人工智能的原理是什么

人工智能的原理，簡單的形容就是：人工智能=數學計算。機器的智能程度，取決于“算法”。最初，人們發現用電路的開和關，可以表示1和0。

那么很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極管），就形成了“輸入（按開關按鈕）——計算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）”這種模式。

想象家里的雙控開關。為了實現更復雜的計算，最終變成了，“大規模集成電路”——芯片。電路邏輯層層嵌套，層層封裝之后，我們改變電流狀態的方法，就變成了“編寫程序語言”。程序員就是干這個的。

程序員讓電腦怎么執行，它就怎么執行，整個流程都是被程序固定死的。所以，要讓電腦執行某項任務，程序員必須首先完全弄清楚任務的流程。就拿聯控電梯舉例：別小看這電梯，也挺“智能”呢。

考慮一下它需要做哪些判斷：上下方向、是否滿員、高峰時段、停止時間是否足夠、單雙樓層等等，需要提前想好所有的可能性，否則就要出bug。某種程度上說，是程序員控制了這個世界。

可總是這樣事必躬親，程序員太累了，你看他們加班都熬紅了眼睛。于是就想：能不能讓電腦自己學習，遇到問題自己解決呢？而我們只需要告訴它一套學習方法。

大家還記得1997年的時候，IBM用專門設計的計算機，下贏了國際象棋冠軍。

其實，它的辦法很笨——暴力計算，術語叫“窮舉”（實際上，為了節省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的計算，比如那些明顯的蠢棋，并針對卡斯帕羅夫的風格做了優化）。

計算機把每一步棋的每一種下法全部算清楚，然后對比人類的比賽棋譜，找出最優解。一句話：大力出奇跡！但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。

圍棋的可能性走法，遠超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前，電子計算機幾無可能。

所以，程序員給阿爾法狗多加了一層算法：A、先計算：哪里需要計算，哪里需要忽略。B、然后，有針對性地計算。——本質上，還是計算。哪有什么“感知”！在A步，它該如何判斷“哪里需要計算”呢？

這就是“人工智能”的核心問題了：“學習”的過程。仔細想一下，人類是怎樣學習的？人類的所有認知，都來源于對觀察到的現象進行總結，并根據總結的規律，預測未來。

當你見過一只四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以后見到的所有類似物體，歸為狗類。不過，機器的學習方式，和人類有著質的不同：人通過觀察少數特征，就能推及多數未知。

舉一隅而反三隅。機器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。這么笨的機器，能指望它來統治人類嗎。它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。具體來講，它“學習”的算法，術語叫“神經網絡”（比較唬人）。

（特征提取器，總結對象的特征，然后把特征放進一個池子里整合，全連接神經網絡輸出最終結論）它需要兩個前提條件：1、吃進大量的數據來試錯，逐漸調整自己的準確度；2、神經網絡層數越多，計算越準確（有極限），需要的算力也越大。

所以，神經網絡這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做“感知機”）。但是受限于數據量和計算力，沒有發展起來。神經網絡聽起來比感知機不知道高端到哪里去了！

這再次告訴我們起一個好聽的名字對于研（zhuang）究（bi）有多重要！現在，這兩個條件都已具備——大數據和云計算。誰擁有數據，誰才有可能做AI。

目前AI常見的應用領域：圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫療圖像診斷），用的是“卷積神經網絡（CNN）”，主要提取空間維度的特征，來識別圖像。

自然語言處理（人機對話、翻譯），用的是”循環神經網絡（RNN）“，主要提取時間維度的特征。因為說話是有前后順序的，單詞出現的時間決定了語義。神經網絡算法的設計水平，決定了它對現實的刻畫能力。

頂級大牛吳恩達就曾經設計過高達100多層的卷積層（層數過多容易出現過擬合問題）。當我們深入理解了計算的涵義：有明確的數學規律。那么，這個世界是是有量子（隨機）特征的，就決定了計算機的理論局限性。

——事實上，計算機連真正的隨機數都產生不了。——機器仍然是笨笨的。更多神佑深度的人工智能知識，想要了解，可以私信詢問。

谷歌人工智能寫作項目：神經網絡偽原創

人工智能 卷積神經網絡 計算機視覺 求大佬指點

人工智能的核心：深度卷積神經網絡&深度強化學習什么叫人工智能？迄今有許多定義文案狗。智能這個詞已經變得很大眾化隨處可見，那什么是真正的人工智能？這個問題比較大，但還是可以說清楚。人工智能也就是人造的智能。

意識不是人造的，其中的自我意識可感知整體的自我，并與自我之外的環境清晰分隔，是“生命存在”的主要體感。

意識的物質基礎仍然是生物神經元及其脈沖編碼，是遍歷整合大腦中各功能模塊、皮層各通道之巨量神經回路集體投射的結果。

換句話說，現在復興的人工智能更多僅限于最底層的，比如說視覺、聽覺的目標分割（定位）與識別部分，而且還完全有別于生物智能，是一種“大數據智能”。

超人類水平的AlphaGo屬于博弈類決策，但也只是模擬了人與動物的強化學習方法，并且依舊是建基于大數據深度學習之上的。其他更高級的“認知智能”和“創造性智能”，人類大腦是怎么做到的，有什么原理？

我們現在還知之甚少，就更別提模仿了。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能和卷积神经网络,卷积神经网络算法实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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