人工智能初學(xué)者指南

第1部分　人工智能簡(jiǎn)介 1
第1章　AI介紹　3
1．1　AI定義　3
1．1．1　智能　4
1．1．2　定義AI的4種方法　6
1．2　理解AI歷史　9
1．2．1　從達(dá)特茅斯的符號(hào)邏輯開(kāi)始　9
1．2．2　專家系統(tǒng)的繼續(xù)發(fā)展　9
1．2．3　AI的冬天正在過(guò)去　10
1．3　AI用途　11
1．4　避免AI炒作　12
1．5　計(jì)算機(jī)是AI的基礎(chǔ)　12
第2章　定義數(shù)據(jù)的角色　14
2．1　數(shù)據(jù)無(wú)處不在的時(shí)代　15
2．1．1　摩爾定律　15
2．1．2　無(wú)處不在的數(shù)據(jù)應(yīng)用　17
2．1．3　將算法付諸實(shí)踐　18
2．2　成功使用數(shù)據(jù)　19
2．2．1　數(shù)據(jù)源　19
2．2．2　獲得可靠數(shù)據(jù)　20
2．2．3　讓人類(lèi)的輸入更可靠　20
2．2．4　使用自動(dòng)數(shù)據(jù)收集　21
2．3　修剪數(shù)據(jù)　22
2．3．1　缺失數(shù)據(jù)處理　22
2．3．2　數(shù)據(jù)的不一致性　23
2．3．3　提取有用數(shù)據(jù)　24
2．4　數(shù)據(jù)的5個(gè)謬誤　24
2．4．1　委員會(huì)　25
2．4．2　遺漏　25
2．4．3　視角　26
2．4．4　偏見(jiàn)　27
2．4．5　參考標(biāo)準(zhǔn)　27
2．5　定義數(shù)據(jù)采集極限　28
第3章　考慮算法的應(yīng)用　30
3．1　理解算法的作用　30
3．1．1　算法意味著什么　31
3．1．2　從規(guī)劃和分支開(kāi)始　32
3．1．3　玩對(duì)抗性游戲　34
3．1．4　使用局部搜索和啟發(fā)式算法　36
3．2　學(xué)習(xí)機(jī)　38
3．2．1　利用專家系統(tǒng)　39
3．2．2　機(jī)器學(xué)習(xí)　42
3．2．3　達(dá)到新高度　42
第4章　專業(yè)硬件先驅(qū)　44
4．1　依靠標(biāo)準(zhǔn)硬件　45
4．1．1　了解標(biāo)準(zhǔn)硬件　45
4．1．2　標(biāo)準(zhǔn)硬件缺陷　46
4．2　使用圖形處理器（GPU）　47
4．2．1　馮·諾依曼瓶頸　48
4．2．2　圖形處理器（GPU）　49
4．2．3　為什么 GPU工作得很好　50
4．3　創(chuàng)建專門(mén)的處理環(huán)境　50
4．4　提高硬件能力　51
4．5　添加專用傳感器　52
4．6　設(shè)計(jì)與環(huán)境交互的方法　53
第2部分　人工智能的應(yīng)用　55
第5章　AI在計(jì)算機(jī)程序中的應(yīng)用　57
5．1　介紹一般的應(yīng)用類(lèi)型　58
5．1．1　AI在典型應(yīng)用中的應(yīng)用　58
5．1．2　理解AI的應(yīng)用范疇　59
5．1．3　關(guān)于“中文房間”的論證　59
5．2　如何使AI應(yīng)用更友好　60
5．3　自動(dòng)修正　61
5．3．1　修正的類(lèi)別　62
5．3．2　自動(dòng)修正的好處　62
5．3．3　為什么自動(dòng)修正在有些情況下無(wú)法工作　62
5．4　提出建議　63
5．4．1　基于過(guò)去行為的建議　63
5．4．2　基于分組的建議　63
5．4．3　錯(cuò)誤的建議　64
5．5　基于AI的錯(cuò)誤　64
第6章　一般性自動(dòng)化流程　66
6．1　開(kāi)發(fā)應(yīng)對(duì)無(wú)聊情緒的解決方案　67
6．1．1　使工作更有趣　67
6．1．2　使工作更有效率　67
6．1．3　AI如何幫助人們減少無(wú)聊的情緒　68
6．1．4　AI為什么無(wú)法減少無(wú)聊情緒　68
6．2　在工業(yè)環(huán)境中工作　69
6．2．1　發(fā)展各種級(jí)別的自動(dòng)化　69
6．2．2　不僅僅局限于機(jī)器人應(yīng)用　70
6．2．3　僅靠自動(dòng)化　70
6．3　創(chuàng)建一個(gè)安全的生產(chǎn)環(huán)境　71
6．3．1　無(wú)聊情緒在意外事故中的作用　71
6．3．2　從避免安全問(wèn)題的角度來(lái)看AI　71
6．3．3　認(rèn)識(shí)到AI無(wú)法徹底消除安全問(wèn)題　72
第7章　利用AI解決醫(yī)療需求　73
7．1　便攜式患者監(jiān)護(hù)　74
7．1．1　可穿戴監(jiān)測(cè)器　74
7．1．2　依賴于關(guān)鍵的可穿戴監(jiān)視器　75
7．1．3　使用活動(dòng)監(jiān)控　76
7．2　增強(qiáng)人的能力　76
7．2．1　使用游戲療法　76
7．2．2　外骨骼的使用　78
7．3　迎合“特殊需求”　79
7．3．1　基于軟件的解決方案　80
7．3．2　依賴于硬件的擴(kuò)展　80
7．3．3　人工智能假肢　80
7．4　以新的方式完成分析　81
7．5　設(shè)計(jì)新的外科技術(shù)　81
7．5．1　手術(shù)建議　82
7．5．2　協(xié)助手術(shù)　83
7．5．3　用監(jiān)護(hù)代替外科醫(yī)生　83
7．6　使用自動(dòng)化執(zhí)行任務(wù)　84
7．6．1　處理醫(yī)療記錄　84
7．6．2　預(yù)測(cè)未來(lái)　85
7．6．3　讓過(guò)程更安全　85
7．6．4　創(chuàng)造更好的藥物　85
7．7　機(jī)器人和醫(yī)療專業(yè)人員的結(jié)合　86
第8章　依靠人工智能改善人際交往　88
8．1　發(fā)展新的溝通方式　89
8．1．1　創(chuàng)建新的字母表　89
8．1．2　自動(dòng)語(yǔ)言翻譯　90
8．1．3　合并肢體語(yǔ)言　91
8．2　交換觀點(diǎn)　92
8．2．1　建立聯(lián)系　92
8．2．2　擴(kuò)展交流方式　93
8．2．3　定義趨勢(shì)　93
8．3　使用多媒體　93
8．4　修飾人類(lèi)的感官知覺(jué)　94
8．4．1　轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)光譜　94
8．4．2　增強(qiáng)人的知覺(jué)　95
第3部分　使用基于軟件的AI應(yīng)用程序　97
第9章　對(duì)AI實(shí)施數(shù)據(jù)分析　99
9．1　數(shù)據(jù)分析的定義　99
9．1．1　為什么分析很重要　101
9．1．2　重新評(píng)估數(shù)據(jù)的價(jià)值　102
9．2　定義機(jī)器學(xué)習(xí)　104
9．2．1　機(jī)器學(xué)習(xí)是怎樣工作的　104
9．2．2　機(jī)器學(xué)習(xí)的好處　106
9．2．3　有用且平凡　107
9．2．4　說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)的局限性　107
9．3　怎樣從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)　109
9．3．1　監(jiān)督學(xué)習(xí)　109
9．3．2　無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)　110
9．3．3　強(qiáng)化學(xué)習(xí)　110
第10章　在AI中使用機(jī)器學(xué)習(xí)　112
10．1　有很多不同的學(xué)習(xí)方法　113
10．1．1　5個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法　113
10．1．2　深入研究3個(gè)最有前途的人工智能學(xué)習(xí)方法　115
10．1．3　等待下一個(gè)突破　116
10．2　在概率中探索真理　116
10．2．1　確定概率能做什么　117
10．2．2　考慮先驗(yàn)知識(shí)　118
10．2．3　把世界想象成一個(gè)圖表　121
10．3　樹(shù)可以完成分類(lèi)　124
10．3．1　通過(guò)分割數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果　125
10．3．2　基于數(shù)的決策　126
10．3．3　修剪雜草叢生的樹(shù)木　128
第11章　用深度學(xué)習(xí)來(lái)改善AI　129
11．1　形成類(lèi)似于人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　129
11．1．1　介紹神經(jīng)元　130
11．1．2　從神奇的感知機(jī)開(kāi)始　131
11．2　模仿人腦學(xué)習(xí)　132
11．2．1　簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　132
11．2．2　權(quán)重的奧秘　133
11．2．3　理解反向傳播角色　134
11．3　深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介　134
11．3．1　深度學(xué)習(xí)的不同之處　136
11．3．2　更智能的解決方案　137
11．4　從圖像中檢測(cè)邊緣和形狀　139
11．4．1　從字符識(shí)別開(kāi)始　139
11．4．2　卷積的工作原理　140
11．4．3　使用圖像的挑戰(zhàn)　141
11．5　學(xué)習(xí)模仿藝術(shù)和生活　142
11．5．1　記住重要的序列　142
11．5．2　發(fā)現(xiàn)AI對(duì)話的神奇之處　143
11．5．3　促使AI彼此競(jìng)爭(zhēng)　145
第4部分　人工智能在硬件應(yīng)用中的使用　149
第12章　機(jī)器人　151
12．1　機(jī)器人角色定義　152
12．1．1　摒棄機(jī)器人的科幻觀點(diǎn)　153
12．1．2　為什么很難實(shí)現(xiàn)類(lèi)人機(jī)器人　155
12．1．3　與機(jī)器人一起工作　157
12．2　基本機(jī)器人的組裝　159
12．2．1　組件的考慮　160
12．2．2　感知世界　161
12．2．3　控制機(jī)器人　161
第13章　無(wú)人機(jī)　163
13．1　無(wú)人機(jī)的發(fā)展現(xiàn)狀　164
13．1．1　無(wú)人駕駛飛行任務(wù)　164
13．1．2　四軸飛行器　165
13．2　無(wú)人機(jī)的典型用途　166
13．2．1　無(wú)人機(jī)的非軍事應(yīng)用　167
13．2．2　人工智能推動(dòng)無(wú)人機(jī)的發(fā)展　169
13．2．3　監(jiān)管問(wèn)題　171
第14章　人工智能駕駛汽車(chē)　173
14．1　了解簡(jiǎn)史　174
14．2　了解移動(dòng)的未來(lái)　174
14．2．1　攀登六級(jí)自動(dòng)化　175
14．2．2　重新思考汽車(chē)在我們生活中的角色　176
14．3　進(jìn)入自動(dòng)駕駛汽車(chē)　179
14．3．1　將所有的技術(shù)整合到一起　180
14．3．2　讓人工智能進(jìn)入場(chǎng)景之中　181
14．3．3　理解它不只是人工智能　182
14．4　客服感知的不確定性　183
14．4．1　介紹汽車(chē)傳感器　184
14．4．2　將所感知到的融合到一起　186
第5部分　人工智能的未來(lái)　189
第15章　理解不可能實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序　191
15．1　在無(wú)法工作的地方使用人工智能　192
15．1．1　定義AI的限制　192
15．1．2　不正確地應(yīng)用人工智能　194
15．1．3　進(jìn)入一個(gè)充滿不切實(shí)際期望的世界　195
15．2　人工智能寒冬的影響　196
15．2．1　理解人工智能的寒冬　196
15．2．2　產(chǎn)生人工智能寒冬的原因　197
15．2．3　用新的目標(biāo)重建期望　198
15．3　尋找問(wèn)題的解決方案　200
15．3．1　定義一個(gè)小發(fā)明　200
15．3．2　回避廣告　201
15．3．3　什么時(shí)候人類(lèi)更有優(yōu)勢(shì)　201
15．3．4　尋找簡(jiǎn)單的解決方案　202
第16章　太空中的人工智能　203
16．1　觀察宇宙　204
16．1．1　第一次看清楚　204
16．1．2　尋找新的去處　205
16．1．3　宇宙的進(jìn)化　205
16．1．4　創(chuàng)造新的科學(xué)原理　205
16．2　太空采礦　206
16．2．1　收集水　208
16．2．2　獲取稀土和其他金屬　208
16．2．3　發(fā)現(xiàn)新元素　209
16．2．4　加強(qiáng)通信　209
16．3　探索新地方　210
16．3．1　從探測(cè)器開(kāi)始　210
16．3．2　依靠機(jī)器人的任務(wù)　211
16．3．3　人類(lèi)的太空之旅　213
16．4　太空建筑物　213
16．4．1　第一次太空旅行　214
16．4．2　進(jìn)行科學(xué)研究　214
16．4．3　太空工業(yè)化　214
16．4．4　利用太空進(jìn)行存儲(chǔ)　215
第17章　增加新的職業(yè)　216
17．1　太空中的生活和工作　217
17．2　在惡劣環(huán)境里建立城市　218
17．2．1　在海洋中建造城市　218
17．2．2　創(chuàng)建太空棲息地　219
17．2．3　構(gòu)建基于月球的資源　220
17．3　提高人類(lèi)效率　221
17．4　在全球范圍內(nèi)解決問(wèn)題　223
17．4．1　思考世界如何運(yùn)轉(zhuǎn)　223
17．4．2　尋找問(wèn)題的可能來(lái)源　224
17．4．3　定義可能的解決方案　225
17．4．4　看看解決方案的效果　225
17．4．5　再次嘗試　226
第6部分　幾個(gè)“十大”　227
第18章　十大人工智能安全職業(yè)　229
18．1　進(jìn)行人際互動(dòng)　229
18．1．1　教孩子　230
18．1．2　護(hù)理　230
18．1．3　解決個(gè)人需求　231
18．1．4　解決發(fā)展問(wèn)題　231
18．2　創(chuàng)造新事物　232
18．2．1　發(fā)明　232
18．2．2　藝術(shù)化　232
18．2．3　虛幻想象　233
18．3　憑直覺(jué)做出決定　233
18．3．1　偵查犯罪　233
18．3．2　實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)　234
18．3．3　從幻想中分離事實(shí)　234
第19章　AI的十大社會(huì)貢獻(xiàn)　235
19．1　人類(lèi)的相互作用　235
19．1．1　設(shè)計(jì)主動(dòng)的人類(lèi)假肢　236
19．1．2　持續(xù)監(jiān)測(cè)　236
19．1．3　給藥　237
19．2　發(fā)展工業(yè)解決方案　237
19．2．1　3D打印中的人工智能　237
19．2．2　機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步　237
19．3　創(chuàng)建新的技術(shù)環(huán)境　238
19．3．1　開(kāi)發(fā)稀有的新資源　238
19．3．2　看人類(lèi)看不到的　239
19．4　工作在太空的AI　239
19．4．1　向空間站運(yùn)送貨物　239
19．4．2　行星外資源開(kāi)采　240
19．4．3　探索其他行星　240
第20章　AI受局限的十大方面　241
20．1　理解　242
20．1．1　解釋而非分析　242
20．1．2　超越純數(shù)字　243
20．1．3　考慮后果　243
20．2　發(fā)現(xiàn)　244
20．2．1　由舊數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)新數(shù)據(jù)　244
20．2．2　超越模式　244
20．2．3　實(shí)施新觀念　245
20．3　同理心　245
20．3．1　從別人的角度看事物　245
20．3．2　發(fā)展真正的關(guān)系　246
20．3．3　視角變化　246
20．3．4　信仰的飛躍　246