3.⼈⼯智能的三个阶段（Artificial Intelligence as an idiot）

3.1 规则阶段

• ⼈⼯智能发展曲线
  
• ⼈⼯智能发展历史，始祖——图灵
  - ⼈⼯智能1.0——图灵机
  
  

3.2 机器学习阶段发展⾄连接主义阶段

• 第⼀阶段，符号学派（规则阶段/Rule-based systems），人为机器设定规则
• 第⼆阶，统计阶段（经典机器学习阶段/Classic machine learning），利用数据反向工程，即算法，可以⾃身学习的算法；机器自己学习规则
• 统计模型（如下图），共同特点：①使⽤数据改变⾃身结构，②模拟⼈的思维
  

3.4 连接主义阶段发展至学习阶段

第三阶段，连接主义学派（表征学习/Representation learning），机器模拟人大脑进行学习，搭建、训练神经网络

• 特征工程➡整合信息➡深度学习➡人脸识别
  

• 机器大脑发展历程，现在大致相当于猫，2056年左右发展到人脑水平
  

• 深度学习只是人工智能的冰山一角

3.6～3.7 人工智能应用

• 文本分类：今日头条

• 娱乐：网飞

• 视觉：智能抠图

• 声音：siri、智能家居

• 翻译：谷歌翻译（RNN网络）

• 设计：智能试衣

• 商业：BI、决策树
  

• 金融：分析报告，炒股HF、智能投入

• 农业：智能农场
  

• 医疗

• 自然：检测地震

• 高级项目：AlphaGo、无人车等

3.9~3.10 课程大纲

1. 机器学习分为：

• 监督学习（Supervised Learning）
• 无监督学习（Unsupervised Learning）最大板块
• 强化学习（Reinforcement Learning）
  
  
  监督学习课前准备
  扫描各种算法：
• 数学推导→理解/参数，起参
• 程序→安装、介绍

2. 深度学习（主流）

• 卷积网络 CNN→对抗学习
• 循环网络 RNN
• 理论工具 RRM

3. 复杂系统

• 非线性动力学
• 统计力学
• 和机器学习的联系