人工智能门派有哪些？
一、人工智能门派有哪些？
1. 符号派
符号派的灵感来源于逻辑学、哲学。一定程度上来说，是最“计算机科学”的，他们的目标是填补已有知识中的空缺部分。他们的工作跟科学家的工作模式类似：做大量观察，然后提出假设来解释他们，通过后续的论证来看是合理的或者不合理的。
自1955年 人工智能(Artificial Intelligence) 被正式提出以来，符号派就存在了，如上所述，都是基于规则的系统，丝毫没有“学习”的能力。
这个门派的主打算法是反向推论(Inverse Reduction)：通过已经收集的数据来创建一些规则，然后用规则来推断将来要发生的事情。然而这个理论有个非常明显的缺陷，你知道在哪里吗？
2. 连接派
连接派是在上个世纪80年代涌现，灵感来源于模拟人脑：它通过模拟人脑的工作方式来让机器获得知识。人脑会存储数据，通过每天不断获取新的数据来积累学习。这些记忆的数据的权重各不相同，而且当再次被使用到时会被加强。
这种算法的问题是人脑非常复杂，想要完整模拟出人脑算法还有非常长的路要走，需要依赖于基础学科的突破。
链接派的主打算法是神经网络，其中的分支深度学习(Deep Learning)如今在图片和视频领域发展非常迅速，应用很广泛。有很多框架可以支持神经网络分析，包括 Pytorch，TensorFlow、Caffe 和 百度 Paddle 等。这些框架的工作原理都类似：通过迭代分析大量样例数据来使用分层的方式发掘数据中的特点，把结果从一层传递到下一层做下一步分析。每一层能从数据中解析出更复杂、抽象的特点。
神经网络的问题之一是需要大量标注好的数据来训练算法，有一些场景下这是不可能做到的。其中用到的反向传播技术，被诟病的是找到的是“好”的方案而不是“最佳”方案，因为它找到的是局部而非全局最优解。
3. 进化派
一定程度上说进化是一个比人脑更大的学习算法，因为：
它创造了人脑
它创造了地球上其他生物形态
所以值得探究它到底是如何工作的，然后在计算机上实现它。
进化派希望在计算机领域模拟出进化过程：让自然选择，适者生存，犹如达尔文观察到的那样。其过程是一次（一代）运行数以百万个不同的解决方案/算法，其中结果最好的方法保留到下一代。下一代里通过把上一代算法结合到一起来创建一个新的算法。这种每一代都有变化的方式会让我们一步步逼近解决问题的理想算法。
进化派的主打算法是基因编程 (Genetic Programming)。这种算法的缺点是一个算法产生后，只能等待下一代时才能产出一个更好的算法。
4. 贝叶斯派
贝叶斯派来源于概率统计领域，想系统地减少不确定性。
其实人类学习到的知识并不是一成不变的，它是不确定的在动态变化的。当我们从数据中推理出一些东西，是无法完全确定就是这样的。所以学习的方法变成通过使用概率来量化不确定性，当你看到了更多的证据，那不同假设的概率就在随之调整，证据越多的概率越高。其中方法之一就是大名鼎鼎的贝叶斯理论。
好处是不需要大量的数据集，而且研究院也更容易理解和解释训练结果和机器决策过程，甚至可以调整结果。一些使用贝叶斯技术的试验在识别物体方面也有好的结果。
5. 类比派
这个学派主要源于心理学，使用的是最简单，最直观的方式：通过类比来推理。心理学中有大量证据表明人类就是这样做的：当你面对一个新问题，你会从已有的经验中找到与之类似的情况，然后把解决方法拿过来解决现有问题。
主打算法是内核机器 (Kernel Machines)，比如支持向量机(Support Vector Machine)是其中算法之一，它是一种 Kernel 技巧，能把本来非线性的分隔问题映射到线性平面。
二、人工智能歌手有哪些？
一段时间以来，最火的歌手非AI孙燕姿莫属。在相关平台上，你可以听到AI孙燕姿的各类单曲，比如《我记得》、《发如雪》、《下雨天》等，每天多首发歌频率，得到了广泛的喜爱。值得注意的是，这并不是孙燕姿本人演唱的歌曲，而是在AI技术的帮助之下，对孙燕姿的声音数据进行训练得到模型，通过模型推理，最终实现声音替换。
三、人工智能副业有哪些？
智能家居、自动驾驶系统、指纹识别等等，均属于在人工智能行业内，较为热门的一些项目。随着智能技术的不断发展，项目数量还在不断地增加，像人脸识别、智能信息检索等项目，也是很有前景的。
人工智能行业的发展为大众的生活提供了很多便利，但同时也需要行业规范来进行把控。比如在进行指纹、人脸识别的过程中，需要做到保护用户们的隐私安全，这方面自然要有技术上的支持，为此大力发展人工智能行业很重要。
四、人工智能学科有哪些？
1. 自然语言处理（Natural Language Processing）2. 机器视觉（Computer Vision）3. 机器学习（Machine Learning）4. 数据挖掘（Data Mining）5. 人机交互（Human-Computer Interaction）6. 人工神经网络（Artificial Neural Networks）7. 机器人学（Robotics）8. 计算机解剖学（Computational Anatomy）9. 自动控制（Automatic Control）10. 规划与优化（Planning and Optimization）
五、人工智能小镇有哪些？
余杭梦想小镇
余杭梦栖小镇
余杭人工智能小镇
创建小镇（1家）
余杭良渚生命科技小镇
这些小镇有什么特色，
一起来看看
01 梦想小镇
梦想小镇位于杭州未来科技城，成立于2014年8月。根据“有核无边”的空间布局，陆续加入了E商村、车联网村、绿岸科创园，天时科创园，炬华科技园等拓展区，目前办公面积超过26万方。梦想小镇先后荣获“最具影响力特色小镇”“最具成长力特色小镇十强”等称号，被国家发改委列入“第一轮全国特色小镇典型经验”。截至2022年，小镇已累计完成固定资产投资96.53亿元。
02 梦栖小镇
梦栖小镇位于良渚街道，于2015年11月正式启动建设，2016年1月列入第二批省级特色小镇创建名单，2020年11月成功命名为浙江省第四批特色小镇。梦栖小镇是中国第一个工业设计小镇，也是首届世界工业设计大会时任国务院副总理马凯等领导现场见证、国家工信部和浙江省人民政府共建的工业设计小镇。截至2022年，小镇已累计完成固定资产投资88.65亿元。
03 人工智能小镇
人工智能小镇位于未来科技城（海创园）核心区块，面积约为3.43平方公里。2017年7月，中国（杭州）人工智能小镇正式启用。小镇抓住杭州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区、国家人工智能创新应用先导区战略机遇，以技术创新为发展定位，将各类创新元素在小镇先行先试，努力打造成为具有全球影响力的人工智能产业发展高地，成为省级特色小镇2.0的重要窗口。截至2022年，小镇已累计完成固定资产投资65.76亿元。
04 良渚生命科技小镇
良渚生命科技小镇位于良渚新城核心区块，是国内首个集科研、临床、产业、教学四位于一体的国际化小镇。小镇充分发挥树兰国际医学中心、华润国际医疗中心等项目的示范带动作用，致力于成为“生命科技成果转化高地”“高端医疗产业配套平台”“数字健康创新示范镇”。截至2022年，小镇已累计完成固定资产投资48.3亿元。
下一步，余杭将继续加强特色小镇建设，突出创新发展、融合发展、集约发展，切实发挥特色小镇“小区域大集聚、小载体大创新、
六、人工智能产物有哪些？
1、智能音箱：拥有AI技术的音箱，除了基本功能，还是一个上网的入口，如用音箱点歌、网购等，还可以对智能家居设备进行控制。
2、扫地机器人：它是AI技术在电器上的典型应用，一般采用“刷扫”将杂物先吸入垃圾收纳盒，然后自动完成吸尘、擦地等操作。
3、扫脸支付/识别软件：是人工智能一个热门应用领域，应用于很多领域。
4、智能空调：AI空调除了更易控制，还能根据外界气候条件，按照预先设定的指标对温度、湿度、空气清洁度传感器所传来的信号进行分析、判断、及时自动打开制冷、加热、去湿及空气净化等功能。
七、人工智能专业有哪些？
与人工智能关系比较密切的专业主要集中在计算机领域，包括计算机科学与技术、软件工程、物联网、大数据等，随着人工智能技术的发展，目前一小部分高校在本科阶段也开设了人工智能专业，相信未来会有更多的高校在本科阶段开设人工智能专业。
八、人工智能电器有哪些？
1、智能电视：除了可以观看电视节目，想打电话语音视频、网上购物、虚拟游戏等也都可以实现。
2、智能灯：通过一些网络应用程序，结合自身计算能力实现核心作用，并以此提升人们的健康和幸福感。不同的生活场景，不同的心境，灯光效果也会迥异。
3、智能体重秤：可以和手机关联，检测出人体脂肪、水分、蛋白质、肌肉等方面的数据，甚至连人体极其轻微的变化也可以监测和记录，可以对当前的健康情况进行综合评估，具备一定参考意义。
4、智能无线运动蓝牙耳机：采用蓝牙技术取代传统线材，增加了运动统计、提醒、语音等功能。
5、智能扫地机器人：自动测量工作空间，规划合理路径，大大节省了扫地时间。
九、人工智能硬件有哪些？
一句话概括，人工智能领域的目标就是制造超越人类能力的机器：自动驾驶汽车、智能家居、人工助理和安防摄像头是首要的目标，接下来是智能厨房、清洁机器人以及安防无人机和机器人。其他应用包括永远在线的个人助理，和能够看见、听见用户生活经历的生活伴侣。
人工智能的终极目标则是完全自动的人工个体，能在日常任务中达到、甚至超越人类的工作表现。
十、人工智能产品有哪些？
工智能产品有：
谷歌人工智能项目DeepMind；
IBM Watson Analytics；
微软人工智能Torque中文版；
谷歌Youtube自动字幕；
英国曼彻斯特皇家眼科医院人工智能仿生眼；
美联社Wordsmith平台自动新闻写作机器人；
康奈尔大学开发的鸟脸识别技术；
Skype实时翻译工具；
工业机器人，聊天机器人
目前仍未知的：
1. 自动驾驶：没有装雷达的车，我看着就躲。真的没有黑特斯拉
2. NLG： 文本生成不可控，人工审核不能避免，效率提升不明确。
3. 图像生成：换脸等技术。要想工业化还有段路要走。
目前还遥遥无期的：
增强学习到现实场景中的应用；
游戏AI落地和商业化。
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