色彩识别与人工智能技术-色彩识别与人工智能技术的关系

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于色彩识别与人工智能技术的问题，于是小编就整理了4个相关介绍色彩识别与人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能学科诞生的标志是1950年打开矛斯会议召开？
2. AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？
3. 人工智能为何要用于军事领域？
4. 未来人工智能会取代书画家吗？

人工智能学科诞生的标志是1950年打开矛斯会议召开？

人工智能学科诞生的标志：是1956年打开矛斯会议召开。

1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基（人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（计算机科学家）、赫伯特·西蒙（诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚在一起。讨论着一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。

会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：人工智能。因此，1956年也就成为了人工智能元年。

1956年夏天，在美国东部的达特茅斯召开了一次觉有***色彩的学术会议，会上正式出现了“人工智能”这个术语。在那里，人们首次决定将像人类那样思考的机器称为“人工智能”。后来，这被人们看作是人工智能正式诞生的标志。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

人工智能技术中，人脸识别和图片识别，都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征，然后在图片特征上进行一定的操作。

特征提取

这里的特征，可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子，一个向量)，其实，可以看做数据降维啦，图片那么大的分辨率，如果基于图片计算，太耗费计算量和存储量。

特征提取:图片>网络>一个向量

人脸识别:

人脸识别是一对一比对或者一对多比对，***设，你需要对person A进行人脸识别，那么前提，你的图片数据库里有A的图片，然后利用卷积神经网络，提取person A的图片的特征，将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较，距离最相近的图片判定为同一个人，那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么？

人脸识别：提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性

图片识别：

最简单的分类问题吧，首先，这个，你需要知道图片识别出来存在多少种可能性，也就是图片共有多少个类别; 然后，通过网络对图片提取特征，通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下)，然后，定义可能性最大的那个类别为预测类别。

图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性，可能性最大的那个为预测类别

当然啦，这上面说的网络都是指训练好的网络，具体如何训练的，这里讲起来有些麻烦，我的文章里大多在介绍人工智能领域一些方向的前沿算法，有兴趣可以欢迎交流学习。

问题中的人脸识别和图片识别都属于模式识别讨论的范畴，识别图像有两大步骤，第一是特征提取，第二是分类。

我们知道，图像是由数字组成的，可以把图像想象成一个矩阵，最简单的提取特征的方法是求这个矩阵的特征向量，相似的图片拥有相似的特征向量，***设利用二范数来做特征向量的相似性度量的过程就是分类，简单的说，特征提取出来了，然后对特征设置一个阈值（这个阈值可以是训练出来的也可以是经验值），在阈值范围之内就是正样本。

随着科技技术的不断进步，硬件的不断升级，特别是gpu对矩阵运算的提速，神经网络技术越来越多的运用到图像识别领域，现在我们讲的ai技术、深度学习，大部分指的是神经网络，它是一种仿生物学的数学理论，有许多神经元在其中传导，故名思义神经网络。网络是分多层次的（深层次的），来训练图像，故又叫深度学习。

神经网络作为一种图像识别方法如今被广泛运用到各个领域。但它离不开模式识别的两大步骤，特征提取和分类。只不过其特征是抽象的，神经网络的网络模型训练出来的数据与网络模型相结合就是分类器。

如果想要更多的理解图像识别还需要深入学习模式识别和机器学习相关内容，单凭这点手打内容远远不够。

通过CNN网络。

目前进行人脸识别的主要方式还是卷积网络，虽然Hinton后来提出了胶囊网络，但是新的网络依然处于发展早期，还有很多需要完善的地方，相关的软件配置以及工具包也并不成熟，距离普及会用还有一段时间。

首先强调下人脸识别和图片识别没有本质上的区别，如果一定要说区别的话，人脸识别会通过捕捉面部特征点来进行三角构建，特征点是属于基本不随年龄发生变化的区域，这样而已基本排除由化妆、装扮以及年龄变化所带来的面部识别失效影响，但是整容的话另说。

至于CNN网络进行图片识别，首先是通过数次卷积以后，提取到图片的高维特征，这些特征在同类图片中会必然性的出现，并且具有组合特性，之后利用全连接网络可以对高维特征进行组合判别，[_a***_]的特征会指向不同的类别，不同的特征组合最终会给出不同的结论。

人工智能为何要用于军事领域？

1 响应迅速，灵敏度高，精确制导

2 最大限度地减少甚至是避免己方士兵的伤亡

3 训练成本相对低，一旦训练完成，可拷贝到不同的武器平台进行使用

4 便于组织管理，无条件服从

很简单，往大了说，人工智能相当适合战争，它能让战争形态得到革命性的改变。往小了说，人类什么先进技术没有投入到战争之中？

最容易理解的例子，《终结者》里的机器人都看过吧？无论是T800、T1000还是TX、T3000，它们都是很不错的战争武器。

具备自我认知能力，能灵活的依照情况分析并执行任务，甚至具备一点点人类情感色彩，人工智能达到一定的程度必定就是这样的。

至于机器人的外壳反倒意义不大，对人类来说，机械只是简单工业品，而AI却能起到更大的能力延伸作用，比如AI能更简洁快速的拟定和分析战术，能代替人类进行战斗***调配，能充当最忠实机敏的守卫。什么自动驾驶、自动战斗、自动后勤、自动化联网，AI都可以完成，而人类只需要告诉AI该做什么就行了。

想想这有多诱惑，哪怕是最原始的AI，只需要给坦克多搭载台厉害的计算机，即可省掉至少大半乘员，理论上只需要车长就够了，真正的实现坦克单兵化，再也不会有人在耳边叨逼：“我们未能击穿敌人的装甲！”

AI会用你女友的声音温柔的告诉你：“逻辑运算已经将草丛遮挡去除，敌方弱点已经标注，命中率已经优化完毕，开火后自动执行避弹机动”。

你看看，多好！多好！

军舰也是如此，一大批调度、监控岗位的操作员都将被省却，全舰指挥可以更加集约的通过AI交给舰长，让军舰更快速，更灵敏。例如导弹突然来袭这种事儿，舰长需要几个命令传达并复述，AI则一个应急逻辑指令就正确防御了。

空战咱就不多说了，有部叫《绝密飞行》的电影，把机载AI拍的挺好，像无人机这类东西，迟早是要AI化的。

可以肯定，战争不会放过AI，AI也必然会服务战争，这方面比较不错的科幻构想是《光晕》中的科塔娜，这个人工智能可以开飞船，运转空间站，进行黑客活动，与圣约人的AI进行电子战，甚至还能搭载在士官长的雷神之锤动力装甲上，辅助人类进行战斗优化，多次解救了重大危机。

未来人工智能会取代书画家吗？

人类为什么会有书画，为什么会喜欢书画，人类作画的时候脑子是怎么思维原理。如何用机器模仿人类作画时候的思维方式。

这些问题搞不清楚，你的提问毫无意义，头条没人发提问了吗？

不能

人工智能只能机械化动作，目前只适合工业设计。未来可用于写实，这是暂时最多能看到的前景。

程序设计本身目前只能做矢量或者变量设计，这本身就限制了很多应用。而人的思维往往是扩散型，这点程序上是无法实现的，最少01的代码模式无法实现。

个人认为，物理模式、化学模式、有机生物模式，每上升一个模式都有难以跨越的发展横沟。

它能做什么

但是人工智能可以改变其他设计领域，书画家是艺术内的，带有精神烙印，而很多繁琐的不需要艺术气息的记忆性绘画、工业绘图、3D原理视觉图等这些有规可循的领域会用到。

艺术的独特性不可替代

艺术这块不懂，但是我们会欣赏，可以根据自己的喜好去感觉。比如记忆、童年美好、希望。人工智能越发达，越多，可能会更显艺术的重要性。

這個問題貌似我曾經回答過——是不會，且不用擔心。

人工智能的發展看是越來越先進，越來越發達。將取代越來越多的機械性、重複性的工作崗位，且工作效率會更高。而真正智慧型創造性的“工作”永遠無法取代。

所有含有情感，具有人類喜怒哀樂感情激發原創性的工作(像音樂創作、文學創作及書畫創作等等)永遠只有人類本身才能完成。

除非人工智能發展到能賦予機器人以靈魂、意識、智慧。我竊以為這是不現實、也是不可能實現的，所以說人工智能不會也不可能取代具有創造性的書畫家崗位。

来定义一下！

未来的机器人是没有思想的！！没有思维的！！能画出什么！所以只有模仿，或者看到的画出来吗，大家会认为不是独一的 没有艺术的

而画家是有灵魂，有思维，有艺术气息的，还有画家的性格都是不一样的，什么样的人画出什么样的东西，想的也不一样！！独一的，谢谢

人工智能未来应能部份实现书画家的功能，制作出满足部份人的需求的作品，这跟商品画作坊里的流水线作业相似，都属于集体合作的方式.也许AI可以带来一些艺术种类`风格语言上的革新，但总的说来AI也是人的智慧的一种表现形式，毕竟设计什么样的机器，创作什么样的作品这些涉及选择判断的工作最终还是由人来完成，机器可以代替人完成某些工作，但操作机器的人永远是第一位的主人:

到此，以上就是小编对于色彩识别与人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于色彩识别与人工智能技术的4点解答对大家有用。

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