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文档简介

AI的挑战：技术视角目录算法化难题2信息处理难题人工智能超过人类的临界点自学习3算法化难题10种常用算法：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法Adaboost算法神经网络马尔可夫算法化难题4人类的大脑的复杂程度远远地超出人们的想象。5人脑中有大约860亿个神经元以及将这些神经元连接在一起的100万亿个互连物，每个神经元的连接点上都拥有1000多个蛋白质。算法化难题6我们日常所使用的计算机，实际上只是我们用于处理信息的机器，信息被编码成计算机可以识别的格式，录入原始数据，在计算机内部进行运算。算法化难题信息处理难题7将机器人带入真实世界会发生什么？8信息处理难题AI处理数据主要是通过数据挖掘和数据分析。9信息处理难题数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（简称KDD)中的一个步骤。10信息处理难题数据挖掘分类回归分析聚类关联规则特征变化和偏差分析Web页挖掘11信息处理难题数据分析是数学与计算机科学相结合的产物，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。12信息处理难题探索性数据分析定性数据分析13信息处理难题从图像中学习图像的着色图像超分辨率图像修复图像拼图上下文预测几何变换识别图像聚类图像合成14自学习每一个时代的终结，都是另一个时代的开始。人工智能让人生畏的地方？自学习15自学习的可怕之处？自学习16人工智能超过人类的临界点超人类人工智能已经不可避免，而且并不遥远。17人工智能超过人类的临界点关于超人类智能将快速崛起的5大基本假设如下：人工智能已经开始超越人类，而且正在以指数级速度发展。我们可以开发出像自己一样的通用人工智能。我们可以把人类的智能集成在硅片上。智能可以无限强化。一旦开发出超级智能，它就可以为我们解决多数问题。18人工智能超过人类的临界点相反说法智能并非单一维度，所以“比人类更聪明”这种概念本身就没有意义。人类并没有通用思维，人工智能同样不具备这种能力。其他媒介上模拟人类思维将会受到成本因素的制约。智能的维度并不是无限的。智能只是推动科技和社会进步的诸多因素中的一项而已。19人类未来，因为人工智能奇点到来将会怎样？这既是个重大的理论问题，也是个重大的现实问题。人工智

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