㈠ 人工智慧預計將在哪些方面取得突破

人工智慧(AI)已經在多個領域成功應用，下一步有望在四大方面取得突破。

賽迪數據預計，2018年全球AI產業市場規模將逼近2700億元(人民幣，下同)，2020年全球市場規模將達4000億元。Tractica則預測，至2025年，全球范圍內人工智慧產業收入的年均復合增長率將大幅提升，達到57%以上。

談及國內的人工智慧的環境，鄧仰東認為，從實際需求、數據樣本、人才儲備、投資接受度等方面來看，中國的人工智慧環境都是好的。

一方面，中國傳統行業的數字化專項必須依靠人工智慧技術實現，這為取得彎道超車技術提供了可能性。另一方面，中國社會的數字化程度較高，擁有世界最大的數據集。

同時，中國教育體系能夠為人工智慧整個產業鏈提供各個層次的人才，且政府和商業投資機構都高度看好AI。

但鄧仰東亦強調，目前的問題可能在於現有AI企業的業務略偏狹窄，和圖像有關的公司都向安防和自動駕駛領域擠，同時，數據相關法律不健全，長遠看會影響數據價值的充分發揮。

「我認為中國AI產業的未來和機會首先在於製造業，中國製造業體量巨大，同時生產效率與美國、德國、日本等國家存在較大差距，利用AI技術實現深層次的數字化轉型、結合智能感測器和終端處理晶元的開發，將為我們帶來巨大的機會。」鄧仰東說。

㈡ 1 人工智慧的研究領域具體包含哪些是機器人和演算法嗎還有沒有其他

人工智慧(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，現在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更准確，因之當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的, 人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
[編輯本段]【人工和智能】
人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧目前在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。
[編輯本段]【人工智慧的定義】
著名的美國斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授對人工智慧下了這樣一個定義：「人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。」而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。」這些說法反映了人工智慧學科的基本思想和基本內容。即人工智慧是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智慧）三大尖端技術之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。
[編輯本段]【實際應用】
機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統,智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，還有航天應用等。
[編輯本段]【學科範疇】
人工智慧是一門邊沿學科，屬於自然科學和社會科學的交叉。
[編輯本段]【涉及學科】
哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，
[編輯本段]【研究范疇】
自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網路，復雜系統，遺傳演算法
[編輯本段]【應用領域】
智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程
[編輯本段]【意識和人工智慧的區別】
人工智慧就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。
對於人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，製造出「類人腦」的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。
人工智慧不是人的智能，更不會超過人的智能。
「機器思維」同人類思維的本質區別：
1.人工智慧純系無意識的機械的物理的過程，人類智能主要是生理和心理的過程。
2.人工智慧沒有社會性。
3.人工智慧沒有人類的意識所特有的能動的創造能力。
4.兩者總是人腦的思維在前，電腦的功能在後。
[編輯本段]【強人工智慧和弱人工智慧】
人工智慧的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由約翰·麥卡錫（John McCarthy|）在1956年的達特矛斯會議（Dartmouth Conference）上提出的：人工智慧就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智慧的可能性（見下）。另一個定義指人工智慧是人造機器所表現出來的智能性。總體來講，目前對人工智慧的定義大多可劃分為四類，即機器「像人一樣思考」、「像人一樣行動」、「理性地思考」和「理性地行動」。這里「行動」應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。
強人工智慧
強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理（Reasoning）和解決問題（Problem_solving）的智能機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智慧可以有兩類：
類人的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。
非類人的人工智慧，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。
弱人工智慧
弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理（Reasoning）和解決問題（Problem_solving）的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是並不真正擁有智能，也不會有自主意識。
主流科研集中在弱人工智慧上，並且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智慧的研究則出於停滯不前的狀態下。
對強人工智慧的哲學爭論
「強人工智慧」一詞最初是約翰·羅傑斯·希爾勒針對計算機和其它信息處理機器創造的，其定義為：
「強人工智慧觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運行適當的程序，計算機本身就是有思維的。」（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）這是指使計算機從事智能的活動。在這里智能的涵義是多義的、不確定的，象下面所提到的就是其中的例子。利用計算機解決問題時，必須知道明確的程序。可是，人即使在不清楚程序時，根據發現（heu- ristic）法而設法巧妙地解決了問題的情況是不少的。如識別書寫的文字、圖形、聲音等，所謂認識模型就是一例。再有，能力因學習而得到的提高和歸納推理、依據類推而進行的推理等，也是其例。此外，解決的程序雖然是清楚的，但是實行起來需要很長時間，對於這樣的問題，人能在很短的時間內找出相當好的解決方法，如競技的比賽等就是其例。還有，計算機在沒有給予充分的合乎邏輯的正確信息時，就不能理解它的意義，而人在僅是被給予不充分、不正確的信息的情況下，根據適當的補充信息，也能抓住它的意義。自然語言就是例子。用計算機處理自然語言，稱為自然語言處理。
關於強人工智慧的爭論不同於更廣義的一元論和二元論（alism）的爭論。其爭論要點是：如果一台機器的唯一工作原理就是對編碼數據進行轉換，那麼這台機器是不是有思維的？希爾勒認為這是不可能的。他舉了個中文房間的例子來說明，如果機器僅僅是對數據進行轉換，而數據本身是對某些事情的一種編碼表現，那麼在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應關系的前提下，機器不可能對其處理的數據有任何理解。基於這一論點，希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試，也不一定說明機器就真的像人一樣有思維和意識。
也有哲學家持不同的觀點。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里認為，人也不過是一台有靈魂的機器而已，為什麼我們認為人可以有智能而普通機器就不能呢？他認為像上述的數據轉換機器是有可能有思維和意識的。
有的哲學家認為如果弱人工智慧是可實現的，那麼強人工智慧也是可實現的。比如Simon Blackburn在其哲學入門教材 Think 里說道，一個人的看起來是「智能」的行動並不能真正說明這個人就真的是智能的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智能的，還是說她／他僅僅是看起來是智能的。基於這個論點，既然弱人工智慧認為可以令機器看起來像是智能的，那就不能完全否定這機器是真的有智能的。Blackburn 認為這是一個主觀認定的問題。
需要要指出的是，弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立，也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。至少，今日的計算機能做的事，像算術運算等，在百多年前是被認為很需要智能的。
[編輯本段]【人工智慧簡史】
人工智慧的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發展，技術已最終可以創造出機器智能，「人工智慧」(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的，從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智慧的發展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現到現在，已經出現了許多AI程序，並且它們也影響到了其它 技術的發展。
計算機時代
1941年的一項發明使信息存儲和處理的各個方面都發生了革命.這項同時在美國和德國出現的 發明就是電子計算機.第一台計算機要佔用幾間裝空調的大房間,對程序員來說是場惡夢:僅僅為運行一 個程序就要設置成千的線路.1949年改進後的能存儲程序的計算機使得輸入程序變得簡單些,而且計算機 理論的發展產生了計算機科學,並最終促使了人工智慧的出現.計算機這個用電子方式處理數據的發明, 為人工智慧的可能實現提供了一種媒介.
AI的開端
雖然計算機為AI提供了必要的技術基礎,但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機器之間 的聯系. Norbert Wiener是最早研究反饋理論的美國人之一.最熟悉的反饋控制的例子是自動調溫器.它 將收集到的房間溫度與希望的溫度比較,並做出反應將加熱器開大或關小,從而控制環境溫度.這項對反饋 迴路的研究重要性在於: Wiener從理論上指出,所有的智能活動都是反饋機制的結果.而反饋機制是有可 能用機器模擬的.這項發現對早期AI的發展影響很大.
1955年末,Newell和Simon做了一個名為"邏輯專家"(Logic Theorist)的程序.這個程序被許多人 認為是第一個AI程序.它將每個問題都表示成一個樹形模型,然後選擇最可能得到正確結論的那一枝來求解 問題."邏輯專家"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發展中一個重要的里程碑.1956年,被認為是 人工智慧之父的John McCarthy組織了一次學會,將許多對機器智能感興趣的專家學者聚集在一起進行了一 個月的討論.他請他們到 Vermont參加 " Dartmouth人工智慧夏季研究會".從那時起,這個領域被命名為 "人工智慧".雖然 Dartmouth學會不是非常成功,但它確實集中了AI的創立者們,並為以後的AI研究奠定了基礎.
Dartmouth會議後的7年中,AI研究開始快速發展.雖然這個領域還沒明確定義,會議中的一些思想 已被重新考慮和使用了. Carnegie Mellon大學和MIT開始組建AI研究中心.研究面臨新的挑戰: 下一步需 要建立能夠更有效解決問題的系統,例如在"邏輯專家"中減少搜索;還有就是建立可以自我學習的系統.
1957年一個新程序,"通用解題機"(GPS)的第一個版本進行了測試.這個程序是由製作"邏輯專家" 的同一個組開發的.GPS擴展了Wiener的反饋原理,可以解決很多常識問題.兩年以後,IBM成立了一個AI研 究組.Herbert Gelerneter花3年時間製作了一個解幾何定理的程序.
當越來越多的程序涌現時,McCarthy正忙於一個AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP語言. LISP到今天還在用."LISP"的意思是"表處理"(LISt Processing),它很快就為大多數AI開發者點贊.
1963年MIT從美國政府得到一筆220萬美元的資助,用於研究機器輔助識別.這筆資助來自國防部 高級研究計劃署(ARPA),已保證美國在技術進步上領先於蘇聯.這個計劃吸引了來自全世界的計算機科學家, 加快了AI研究的發展步伐.
大量的程序
以後幾年出現了大量程序.其中一個著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限數量的幾何形體)中的研究與編程.在MIT由Marvin Minsky領導的研究人員發現, 面對小規模的對象,計算機程序可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現的"STUDENT"可以解決代數 問題,"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程序的結果對處理語言理解和邏輯有所幫助.
70年代另一個進展是專家系統.專家系統可以預測在一定條件下某種解的概率.由於當時計算機已 有巨大容量,專家系統有可能從數據中得出規律.專家系統的市場應用很廣.十年間,專家系統被用於股市預 測,幫助醫生診斷疾病,以及指示礦工確定礦藏位置等.這一切都因為專家系統存儲規律和信息的能力而成為可能.
70年代許多新方法被用於AI開發,著名的如Minsky的構造理論.另外David Marr提出了機器視覺方 面的新理論,例如,如何通過一副圖像的陰影,形狀,顏色,邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過分析這些信 息,可以推斷出圖像可能是什麼.同時期另一項成果是PROLOGE語言,於1972年提出. 80年代期間,AI前進更為迅速,並更多地進入商業領域.1986年,美國AI相關軟硬體銷售高達4.25億 美元.專家系統因其效用尤受需求.象數字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統為VAX大型機編程.杜邦,通用 汽車公司和波音公司也大量依賴專家系統.為滿足計算機專家的需要,一些生產專家系統輔助製作軟體的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。為了查找和改正現有專家系統中的錯誤,又有另外一些專家系統被設計出來.
從實驗室到日常生活
人們開始感受到計算機和人工智慧技術的影響.計算機技術不再只屬於實驗室中的一小群研究人員. 個人電腦和眾多技術雜志使計算機技術展現在人們面前.有了象美國人工智慧協會這樣的基金會.因為AI開發 的需要,還出現了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC(它雇了700多員工從事AI研究)這樣的公司共花了10億美元在內部的AI開發組上.
其它一些AI領域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺. Minsky和Marr的成果現在用到了生產線上的相機和計算機中,進行質量控制.盡管還很簡陋,這些系統已能夠通過黑白區別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產機器視覺系統,銷售額共達8千萬美元.
但80年代對AI工業來說也不全是好年景.86-87年對AI系統的需求下降,業界損失了近5億美元.象 Teknowledge和Intellicorp兩家共損失超過6百萬美元,大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究領 導者削減經費.另一個另人失望的是國防部高級研究計劃署支持的所謂"智能卡車".這個項目目的是研製一種能完成許多戰地任務的機器人。由於項目缺陷和成功無望,Pentagon停止了項目的經費.
盡管經歷了這些受挫的事件,AI仍在慢慢恢復發展.新的技術在日本被開發出來,如在美國首創的模糊邏輯,它可以從不確定的條件作出決策;還有神經網路,被視為實現人工智慧的可能途徑.總之,80年代AI被引入了市場,並顯示出實用價值.可以確信,它將是通向21世紀之匙. 人工智慧技術接受檢驗 在"沙漠風暴"行動中軍方的智能設備經受了戰爭的檢驗.人工智慧技術被用於導彈系統和預警顯示以 及其它先進武器.AI技術也進入了家庭.智能電腦的增加吸引了公眾興趣;一些面向蘋果機和IBM兼容機的應用 軟體例如語音和文字識別已可買到;使用模糊邏輯,AI技術簡化了攝像設備.對人工智慧相關技術更大的需求促 使新的進步不斷出現.人工智慧已經並且將繼續不可避免地改變我們的生活.

㈢ 機器學習一般常用的演算法有哪些

機器學習是人工智慧的核心技術，是學習人工智慧必不可少的環節。機器學習中有很多演算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的演算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些演算法。

一、線性回歸

一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。這一演算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。

二、Logistic 回歸

它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，並且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1並預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。

三、線性判別分析（LDA）

在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。

四、決策樹

決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數x和該變數上的一個分割點。而決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。

五、樸素貝葉斯

其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當我們的數據是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。

六、K近鄰演算法

K近鄰演算法簡稱KNN演算法，KNN 演算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數據集。KNN演算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）並匯總這K個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數類別值。而其中的訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。當然，KNN需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。所以說，由於在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據十分重要。

八、學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）

學習向量量化也是機器學習其中的一個演算法。可能大家不知道的是，K近鄰演算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調整數據，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結果。當然，如果大家發現KNN在大家數據集上達到很好的結果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數據集的內存要求

㈣ 有哪些人工智慧的預測變成了現實

現在實現的人工智慧我覺得最大的就是語音智能系統，不論是手機中的語音回智能，還是汽車上的人工答智能智能，已經完全可以識別我們的聲音去自己操控一下功能，這個技術在這幾年已經特別的成熟了，感謝人工智慧讓我們的生活發生了翻天覆地的改變，隨著科技的發展，人工智慧會變得越來越聰明，我覺得以後會不僅僅通過聲音，可能會通過意識或者一個眼神就可以實現人工智慧。

㈤ 人工智慧中有哪些演算法是能夠根據以往數據預測以後的數據的

就是數學里一個擬合的問題吧，根據lz的描述，最小二乘法能得到較好的結果。

㈥ 人工智慧新演算法可預測人死亡時間准確率高達多少

據報道，日前，谷歌新出爐的一項研究報告稱，該公司已開發出一種新人工智慧(AI)演算法，可預測人的死亡時間，且准確率高達95%。最近，谷歌的這項研究發表在了《自然》雜志上。

近來，圍繞應用人工智慧的潛在益處和風險，正在經歷激烈爭論。從網路安全風險到所謂的「末日」機器，AI技術被認為，雖然能推動經濟增長，但也可能會是一項具有潛在破壞力的技術。而專家們也正在權衡AI可能導致的長期影響。但在醫療保健領域，越來越多的人認為利用人工智慧是一種很好的方法。

內容來源 新華網

㈦ 人工智慧如何學習並預測人類行為

每個剪輯片段在結束時都會有以下 4 個動作中的某一個：一個擁抱、一個吻、一次擊掌或者一次握手。計算機需要做的就是預測剪輯片段中將出現哪一個動作。
在學習演算法的幫助下，人工智慧在預測動作方面的准確率為 43%，而人類預測的准確率則高達 71%。研究人員希望計算機可以在觀看更多電視劇之後提升預測的准確率，並學習人類的行為模式。