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「云课堂」开讲啦!
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一，如此尖端科技学问是否能被雅俗共赏呢？近日，香港中文大学（深圳）李镇教授做客云课堂，以诙谐的语言和具体的实例，介绍了人工智能的本质、学习能力、核心构成、应用场景，带我们揭开了人工智能的神秘面纱。
主讲嘉宾
李镇教授:
香港中文大学（深圳）、深圳大数据研究院研究助理教授，教授数据科学硕士项目深度学习课程。主要研究领域为: 深度学习、蛋白质结构预测、计算机视觉。
本期内容速递
人工智能的本质
机器学习的内容与条件
人工智能的应用场景
你眼里的人工智能是什么?
“你眼里的人工智能是什么？”李教授以一个问题拉开了讲座序幕。或许在你眼中，像Siri那样会说话的是AI？像机器人那样会走动的是AI？像小度音响那样会控制家居的是AI？
那么，AI的本质究竟是什么呢？
人工智能的本质是一种函数
用简单的话说，人工智能是一种函数。它利用大量数据来设计出一套数学方式，并对过程进行拟合，从而得到结果。
为了加强理解，李教授以一只可爱喵为例，形象地将AI和现有程序进行对比。
现有程序与AI的区别
对于现有程序而言，只有输入一张猫正脸的图片时，程序才能识别出“猫”。但若输入是一张闭着眼睛的猫图，或是一段“喵喵”的猫叫时，它就无法识别了。
而人工智能却经历过海量数据的训练，了解猫各种各样的形态特征，从而能轻而易举地认出“喵星人”。
人工智能的这种学习识别过程本质上是以下三步：
定义一系列函数以供备选
设计数学方法以评估适合的函数
从众多适合函数中选出最优的函数作为系统
AI类人的学习能力——机器学习
李教授说，人工智能之所以和人有关联，就是在于它能像人一样，运用学习能力去总结目睹的数据，进而形成函数系统，从而对更新的输入数据进行分析。而这种像人的学习能力被叫做“机器学习”。
（机器学习的学习导图）
机器学习的内容与条件
机器学习中目前占比最大，研究最多，相对最成熟的一块内容是监督学习。这其中包含了：回归问题、线性模型、非线性模型中的SVM等。
其他类型的学习还包括半监督学习、无监督学习、迁移学习、增强学习。
李教授深入介绍，监督学习是对训练的数据样本进行标签，再根据标签分类分析。半监督学习是指一半数据有标签，另外大部分并未标签。所以要设计半监督学习的算法，进行人工智能网络的设计。
迁移学习是指AI运用标注的数据，去迁移辨认其他未标注数据的能力。增强学习则是很热门地与机器人相联系，AlphaGo以及它的升级版AlphaZero就是这种学习能力的产物。
那么，这些强大的机器学习能力依靠什么条件实现呢？李教授形象地道出了机器学习的“三驾马车”：
算法：是机器学习的核心。它通过定义函数、筛选合适函数、精确最优函数的方式实现。
算力：是进行学习的服务器和技术。它提供了计算的技术条件。
数据：只有大量数据才能供人工智能使用。不足的数据会得到不准确的拟合，正如巧妇难为无米之炊
人工智能的应用场景
电商行业
当前的电商更多关注顾客浏览的内容，从而判断他的喜好，推荐出类似产品。未来，人工智能的进步将在不关注顾客浏览内容时做到迁移分析，能把顾客心里想的东西在下一秒呈现。
设计行业
人工智能能实现线上设计。比如阿里的鲁班设计系统，只要用户把设计的风格，背景，材料等输入该系统，AI就能自动组合，完成设计。
汽车行业
人工智能将进一步推动自动驾驶技术。如特斯拉可以在高速上实现自动驾驶；百度Apollo计划和谷歌无人车等都能在物流和运货方面提高效率。
医疗行业
人工智能亦将助力抗击新冠病毒！它能结合新型冠状病毒的测序，来还原三维结构，并根据辅助算法，判断出病毒的哪些靶点可以进行制药。了解制药的靶点可以帮助制药厂大大加速制药时间，从而抗击病毒。
法律行业
人工智能还有利于法律案件的初步审理。比如搜狗大律师软件运用人工智能技术，只要把案件细节输入其中，它就能理解并找到对应的法律条文，给出案件的解释和分析。
铛铛铛～下课前的总结
讲座的尾声，李教授解释了一个备受关心的问题：人工智能是否会取代人类？对此，他回答是：“AI的蓬勃发展，在短期内无法取代人类，而只是人类的工具。它会消灭一些岗位，但同时也会创造一些更新型的岗位。”他还进一步展望未来，未来30年，人工智能将进一步提高生产效率，产生巨大的经济效益和社会效益，其带来的利远远大于弊。那么，在AI的时代下，你准备好迎接未来了吗？
理论+实践，方能出真知。我校与京东、腾讯成立了人工智能联合实验室，进行联合博士生的培养。目前，数据科学2019届已有毕业生成功入读京东联合实验室博士项目。另外，我校和深圳百度也开展了紧密的合作，为本硕学生提供了大量的实习以及访问机会哦！
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