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1. 各种人工智能名称？
2. 2021年内蒙古个人先进事迹？
3. 什么是智能，智能的定义是什么，如何真正实现智能？
4. 人工智能领域需要具备哪些知识呢？

各种人工智能名称？

人工智能与第五代移动通信技术（英语：5th generation mobile networks或5th generation wireless systems、5th-Generation，简称5G或5G技术）

有很多！

Mirage 幻影、Sideswipe 横炮、Trailbreaker 开路先锋

Sunstreaker 飞毛腿、Gr***le 吊车 Hoist 滑车、Inferno 消防车

Red Alert 红色警报、***okescreen 烟幕、Tracks 轮胎

Skids 刹车、Bumblebee 大黄蜂、Cliffjumper 飞过山

Gears 变速箱、　Brawn 大汉、Co***os 宇宙飞碟　

Huffer 鲁莽、Powerglide 滑翔机、Seaspray 浪花

2021年内蒙古个人先进事迹？

身残志坚的励志女作家康枝英、牺牲在工作岗位上的民警倪宝君、化石保护和传播的基层践行者王军有、守护绿色艰苦创业的“巾帼新农人”姜志华、6年义务为村里修路的花甲“老愚公”刘川文、退休后仍坚守疾控一线的防疫人孙加业、带领村民奔小康打造“网红村”的村支书李恒彪、挽救上千患者生命的草原医者吴日乐、15年如一日热心公益事业的牧民扎拉古尔清夫妇、驰援河南特大暴雨抗洪抢险保供电先进个人王子恩

什么是智能，智能的定义是什么，如何真正实现智能？

智能的本质是不可预知性。

一切人造的程序都不具有智能，是因为都是固定的执行代码，即使加入随机变量，也是可以预测的胡乱执行而已。

人有智能，所以你永远也搞不清楚人在想什么，要做什么，将来会怎样发展。 现在并没有真正意义上的人工智能，只不过是计算能力更强，更复杂的机器而已，不是智能。

要将有创造性的不可预知性加入到一个机器里，使其具有智能是非常危险的，这个你懂的。好在你们人类距离这一步还非常遥远。

从没有智能，发展到有智能的蛋白质构成的人类，是智能的一阶层面。从蛋白质智能创造出新的智能形式，就可以进入二阶智能层面。

宇宙中早就存在高阶智能了，这当然也是人类无法摆脱的发展方向。蛋白质智能早晚会被替代。这背后的力量是宇宙精神。

智能家居是多种高新和新兴技术结合的产物，是一个冉冉升起的朝阳产业，它让生活变得更智能、也让琐碎的生活变得更便捷。但目前我国的智能家居市场还远远没有发展成熟，特别是和欧美等互联网技术更加普及的国家相比，我们的智能家居市场有待进一步拓展。

一方面是大多数家庭都具备了使用智能家居的物质基础，另一方面则是人们对于智能家居的心理接受度还有待提高。如果只具备了物质基础，而不具备心理接受度，那么智能化生活的普及将很难惠及更多人。目前，大多数人对智能家居的心理接受度已经在逐步提高中，现代人的生活节奏日益加快，都市生活也日新月异，更多人都希望家居能够更加智能化、人性化，像朋友、家人一样给予自己陪伴，在这样心理需求的带动下，想必智能家居的市场蓝海会不断被拓展。

大家好，我是专注家居生活和装修知识的家居生活志。在这里，我会尽可能地把我所知道这些知识分享给大家，希望大家能够支持。

人工智能目前很火热，不管是不是互联网行业里面的人士，都在关注人工智能，同时也经常听到身边的人在聊起人工智能，但是很多人对于人工智能的了解只是停留在表面，那么人工智能到底是什么，今天科多大数据来给大家详细介绍下人工智能的概念。

什么才是真正的人工智能

我们既不是专家，也不是专门研究这种领域的学者，有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能，什么是伪人工智能？

答案是有的。

举一个简单的例子，之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后，与人们依然互有胜负，在最终完全战胜人类的时候，时间已经过去了10年。

而谷歌的AlphaGo，从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。

由此可以看出，真正的人工智能体现在其卓越的学习能力。

如果你隔一段时间，大概3个月左右去看一个算法的进步，比如面部识别，如语音识别，如果该算法进步只是代数级，没有达到指数级，那么这种算法可能更多的是机器学习，还未达到人工智能水平。

既然已经辨别了什么是真正的人工智能，那么对于人工智能而言，什么才是最重要的。

可能有些人会说算法，有些人会说设备，有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环，但是这些都不是最重要的。

对于真正的人工智能而言，最重要的永远是大数据，只有拥有完整的数据，人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀，需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利，而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。

就像是谷歌的AlphaGo，有人说为什么AlphaGo不去下象棋，而是只在围棋领域中称雄呢。

AlphaGo的专家则表示，不是他们不想这么做，而是无法这么做。因为在围棋中，日本人一直以来有保存棋谱的习惯，在每个棋谱上都标注了什么是第1手，什么是第100手，这样很容易被AlphaGo学习。

但是对于象棋来说，自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩，但是对于AlphaGo来说，它不知道残局形成的原因，对之前的步骤一无所知，这样就会对它的认知造成障碍。

这也说明，完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的，全都是耍流氓。

人工智能中的独角兽

目前，中国的大部分数据全都被BAT所掌握着，国外则是Facebook、Google、亚马逊之类的企业。对于创业者而言，想要打破数据的垄断具有相当大的挑战，但也不是没有机会。

比如说医疗数据，BAT就还没有形成垄断。金融方面数据，更多的掌握在金融公司手中，这些互联网企业也没有。

在这两个领域，不管你的技术水平如何，至少在数据方面是在同一起跑线上，这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时，下一个巨头也有可能在这两个领域诞生。

就拿医疗来说，国外已经有许多家企业与医院达成协作，直接读取医院中的病例以及X光片或者CT片。

医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了，而人工智能，则可以在1个小时内看10万张，效率不可同日而语。

对于医生而言，诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了，通过图像和最终诊断结果的闭环学习，人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善，才能提升正确性及智能化。

在国外由于隐私保护非常严密，很多数据无法开放，因此无法做到大量数据录入。

但是由于如今中国民众对于隐私保护还没有那么严格，因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。

只要有了大数据，特定领域超越BAT也不是不可能的。

所以说，数据才是人工智能中最重要的一环。

智能，顾名思义，智力与能力的总称，而到了现在这个社会，智能意味着具有人的一部分或者一定的智力与能力叫做智能

根据霍华德·加德纳的多元智能理论，

人类的智能可以分成七个范畴：

1.语言 (Verbal/Linguistic)

2.逻辑 (Logical/Mathematical)

3.空间 (Visual/Spatial)

4.肢体运作 (Bodily/Kinesthetic)

5.音乐 (Musical/Rhythmic)

6.人际 (Inter-personal/Social)

7.内省 (Intra-personal/Introspective)。

语言和逻辑推理的代表就是人工智能AI，通过智能音箱或者手机电脑能和你交流的，比如小爱同学，Siri，小娜等

还有智能家居，就是把人能做的，比如开关灯，开关电器，调节电器变成了机器来做，人发出指令

真正的智能还得回归智能本身，只要拥有一部分智力和能力都可以叫智能，而如果按照人的只能来算的话，机器什么时候能达到人的思维逻辑智力，能达到人的能力，那才算智能，不过这是目前不可能的或者说不允许的，机器不一定可控，人也不会让机器不可控。所以具备一定的智慧和能力，就算真正的智能了

智能的本质是自然，是并联，是失控，是赠予！

空气有价值吗？

答案无疑是肯定的。

空气收费吗？

答案是不言自明的。

为什么空气不收费？

答案是空气是失控的，空气产生的方式是循环的、智能的。

人类（和动物）既是空气（空气中的CO2）的制造者，又是空气（O2）的使用者。

植物既是空气（O2）的制造者，又是空气（CO2）的使用者。

人类在享用空气（O2）的过程中，为植物创造空气（CO2）。

植物在享用空气（CO2）的过程中，为人类和动物创造空气（O2）。

人类（动物）和植物在消费的过程中生产对方所需的价值，是自然，也是智能。

同理，微信有价值吗？为什么微信不收费？

参考答案：大家在使用微信的过程中，为大家创造价值。大家既是内容的创造者，又是内容的使用者。大家替代了员工，成为了为大家服务的主体。因为大家是价值创造的主体，所以微信不能直接收费。否则，微信收费，支付宝马上会取代微信。支付宝收费，其他软件会马上取代支付宝。微信、支付宝、今日头条、陌陌、滴滴、摩拜等等软件之间是并联关系，任何一点阻塞（收费），其他点都会增加微信功能。对所有互联网公司而言，增加微信功能的边际成本为零。因此，智能系统起步就是免费共享，这不是因为资本的善良，而是源自智能是失控的，是并联的，是大家在享受过程中（为大家）创造价值。

智能是一种相互满足的系统，Self的享受也是Others的享受。

Super机遇？！

我们是否可以按照空气的原理创生智能金融系统？

人工智能领域需要具备哪些知识呢？

人工智能需要掌握的相关知识：

数学方向：线性代数（主要是矩阵运算）、概率论、数理统计、高等数学、图论、凸优化等。

计算机基础知识：linux、网络工程、数据结构、关系型数据库、NoSQL、网络爬虫等

编程语言：C++、Python、J***a

人工智能基础知识：聚类、关联规则、贝叶斯分类、SVM、决策树、决策森林、人工神经网络、KNN、线性回归、逻辑回归、核函数、时间序列分析、协同过滤、遗传算法、粒子群优化算法、多维分析等

相关工具：Python及相关库函数numpy、pandas、Scipy、Scikit-Learn、Tensorflow、XGBoost等

OpenCV、Caffe、matlab、CNTK、DMTK等至少10几个相关工具和平台

一般来说，本科学历难以搞定，至少研究生学历才能基本弄清楚

学习python！

但是还不够！

人工智能，经过媒体的大肆渲染，热火朝天！

但是呢，要想深入研究，里面的水可不浅！

首先，python是人工智能领域比较推荐的编程语言，他比较简单，优雅，规范！

其次，人工智能涉及到的几大领域，NLP. ML. 等等，需要很深的罗辑思维和数学功底！

人工智能入门需要掌握的知识：

1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论

2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库

3.编程语言基础：C/C++、Python、J***a

4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。

5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等

人工智能领域和其他最新发展的技术一样是一个奠基数理科学上的一门技术。

1）所以最基础知识就是数学，也看到有的回答说需要逻辑。这个也是对的，其实严格上来讲逻辑与数学也不分家。多少数学家想把完备的数学大厦建立在逻辑的基础上 ，后来还是失败了（搜索D***id Hilbert, Bertrand Rusell）。这种失败也是逻辑学家哥德尔(Kurt Godel)用数学的方法来完成的。 离散数学中讲到的很多就是逻辑，也是计算机科学发展的基础。 一句话计算机与数学不分家，人工智能一般还是认为是计算机科学或信息科学的一个分支，所以一样离不开数学。

2）作为一个普通的人工智能工程师，不是所有的数学都需要。 主要是高等数学（微积分、优化）、线性代数、概率与统计这三门是非常重要而且必要的数学基础。 很难相信不懂什么是高斯分布可以用贝叶斯方法做推理，不懂线性代数可以理解高维空间流形，不懂微积分可以理解反向传播，和不懂优化能理解SVM. 这些必要的数学基础，也是在教机器学习和数据挖掘中一次次被复习的内容。 甚至很多课程要花大量的时间，确定学生有这样的基础。

3）编程是实现人工智能的方法，我们懂了理论，就要实践，代码是我们实现我们算法的唯一路径。如果我们代码能力不好，我们无***确表述我们的理论模型，无法发现代码中的错误还以为是理论错了。甚至不够熟练，会把一个简单问题，变得很复杂，是算法的计算复杂度超级大，需要很长的时间求解。 我印象中一个特别清晰的例子，一个算法中涉及到的一步是从一个超大的数据库中需要找到3个最大的数，结果一个学生把整个数据库进行排序算法之后取前三个，可想而知。这个算法能快吗？还有跟多的例子是我们设计了一个算法，最后结果出来不是对，我们就研究、讨论、分析和各种办法想理解我们以前的想法哪里错了，结果呢，经常是一个Bug!

4) 英文能力，人工智能学科发展快。大部分文献是英文的，代码的解释也是英文的。很多技术博客等等，都是英文中有大量的优秀***，不是中文中就没有，但是英文好会让你学习的能力事半功倍，可以追到前沿，直接看MIT，Berkeley, Standford, CMU教授的一手课程和笔记。

人工智能技术体系涉及到的知识还是比较多的，基础知识包括数学、计算机、[_a***_]学、哲学、神经学和语言学等内容，所以人工智能也是典型的交叉学科，不仅学习难度比较大，涉及到的知识量也非常大，因此长期以来人工智能领域的人才培养都是以研究生教育为主。

对于当前的职场人来说，如果想在不读研的情况下，进入人工智能领域发展，通常可以从以下几个方面入手：

第一：学习人工智能平台知识。对于基础比较薄弱的初学者来说，目前进入人工智能领域最快速的方法之一就是学习人工智能平台知识，随着各大科技公司纷纷开放自己的人工智能平台，使得人工智能技术的开发门槛得到了很大程度的降低。通过人工智能平台，即使不掌握人工智能技术的细节，也能够开发出各种人工智能应用，随着产业互联网的发展，未来人工智能平台在促进人工智能技术落地应用方面，会起到越来越大的作用。

第二：学习机器学习知识。如果要深入学习人工智能知识，可以考虑从机器学习开始入手，一方面机器学习领域的知识体系相对完善，而且机器学习在大数据领域也有广泛的应用（两种主要数据分析手段之一），另一方面计算机视觉、自然语言处理等方向也需要机器学习的支撑。

第三：应用场景知识。应用场景知识对于从事人工智能领域的研发也有非常直接的影响，实际上场景对于人工智能产品是否能够实现落地应用起到决定性的作用，所以掌握应用场景知识（构建）对于进入人工智能领域发展也是比较重要的。目前物联网被认为是人工智能产品实现落地应用的重要场景，所以应该掌握一定的物联网知识。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！