先讲个故事给你们听：从前，哦不，应该是在未来，一个全面科技化的未来，有一个小男孩。他叫大卫，11岁，体重27公斤，身高1米37，头发棕色。他的爱是真实的，但存在是虚假的。那是因为他只是一个机器男孩，一个会“爱”的机器人，是一个失去孩子的父母的慰藉，这爱的程序一旦启动了就不会停止，任凭时间流逝，任凭世代变迁……索非亚夫妇的孩子患了绝症，他被冷冻起来直到科技足够发达救他。所以他们自愿参与了大卫的实验计划，人们也需要通过他们证实他是否真的可以爱人。当索非亚，这个美丽却被而儿子的病折磨的痛苦不堪的母亲，亲手启动了大卫的程序时，他缓缓地睁开眼睛，如同出生的婴孩一般，似乎一切都那么陌生，却又那么清楚地明白这面前的一切：是了，这就是我以后要爱一生一世的人了。当大卫轻轻地张开双臂，拥住索非亚，一句：“妈妈，我爱你。”着实让索非亚感动了。索非亚看着他，照顾着他，似乎找到了儿子的影子；却又疏远他，惧怕他。她觉得他的爱只是程序，她想爱，又怕爱。大卫却享受着这每一分每一秒 ，对他而言，母亲就是这个世界的全部了。我们是人类，有着选择的权力，也有权决定爱不爱爱我们的东西。或许有点残忍，但这是个道德问题，在创世纪的时候，神不也创造亚当来爱他吗？但后来世界就变了，索非亚的儿子奇迹般的痊愈了，抉择的时刻就到了，索非亚最终决定放弃大卫，却又不想让他被销毁，在他们唯一一次的野餐中，把他留在了荒野。因为内心深处，抛开一切压力，或许，她爱他……大卫固执地认为这是因为他不是一个真的男孩，于是踏上了寻找蓝仙女的路途。记得小木偶皮诺曹吗？就是蓝仙女让他变成小男孩的。他不知道那是一个童话，心中只有一个信念。越过千山万水，终于在海底找到几百年前被人遗弃的蓝仙女的雕塑，他在潜水艇里望着她，一遍一遍的说着自己的愿望，直到时间一点一滴的流逝，不知不觉，大海被冰雪覆盖，几千几万年就这样过去了……最后，高速发达的机器人完成了他的愿望，他们可以让他的妈妈复活，但是只有一天，有一天她可以全心全意爱他，足够了。在度过了这珍贵的一天后，他躺在不会醒来妈妈身边沉沉睡去，希望永远不要再醒来……这个故事的名字就叫做AI（artificial intelligence），人工智能。虽然说这只是个科幻故事，但故事的主旨却不容忽视：我们人类不断的进步，不断的向前走,是否走的太快了在科技的进步中我们是否忽略了某些事物,我们不断的求新,求快,求进步,求超越到头来反而忘了人性,信任忘了爱!!有如故事中,凝真电子的老板,为了抚慰自己的丧子之痛以及在未来的高科技事业中争得一片天,创造了了一个,会[爱]的机器人-----大卫他踏过千里土壤走过千年时空为的,只是一份爱而它只是个在人类眼中有如草芥的______机器人，这种进步,真的,是我们要的吗?但是换个角度，我们也该庆幸自己是人类，因为到后来出现的高速发达的机器人，强调，他羡慕人类拥有灵魂以及对百万种生存意义。我觉得这和一句俗谚：“人为万物之灵”，有异曲同工之处。除了这是一种人类沙文主义作祟外，试想：若是高等机器人高等智慧，何必去羡慕，他们口中的“原始”人类？而就因为机器人永远不可能有灵魂，不可能懂得爱，所以才有“羡慕”一词出现。所以，请人们在科技飞速发展的时候，不要忽略身边的一切，或者可能失去的东西只能靠机器来填补。从人工智慧看起，记住，科技无论再怎么发达，创造它们的始终是人类，一切科技，一切可能，以人为本，以爱为本。
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智能写作通过内容理解、语言生成、知识推理、机器学习等方面的技术积累，可以为用户提供内容纠错、发文助手、自动封面三项主要创作服务。同时我们将根据行业名称、关键信息点、事件模型、人物关系等元素的指定，让机器自动的生产新闻乃至分析评论，并且可以自主设定不同题材的文本，不管是新闻还是散文乃至诗歌，机器都能轻松驾驭。在这个阶段，借助互联网和人工智能的基础，中国将实现反超，成为行业规则的制定者，其中的百度、今日头条、腾讯三家企业有望率先突围，成为行业的引领者。其他的智能写作各有千秋，比如Get智能写作精选素材，启发创意，AI推荐全网优质爆文，启发写作思路可以一键成文，笔神实时推送海量素材等等，都是不错的工具。我感觉智能写作可以提高我们的写作技巧思路和能力，未来为我们提高写作带来了极大的便利！
随着科技进一步的发展，新新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网 智能机液晶电视空调都已经进入了千万的家庭里。1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机是不会被大多数人所使用，然而在日新月异发展的现代生活里没有用电脑的几乎没有，高楼大厦里员工们都是用着计算机记录上级布置的任务；我们校园里每一间教室里也都放着一台，老师们则利用计算机为学生讲解课文；打印店里的计算机正在忙忙碌碌的工作着。刚好相反好，那位经理怎么也想不到将近半个月世纪的今天，计算机在全球人们的生活已经离不开它了，他在我们的生活中起着不可代替的作用。 未来，一个抽象的代名词一一触摸不到，感受不到。每一个人都有自己美好的畅想，我畅想这个城市美好的将来。城市的美好，离不开一盏明亮的灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁华夜景的背后又是些什么？是一片黑暗的吗？ 不，至少有间草屋。光明是多么美好，黑暗都将会被无数的明灯点亮。当人们迎着朝阳开始工作的那一天起，他们的心情是多么平静而愉悦的，正在这个时候，自行车已成了＂古董＂，人们只能在博物馆才能看到的。当然，在现代化的立交桥上现代化立交桥上，就有一辆辆展新如华的车来回穿梭，在居民小区里，物业是机器人，24小时自动服务。工作的地方没了原来的狭隘，不在是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一间工作室，监视器什么的都不在了。人们的诚实守信把美好的梦想层层堆砌，让我们审视昨天，展望未来，走上金光闪闪的大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！幸福，很难。当黑暗照住了城市，永远没有那一角；有的人在打架斗殴。这不是美好的城市，现在这份任务落在了每个人的身上，更落在了我们的笔尖，我们要去描绘未来的城市，画出她美丽可爱．纯真的一面。其实在校园里纸屑很珍贵，因为它从来不露面。微笑很普通，因为它的微笑洋溢在每个人的脸上，让我们携手起来建造这个＂美好＂的城市！
机器人写作早已不是什么新鲜事：2015年11月6日，中国国家通讯社新华社正式推出机器人写稿项目：“快笔小新”，目前供职于新华社体育部、经济信息部和中国证券报，可以写体育赛事中英文稿件和财经信息稿件。而人类作者比如我，过去有一段时间，在内容写作上陷入一种疲态：碎片化内容五花八门，可挖掘的点很多，但真正落笔时，总有立意不新，词不达意之类的困顿，甚至偶尔会脑中一片空白这是在大量快速查阅信息，并持续性、话题不断跳跃的码字之后产生的，情景酷似使用今日头条，大量雷同的碎片化信息源源不断的通过机器在“下拉”“刷新”的操作中推送到大脑，经过初步处理之后，提炼出关键信息，关键字（词）十分有限，这直接表现在产品上，就是热词或者是指数。新的资讯出现时，不用过滤，重新经过文字、图片、音视频未来还有可能是AR/VR等形式进行渲染，再次呈现。在获取的信息量足够大时，你会觉得每条新闻都似曾相识。机器人写稿是人工智能在内容分发领域的映射细思恐极，互联网技术发展到今天，你已经摆脱不了今日头条式的信息获取方式，并被它提供的信息流包围。同时，你的反馈（产品形态设计为：点赞、收藏、转发、不感兴趣）被迅速记录，并最终被转化为更精准的信息推送。这就是以算法立足的资讯类APP标榜的“千人千面”，越刷新推送越精准。在这种状态下，大脑被搁置，主动思考、选择、筛选的工作交由机器去做，它们会根据用户数据挖掘你的个人喜好完成信息订制，这种迎合助长了人的惰性。有思维，会制造工具是人类区别于其他动物的关键。
VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。 计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。 问: 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答: AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？ 答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。 但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。 今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。 问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？ 答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 什么是人工智能？ 人工智能也称机器智能，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出人造的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。 AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。 这种AI机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。 我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力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，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。 麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科
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人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。 人工智能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作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在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。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，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，或着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。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。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。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。详见
不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
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按理说，中国互联网的市场格局早已成三足鼎立之势，BAT三家巨头积累的能量如今都已经形成了高密度的壁垒优势。尽管如此，依然有人想去撞开这些“南墙”，扩张自己的“领地”，也正是因为有这种“撞墙”精神，中国的互联网企业才能享誉全球。但遗憾的是，跑马圈地的成功率如今是越来越低，尤其是在巨头之间。5月18日凌晨，微信IOS版更新了8版本，其微信实验室里的「看一看」、「搜一搜」功能被认为是对标今日头条和百度。可以看出，张小龙充分意识到媒体内容在互联网下半场的重要价值，并且还给自己留了一条很好的后路，因为既然是实验室，说明离成功还有很大一段距离。而微信内部也深知，目前炽手可热的内容生态链构建并非一朝一夕，仅仅依靠用户基数就想带动产业链发生质变，可能还需要相当长的一段实验期。生态资源整合是成功之母搜索不用多说，百度今日的成功并非偶然，人工智能技术嵌入及几十万家联盟伙伴，还有十余年的用户习惯和产品优势，而且百度在去年在内容上就有类似的尝试，从用户搜索和智能推荐两个产品形态去满足用户的触媒习惯。而媒体层面，主动的推荐模式其实很早就出现过。2014年，默默无名的今日头条因为融资5亿美元被推到风口浪尖，在传统媒体纷纷指责其侵权的同时，也恰巧体现出今日头条推荐模式的潜在价值，这才衍生出一点资讯、天天快报这样一系列看似很“懂你”的新闻APP。其中天天快报先后利用微信QQ双插件的推送获得用户数量的领先，原本能借微信这个东风起航的腾讯OMG却因生态整合问题倒在了自家门前。从目前来看，媒体内容在互联网领域中依然保持较高的独立性，急需通过内部资源整合来实现价值最大化，而作为技术起家的百度近年来在媒体内容及资源整合有了突破性的进展。5月23日百度联盟峰会上，百度搜索公司总裁向海龙表示，在人工智能的发展初期，“万物互联”将成为趋势，只有单一功能、只能提供单一使用价值的终端，将同样被赋予媒体的能力及变现能力。换句话说，在人工智能及云计算等技术的帮助下，去中心化的媒体资源将以用户为中心进行整合联动，这将引发新一轮的营销变革。其实早在2016百度Moments大会上，向海龙就首次提出了“信息分发0”的概念。1年光阴，在这种 “人找信息，信息也在找人”概念的持续深化下，百度的内外部流量都有着明显的提升。而在提升的后背，有着生态资源整合以及百度联盟伙伴等多方面的积极因素。人口红利停滞，流量精耕时代来临据艾媒咨询统计，截至2016年四季度，中国手机网民规模为25亿，从2015年一季度到2016年四季度，手机网民规模增长率已从0%回落至5%，预计2017年增长率将进一步下降；据TalkingDate发布的数据，截至2016年12月，中国移动智能终端规模达7亿台，而2016年底中国大陆总人口为83亿人。至此，中国的人口红利期基本进入尾声。换句话说，拼用户量的时代已经结束，移动互联网的下半场是将以流量精耕为主题的拼战略拼生态的阶段，而内容生产和分发将成为流量的重要来源之一。而要说互联网的流量就一定绕不开百度。2001年9月，百度正式对外提供搜索服务，并在短时间内依靠用户刚需迅速占据了搜索市场份额的90%，同时作为内容生产方面的门户网站也希望依靠搜索技术获得用户的阅读流量，这也是流量商业变现的雏形。而同时期，阿里巴巴注册用户刚突破100万，腾讯QQ的注册用户突破5000万，虽然同样成长飞速，但后两者跟流量的距离都有点远。如今的百度依托手机百度等APP占据移动端入口，配合百家号、贴吧、百度外卖、百度手机浏览器等内容生产、生活服务及社群平台等，百度占据了稳定的流量通路。而依靠人工智能技术准确的讲信息智能分发，百度把控消费者决策的每一个阶段：在消费者的认知阶段，精细的用户画像能让资讯流实现对广告主目标市场和潜在市场的精准发现和挖掘，前瞻的营销技术和敏锐的用户洞察也是80万百度联盟伙伴一直追随百度的根本原因。AI时代下的智能生态联盟百度联盟可以说是行业内最大的广告联盟，从成立至今已经走过15年风风雨雨，同时也在不断探索全新的合作模式。从PC 时代服务于站长的联盟，到2015年建立以互联网生态为中心的移动新生态联盟，再到内容服务时代以双引擎驱动信息0，在到今天的人工智能时代，无论是对百度还是对联盟伙伴，双方的合作价值都在时间的洗礼中得到验证。而移动互联网时代，产品、内容、服务甚至用户都在不断的细分化，无论是传统媒体还是新兴的玩家，都将迎来巨大的商业机会，同时也对广告主增加了新的难题。截止到2016年，中国的广告大盘收入已经达到2亿美金，根据eMarketer预测，到2021年，中国的广告大盘将会增长到5亿美金。百度可以说从始至终都把握着流量的入口，如今百度的流量价值正在从媒体赋能能力、数据洞察、营销技术等多方面开始体现。虽然广告大盘暂无天花板，但相对而言还是会有一个固定的上限。流量体现出来的价值不仅是单纯的分成，更多是的如何带动整个互联网商业价值的变现及营销变革。看似简单的合作背后却是大智慧的体现：进入移动互联网的下半场，人工智能几乎占据了所有的比重，而百度是BAT里最早发力人工智能的企业，在构建自身内容资源生态稳定其流量通路的同时，利用人工智能领域的巨大优势积极拓展外部伙伴，为整个百度联盟体系注入最强的能量，在外部流量得到极大提升的同时，两者相互促进，而百度仍然是人工智能时代的流量之王。人工智能的延伸，产品及能力至关重要人工智能不仅是对未来的想象，我们需要知道的是它已经在逐渐渗透我们的日常生活。拿媒体来举例，对于功能较为单一的媒体来说，数据积累不足，无法与其他数据打通实现营销变现是常见的问题，今日头条、一点资讯等新兴媒体就是典型的案例。或者说，数据挖掘能力直接决定了企业的商业潜能。而产品的基本功能及赋予用户的价值会直接决定商业价值。作为对人工智能最有发言权的企业，百度正在积极赋能各大产品线向世人证明。如手机百度APP中的feed流，它不仅是产品形态，更是百度的第二种搜索形式，即：无关键词，依靠AI算法、大数据技术进行智能推荐，无论用户有没有主动搜索行为，手机百度APP都会给用户千人千面的信息数据。同时作为互联网的第一入口，在5月23日百度联盟峰会上，所有入场嘉宾媒体都是通过“刷脸”进行入场签到。在保证“第一流量”的基础上，百度同时在为联盟伙伴提供最前瞻可靠的支持。其中，通过媒体能力赋能，可以为线上线下伙伴扩展内容生产和分发渠道，这是流量的基本保障和变现条件；而基于强大的线上数据获取和处理能力，及线下完整的软硬件布局，可以形成贯通线上线下的完整用户画像，指导广告投放；同时，将交互技术、跨渠道联动等智能化手段赋予联盟伙伴，直接提升投放效果。在线下软硬件布局方面，百度就已经和数百万商户达成合作，日均获取超10亿次的定位请求、千万级的到店数据，从“位置”、“到店”、“交易”、“互动”等方面精准了解线下的用户行为。我们一直认为流量取决于产品思维，但对于巨头而言，流量取决于战略导向。在人工智能初级阶段，“内容”已经不在是传统意义上的文字和图片，形态上的突破和受众触媒场景的多变让流量价值的天花板更高。几乎可以断定：百度作为中国互联网的第一入口，仍然牢牢把持着流量之王的宝座。
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条