人工智能漫谈--从猫狗分类到 AI 统治世界

飞书用户9677

飞书用户3105

2025年4月2日修改

1.
AI 的前世今生​

1.1
AI 是啥？先分个猫狗看看​

🤖人工智能是指通过计算机系统模拟人类智能的能力，包括学习、推理、问题解决、感知和语言理解等，使机器能够像人一样学习、思考和做出决策，从而能够自主地执行各种任务。​

现阶段人工智能可以完成的任务主要分为两类：回归和预测。​

common.docs_name - LarkCCM_Docs_Menu_Image

1.2
三大门派斗法史​

符号主义学派

认为“人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程” –   认为人和计算机都是物理符号系统，可以用计算机来模拟人的智能行为​

认为人工智能的核心是知识表示、知识推理和知识运用

应用：逻辑、专家系统、定理推理机

33%

🦧联结主义学派

目前发展最好的

认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程 –   认为人脑不同于电脑​

原理：神经网络及神经网络间的连接机制和学习算法

应用：人工神经网络、认知科学、类脑计算

33%

行为主义学派

认为智能取决于感知和行动

主张利用机器对环境作用后的响应或反馈为原型来实 现智能化​

认为人工智能可以像人类智能一样通过进化、学习来 逐渐提高和增强​

应用：控制论、多智能体、强化学习

33%

1.3
聪明的人不需要监督​

49%

51%

监督学习和无监督学习主要区别在于数据是否有“标签”，以及模型的学习目标是什么。  （衍生：弱监督，半监督）​

•
监督学习：输入数据（特征）和输出数据（标签）之间存在明确的映射关系，模型通过学习这些输入-输出对，找到一种规律，从而能够对新的未知数据进行预测。    猫狗分类，图像识别，（有标签的异常检测）​

•
无监督学习是指在没有标签的情况下，模型通过对输入数据的结构和分布进行分析，发现数据中的潜在模式或规律。它的目标通常是聚类、降维或生成新数据。​

1.4
人工智能 ≠ 机器学习 ≠ 深度学习​

在讨论人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）时，很多人容易混淆它们之间的关系。实际上，这三者是层层递进的概念，既有联系又有区别。​
a.
定义：从大到小的包含关系​
人工智能是一个广义的概念，指的是让机器模拟人类智能的能力。​
机器学习是实现人工智能的一种方法，其核心思想是通过数据训练模型，让机器从经验中自动学习规律，而无需明确编程规则。​
深度学习是机器学习的一个子领域，基于人工神经网络（尤其是多层神经网络）进行学习和预测。​
b.
联系：层层递进的关系​
人工智能 > 机器学习 > 深度学习​
人工智能是最大的概念，包含了所有模拟人类智能的技术。​

人工智能漫谈--从猫狗分类到 AI 统治世界​

人工智能漫谈--从猫狗分类到 AI 统治世界