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人工智能的发展概况

1、创立阶段（1956年-1969年）：以1956年的达特茅斯会议为标志，首次提出了“人工智能”（ArtificialIntelligence，AI）这个概念。随后，AI领域涌现出一系列的研究成果和早期应用，如规则推理、符号操作、自然语言理解等。

2、人工智能的发展历程通常被分为六个阶段： 起步发展期（1956年—20世纪60年代初）：人工智能概念在1956年的达特茅斯会议上被提出，随后在逻辑推理、机器定理证明和棋类游戏等领域取得了一系列突破性成果，如1964年约翰·麦卡锡（John McCarthy）的Lisp编程语言和1968年斯坦福大学的人工智能项目。

3、起步发展期（1943年—1960年代）：人工智能在这一时期诞生并逐步发展。

4、- 进入90年代，人工智能技术在各个领域取得了显著进步，包括学习、教学、案件推理、策划、自然环境认知、方向识别、翻译以及游戏软件开发等。- 1997年，IBM的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，这是AI在游戏领域的一大突破。

5、人工智能将改变人类生活与工作方式人工智能将对人类生活与工作方式产生深刻影响。一方面，人工智能将帮助提高生产效率、降低成本；另一方面，它也将挑战传统行业的就业格局，需要人们不断学习新技能以适应变革。现状挺好。AI技术在近年来得到了迅速的发展和普及，尤其是深度学习技术和神经网络技术的应用。

6、人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。

机器学习两大系统是啥?

机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

Scikit-learnScikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，GradientBoosting，聚类算法和DBSCAN。

神经网络学习（或连接学习）：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。

机器学习是一种通过算法和统计模型使计算机系统具备自动学习能力的领域。它是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机系统从数据中自动学习并提升性能，而无需显式地进行编程。机器学习的核心思想是通过对大量数据的学习和分析，寻找数据中的模式、规律和趋势，并将这些知识应用于新的数据中做出预测或做出决策。

机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及使用算法和统计模型来使计算机系统能够通过数据学习和改进，而无需显式地进行编程。它的目标是使计算机系统能够从数据中发现模式、提取知识并做出预测或决策。机器学习的实现方式主要包括以下几个步骤： 数据收集：机器学习算法的训练需要大量的数据。

机器学习 vs 深度学习 在深度探讨machine learning和data science的联系之前，这里简要地讨论一下machine learning 和deep learning。machine learning是一套算法，来训练数据集做预测或者采取行动以使得系统最优化。

在大家看来,人工智能发展到哪种程度了呢?

目前，全球的人工智能都尚处于认知智能和数据智能阶段。在这一轮新的人工智能大潮中，中国科技实力和美国科技实力之间可能不存在代差，人工智能应用于产业发展正处于爆发期，只有掌握私有的大数据，才能在这轮人工智能技术革命中取胜。

人工智能技术已经能够实现自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶等多项任务。 随着科技的不断进步，人工智能技术发展迅速，已经广泛进入了人们的日常生活。 人工智能的快速发展不仅提高了工作效率，还为人们的生活增添了色彩，推动了人类社会进入智能化时代。

在自动驾驶领域，人工智能能够实现车辆的自动驾驶和识别道路、路况以及交通规则，推动了汽车行业的变革。 尽管人工智能技术已经达到了很高的水平，为人类生活带来了极大的便利，但也面临着隐私保护、误识别和安全问题等挑战。

我来说说我的一些看法：一旦人工智能发展到了高度的情感智能，它将全方位压倒人类智能。这将自然而然地导致一个后果，即人类的劳动变得不够理想，因为人工智能几乎在所有方面都表现得比人类智能更好。这就意味着人类的劳动将丧失价值，且所有的工作将由人工智能接管。

因果推断与可解释机器智能

机器自动学习的东西，人类进行检视，也被抽象成可解释的 “因果”关系或者蕴含关系规则，加到机器推理的模型中，这样把人为的 “因果”推理 和机器自学习或者发现的规则等结合起来，不仅在新的环境下，机器不需要重新学习和训练，只要修改“因果”推理模型的输入和参数，机器就能够适应新的环境。

个人理解）因果推断可以被理解为想要1）what cause（Why）；2）what if。回答what if，必须基于多种干预下的结果。 而在观测中缺少反事实结果是因果推断的根本问题 。

他们提出了一个理解人工智能能力本质的简单框架，这就是因果推断框架。因果推断讲的是相关关系与因果关系二者之间的关系。通俗地讲，相关关系对应归纳，因果关系对应演绎。珀尔院士反对只讲相关关系，不讲因果关系，认为人工智能只有通过建模将相关上升到因果，才能通过推断解决问题。

2022-05-04《控制论》中常用的几种控制方法

负反馈控制包含3个基本组分：感受器，控制系统，效应器。感受器实时采集关于目标的所有信息，传入控制系统，控制系统及时调整效应器，以实现逐步减小目标差。大脑就是一个高效的负反馈控制系统。眼睛看着碗里的菜，该视觉信息输入大脑，大脑再发出指令控制手中的筷子以精准的夹住想吃的菜。

事前控制、事中控制和事后控制 （1）事前控制。指组织在一项活动正式开始之前所进行的管理上的努力。它主要是对活动最终产出的确定和对资源投入的控制，其重点是防止组织所使用的资源在质和量上产生偏差。（2）事中控制。

控制方法 是人们达成控制这一目的的方法，一些基本方法包括随机控制、有记忆的控制、共轭控制、负反馈控制等，其中负反馈是控制方法中极为重要的方法。以可能性空间进行衡量， 信息 是一种使人脑中可能性空间增加或减少的东西，可以用事件发生的概率进行严格衡量。

这种方法称为控制方法。控制论的主要方法还有信息方法、反馈方法、功能模拟方法和黑箱方法等。信息方法是把研究对象看作是一个信息系统，通过分析系统的信息流程来把握事物规律的方法。反馈方法则是动用反馈控制原理去分析和处理问题的研究方法。

第五，根据控制的方式分为正式组织控制、群体控制和自我控制。第六，根据控制采用的手段可以分为直接控制和间接控制。上述分类方法不是孤立的，有时一个控制可能同属于几种类型。比如，护理部的领导抽查护士工作，即属于过程控制，同时也属于正式组织控制和反馈控制。

程序控制 控制模型 这是一种预期量是一个预先知道的时间控制程序的反馈控制。在这类控制中，顶期量是一个由决策者预先规定的随时间而变化的控制程序。这种控制虽然不可避免地受到干扰的作用，但作为一种控制方式来说，只考虑被控变量按预定规律变化的问题。

传统的控制方法主要依赖

事前控制。指组织在一项活动正式开始之前所进行的管理上的努力。它主要是对活动最终产出的确定和对资源投入的控制，其重点是防止组织所使用的资源在质和量上产生偏差。（2）事中控制。

传统的控制方法主要依赖于一系列规则和算法，以及利用传感器和执行器来监测和控制系统。这种方法主要适用于熟知问题的场景，其中可以预测到各种运动和情况。传统的控制方法主要分为两种：开环控制和闭环控制。开环控制是一种固定预定输出来驱动系统的方法，不考虑系统响应的影响。

智能控制与传统控制的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题。下面来看智能控制的介绍。智能控制的定义定义一：智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。

传统的控制体系广泛依赖于线性模型，理论成熟且在频域设计和状态空间分析中占据主导。然而，随着技术的进步，焦点转向了非线性世界，如变量非线性函数的处理，这时，鲁棒控制和自适应控制作为处理未知参数的强大工具崭露头角。