Abstract

人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是指人造机器——尤其是计算机系统——所表现出的智能。

如何定义智能是一个复杂且有争议的问题。一种定义是,智能是能感知、处理、推断信息,并将其保留为知识,然后适应性地应用于环境中的能力。

人工智能的定义也同样复杂和有争议。有趣的是,许多曾经被认为是人工智能的技术 (例如语音识别、语音合成、光学字符识别 (OCR)、机器翻译、自动规划等) 在普及和成熟后,就不再认为是「真正的 AI」的一部分,而被定义为「纯粹的计算」或者统计和概率技术。这种现象被称为 AI Effect

搞 AI 的人到底在搞什么

AI 从业者或科研者通常完成 3 类工作:

  • 第一类是基础性的,他们考虑:
    • 如何让训练结果更有效;
    • 如何让训练的准备或过程更高效;
    • 如何更正确地评估模型效果;
    • 如何让训练结果具备更强的性质(例如可解释、可迁移、自我改进等);
    • 全过程的数据安全和伦理问题。
  • 第二类是数据处理,他们:
    • 对大量数据做清晰、特征提取、增强等处理;
    • 在监督学习中,基于会向训练过程提供的数据,以及期望得到的训练结果,设计和完成对数据的标注。
  • 第三类是应用性的,他们:
    • 发现和定义问题;
    • 分析技术选型;使用大量标注数据,探索训练算法和参数,尝试得到一个有效的模型;
    • 迭代以得到效果更好、需要资源更少、延迟更低的模型。

训练得到的模型就可以用来解决问题,例如识别文本、预测股价、生成图像等;这个过程称为模型的推理 (Inference)。

也许可以看看? https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners