本文目录一览：
- 1、MIT科学家开发的革命性人工智能方法有望加速新功能材料的设计
- 2、史上第一个聊天机器人「Eliza」：用心理学让人信以为真的假 AI
- 3、理查德·马修·斯托曼的经历
- 4、什么是LOGO语言？
- 5、麻省理工大学都发明过什么东西
- 6、人工智能的毕业论文范文
- 7、人工智能在网络安全领域的应用有哪些？
- 8、哥伦比亚大学和麻省理工研究人员联合设计出仿生生物细胞群体机器人，可以运用到哪些科学领域？
- 9、人工智能在2017有哪些重大进展？
- 10、人工智能基础（一）人工智能：新时代的开启
MIT科学家开发的革命性人工智能方法有望加速新功能材料的设计
麻省理工学院的研究团队发现，与标准的实验和理论方法相比，机器学习技术有很大的优势。在2020年9月发表在《自然-能源》杂志的一篇文章中， 三位科学家提出了几个“大挑战”--其中之一是为热能储存装置寻找合适的材料，这些材料可以与太阳能系统协同使用。
幸运的是，麻省理工学院核科学与工程系Norman C. Rasmussen副教授，该系量子物质小组的负责人李明达已经在沿着类似的思路思考。事实上，李明达和九个合作者（来自麻省理工学院、劳伦斯伯克利国家实验室和阿贡国家实验室的研究人员）正在开发一种新的方法，涉及一种新的机器学习方法，这将使其更快、更容易识别具有热能存储和其他用途的有利特性的材料。
他们的调查结果最近发表在《先进科学》的一篇论文中。橡树岭国家实验室的杰出工作人员、物理学家Jaime Fernandez-Baca评论说：“这是一种革命性的方法，有望加速新功能材料的设计。”
李明达和他的合作者写道，材料科学的一个核心挑战是“建立结构与性能的关系”——弄清楚具有特定原子结构的材料将具有的特性。李明达的团队特别关注使用结构知识来预测“声子态密度”，这对热性能有关键影响。
要理解这个术语，最好从声子这个词开始。材料科学和工程专业的博士生Nina Andrejevic解释说：“一种晶体材料是由排列在晶格结构中的原子组成的。我们可以把这些原子看作是由弹簧连接的球体，而热能导致弹簧振动。而那些只在离散的（量化的）频率或能量下发生的振动，就是我们所说的声子。”
“声子态密度”只是在一个特定的频率或能量范围内发现的振动模式或声子的数量。知道了“声子态密度”，人们就可以确定一种材料的载热能力以及它的热导率，这与热量如何容易地通过一种材料有关，甚至可以确定超导体的超导转变温度。李明达说：“出于热能储存的目的，你想要一种具有高比热的材料，这意味着它可以吸收热量而不出现温度急剧上升。你还想要一种具有低热导率的材料，这样它就能更长时间地保持其热量。”
然而，“声子态密度”是一个很难在实验中测量或在理论上计算的术语。“对于像这样的测量，人们必须去国家实验室使用一个大型仪器，大约10米长，以获得你需要的能量分辨率，”李明达说。“那是因为我们正在寻找的信号非常弱。”
“而如果你想计算声子态密度，最准确的方法是依靠密度泛函微扰理论（DFPT），”机械工程博士生陈占涛指出。“但是这些计算的规模是晶体基本构件中原子数量的四阶，这可能需要在一个CPU集群上花费数天的计算时间。"对于包含两种或更多元素的合金，计算变得更加困难，可能需要数周甚至更长时间。”
李明达表示，这种新方法可以将这些计算需求减少到个人电脑上的几秒钟。他的团队没有试图从第一原理计算“声子态密度”，这显然是一项费力的任务。他们转而采用了一种神经网络方法，利用人工智能算法，使计算机能够从实例中学习。这个想法是向神经网络提供足够的关于材料的原子结构及其相关的声子态密度的数据，使网络能够分辨出连接这两者的关键模式。在以这种方式进行“训练”之后，该网络将有望对具有特定原子结构的物质进行可靠的状态密度预测。
史上第一个聊天机器人「Eliza」：用心理学让人信以为真的假 AI
就JosephWeizenbaum的想法，人工智慧终究还是0与1的执行结果，与人脑会有额外情感的情况不同，因此与其说是电脑越来越了解人类，不如说是电脑透过大量数据分析挖掘人类偏好内容，而电脑也难以能重现人类般的情感。
编码只有短短200行 在英国电脑科学家AlanTuring于1945年至1948年期间提出近代人工智慧理论后，美国麻省理工学院人工智慧实验室的德裔电脑科学家JosephWeizenbaum则是在1964年至1966年期间打造史上第一个聊天机器人「Eliza」。
「Eliza」是以MAD-SLIP程式语言编写，并且在36位元架构的IBM7094大型电脑上运作，所有程式编码约在200行左右。执行过程中，「Eliza」会透过分析所输入文字内容，并且将特定字句重组，变成全新字句组合。
而JosephWeizenbaum同时也以「Eliza」质疑AlanTuring所提出的「图灵测试(Turingtest)」，原因在于「Eliza」程式运作建立在以人为主的互动模式，亦即针对人类提问内容分析主词关连，并且找到其中关键字词，做出相应回答。
其中更加入对话引导的心理应用，让「Eliza」能依循提问内容重复说词，或是针对关键字词进行回答，借此满足提问者内心预期听到答案，进而达成让提问者认为对话对象是真人的目的。
因此JosephWeizenbaum将上述情况命名为「Eliza」效应，认为并非人工智慧理解人类想法，而是在与人类互动过程中所展现反应，让人类更愿意与其互动，甚至相信「Eliza」是真实存在人类。
就JosephWeizenbaum的想法，人工智慧终究还是0与1的执行结果，与人脑会有额外情感的情况不同，因此与其说是电脑越来越了解人类，不如说是电脑透过大量数据分析挖掘人类偏好内容，而电脑也难以能重现人类般的情感。
TaggedAI,Artificialintelligence,ChatBot,Eliza,JosephWeizenbaum,人工智慧,图灵,图灵测试,聊天机器人
理查德·马修·斯托曼的经历
斯托曼1953年出生于美国纽约曼哈顿地区，1971年进入哈佛大学学习，同年受聘于麻省理工学院人工智能实验室（AI Laboratory），成为一名职业黑客。 在AI实验室工作期间，斯托曼开发了多种今后影响深远的软件，其中最著名的就是Emacs。斯托曼在AI是一名典型的黑客，是整个黑客文化的一份子。然而进入八十年代后，黑客社群在软件工业商业化的强大压力下日渐土崩瓦解，甚至连AI实验室的许多黑客也组成了Symbolic公司，试图以专利软件来取代实验室中黑客文化的产物－－免费可自由流通的软件。斯托曼对此感到气愤与无奈。在对Symbolic进行了一段时间的抗争后，他于1985年发表了著名的GNU宣言(GNU Manifesto)，正式宣布要开始进行一项宏伟的计划：创造一套完全自由免费，兼容于Unix的操作系统GNU（GNU's Not Unix!）。之后他又建立了自由软件基金会来协助该计划。他于1989年与一群律师起草了广为使用的GNU通用公共协议证书（GNU General Public License, GNU GPL），创造性地提出了“反版权”（或“版权属左”，或“开权”，copyleft）的概念。 同时，GNU计划中除了最关键的Hurd操作系统内核之外，其他绝大多数软件已经完成。1991年芬兰大学生Linus Torvalds在GPL条例下发布他自己创作的Linux操作系统内核，至此GNU计划正式完成，操作系统被命名为GNU/Linux（或简称Linux）。斯托曼是一名坚定的自由软件运动倡导者与其他提倡开放源代码的人不同，斯托曼并不是从软件质量的角度而是从道德的角度来看待自由软件。他认为使用专利软件是非常不道德的事，只有附带了源代码的程序才是符合其道德标准的。对此许多人表示异议，并也因此有了自由软件运动与开源软件运动之分。
什么是LOGO语言？
logo很多人都听过，而且随着信息化的到来logo的使用越来越多，那么logo具体是指什么？
logo很多人都听过，而且随着信息化的到来logo的使用越来越多，那么logo具体是指什么？
LOGO语言是由美国麻省理工学院人工智能实验室开发的一种适合于青少年学生和初学者学习的程序设计语言，它采用儿童十分喜欢的搭积木拼图方式，通过海龟绘图来学习编制程序的一般方法，培养学生的逻辑思维和创造才能。LOGO语言的特点是：具有绘图、字表和会话功能、具有过程调用功能、结构化好、简单易学、形象直观。通过LOGO语言的教学，可以培养学生学习计算机的兴趣，使他们初步了解计算机是如何工作的，并初步掌握最基本的海龟绘图命令”。
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麻省理工大学都发明过什么东西
麻省理工学院的研究人员，
对计算机、雷达以及惯性导航系统等科技发展作出了重要贡献。
麻省理工学院，
素以顶尖的工程学和计算机科学而著名，
拥有麻省理工人工智能实验室、林肯实验室和麻省理工学院媒体实验室，
其研究人员发明了万维网、GNU系统、Emacs编辑器、RSA算法等等。
麻省理工学院
人工智能的毕业论文范文
人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
人工智能的毕业论文范文篇一 摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2 人工智能的应用领域
2.1 人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
2.2 人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
2.3 人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3 人工智能的发展方向
3.1 人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯?利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗?霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔?盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
3.2 人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4 结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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人工智能在网络安全领域的应用有哪些？
近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。
入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。
网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。
哥伦比亚大学和麻省理工研究人员联合设计出仿生生物细胞群体机器人，可以运用到哪些科学领域？
发明出来的这种东西可以应用到很多科学的领域，帮助科学发展获得更大的进步。
最近，哥伦比亚大学和麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员合作创造了一个前所未有的生物细胞群机器人。这种新型机器人由许多松散耦合的简单部件(即“粒子”)组成，每个粒子不能独立运动，只能轻微伸展或收缩，但结合后可以自主运动。这项研究有望带来一场机器人革命。这项研究的结果发表在3月20日的杂志《自然》上。
机器人是指能够自动执行工作的机器设备。这个定义更强调机器人的功能而不是外观。广义而言，机器人包括工业机器人和特殊机器人。模仿生物的外观、表情和运动并从事生物工作的机器人统称为仿生机器人。仿生机器人通常是最受关注的机器人类型。事实上，聪明的人类已经能够制造出各种能够行走、奔跑和攀爬的仿生机器人。
然而，即使波士顿机器人阿特拉斯(Boston robot Atlas)能够完成跑步、跳跃、开门、向后翻筋斗等各种动作，即使它最终拥有高水平的人工智能，它们仍然与人类有着巨大的系统差异，人类是一个生物系统，而机器人是一个机械系统。
一个多世纪以来，人们一直试图创造自主机器人，但这些机器不能像生物一样生长、愈合伤口或从伤害中恢复。科学家们一直在努力开发一种真正的仿生机器人，这种机器人不仅看起来像一种生物，还将其构建成一个生物系统，用简单的基本组件创造出具有复杂功能的机器人。这种机器人不会受制于零件，即使有些零件失效，它也能正常工作。为了构建生物系统，首先必须制造细胞单位。2019年3月20日，哥伦比亚大学和麻省理工学院(MIT)计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员在杂志《自然》上联合发表了一篇文章，称他们已经成功迈出了创造前所未有的仿生细胞群体机器人的第一步。
人工智能在2017有哪些重大进展？
AI去年很忙，忙着超越人类，也忙着帮助人类。育知同创特别推出这期关于AI的盘点，带你回顾AI（人工智能）在2017年的重大进展。
AI变得更像人了
人形机器人除了在外形上更像人类，它们的动作也更加灵活了，甚至连身体机能都在向人类靠近。美国机器人公司波士顿动力的机器人Atlas拥有立体视觉、距离感应等能力，不仅能规避障碍物，跌倒了能自己爬起来，还在去年11月学会了后空翻。东京大学的人形机器人Kengoro和Kenshire完全按照人类肌肉骨骼系统搭建，通过水循环系统还能表现运动后“流汗”的反应。
AI首次获得公民身份
机器人的权利在2017年成为了人们关注和争论的焦点之一，机器人索菲娅就是例子之一。索菲娅外形使用硅胶打造仿生皮肤，质感与人类皮肤非常相似，她可以模仿人的面部表情和情绪，但仍在学习这些情绪的含义。通过语音和人脸识别技术，她能理解言语模式并与人类进行对话。她还具备创造力、同情心以及移情的能力，甚至表达了想要组建家庭、生儿育女的愿望。
2017年10月，索菲娅作为小组成员参加了联合国会议，还被授予了沙特阿拉伯公民身份，成为史上首个获得公民身份的机器人。在过去一年里，索菲娅努力尝试融入人类社会，有了自己的推特账号，作客脱口秀节目，登上了时尚杂志的封面。
AI尝试激发人类的情感
2017年12月，美国麻省理工学院媒体实验室的Scalable Cooperation项目和联合国儿童基金会创新实验室推出了一个名为Deep Empathy的项目，试图利用深度学习，了解经受战争或自然灾害的社区的特点，并用模拟图像将世界上一些大城市与这些特点相结合，帮助人们想象如果自己遇到灾难会是什么样子，从而增加对难民的同情心。
AI在一些领域超越人类
这一年，AI在棋牌、医疗、推理能力等方面超越了人类，还学会了驾驶无人机、帮助科学家进行量子力学实验设计等。扑克一直被认为是机器难以攻克的游戏，但在去年1月，卡内基梅隆大学开发的人工智能系统Libratus在赛程为20天、12万手牌的比赛中击败了四名世界级的扑克玩家。
围棋方面，在5月AlphaGo以3:0击败柯洁后，谷歌的Deep Mind并没有停下脚步，10月，Alpha Go Zero用更低的处理能力发现了此前人类和机器从来没有想到的战术，而且在三天之后就击败了它的“前辈”；12月，Alpha Go Zero再进化，通用棋类算法AI Alpha Zero问世。
AI可以产生自己的“子AI”
2017年5月，“谷歌大脑”（Google Brain）的研究人员宣布研发出自动人工智能AutoML，该人工智能可以产生自己的“子AI”系统。
这个新生成的“孩子”名为NASNet，可以实时地在视频中识别目标，正确率达到82.7%，比之前公布的同类AI产品的结果高1.2%，系统效率高出4%。为了应对AI的迅猛发展，谷歌Deep Mind还在10月成立了伦理与社会研究室，专门研究人工智能带来的社会伦理问题。
AI展现音乐素养
2017年6月，美国佐治亚理工大学音乐科技中心开发出的一款名为Shimon的机器人，会弹奏木琴，并能实时分析音乐，配合人类演奏，还能即兴独立创作乐曲。7月，瑞士EPFL研究大学开发的深度人工智能作曲家在听了2000多首歌曲后，能准确预测歌曲中50%的音符音调和80%的音符时值，可以制作出不同音乐流派的原创旋律。
不仅如此，美国歌手泰琳·萨顿（Taryn Southern）和人工智能音乐软件Amper Music共同完成音乐专辑《I AM AI》。一个Dadabots的AI还发行了金属音乐专辑。
AI会编故事了
麻省理工学院的媒体实验室在万圣节前夕推出一个AI系统“雪莱”，以深度学习法为基础，通过扫描和阅读论坛网站Reddit，收集并学习如何写鬼故事，网友还可以和它一起创作。
12月，一家人工智能公司Botnik Studios利用AI给《哈利·波特》续写了三页新故事，他们制作了一个叫做‘预言键盘’的算法，这个算法可以根据已经输入的内容来猜测接下来会出现的内容。AI创作的小说题目是《哈利·波特与看起来像一大坨灰烬的肖像》，里面有不少异想天开的情节，比如怀孕的伏地魔、罗恩尝试吃掉赫敏的父母等。
AI展露温情的一面
据报道，记者詹姆斯·维拉赫斯（James Vlahos）在父亲患肺癌后，用录音笔将他和父亲的宝贵故事记录下来，并整理成长达九万多字的文字稿。随着父亲生命在渐渐衰弱，詹姆斯开发并完善了一个名为“dadbot”的聊天机器人，能够以问答和闲聊的形式，再次听到父亲的声音，以另一种方式让父亲永远留在身边。
2017年9月，美国波士顿东北大学开发了一款临终关怀机器人，与临终患者聊天，了解他们的治疗进展、药物和运动情况，机器人还为临终患者的葬礼计划、遗嘱和精神问题提供指导，甚至还有冥想课程，帮助引导人们接近生命的尽头。
AI正在抢走人类饭碗
2017年，对于“人工智能取代人类工作”的担忧声不绝于耳。即使是霍金，也表达了他类似的担忧。麦肯锡全球研究院发布报告称，到2030年，机器人将抢走4到8亿人的饭碗，相当于当前全球劳动力总量的1/5。
据报告显示，到2027年，自动化将会减少17%的工作岗位，但会创造1490万个新工作岗位，风险最大的行业是建筑和采矿、工厂产品生产、办公室助理和销售人员。在中国市场，AI人才缺口可达百万级，相关领域的研究生毕业生年薪可达50万元。
人工智能基础（一）人工智能：新时代的开启
⑴一天的开始：人工智能管家叫醒
⑵早餐时间：信息的盛宴，人工智能高效的发掘新闻传递给人
⑶上班路上：车水马龙间的惬意，自动驾驶汽车服务，高效快捷安全
⑷参观医院：智能对生命的关怀，智能医疗系统帮助医生分析诊断和高效治疗
⑸下班以后：一次便捷的购物之旅，智能试衣镜试衣服
⑴横空出世：19世纪四五十年代，数学家和计算机工程师开始探讨用机器模拟智能的可能。
①1950年艾伦?图灵在他的论文《计算机器与智能》中提出了著名的图灵测试。图灵测试：测试员用文字在密室里与分别一台机器和一个人自由对话。如果测试员无法分辨与之对话的两个实体谁是人谁是机器，则参与的对话的机器就被认为通过测试。
②1951年马文’闵斯基建立了世界上第一个神经网络机器SNARC第一次模拟了神经信号的传递为人工智能奠定了深远的基础。由于闵斯基在人工智能领域的一系列奠基性的贡献，1969年获得图灵奖。
③1955年艾伦‘纽厄尔、赫伯特’西蒙和克里夫‘肖建立了名为“逻辑理论家”的计算机程序来模拟人类解决问题的能力。开创了一种日后被广泛应用的方法：搜索推理
④1956年闵斯基、约翰‘麦卡锡、克劳德’香农和纳撒尼尔‘罗切斯特在美国的达特茅斯学院组织了一次讨论会提出了：
学习和智能的每一个方面都能被精确的描述，使得人们可以制造一台机器来模拟它。
从此，人工智能作为一门学科正式诞生。
⑵第一次浪潮（1956-1974）：伟大的首航
①1963年美国高等研究计划局投入两百万美元给麻省理工学院开启人工智能项目，培养了一大批计算机科学和人工智能人才。这个项目也就是现在马上理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CASLL）的前身。
②麻省理工学院的约瑟夫‘维森鲍姆教授在1964年到1966年间建立了世界上第一个自然语言对话程序ELIZA。
③日本早稻田大学在1967-1972年间发明了世界上第一个人形机器人，可以对话，视觉系统引导走动和抓取物体。
⑶第二次浪潮（1980-1987）：专家系统的兴衰
由于专家系统和人工神经网络技术的新进展，人工智能的浪潮再度兴起。
⑷第三次浪潮（2011年至今）：厚积薄发，再造辉煌
①一大批新的数学模型和算法的发展，新算法在具体场景的成功应用，人工智能再度兴起。
②2012年多伦多大学开发的一个多层神经网络Alex Net。
③2016年谷歌通过深度学习训练的AlphaGo程序以4：1战胜了围棋冠军李世石。
④2017年改进后的AlphaGo战胜了世界排名第一的中国棋手柯洁。
安防、医疗、智能客服、自动驾驶、工业制造
⑴什么是人工智能？? 人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术。
⑵在数据中学习：通过已知的数据学习，把学到的规则应用到新数据上做出预测或判断
⑶在行动中学习：强化学习生成模型获得策略去指导行动
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