TensorFlow 2.0深度学习算法实战第一章人工智能绪论

第一章人工智能绪论

1.1 人工智能
- 1.1.1 人工智能
- 1.1.2 机器学习
- 1.1.3 神经网络与深度学习
1.2 神经网络发展简史
- 1.2.1 浅层神经网络
- 1.2.2 深度学习
1.3 深度学习特点
- 1.3.1 数据量
- 1.3.2 计算力
- 1.3.3 网络规模
- 1.3.4 通用智能
1.4 深度学习应用
- 1.4.1 计算机视觉
- 1.4.2 自然语言处理
- 1.4.3 强化学习
- 1.5 深度学习框架
- 1.5.1 主流框架
- 1.5.2 TensorFlow 2 与 1.x
- 1.5.3 功能演示
1.6 开发环境安装
- 1.6.1 Anaconda 安装
- 1.6.2 CUDA 安装
- 1.6.3 TensorFlow 安装
- 1.6.4 常用编辑器安装

1.1 人工智能

信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动任务中解脱出来。但是对于需要较高智能的任务，如人脸识别，聊天机器人，自动驾驶等任务，很难设计明确的逻辑规则，传统的编程方式显得力不从心，而人工智能技术是有望解决此问题的关键技术。

随着深度学习算法的崛起，人工智能在部分任务上取得了类人甚至超人的水平，如围棋上AlphaGo 智能程序已经击败人类最强围棋专家柯洁，在 Dota2 游戏上 OpenAI Five 智能程序击败冠军队伍 OG，同时人脸识别，智能语音，机器翻译等一项项实用的技术已经进入到人们的日常生活中。现在我们的生活处处被人工智能环绕，尽管目前达到的智能水平离通用人工智能(Artificial General Intelligence，简称 AGI)还有一段距离，我们仍坚定相信人工智能时代即将来临。

接下来我们将介绍人工智能，机器学习，深度学习的概念以及它们之间的联系与区别。

1.1.1 人工智能

人工智能是指让机器获得像人类一样的智能机制的技术，这一概念最早出现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。这是一项极具挑战性的任务，人类目前尚无法对人脑的工作机制有全面科学的认知，希望能制造达到人脑水平的智能机器无疑是难于上青天。即使如此，在某个方面呈现出类似、接近甚至超越人类智能水平的机器被证明是可行的。

怎么实现人工智能是一个非常广袤的问题。人工智能的发展主要经历过 3 种阶段，每个阶段都代表了人类从不同的角度尝试实现人工智能的探索足迹。最早期人类试图通过总结、归纳出一些逻辑规则，并将逻辑规则以计算机程序的方式来开发智能系统。但是这种显式的规则往往过于简单，很难表达复杂、抽象的规则。这一阶段被称为推理期。

1970 年代，科学家们尝试通过知识库+推理的方式解决人工智能，通过构建庞大复杂的专家系统来模拟人类专家的智能水平。这些明确指定规则的方式存在一个最大的难题，就是很多复杂，抽象的概念无法用具体的代码实现。比如人类对图片的识别，对语言的理解过程，根本无法通过既定规则模拟。为了解决这类问题，一门通过让机器自动从数据中学习规则的研究学科诞生了，称为机器学习，并在 1980 年代成为人工智能中的热门学科。

在机器学习中，有一门通过神经网络来学习复杂、抽象逻辑的方向，称为神经网络。神经网络方向的研究经历了 2 起 2 落，并从 2012 年开始，由于效果极为显著，应用深层神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域取得了重大突破，部分任务上甚至超越了人类智能水平，开启了以深层神经网络为代表的人工智能的第 3 次复兴。深层神经网络有了一个新名字，叫做深度学习，一般来讲，神经网络和深度学习的本质区别并不大，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法。人工智能，机器学习，神经网络，深度学习的相互之间的关系如图所示。

1.1.2 机器学习

机器学习可以分为有监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised
Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)，如图所示：

有监督学习 有监督学习的数据集包含了样本