AI是指人工智能，它是一種能夠讓計(jì)算機(jī)像人一樣思考和行動的技術(shù)。它包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域，被廣泛應(yīng)用于語音識別、圖像識別、自動駕駛、金融分析、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。下面我將從發(fā)展歷史、推動發(fā)展的重要事件和人物以及一些趣事方面介紹AI。人工智能的發(fā)展歷程可以追溯到上世紀(jì)50年代。當(dāng)時(shí)，人們開始嘗試用計(jì)算機(jī)模擬人類思維和行為，從而實(shí)現(xiàn)人工智能。以下是人工智能的發(fā)展歷史的一些里程碑：達(dá)特茅斯會議（1956年）：人工智能的開端可以追溯到1956年，當(dāng)時(shí)由約翰·麥卡錫、馬文·明斯基等人召開了一次關(guān)于人工智能的會議。該會議被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域的起點(diǎn)，它確立了人工智能的研究方向和目標(biāo)。在自建圖庫中找到與查詢圖片包含相同主體的圖片，返回完全相同或高度相似的圖片。泉州福建珍云數(shù)字科技AIAI測評

系統(tǒng)（1960年代-1970年代）：系統(tǒng)是一種可以模擬人類決策過程的軟件系統(tǒng)。在20世紀(jì)60年代和70年代，系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如DENDRAL系統(tǒng)用于化學(xué)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)識別。推理機(jī)和基于知識的系統(tǒng)（1970年代-1980年代）：推理機(jī)是一種可以通過邏輯推理來解決問題的系統(tǒng)，基于知識的系統(tǒng)則是一種可以使用先前知識來解決問題的系統(tǒng)。這些技術(shù)被廣泛應(yīng)用于語言翻譯、證券交易等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)（1990年代-2000年代）：機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以通過從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來改進(jìn)性能的技術(shù)。在20世紀(jì)90年代和2000年代，機(jī)器學(xué)習(xí)得到了大量的發(fā)展和應(yīng)用，例如，搜索引擎、語音識別等領(lǐng)域。莆田珍云AI智能圖片生成更好的適配復(fù)雜背景，準(zhǔn)確識別視頻畫面中包括字幕、標(biāo)題、彈幕等關(guān)鍵內(nèi)容。

每種方法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，可以使用組合。選擇的算法來解決一個(gè)特定的問題將取決于因素，包括可用的數(shù)據(jù)集的性質(zhì)。在實(shí)踐中，開發(fā)人員傾向于實(shí)驗(yàn)來選擇采取哪種方法。機(jī)器學(xué)習(xí)的使用案例根據(jù)我們的需求和想象力而有所不同。使用正確的數(shù)據(jù)，我們可以構(gòu)建不同目的的算法，包括：根據(jù)他們以前的購買數(shù)據(jù)推薦產(chǎn)品；預(yù)測生產(chǎn)線上的機(jī)械何時(shí)異常；預(yù)測電子郵件是否被誤解。一般的機(jī)器學(xué)習(xí)??寫執(zhí)行某些任務(wù)的程序是很困難的，比如理解語音和識別圖像中的對象。

機(jī)器通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)。算法接收其輸出是已知的示例，此時(shí)要注意其預(yù)測和正確輸出之間的差異，并且調(diào)諧輸入的權(quán)重以提高其預(yù)測的準(zhǔn)確性，直到它們被優(yōu)化。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的定義特征是，它們的預(yù)測的質(zhì)量隨著經(jīng)驗(yàn)而改進(jìn)。我們能提供的數(shù)據(jù)越多（通常達(dá)到一個(gè)點(diǎn)），就可以創(chuàng)建越好的預(yù)測引擎。

常見的有超過 15 種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，每種方法使用不同的算法結(jié)構(gòu)以基于接收的數(shù)據(jù)優(yōu)化預(yù)測。深度學(xué)習(xí)受歡迎，其他的受到較少的關(guān)注，但卻非常是有價(jià)值，它們更適用于使用情況。 視頻智能制作工具是基于web瀏覽器的在線工具，素材資源與合成視頻均可在線訪問無須安裝任何插件。

智能AGENT范式智能AGENT是一個(gè)會感知環(huán)境并作出行動以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨(dú)的問題和找出有用且可驗(yàn)證的方案，而不需考慮單一的方法。一個(gè)解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他新的方法。范式同時(shí)也給研究者提供一個(gè)與其他領(lǐng)域溝通的共同語言--如決策論和經(jīng)濟(jì)學(xué)（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被接受。AGENT體系結(jié)構(gòu)和認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)研究者設(shè)計(jì)出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個(gè)系統(tǒng)中包含符號和子符號部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng) ，而對這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級控制系統(tǒng)則給反應(yīng)級別的子符號AI 和傳統(tǒng)符號AI提供橋梁，同時(shí)放寬了規(guī)劃和世界建模的時(shí)間。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個(gè)早期的分級系統(tǒng)計(jì)劃。支持對中、英、法、俄、西、德、日、韓等20個(gè)語種的識別。福建福建珍云數(shù)字AI圖像檢測識別

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馬文·明斯基：馬文·明斯基是美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家，他是人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)之一。他與約翰·麥卡錫共同創(chuàng)立了人工智能實(shí)驗(yàn)室，并開發(fā)了世界上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。李飛飛：李飛飛是華裔計(jì)算機(jī)科學(xué)家，他是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要人物之一。他是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授，并創(chuàng)立了Google Brain團(tuán)隊(duì)，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人物之一。吳恩達(dá)：吳恩達(dá)是華裔計(jì)算機(jī)科學(xué)家，他是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要人物之一。他是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授，并曾任百度的首席科學(xué)家和谷歌Brain的創(chuàng)始人之一。泉州福建珍云數(shù)字科技AIAI測評