Artificial intelligence (AI) has become a part of everyday conversation and our lives. It is considered as the new electricity that is revolutionizing the world. AI is heavily invested in both industry and academy. However, there is also a lot of hype in the current AI debate. AI based on so-called deep learning has achieved impressive results in many problems, but its limits are already visible. AI has been under research since the 1940s, and the industry has seen many ups and downs due to over-expectations and related disappointments that have followed. The purpose of this book is to give a realistic picture of AI, its history, its potential and limitations. We believe that AI is a helper, not a ruler of humans. We begin by describing what AI is and how it has evolved over the decades. After fundamentals, we explain the importance of massive data for the current mainstream of artificial intelligence. The most common representations for AI, methods, and machine learning are covered. In addition, the main application areas are introduced. Computer vision has been central to the development of AI. The book provides a general introduction to computer vision, and includes an exposure to the results and applications of our own research. Emotions are central to human intelligence, but little use has been made in AI. We present the basics of emotional intelligence and our own research on the topic. We discuss super-intelligence that transcends human understanding, explaining why such achievement seems impossible on the basis of present knowledge,and how AI could be improved. Finally, a summary is made of the current state of AI and what to do in the future. In the appendix, we look at the development of AI education, especially from the perspective of contents at our own university.


翻译:人工智能(AI)已成为日常对话和我们生活的一部分。 它被视为正在使世界发生革命的新电力。 人工智能(AI)在工业和学院都投入了大量资金。 但是,在目前AI辩论中也有很多杂音。 所谓的深层次学习的AI在许多问题中取得了令人印象深刻的成果,但其局限性已经显而易见。 人工智能自1940年代以来就一直在研究中, 行业由于过度期待和随后出现的相关失望而经历了许多起伏。 这本书的目的是要给AI、其历史、其潜力和局限性提供现实的图片。 我们相信AI是一个帮助者,而不是人类的统治者。 我们首先从所谓的AI开始,以及它是如何在几十年中演变的。 在基本知识之后,我们解释了大量数据对当前人工智能的主流的重要性。 有关人工智能、方法和机器学习的最常见的表述可以被覆盖。 此外, 计算机的愿景是AI发展的核心内容。 这本书为计算机视角提供了一个总体的导言, 特别是人类基本知识的统治者。 我们从自身的角度, 并且从核心的角度来解释我们现在的情感研究, 我们的理论应用中, 我们的深度研究, 似乎, 我们的探索了我们目前, 我们的理论的理论的理论的理论的深度基础。 我们的深度基础, 我们的深度基础, 我们的深度基础, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度研究, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们的深度, 我们, 我们, 我们的深度,

18
下载
关闭预览

相关内容

最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
274+阅读 · 2020年11月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年7月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
29+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
VIP会员
相关VIP内容
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
274+阅读 · 2020年11月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年7月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员