给孩子讲人工智能

这是一篇关于给孩子讲人工智能的思维导图，主要包括：令人兴奋又恐惧的未来；图灵测试:伪装者还是笑话?；从海豚文明到机器人；一次会议:给未来命名的年轻人；我们挖了一个坑，和另一个坑。

• 令人兴奋又恐惧的未来
  • 未来的智能社会
  • 机器到底能不能和人类一样具备智能，从而代替人类甚至超越人类
• 图灵测试：伪装者还是笑话？
  • 英国数学家和逻辑学家艾伦·图灵（1912-1954）提出图灵测试
  • 图灵测试：一群人和一台机器分别在不同的房间，他们通过键盘和显示器对话，只要有30%的人类测试者在5分钟之内无法辨别和自己对话的是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，可以被认为有智能。（1950年）
  • 2014年，尤金通过图灵测试
  • 反对者：美国哲学家塞尔“中文房间”：机器是通过查表对照来回答问题
  • 生命和自我意识才是智能的前提
• 从海豚文明到机器人
  • 海豚文明
    • 海豚大脑占比大
    • 能通过镜子测试
    • 会使用工具
  • 人工智能不同于人类的智能：是通过机器来模拟人类认知能力的技术，也可以理解为一个计算机程序。
  • 机器人（Robot)：
    • 1920年捷克斯洛伐克作家雷尔·恰佩克
    • 任何可以替代人类劳动力的机械装置，可能不具备人类的外观。——《不列颠百科全书》
  • 机器人三大定律
    • 1942年，美国科幻作家阿西莫夫（1920-1992）
    • 机器人不得伤害人类
    • 机器人必须服从人类给予的命令，除非与第一定律相矛盾
    • 只要和第一、第二定律没有冲突，机器人就必须保护自己
  • 人工智能＞机器人
• 一次会议：给未来命名的年轻人
  • 1956年夏，美国达特茅斯会议：人工智能第一个高潮
    • 麦肯锡：“人工智能”命名新领域
    • 明斯基等
  • 20世纪70年代：人工智能第一次低谷
• 我们挖了一个坑，和另一个坑
  • 人工智能第二次高潮
    • 费根鲍姆：“专家系统”
    • 逻辑智能+专家知识=规则
    • 1984年，辅助医生研究血液传染病的系统（MYCIN）
  • 塞缪尔
    • 1952年，开发第一个跳棋程序“Checker”
    • 1959年，提出“机器学习”的概念
      • 仿生派
      • 数理派
  • 人工智能的冬天
• 试着做一个大脑？
  • 1957年，美国康奈尔大学计算机教授罗森布拉特（1928-1971）提出感知器的概念
  • 神经网络：多个感知器连接到一起、每个感知器对最终的信息输出又有不同的权重
  • 机器学习：先明确谁是自变量、谁是因变量，然后根据这些推导可能的结果，通过很多数据告诉计算机，然后不断调整神经网络中各个感知器的权重，让它输出的结果更加符合现实数据。
    • 比如，种一株植物，关于阳光、温度、水和肥料等因素对植物生长过程的影响，需要不断的尝试，得出一个最接近成功种好植物的方法。
• 深度学习：先来调配一杯鸡尾酒
  • 辛顿：
    • 2006年提出深度神经网络的概念
    • 概念和神经元是多对多关系，即一个概念可以用多个神经元共同定义表达，同时一个神经元也可以参与多个不同概念的表达。
    • 深度学习：增加神经网络中感知器的层数，以分析、捕捉事物更深层次的特征
    • 2012年，图像识别大赛
  • 分布式表征——神经网络派核心主张
  • 2017年，图像识别迎来新的纪元
• 买光盘和眼药水，就为了认张脸
  • 深度学习的应用（一）——人脸识别
• 读心术
  • 深度学习的应用（二）图像识别——表情分析
  • 表情分析系统
    • 以埃克曼面部表情编码系统为基础
    • 加利福尼亚大学圣迭戈分校研发的计算机表情识别工具箱（CERT），可以自动检测视频流中的人脸
  • 人工智能的边界
    • 能分析就能复制
    • 人类显性知识的边界，就是人工智能的边界
• 电话转接中……
  • 深度学习的应用（三）——语音识别
  • 语音识别——人机交互
• 独孤求败
  • 声学模型-自然语言处理：即把一句话转化为若干音素-从中挑出文字，组成正确的词语或句子
  • IBM机器人沃森：先有嘴巴，再有耳朵
  • 强化学习——人机围棋大战：阿尔法狗
• 从开车到开药，新的里程碑
  • 无人驾驶——改造道路体系
  • 疾病和医药匹配——未来互相协作
• 你会被替代吗？
  • 人类职业会发生变化
  • 人类需要拥有新的知识结构
• 达摩克利斯之剑
  • 人工智能是把双刃剑，能造福于民，也可以危害一方
  • 人工智能无善恶，但掌握它的人有善恶之分
  • 科学家在发明新的人工智能应用的同时，我们的社会还要发明新的人工智能管理体系