形象思维和灵感思维才能推动人工智能的突破性发展。数学往往被认为是很多学科的基础科学，数学也进入了语言和思维领域。人工智能这门学科也必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑和模糊数学的范围内发挥作用，而且进入人工智能的学科，会相互促进，发展更快。

AI人工智能

科学导论

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、自动规划、智能搜索、定理证明、游戏、自动编程、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等。

主题类别

人工智能是一门交叉学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

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，不确定性理论。

研究类别

自然语言处理、知识表示、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、逻辑编程的软计算、不精确和不确定管理、人工生命、神经网络、复杂系统、遗传算法。

意识和人工智能

人工智能本质上是对人类思维信息过程的模拟。

人类思维的模拟可以通过两种方式进行。一种是结构模拟，模仿人脑的结构机制，制造出“类脑”机器；第二种是功能模拟，暂时抛开人脑内部结构，从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的出现，是对人脑思维功能的模拟，是人脑思维的信息过程。

弱人工智能现在发展很快，特别是2008年经济危机后，美国、日本、欧洲都希望通过机器人实现再工业化。工业机器人正以前所未有的速度发展，进一步推动了弱人工智能及相关产业的不断突破。许多必须由人来做的工作现在可以由机器人来实现。

但强人工智能暂时处于瓶颈，需要科学家和人类的努力。

相关成就

模式识别

使用$ TERM模式识别引擎，有2D识别引擎，三维识别引擎，驻波识别引擎和多维识别引擎。

2D识别引擎引入了指纹识别、肖像识别、字符识别、图像识别和车牌识别。驻波识别引擎引入了语音识别。

自动化工程

自动驾驶仪(OSO系统)

印钞厂(流水线)

猎鹰系统(YOD图纸)

知识工程

本文以知识本身为处理对象，研究如何利用人工智能和软件技术来设计、构建和维护知识系统。

专家系统

智能搜索引擎

计算机视觉和图像处理

机器翻译和自然语言理解

数据挖掘和知识发现

相关作品

视觉阅读人工智能:机器真的能思考吗？人类的思维只是一个复杂的计算机程序吗？这本书聚焦于人工智能这一历史上最棘手的科学问题之一，并关注其背后的一些主要话题。人工智能不只是一个虚构的概念。半个世纪以来对智能体结构的研究表明，机器可以打败最伟大的棋手，人形机器人可以行走，可以与人类互动。虽然早就有了智能机器指日可待的宣言，但这方面的进展缓慢而艰难。意识和环境是困扰研究的两个难题。我们究竟应该如何制造智能机器？它应该像大脑一样工作？它需要一个身体吗？从图灵影响深远的基础研究，到机器人和新型人工智能的飞跃，这本书用图文并茂的方式向读者清晰地呈现了人工智能在过去半个世纪的发展。

人工智能的未来:解释智能的内涵，阐述大脑的工作原理，告诉我们如何制造真正意义上的智能机器——这样的智能机器将不再只是模仿人脑，其智能将在很多方面远远超过人脑。霍金斯认为，以前复制人类智能的努力，从人工智能到神经网络，没有一次是成功的，原因是人们没有真正理解智能和人脑的内涵。所谓智能，就是人脑对比过去，预测未来的能力。大脑不是电脑，不会跟风，根据输入一步步产生输出。大脑是一个巨大的记忆系统，储存着一定程度上反映世界真实结构的经验，能够记住事件发生的顺序及其关系，并根据记忆做出预测。构成智力、感觉、创造力和感知基础的是大脑的记忆预测系统...

人工智能哲学:人工智能哲学是随着现代信息理论和计算机技术发展起来的哲学分支。本书收集了十五篇人工智能研究领域学者的代表性论文，为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立做出了开创性的贡献。这些文章总结了人工智能的发展历程，该学科的发展趋势，以及人工智能中的重要课题。这些划时代的著作中有:现代计算机理论之父艾伦·图灵的《计算机与智能》；美国哲学家塞尔的《心智、大脑和程序》；J·E·辛顿等人的《分布式表达》，以及本书主编、英国人工智能学者M·A·博登的《逃离中国屋》。

《人工智能:一种现代方法》:本书以详实丰富的材料，从理性主体的角度全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了主要研究方向。是一本不可多得的综合教材。全书分为八个部分:第一部分“人工智能”，第二部分“问题解决”，第三部分“知识与推理”，第四部分“规划”，第五部分“不确定知识与推理”，第六部分“学习”，第七部分“交流、感知与行动”，第八部分“结论”。本书不仅详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，还描述了各个研究方向的最前沿进展，收集了详细的历史文献和事件。因此，本书适合不同层次和领域的研究人员和学生。可作为信息领域及相关领域高校本科生、研究生的教材或教学指导书目，也可作为相关领域科研和工程技术人员的参考书。

OpenAI介绍

人工智能正在定义一个全新的世界，可以被数千万用户大规模“触摸、应用、识别”和使用，从而创造巨大的社会积极意义，让社会更加完善和美好。

对此，马克斯·普朗克研究所的一位科学家表示:“人工智能将改变医学、研究和生物工程，它将改变一切。」

在ChatGPT诞生之前，这种说法就受到了质疑，因为AI作为科技和互联网世界的一颗璀璨巨星，并没有践行“因见而信”的定律。而是AI创业者、资本、媒体都在不断渲染一种未来感，导致公众世界对AI的前景产生怀疑。即使在资本市场上，AI公司的财报和二级市场的曲线似乎也勾勒出一幅不确定的场景。

缺少一个现象级的AI产品，缺少一个具有爆发力和市场教育的AI产品，是过去全球AI市场的缩影。直到，OpenAI，AI智能聊天机器人ChatGPT，被全球科技界定义为AI的新范式，具有穿透力的市场力量，使得ChatGPT一度获得百万用户，甚至市场认为:“它将颠覆搜索引擎巨头Google，其超强的情商和巨大的力量，将在内容和创意领域形成巨大的涟漪。也许，现有的互联网信息系统将因此而改变。」

这就是“因见而信”。OpenAI和ChatGPT做到了，全世界沸腾欢呼。

据最新消息，微软宣布将与在线聊天机器人ChatGPT的开发商OpenAI展开第三期合作，并将向OpenAI投入“多年和数十亿美元”。《纽约时报》透露，微软将向OpenAI投资100亿美元，OpenAI的价值将达到290亿美元。

微软首席执行官塞特亚·纳德拉上周表示:“人工智能是计算的下一波主要浪潮。」

未来，AI将正式向世界宣布:“AI的时代正式到来。世界公众已经对AI有了全新的理念和更强的期待。

一个逆风

微软对OpenAI投资100亿美元，价值290亿美元。

事实上，在过去，全球科技巨头已经进入了市值下跌、裁员和生态业务战略收缩的“下行周期”。在很多业态中，可穿戴设备、移动设备、3D打印、区块链、Web 3.0和元宇宙，甚至更多的技术语言和产品，都在这个特殊的周期中进行了大规模的竞争，与市场、资本、用户展开了竞争。在这一刻沉淀下来之后，人工智能的价值逐渐凸显和放大，其主导下一个时代的技术属性正在显现。

所以现阶段AI属于逆风飞行的全球发展趋势。因为非常简单，AI正在构建下一波计算。

作为市值1.8万亿美元的全球科技巨头，微软业务涵盖“操作系统、办公软件、平板电脑、游戏机、云服务和投资”。这次对OpenAI的战略投资可以说是人工智能领域的一个里程碑。也正是在这个“技术寒冬”里，发出了最强大、最火热的信号，那就是人工智能将主导未来的计算浪潮，当然也有很多含义:

1.市场共鸣，世界巨头投资现象级AI应用。

在AI市场，很多公司，如总部位于中国的互联网巨头AI阵营、零售巨头AI阵营、科技巨头AI和垂直AI巨头，已经组成了中国AI战舰，也有很多资本进行战略投资，让中国AI闪耀全球。微软战略投资OpenAI是重量级巨头。对于现象级的AI应用，战略投资本身就具有非常巨大的全球市场共振效应，在技术无国界的情况下，会给市场带来很多想象和引导。甚至对中国这个世界第二大经济体来说，它带来了“建设未来的指引力量”。」

2.指引方向，AI的终极意义属于服务用户。

以往的AI大多停留在B端市场，应用在一些特殊场景，而面向C端用户的AI，尤其是大规模应用的产品，相对较少。ChatGPT的诞生重塑了AI世界，它被用户广泛使用。在使用过程中，ChatGPT变得越来越聪明，市场认为ChatGPT将在不久的将来颠覆“谷歌”。所以微软对OpenAI的100亿美元投资，指明了一个方向，对市场有很好的指导意义和教育意义。AI的终极意义属于服务广大用户。到现在为止，具有互联网产品属性的AI产品并不多，ChatGPT是最亮的明星。

290亿美元的价值是OpenAI目前的价值，随着ChatGPT的不断使用，这个价值还会继续扩大。在大规模资本赋能的情况下，未来AI市场将出现数千亿的独角兽。

当然，这些十亿美元的独角兽也会出现在中国。

2微笑曲线

深度脑链GPU赋能AI新定律，让AI更高效。

目前，中国和美国正在全面竞争，中国的AI创业者也在不断创新。最值得注意的是，中国各大科技巨头纷纷搭建“AI平台”，大规模覆盖场景。

众所周知，人工智能(AI)是指通过计算机及相关技术模拟、扩展和增强人类智能的技术。

人工智能的研究领域包括机器学习、自然语言处理、图像识别、视觉识别和机器人技术。因此，目前中国正在逐步实现AI技术的商业化和场景化应用，这使得中国市场逐渐拥有非常强大的AI应用未来。

作为中国AI的重要参与者，DeepBrain Chain的战略打法是以分布式、去中心化的方式参与。DeepBrain Chain是一个由分布式技术驱动的人工智能(AI)计算平台，其目标是成为“人工智能中的云计算平台”。成立于2017年11月，愿景是基于去中心化技术构建全球最大的分布式高性能计算网络，成为5G+AI时代最重要的基础设施。

显然，在AI赛道上，巨头们热衷于集中资本和集中化，强化服务，将产品存储在CPU处理器层，最终完成信息和程序的处理；对于创业公司来说，DeepBrain Chain进入AI赛道，采用去中心化的产品形态和中心化的服务模式，采用GPU为人工智能产品和开发者赋能。

在我看来，CPU和GPU都有很多不同之处，而DeepBrain Chain很好地利用了GPU的优势，最终获得了市场的青睐:

1.GPU基于大吞吐量设计，让AI效率更高。

对于人工智能产品来说，所有的产品都需要计算，更强大的计算。目前一般的做法是采用CPU的做法来完成计算。例如，当内容创作者在平台上发布作品时，AIGC科技将计算并生成可视化视频内容。在这个过程中，GPU发挥了很大的作用。

面对大规模数据系统，当AI需要处理上亿T数据时，基于大吞吐量设计的GPU投入使用。GPU的特点是alu多，缓存少。缓存的目的不是为了保存以后需要访问的数据，这一点不同于CPU，而是为了提高线程的服务。与CPU擅长逻辑控制和串行运算，以及一般的数据运算不同，GPU擅长大规模并发计算，所以GPU除了图像处理之外，越来越多地参与计算。

总体来说，GPU更适合处理大规模数据，发挥分布式计算系统的优势，让AI更加智能高效。

2.GPU和AI有天然的耦合，让AI更流畅。

众所周知，CPU(Central Processing Unit)是指中央处理器，决定着手机和硬件的运行速度。GPU(图形处理单元)是指图像处理器，用来在手机上渲染游戏画面。通常GPU型号越新，频率越高，意味着游戏画面的显示速度越快。

对于AI来说，AI产品是基于语言和计算算法、语言识别、图像识别和自然语言处理。CPU相当于整个电脑的心脏，GPU相当于显卡的心脏。自然，GPU和AI有天然的耦合，可以让AI产品更流畅，其运算效率完全在CPU之上。

目前全球人工智能高歌猛进的时候，DeepBrain链已经采取了非常优质的策略来赋能AI市场。同时坚持了五年多，不断的创新和突破得到了市场的认可。此时此刻，市场已经向DeepBrain链呈现出微笑曲线。

三

长寿主义

深度脑链引领AIGC未来市场，通过坚持获得青睐。

ChatGPT流行之后，另一项AI技术AIGC(AI Generated Content)开始蓬勃发展，并得到了广泛应用。

AIGC(AI Generated Content)是由AI生成的内容，其特点是自动化生产，效率高。随着自然语言生成技术NLG和人工智能模型的成熟，AIGC逐渐引起了人们的关注。目前可以自动生成文本、图片、音频、视频，甚至3D模型和代码。AIGC将极大地推动元宇宙的发展，元宇宙中大量的数字原生内容需要AI帮助完成创作。

显然，AIGC的大量AI处理的都是图文视频内容，而AIGC产品接入深脑链AI云平台后，其分布式GPU系统会快速处理内容，让内容流畅清晰，变得更加优秀。目前，大量AIGC人工智能产品开始选择接入深度脑链AI云平台。

见证过DeepBrain Chain发展的用户，都能看到DeepBrain Chain创始团队的创新和努力。可以说，我认为分布式技术的介入可以让深度脑链在开发层面避免与集中式技术巨头的直接竞争，进而在该领域实现快速增长。

目前，深脑链DBC服务于全球30多个国家，全球近50家厂商部署了基于深脑链网络的高性能GPU云平台，服务数百家企业和数万名AI开发者。如:从图云、DBChain、游三爱、深度之眼GPU云平台、AINLP、52CV、蚂蚁挖矿、windywinter、泛创爱、DIMI人工智能、新加坡TeuringCloud、韩国Hycons Cloud等等。对于脑链深处的DBC，也有一个顶级的科学团队。比如哈工大AI在SMP2017中文人机对话评测业务中排名第一，有30多个国内顶尖人工智能团队参赛；硅谷提供人工智能和区块链研究中心，进行分布式技术和人工智能的前沿研究。这些成果足以说明DeepBrain Chain技术的优势:

1.高性能DeepBrain Chain GPU云平台。

之所以能服务大规模用户和厂商，在于高性能的DeepBrain Chain GPU云计算平台，高吞吐量，稳定的分布式云计算能力流畅度，存储、处理、计算能力，将GPU计算能力发挥到极致。目前平台稳定运行428天，GPU数量达到2035个，出租率达到88.50%。其可持续性对传统远程操作APP是降维打击。

2.基于区块链的深度脑链无限扩张

深度脑链的主网络是基于Boca衬底开发的。深脑链也是区块链业界为数不多的实现大规模落地的高性能计算项目。深脑链自成立以来，一直致力于提高深脑链计算网络的可用性，推动商业化。基于分布式云计算能力和算法、数据，实现市场分离是可能的。相对于集中式巨头聚集数据、算法、计算能力的模式，分布式将促进数据、算法、计算能力的市场分离。保证数据的安全性，阻断集中化带来的不确定性的可能性，进而实现更稳定的系统服务。

务实，创新，AI世界的探索与创新，全球AI创业者用智慧和代码优化世界，让世界变得更美好。ChatGPT的爆发和数百亿美元的战略投资，为全球科技创业者点亮了未来世界的灯塔。DeepBrain Chain位于AI赛道，采用独特的GPU计算方式勾勒AI。经过五年的坚持，受到大规模用户的青睐。这本身也是一群AI创业者最简单最长远的产出。

那么，有没有理由相信AI时代会因为DeepBrain Chain的参与而变得更好呢？

李安伟，知名科技自媒体，热爱互联网、科技、零售、制造、实体企业、新商业文明。他以稀缺的眼光和对商业趋势下一秒的洞察力著称，传播力巨大。每篇文章都会和几十个顶级栏目同步。