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人工智能技术最先落地-人工智能技术目前正处在什么阶段
C0f3d30c8时间2024-05-06 13:17:19分类AI技术浏览107
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术最先落地的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术最先落地的解答，让我们一起看看吧。
世界上第一台人工智能计算机？
最早的人工智能诞生在(20世纪40到50年代)。1950年，著名的图灵测试诞生，按照”人工智能之父”艾伦图灵的定义。如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。同一年，图灵还预言会创造出具有真正智能的机器的可能性。人工智能（ArtificialIntelligence），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。
1950年：图灵测试
1950年，著名的图灵测试诞生，按照“人工智能之父”艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。同一年，图灵还预言会创造出具有真正智能的机器的可能性。
1954年美国人乔治·戴沃尔设计了世界上第一台可编程机器人。
1956年：人工智能诞生
学人工智能，为什么要先学数学？
人工智能其实包括很多领域学科，机械，电气，计算机，液压，材料，控制等等工程学科。是一门综合性学科，跨界要素很多。这些工程学科都完全建立在数学基础学科之上。公式计算，线性规划，曲线拟合，优化参数，等等都需要数学知识去解答。所以学人工智能要先学好数学。
首先，人工智能是一个非常典型的交叉学科，不仅涉及到数学，同时还涉及到计算机、控制学、经济学、哲学、神经学、语言学等多个学科，所以人工智能技术不仅难度较高，知识量也非常庞大，这也是为什么长期以来，人工智能人才的培养都集中在研究生教育领域的重要原因。
人工智能当前有六个大的研究领域，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、知识表示、自动推理和机器人学，这些研究方向都离不开数学知识，所以要想在人工智能的研发领域走得更远，一定要有一个扎实的数学基础。
以机器学习为例，机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的基础是数据，而核心则是算法，所以也可以把机器学习问题看成是一个数学问题。机器学习在人工智能领域的应用非常广泛，所以很多初学者在进入人工智能领域之前，都会先从机器学习开始学起，而要想顺利入门机器学习的相关知识，数学基础是非常关键的。
虽然人工智能对于数学的要求比较高，但是即使数学基础不好，也可以在学习人工智能技术的过程中，逐渐补齐自己的数学短板，在学习人工智能技术的初期，也并不会遇到非常复杂的数学问题，只需要具有一些线性代数、[_a***_]的基础知识就可以了。
最后，人工智能技术的学习对于场景有比较高的要求，所以学习人工智能技术并不建议完全通过自学的方式来掌握，最好能够借助研发团队的实验和交流环境，来不断提升自身的研发能力。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
因为人工智能的基础是算法，算法的基础是数学。
不过其实并不一定，现在社会讲分工，同样，人工智能也是讲分工的，简单的可以分为算法工程师和应用工程师
解释下，什么是算法，通俗点讲，算法是就解决问题的方法，简单的比如说，给你一堆数据，然后让你找出最小的，或者让你把它们排序下。
当然，人工通知的算法没有这么简单。
如果你学过吴恩达的人工智能深度学习课程的话，他那边是从基础讲起来，我记得有一章，开始讲微积分，说你没有学过也没关系，只需要了解下什么是微积分，怎么用微积分，微积分是用来干啥的，就可以了。
不过那是入门教程，如果你要学习人工智能，最好还是一边学习一边把相关的数学基础补充完整。
我拿深度学习为例，比如你在学习神经网络的时候，会讲到向量化和矩阵相乘，这个是基础，就是来做神经网络的，如果你连什么是向量和矩阵相乘是什么都不懂，那就没必要往下再学了。
而后面做逻辑回归偏导数计算的时候，你不懂微积分，那你怎么理解这个公式？没有函数的概念，怎么学习激活函数？更不用说什么梯度下降了。
这些都是基础的基础，还不涉及后面的优化。真到后面，要对算法进行优化的时候，那怎么办？
所以算法工程师，都是需要高深的数学基础的。
尽管人工智能是一门交叉学科，涉及数学，经济，情感的领域，但人工智能技术需要三个基础技术，分别是大数据，算法，算力，尤其前两个，都是建立在数学，统计学，概括，应用数学基础上，需要很深的基础学科知识，才能去理解和优化现有的算法，从而建立更好的数学模型，并通过大数据进行统计，分类分析，才能发挥人工智能的价值。
学人工智能要先学数学吗？
其实，我们现代的科技发展都需要学数学。数学确切地说，不属于自然科学，它是一种语言，描述世界的一种语言，是对自然界事务的归纳和总结。像我们学物理，就必须要先学数学。牛顿发明微积分就是为了表达他的牛顿三定律。爱因斯坦不学黎曼几何，也创建不了伟大的广义相对论。现在很著名的物理学家爱德华·威滕，他获得过数学中的最高奖菲尔兹奖。物理跟数学密不可分。
人工智能跟数学也是密不可分。
我们先看看人工智能的起源，人工智能起源可以追溯到莱布尼茨的时代。莱布尼兹是数学家。现代公认的人工智能之父是图灵。图灵是数学家，他的著名论文《计算机器与智能》中提出了一个问题：机器会思考吗？提出了著名的图灵测试。这是一篇彻头彻尾的数学方面的论文，从数学的范畴引申到了人工智能和思维的问题。所以，人工智能一开始就是数学家们提出的，当然跟数学的关系非常紧密。
在科学界和产业界，人工智能跟普通老百姓想的不一样，不是外形像人，而是在功能上，人工智能能够模拟、代替或者加强人类某些方面的能力。比如会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
想学人工智能，应该本科学计科然后考研学人工智能，还是本科直接读人工智能？
人工智能专业是近几年新设立的专业之一，虽然是新设立的专业，但是不少学校在研究生阶段已经积累了大量的培养经验，也有相关的科研实践场景，所以目前选择人工智能专业是完全可以的。
人工智能专业是一个比较典型的交叉学科，专业性相对于偏弱，所以在制定学习***的时候，要尽快明确自己的主攻方向，通常进入大二之后就应该选择一个主攻方向了。目前人工智能领域的研究方向非常多，大的研究方向包括机器学习（深度学习）、自然语言处理（nlp）、计算机视觉（cv）、自动推理、知识表示和机器人学，其中前三个方向的热度相对高一些，相关的参考资料和案例也多一些。
学习***要与发展规划相统一，如果有明确的读研***，对于在重点大学就读的同学来说，争取拿到一个保研的名额，此时一定要重视成绩和专业排名，如果能够再获得一定的科研成果，对于保研的帮助是比较大的。在大一和大二期间还应该积极参加比赛，比赛的过程也能够开阔自己的视野，像数模、ACM、大创等比赛就可以重点关注一下。
对于在普通大学就读的同学来说，如果有考研的***，除了要重视初试的科目之外，还需要重视实践经验的积累，这对于考研复试的影响是比较直接的。另外，由于人工智能专业的设立时间比较短，不少学校并没有研究生培养点，所以很多同学考研会选择计算机专业。
从人工智能的发展前景来看，我个人还是比较看好的，随着云计算、大数据、物联网相关技术的发展和应用，人工智能产品的落地应用场景会进一步得到完善，尤其在工业互联网的推动下，人工智能产品也会逐渐在产业领域落地应用。
最后，如果有人工智能相关的学习和科研问题，可以向我发起咨询。
到此，以上就是小编对于人工智能技术最先落地的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术最先落地的3点解答对大家有用。
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