人工智能概述
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目录
一.人工智能在现实生活中的应用
1.应用举例
2.小案例
二.人工智能发展必备三要素
1.数据（基础燃料）
2.算法（核心引擎）
3.计算力（动力加速器）
三.人工智能、机器学习、深度学习之间的关系
一.人工智能在现实生活中的应用
1.应用举例
人工智能已深度融入日常生活，几乎覆盖所有领域。以下是其典型应用场景的简明分类：
智能终端
- 手机：语音助手（Siri/小爱）、智能修图、AI摄影
- 智能家居：声控家电（如天猫精灵）、智能温控系统
消费服务
- 电商：个性化推荐（淘宝/京东）、虚拟试衣间
- 餐饮：外卖配送路线优化、智能点餐系统
交通出行
- 导航：实时路况预测（高德/Google Maps）
- 无人驾驶：特斯拉Autopilot、Waymo出租车
医疗健康
- 辅助诊断：医学影像分析（肺结节检测等）
- 健康管理：智能手环监测心率/睡眠
金融服务
- 风控系统：信用卡欺诈实时检测
- 智能投顾：自动化理财建议（如蚂蚁财富）
内容产业
- AIGC：ChatGPT写作、Midjourney作图
- 影视：AI视频修复、虚拟主播
工业制造
- 质检：视觉识别产品缺陷
- 预测性维护：设备故障提前预警
公共服务
- 城市管理：交通信号灯智能调控
- 政务：智能客服（12345热线）
教育领域
- 个性化学习：作业批改（猿题库）、自适应学习系统
- 语言学习：AI口语陪练（Duolingo）
特殊场景
- 农业：无人机精准施肥
- 环保：AI物种识别保护生物多样性
当前技术已实现从「感知智能」向「决策智能」演进，2023年生成式AI的爆发更带来交互方式革新。但需注意，AI应用仍存在数据隐私、算法偏见等技术伦理挑战。
2.小案例
你画我猜：我们用鼠标画一个东西，电脑就会进行猜想。
物体识别
风格迁移：如下图，可以将第一张图渲染成指定的梵高风格
二.人工智能发展必备三要素
1.数据（基础燃料）
- 核心作用：模型训练的原材料，决定AI认知边界
- 关键要求： ▶ 数据规模（ImageNet等亿级数据集） ▶ 数据质量（标注准确性/去偏差处理） ▶ 数据多样性（覆盖多场景长尾情况）
- 典型案例：ChatGPT训练消耗45TB文本数据
2.算法（核心引擎）
- 进化路径： ▶ 传统机器学习（SVM/随机森林）→ 深度学习（CNN/RNN）→ 大模型（Transformer） ▶ 从监督学习到自监督/强化学习的范式迁移
- 关键突破： • 2012年AlexNet（CV领域） • 2017年Transformer（NLP领域） • 2022年Diffusion模型（AIGC领域）
3.计算力（动力加速器）
- 硬件演进： CPU→GPU→TPU→专用AI芯片（如华为昇腾）
- 成本曲线： 训练GPT-3需3640PF-days算力（约500万美元）
- 新型基础设施： ▶ 云计算（AWS/Azure弹性算力） ▶ 边缘计算（端侧AI芯片）
三.人工智能、机器学习、深度学习之间的关系
机器学习是人工智能的一个实现途径；
深度学习是由机器学习的一个方法（神经网络）发展而来的。
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