人工智能:技术、商业与社会

前言 作者简介 第1章 绪论 1 1.1 人工智能：一种通用目的技术 1 1.2 新一代人工智能的技术体系 3 1.3 新一代人工智能的特点 5 1.4 新一代人工智能发展的驱动因素 8 思考题 11 第2章 人工智能发展简史 12 2.1 人工智能的开端(1943～1956年) 12 2.1.1 早期孕育 12 2.1.2 正式诞生：达特茅斯会议 14 2.1.3 两大学派：符号主义和联结主义 15 2.2 发展中的**次起伏(1957～1980年) 18 2.2.1 专家系统 18 2.2.2 自然语言处理的早期发展 19 2.2.3 压倒神经网络学科的*后一根稻草 20 2.2.4 人工智能的**次低谷 20 2.3 发展中的第二次起伏(1980～2005年) 22 2.3.1 专家系统的成功商业应用 22 2.3.2 第五代计算机 22 2.3.3 联结主义重回大众视野 24 2.3.4 自然语言处理的进一步发展 26 2.3.5 AI寒冬 26 2.3.6 **次成功的人机对弈 27 2.3.7 “躯体的重要性”：行为主义 28 2.4 深度学习蓬勃发展(2006年至今) 29 2.4.1 深度学习概念的提出 29 2.4.2 图像识别和语音识别迅速发展 30 2.4.3 震惊世界的AlphaGo 31 思考题 32 第3章 人工智能技术基础 33 3.1 机器学习 34 3.1.1 机器学习概述 34 3.1.2 机器学习的一般流程 35 3.1.3 机器学习的算法体系 37 3.1.4 监督学习 37 3.1.5 无监督学习 42 3.1.6 弱监督学习 44 3.2 人工神经网络与深度学习 46 3.2.1 神经元与人脑神经网络 46 3.2.2 人工神经网络 48 3.2.3 人工神经网络算法 49 3.2.4 深度学习及其框架 51 3.2.5 深度学习与传统机器学习的区别 54 3.3 知识图谱 56 3.3.1 知识图谱概述 56 3.3.2 知识图谱的构建 59 3.3.3 知识图谱应用 61 3.3.4 知识图谱未来发展 62 扩展讨论：AI技术的未来发展方向 63 训练集困境和强化学习 63 深度学习面前的三座大山 64 自我监督学习 65 思考题 66 第4章 智能语音(语言)技术 67 4.1 自然语言处理 67 4.1.1 自然语言处理概述 67 4.1.2 自然语言处理分类 70 4.1.3 自然语言处理技术基础 71 4.1.4 自然语言处理典型应用 74 4.1.5 自然语言处理未来发展方向 75 4.2 语音识别 75 4.2.1 语音识别概述 75 4.2.2 语音识别系统分类 76 4.2.3 语音识别技术基础 77 4.2.4 语音识别典型应用 77 4.2.5 语音识别未来发展方向 79 4.3 机器翻译 80 4.3.1 机器翻译分类 80 4.3.2 机器翻译技术基础 82 4.3.3 机器翻译典型应用 83 4.3.4 机器翻译存在的问题 84 4.3.5 机器翻译未来发展方向 86 4.4 语音交互 87 4.4.1 语音交互概述 87 4.4.2 语音交互技术基础 88 4.4.3 语音交互典型应用场景 89 4.4.4 语音交互未来发展方向 91 案例讨论：你会购买“聊天机器人” 推销的产品吗 91 思考题 93 第5章 计算机视觉技术 94 5.1 计算机视觉概述 94 5.1.1 计算机视觉的内涵 94 5.1.2 计算机视觉的主要任务 95 5.2 计算机视觉的发展历史 95 5.2.1 马尔计算视觉(20世纪60～80年代) 95 5.2.2 多视几何与分层三维重建(20世纪90年代初～21世纪初) 96 5.2.3 基于学习的视觉(21世纪初至今) 97 5.3 计算机视觉的主要技术 97 5.3.1 人脸识别技术 97 5.3.2 其他生物识别技术 100 5.3.3 图像分类 102 5.3.4 目标检测 102 5.3.5 图像语义分割 103 5.3.6 OCR文字识别 104 5.3.7 图像生成 105 5.3.8 人体关键点检测 106 5.3.9 视频分类 107 5.3.10 度量学习 107 5.4 计算机视觉重要应用 107 5.4.1 图像检索 107 5.4.2 场景文字识别 109 5.4.3 医疗影像分析 109 5.4.4 安防检测 110 5.4.5 自动驾驶汽车、无人机 110 5.4.6 军事用途 112 5.5 计算机视觉的未来发展 113 5.5.1 现有技术的局限 113 5.5.2 未来的发展方向 113 思考题 114 第6章 认知智能技术 115 6.1 智能搜索 115 6.1.1 搜索引擎发展历史 115 6.1.2 智能搜索发展 117 6.1.3 智能搜索技术基础 118 6.1.4 智能搜索未来发展方向 119 6.2 智能问答 119 6.2.1 智能问答概述 119 6.2.2 智能问答分类 121 6.2.3 智能问答应用场景 122 6.2.4 智能问答未来发展方向 123 案例讨论：善解人意的智能问答系统-微软小冰 124 6.3 智能规划 126 6.3.1 智能规划概述 126 6.3.2 智能规划的发展历史 127 6.3.3 智能规划方法分类 128 6.3.4 智能规划应用领域 129 6.3.5 智能规划的发展方向 131 6.4 智能决策 131 6.4.1 智能决策概述 131 6.4.2 智能决策支持系统分类 133 6.4.3 智能决策支持系统的基本结构 134