回答 交通： 智能系统实现安全畅通和智能交通系统是一种先进的运输管理模 式。 中国科学院自动化研究所副所长、复杂系统与智能科学重点实验室主任王飞跃介绍说， 人工系统主要利用计算机仿真技术，通过监测人们出行的行为计算交通流。 农业： 农业专家系统可以代替农业专家群体走向地头，进入普通农家，并指导农民科学种田。 农业专家系统包含了农业各个领域的专家经验、知识，如作物栽培、植物保护、配方施 肥、农业经济效益分析等等。 医学： 医疗专家系统可以把有关的医药知识和许多著名医生的临床经验都存储在计算机中， 根据病人的症状计算机可快速调用这些医学知识，自动进行辨症推理，确定病因，开具处方。 这些方面哦～亲 更多2条
人工智能应用范围比较广
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人工智能与机器人这本期刊你之前看过吗？建议你有时间可以去看看哦，找下自己的写作思路先
亲。。。。多少字。。。给你
人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科
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没有
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
人工智能发展史0
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围棋博弈的人机大战，以机器的获胜而落下帷幕，而人工智能的利弊，再度引发了争议，有关人工智能利弊分析的作文。但我想的更多的是，科技背后的那份渐行渐远的人文情怀。围棋对弈，被列为琴棋书画四大雅事之一。而今，当人类与一个冰冷的机器，只争技术的优劣，只论智商的高下时，那份弈棋时的淡泊宁静的心境，那份“闲敲棋子落灯花”的情怀，又该置于何地?科技的发达，让通讯变得便捷，于是，当下的我们很少再能写出“多情自古伤离别”的优美诗句，很少能体会“家书抵万金”的情谊万钧。科技的进步，让农耕变得机械化，于是，当下的我们很少能吟诵出“带月荷锄归”的悠闲辞章，很少能感受“汗滴禾下土”的辛劳苦楚。科技的演变，让社交变得多元，于是，当下的我们很少再能唱出“对影成三人”的独处情怀，很少能理解“执子之手，与子偕老”的至情专一。正如木心先生所说：“从前的日色变得慢，车、马、邮件都慢，一生只够爱一个人。”科技带给我们便利、快捷的同时，也将我们原本质朴、美好的那份生活味道、人文的情怀稀释很多!因此，让科技拥有人文的情怀，回归如璞玉般的美好生活，才是正途。我国古代，那些璨如星辰的科技巨擘，无一不是既有科技头脑又有人文情怀。东汉“科圣”张衡，“通五经，贯六艺，拟作《二京赋》，精思傅会，”文采斐然。但同时，他又“善机巧，尤致思于天文阴阳历算”，发明浑天和地动两仪器，且著有多部科学著作。张衡的科技发明，就是插上了人文情怀的翅膀，才飞的更高更远!众所周知，伟大的物理学家爱因斯坦，不仅拥有超人的科学头脑，还同时有极高的音乐修养，他擅长钢琴和小提琴演奏。他曾坦言，是音乐这位欢乐女神为他驱散了忧郁和喧嚣，驱走了混乱和邪-恶。是音乐让科学更美丽与和-谐。无独有偶，我国著名科学家钱学森也曾说过：“在我对一件工作遇到困难而百思不得其解的时候，往往是蒋英的歌声使我豁然开朗，得到启示我钱学森要强调的一点，就是文艺与科技的相互作用。”可以窥见，古往今来，科学和人文，从来都是人类发展中相辅相成，不可或缺的两大重要力量。如果人类是飞翔的鸟儿，那么科技和人文就是一对，彼此依托的翅膀，缺了谁，都会产生不可预料的后果!唯有科技的理性，人类会变得坚硬、冷漠、可憎;唯有人文的欢乐，人类会变得软弱、迷乱、醉生梦死。让科技拥有人文情怀，人类才会走得更远、更久、更好!放下手机，拿起书籍，在翰墨馨香、书册函影中，与智慧交流;关掉空调，走出户外，在春花秋月、夏雨冬雪中，与自然对话;停驻汽车，迈出脚步，在山川河流、花草树木中，与大地亲近，666
人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。