关于人工智能(或AI)，其实它的真正价值是以后成为人们日常解决繁琐问题的智能助手，让人们减少脑力劳动成本。

为什么说AI可以减少人的脑力劳动成本，并成为人们的智能助手？这要从人工智能的本质、人工智能的发展和人工智能在日常生活的应用讲起。

人工智能的本质

人工智能，简单的来讲就是接收指令并反馈结果的一套机器算法。我们不要把它想得太复杂，它的基本单元就是算法，只不过这种算法一直在模仿和学习人的行为和思想。

其实人工智能的发展，主要分为2个阶段。

第一阶段，纯机器算法。意思就是这个阶段人工能智能只能完成简单的指令和简单的任务操作。

第二阶段，机器算法+大数据服务。当用户的需求变复杂时，机器算法会通过大数据平台积累的用户行为准则和一定的数据量，进行高效率的快速学习和模仿，从而达到像人一样去思考、交流和工作的目的。

发展人工智能的原因

发展人工智能也是人和社会的共同需求。随着计算机技术的不断进步，人们也越来越多的使用智能设备，比如电脑、手机和平板等。

而计算机技术的发展和智能设备的使用，间接的导致了人们从原来大量的体力劳动转向了脑力劳动。虽然，现在有很多人在从事脑力劳动工作，随着社会上很多公司的业务大量同质化，其员工的脑力劳动就会变得低廉，而且脑力劳动的过程中，有些工作需要重复操作也需要花时间重新学习。

工程师们为了解决人们脑力劳动的学习成本和内容重复度等问题，随后研发了人工智能相关的产品，让公司员工和社会能够高效率的发展。

人工智能在日常生活中的应用

人工智能AI目前在日常生活中应用比较广泛，我就以华为P40 Pro这款手机产品给大家讲解一下相关的AI应用。

1.抠图功能-AI移除路人

在以前，我们的手机拍摄功能一般会看手机摄像头的配置，图片和视频的清晰度也会有要求。当这些需求都满足时，手机用户会希望在拍照和摄影的功能上能够有新的体验。

华为手机厂商为了增加手机相机新体验，在拍照上加入了抠图功能。

这个抠图功能是主要是为了帮助一些拍照者在户外拍照时，如果有路人出现在手机相机拍摄视野范围内，它会通过AI把照片上的路人给抠掉，让照片背景完美的进行衔接。

此功能对于平常爱修照片的人来讲，省了很多加工剪辑图片的时间，比传统使用PS软件进行抠图要快很多，它直接在拍照时就能处理好图像。

2.智能操作-AI语音小艺

移动互联网发展到现在，手机厂商的APP产品相应的增加了不少。由于很多APP的图标设计和颜色风格存在一定相似性，我们很容易在界面中点错APP，在使用上会降低效率。

有些手机用户就非常聪明，知道自己要使用很多APP，于是自己新建文件夹把所有的APP进行归类，然后给文件夹统一命名并存放相应的APP，这样使用起来确实很方便。

难道只有新建文件夹这一种方式才能更高效的打开APP吗？我们可以使用华为的AI智能语音功能。

手机右侧的锁屏键长按开启AI智能语音-小艺，然后我们对手机传话，让小艺听到我们想要打开的APP名称，小艺会自动让APP在手机屏幕中弹出应用的界面。

通过这2个AI功能的使用，在很大程度上让用户对手机的操作变得更简单。

结语

人工智能(AI)减少人的脑力劳动是未来社会发展的趋势，通过机器算法的优化和大数据平台的不断升级，我们会更需要它帮助自己解决更多问题。

而且，人工智能技术的不断发展，会让社会在未来能够有更多的创新人才出现。这些创新人才会把人工智能变成很多人的数字工具，让脑力劳动更有价值。

AI图像识别在未来的发展会怎样？

图像识别技术的现状

目前，图像识别技术仍在发展的道路上，作为AI领域中核心技术的代表之一，图像识别技术在未来必定存在着广泛的应用。近年来，图像识别的应用领域不断地被拓展开来，从原本的工业生产环境慢慢地走向了大众们的日常生活中。如“特斯拉”开发的无人驾驶汽车、警用的人脸识别系统、智能手机上搭载的面容ID解锁等等，这都是图像识别技术不断拓展的迹象。

总而言之，飞速发展是描述图像识别技术现状最好的词语。

未来或理想的趋势

那么图像识别在未来的发展趋势应该是怎么样的呢？或者说，要怎么样图像识别技术才能发展到最理想的状态？

要知道一门技术成功与否，在于其应用面是否广，服务的受众是否多。要想提高这两个指标，离不开开发人员的努力。那么换一个思路，我们应该如何提高开发者的数量呢？我个人认为，图像识别技术要想更快、更好地发展必须有某一个先驱者提供一个完善的图像识别技术的框架，让开发人员能够简单、快速地上手。当各行各业的开发者不用去专研图像识别算法，需要做的仅仅是针对自家的应用环境，将图像识别的功能整合到系统中去，此时，图像识别应用领域的拓展就将到达一个更加爆炸的增长阶段。其他行业的开发者可以将更多的时间放在产品大的逻辑功能上，而不用再去细究图像识别这一功能，这对其他行业而言就是一个非常大的跨步。换言之，图像识别技术在未来终将成为一种基础的、简单的功能，但缺起着不可或缺的作用，它将成为所有智能产品的标准配置。

因此，在我看来，图像识别是未来机器智能化不可或缺的一项重要技术。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。

单说图片识别：

这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。

可以分为以下几步：

第一步：数据的预处理。

图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。

就像这样：

总共有60000张这样的图片，而图片的标签（也就是结果）也是已知的（0~9），那么设输入为x输出为y，

计算机是无法读懂图片的，所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。

矩阵：

x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算，将28×28 的矩阵，转换为一个1×784的向量（一维矩阵）。这里的x是28×28×1，这个1表示的是单通道，也就是只有一种颜色。如果是彩色图片的话，那么就应该是28×28×3，这个3表示的是RGB三个颜色通道。

y就是一个数字，0~9。

有些算法还会降x，y进行归一化，也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。

第二步：抽取特征。

卷积（特征提取）的具体计算方法：

其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filter W0、filter W1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b = output。这里的W是我们最终要训练出来的。

计算方法：

w0与x蓝色区域做内积（对应位置相乘后相加）：

f1第1层 = 0×1+ 0×1+ 0×1 + 0×-1+ 1×-1+ 1×0 + 0×-1+1×1+1×0 = 0

f1第2层 = 0×-1+0×-1+0×1 +0×-1+0×1+1×0 +0×-1+2×1+2×0 = 2

f1第3层 = 0×1+0×0+0×-1+ 0×0+2×0+2×0+ 0×1+0×-1+0×-1+ = 0

那么根据神经网络得分函数：f（x，w） = wx+b

这里的b =1

那么输出的得分值就为f1+f2+f3+b = 0+2+0+1 =3

最右边绿色的矩阵第1行，第1列，就是3

将卷积核在输入矩阵滑动，

同理可以计算

这里的输出叫做特征图。

这里就可以看出，经过卷积核Filter（滤波器），将图片浓缩了，浓缩之后，再进行一次非线性的处理，用一些非线性的函数将线性结果非线性化（叫做激活函数），这层叫作卷积层。

这里只是一层，大型数据集（输入很多的情况）一层是不够的，需要很多层，输入-卷积-输出-卷积-输出........。

比如VGG-16，就有16个卷积层。

进一步浓缩叫做池化层。

同样有一个filter，将特征图进行MAX（取最大值）或者MEAN（取均值），进一步浓缩特征。

浓缩完特征之后，接着后面的层叫做全连接层。

就是将权重参数W（矩阵），分别乘以池化完成的结果，得到最终的分类结果比如前边所说的0~9的手写字体，要分10个类别，如果池化完成的结果是1×64，那么全连接层就应该是64×10，最终得到1×10的矩阵，就是分类0~9的结果。

以上最重要的就是要求W，也就是最前边说的，根据大数据找规律。

第三步：参数更新

那么还有问题，W是多少谁知道？

没人知道，这里是根据计算机一步一步的试出来的，

先随机的给出一组W，算出结果Y1，利用已知的x当做输入，用已知的y与y1坐差值，那么Y1-y就会有一个差值，就是预测值和真实值的差值。称作损失函数，有些叫做代价函数。当代价函数最小的时候，预测值Y1和真实值y的差距越来越小，当差距在我们可以接受的范围内，那么就可以认为，由权重参数W生成的Y1可以对输入x进行预测和分类。

那么如何让损失函数最小呢？这里并不是求导后求极值点，而是对损失函数求导数，调整W，使得差值沿着导数的方向前进，最终达到极小值点。

这时候得到的W就是我们最终要的结果了。

第四步：利用参数

既然得到了W，我们就可以利用这个W，将一个未知结果的x输入，从而得到通过W计算出的y，这个y就是图片识别的结果。

现在有很多的开源深度学习框架，是各大著名公司封装好的函数（已经造好的轮子），

以下是一个卷积神经网络识别MNIST的小例子（基于google深度学习框架TensorFlow）：

只是经过了21次的参数更新，最终的识别准确率在99%以上。

输出结果：

Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

第0次迭代，测试集准确率是0.7688

第1次迭代，测试集准确率是0.7831

第2次迭代，测试集准确率是0.8829

第3次迭代，测试集准确率是0.8883

第4次迭代，测试集准确率是0.889

第5次迭代，测试集准确率是0.8919

第6次迭代，测试集准确率是0.8908

第7次迭代，测试集准确率是0.893

第8次迭代，测试集准确率是0.894

第9次迭代，测试集准确率是0.8949

第10次迭代，测试集准确率是0.8927

第11次迭代，测试集准确率是0.8935

第12次迭代，测试集准确率是0.8948

第13次迭代，测试集准确率是0.9873

第14次迭代，测试集准确率是0.9881

第15次迭代，测试集准确率是0.9864

第16次迭代，测试集准确率是0.9885

第17次迭代，测试集准确率是0.9906

第18次迭代，测试集准确率是0.9876

第19次迭代，测试集准确率是0.9884

第20次迭代，测试集准确率是0.9902

人工智能的原理是什么？

！

在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（ https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。

数据是AI算法的“饲料”

在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（Supervised Learning）和半监督学习（Semi-supervised Learning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理, 并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。

算法是AI的背后“推手”

AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。

主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。

南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。

当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层, 一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。

算力是基础设施

AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。

在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。

加快补齐AI芯片短板

从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。

AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。

在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。

目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。

近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。

未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。

算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。

最后，再顺便打个小广告，“陈思进财经漫画”系列第一部《漫画生活中的财经》新鲜出炉，谢谢关注！

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大疆无人机如何借助微软AI技术识别物体？

借助Azure认知服务(Cognitive Services)，微软正在使用AI和云的强大功能，允许应用程序处理自然语言、识别物体，甚至是人。我们已经在Bing Visual Search和Seeing AI这样的应用程序中看到了这些技术的强大功能。Seeing AI是一款iOS应用程序，可以帮助视障人士识别周围的文字、人和物体。