弱人工智能有哪些例子图片
为了搞清三者关系，我们来看一张图：
如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习
从低潮到繁荣
自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃
但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是 2015 年之后大部分原因，要归功于图形处理器（GPU）的广泛应用，使得并行处理更快更便宜更强大另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像文本交易数据地图数据，应有尽有
下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能机器学习和深度学习的深度学习
人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器这就是我们所说的通用人工智能（General AI）概念，拥有人类五感（甚至更多）推理能力以及人类思维方式的神奇机器在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的 C-3PO，以及人类的敌人终结者通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止
我们力所能及的，算是弱人工智能（Narrow AI）：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术现实中有很多弱人工智能的例子这些技术有人类智能的一面但是它们是如何做到的？智能来自哪里？这就涉及到下一个同心圆：机器学习
机器学习
机器学习是实现人工智能的一种方法机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习归纳逻辑编程增强学习和贝叶斯网络等简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测与传统的使用特定指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来训练机器，由此带来机器学习如何完成任务
许多年来，计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一，尽管还需要大量的手动编码才能完成任务研究者会手动编写一些分类器（classifier），如边缘检测筛选器，帮助程序辨别物体的边界；图形检测分类器，判断物体是否有八个面；以及识别S-T-O-P的分类器在这些手动编写的分类器的基础上，他们再开发用于理解图像的算法，并学习如何判断是否有停止标志
但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后，经常容易出错
深度学习
深度学习是实现机器学习的一种技术早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同
举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第一层中在第一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最终的结果
每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度最终的输出由这些权重共同决定因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元检查：形状颜色字符标志大小和是否运动神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志它将给出一个概率向量（probability vector），这其实是基于权重做出的猜测结果在本文的示例中，系统可能会有 86% 的把握认定图像是一个停止标志，7% 的把握认为是一个限速标志，等等网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确
不过，问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法不过，以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答案这说明还需要不断的训练它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精确，几乎每次都能够给出正确答案不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔；吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络
如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫识别血液中的癌症迹象等谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛
总结
人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法简单的将，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能
本文作者 Michael Copeland 曾是 WIRED 编辑，现在是硅谷知名投资机构 Andreessen Horowitz 的合伙人
人工智能alphago长什么样人工智能alphago只是一个软件程序，只不过这个程序比以往任何类似的程序都要复杂，据说alphago需要上百个多个GPU，上千个CPU才能运行，这看起来有点恐怖 (随机推荐阅读本站500篇优秀文章点击前往：500篇优秀随机文章)
