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本文目录
人工智能创意构想
.人工智能情景喜剧
2016年，人工智能创作了堪比大卫·林奇（DavidLynch）的情景喜剧。软件开发者和漫画家安迪·赫德（AndyHerd）想要看看，如果用人工智能去制作一集情景喜剧《老友记》，那么会得到什么样的结果。利用谷歌开源的机器学习工具包TensorFlow，赫德向系统输入了过去9季的全部剧本。尽管最终结果大部分都近似于胡言乱语，但赫德也从中分离出了一些“场景”。
2.人工智能电影预告片
21世纪福克斯利用IBM“沃森”超级计算机为人工智能惊悚片《Morgan》制作了一段预告片。最初这只是个推广噱头，但最终变成了一段颇具现代感的真实电影预告片。IBM的研究员利用超过1000段电影预告片去训练了沃森，帮助沃森学习成功预告片的一般风格和节奏。随后，沃森处理了整部电影，并选出了6分钟的片段作为预告片。
3.人工智能恐怖片
今年8月，Kickstarter上启动了一个项目，试图为全球首部由人工智能合作编剧的长片筹资。一名数学家设计了这一神经网络，将全球数千部成功的恐怖片进行了拆解，并分析了每部电影的票房数据。系统随后制作大纲，在此基础上人工编剧撰写了剧本。人工智能随后还制作了预告片，展示其理念。这一众筹活动已经取得成功，而该团队目前正与两家好莱坞制片公司展开合作，将于2017年初启动电影的拍摄。
各种人工智能名称
由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。
A
Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。
Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。
Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。
Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。
C
Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。
Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。
Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。
Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。
Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。
Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。
D
Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。
Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。
Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。
F
Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。
G
GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。
Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。
H
Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。
K
Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。
L
Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。
M
Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。
Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。
Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。
N
Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。
R
Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。
S
Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。
Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。
U
Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。
补充：TF
TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。
鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。
人工智能创造发明创意方案
1.人工智能情景喜剧
2016年，人工智能创作了堪比大卫·林奇（DavidLynch）的情景喜剧。软件开发者和漫画家安迪·赫德（AndyHerd）想要看看，如果用人工智能去制作一集情景喜剧《老友记》，那么会得到什么样的结果。利用谷歌开源的机器学习工具包TensorFlow，赫德向系统输入了过去9季的全部剧本。尽管最终结果大部分都近似于胡言乱语，但赫德也从中分离出了一些“场景”。
2.人工智能电影预告片
21世纪福克斯利用IBM“沃森”超级计算机为人工智能惊悚片《Morgan》制作了一段预告片。最初这只是个推广噱头，但最终变成了一段颇具现代感的真实电影预告片。IBM的研究员利用超过1000段电影预告片去训练了沃森，帮助沃森学习成功预告片的一般风格和节奏。随后，沃森处理了整部电影，并选出了6分钟的片段作为预告片。
第一个击败围棋选手的人工智能
阿尔法狗(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌(Google)公司的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。
2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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