喜大普奔人工智能进入指数式阶段,本文关于大普论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
大普论文参考文献：
人工智能已经进入一个指数式发展的阶段：经历了初期曲线平缓的增长,到后期增长曲线非常陡峭,速度让人出乎意料.
指数式发展的推动力
人工智能发展的推动力主要包括三个方面：计算个人化、计算网络化和大数据.
首先,计算个人化使得人工智能的研发从精英阶层扩展到大众.早期的研究机构主要是大学和政府,只有它们才有研发人工智能所必备的超级计算机.集成电路的发明和发展促成了计算能力快速上升和成本大幅下降.上世纪80年代浙江大学使用的小型机PDP11的运算能力远远不如我们今天使用的手机.
其次,计算网络的价值增长也呈现指数式,例如,有4个节点的网络有12个有方向的连接,而400个节点的网络有多达159600个连接.今天的网络连接数（即价值）正在直线上升.
再次,随着信息终端的普及和物理世界的数字化,数据正在爆炸增长,更是指数式增长.今天全球的数据量累计超过了10 Zettabytes,其中90%的数据是在过去两年中产生的.
近年来,人工智能领域的创业和研发活动越来越活跃.根据Venture Scanner在2015年8月的统计,近十几年,全球人工智能领域的创业公司达到了855家,它们共获得87.5亿美金的风险投资.根据量化公司Quid的数据,在2013年有322家人工智能公司获得至少20亿美金的投资.据CB Insights的数据,2014年投资人工智能领域的金额比2013年增加了3倍.
人工智能创业分布在13个不同的领域,包括机器学习、计算机视觉、语音识别、智能机器人等.
正是因为计算能力的增强和数据量的极大增长,机器学习成为人工智能领域进步最快的分支,所获得的投资额占总投资额的45%.机器学习是用数据和以往的经验优化计算机模型的性能指标.比如说,制造手机有100多道工序,如果我们通过编程让机器人一步一步地按照程序完成,这不是机器学习.如果智能机器人通过观察工人制造手机的过程,再经过不断试错,最后达到可以自行制造的程度,这才是人工智能.
“大数据”之前,因为没有足够的数据来训练模型,所以模型优化的进程缓慢.今天数据足够多了,运算能力大幅上升,优化模型的速度也随之加快了.最近量子计算机带来了实现更强大的运算能力的希望.
大公司越来越活跃
先说谷歌.其于2010年正式启动汽车自动驾驶项目,2012年获得美国首个自动骂驶车辆许可证.到了2016年年初,谷歌的自动驾驶汽车己经累计行驶了225万公里.
2014年谷歌收购了深度学习公司DeepMind,同年10月它发布了一种全新的模拟神经网络.同样在2014年,谷歌开始开发一套能够整合海量数据的语音系统,使得语音识别的精准度从2012年的84%提升到了2014年的98%.
2012年,“谷歌大脑”可以在1000万张图片中成功识别出一只猫.从2010年到2014年,谷歌的图像分类识别精确度提高了4倍.在2013年,它还收购了8家机器人公司.
再来看Facebook.深度学习的鼻祖级科学家YannLeCun在2013年加入Facebook,使其图像识别和自然语言处理技术飞速提高.2014年,Facebook的脸部识别准确率达到97%.
接着是IBM这支人工智能领域的老牌劲旅：2014年宣布组建Watson Group,同时推出两项Watson顾问服务,一项帮助企业获得足以洞察海量数据的能力,另一项使得数据可视化.同年8月,IBM发布能模拟人类大脑的SyNAPSE（自适应塑料可伸缩电子神经形态系统）芯片,该芯片有100万个“神经元”内核,而功耗仅为70毫瓦.
最后说百度.它在2014年5月引入深度学习专家Andrew Ng,并由其组建百度北美研究中心,随后发明了Deep Speech语音识别方法,可以在嘈杂环境中实现81%的识别准确率.同年4月,百度发布大数据引擎,提供大数据存储、分析和挖掘技术,在医疗、金融和交通领域有具体的应用.
机器聪明了,人怎么办?
英国伦敦大学科学家的研究表明,自1950年以来,人们的平均智商升高了20点,相当于平均每10年人类的智商值提高3%.
人工智能技术能够用来提高人的能力吗?我们将人工智能在教育领域的应用总结为以下7个方面.
自动作业修改：语音识别和语义分析技术使得自动批改作业成为可能.数学等学科的作业自动批改相对容易,作文的自动批改也已经开始了.
个性化学习：大数据可以描述每个学生的学习特性.根据伦敦一个研究机构的分析,人们的学习方法可以分为70种.
智能辅导系统（ITS）：比如可汗学院就是一个优秀的智能辅导系统,可以帮助我们学习数学、科学、人文科学和计算机科学.
互动学习环境（ILE）：更多建设性学习（或者说学生自己决定学习科题）,学生更主动,更多个性化,以及学生收到更多反馈.
通过仿真游戏学习：目前最成功的仿真是飞行模拟器.在模拟机上飞行和真机没有两样,只是训练更加便捷.
对教学体系的反馈和评测：人工智能为学校招生、学习场所建设和课后活动提供创新的解决方案.
相信这方面的创新刚刚开始.科学家和创业者不仅应该关心机器的能力,更要在乎我们自身的能力.
编辑元素：
人工智能的发展路线
1950年,起步——艾伦·图灵预言人工智能将超越人类智能
1951年,马文·明斯基完成第一台神经网络机SNARC
1956年,达特茅斯会议正式确定这个领域
1950年—1970年,斯坦福大学、麻省理工学院分别开发移动机器人和聊天机器人
1970年—1980年,计算机的运算能力和内存有限,发展陷入瓶颈
1980年—1987年,发展兴旺,日本和美国投入大量的资源
1987年—1993年,再次进入发展冬天,人工智能专用电脑的性能落后于IBM和苹果
2006年,雷·库兹韦尔在《奇点临近》中预言机器智能将在2045年超过人类
2011年,美国《时代》杂志封面故事：《2045年人类机器结合获永生》（2045：The Year Man Becomes Immortal）
2014年,三名俄国科学家发明的超级计算机Eugene和一些专家在网上对话5分钟
进入指数式发展阶段
结论：关于本文可作为相关专业大普论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文大普家具论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
指数式和对数式
理解分数指数幂的概念，掌握分数指数幂的运算性质；理解对数的概念，掌握对数的运算性质；能运用指数、对数的运算性质进行化简、求值、证明，并注意公式成。
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