2025年走进未来人工智能问答题.pdfVIP

去留无意，闲看庭前花开花落；宠辱不惊，漫随天外云卷云舒。——《幽窗小记》

走进未来人工智能问答题

第一问：人工智能是什么？

第二问：人工智能相关的热词，比如机器学习、深度学习、计算

机视觉、TensorFlow等到底指的是什么？

第三问：人工智能与机器学习、和深度学习的关系？

第四问：人工智能的短板是什么？

第五问：机器学习分为哪几类？

第六问：人工智能的核心是什么？

第七问：深度学习的要点是什么？

第八问：人工智能目前的发展现状？（商用）

第九问：人工智能面临的技术挑战是什么？

第一问：人工智能是什么？

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称机器智

能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常的定义是：研

究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用

系统的一门新学科。在维基百科里，人工智能被定义为，有关智能主

体的研究与设计，而智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动

以达一致目标的系统。

第二问：人工智能相关的热词，比如机器学习、深度学习、计算

机视觉、TensorFlow等到底指的是什么？

把人工智能比作一辆超级跑车的话，其他概念类比如下：

人工智能（AI）：超级跑车

其身正，不令而行；其身不正，虽令不从。——《论语》

机器学习（ML）：12缸发动机的超级跑车

神经网络（NN）：6升排气量12缸发动机的超级跑车–兰博

基尼

深度学习（DL）：使用涡轮增压技术的6升排气量12缸发动

机的超级跑车–Urus

强化学习（RL）：边行驶边进化的超级跑车

强人工智能（AGI）：水陆空三栖超级跑车

数据科学（DS）：经过各种路况和全天候测试的超级跑车

计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）：参加F1或Nascar

大赛的超级跑车

TensorFlow,Theano,Torch,Caffe,MxNet...：超级跑车生产

线和组装线

第三问：人工智能与机器学习、和深度学习的关系？

用一张图表示概念的广度和产生的时间

第四问：人工智能的短板是什么？

1、只能解决小规模问题：著名的识别猫实验–1,000台计算

机，16,000GPUs

2、缺乏可解释性：ExplainableAI-XAI

3、没有（完整的）数学理论支撑：理论不够，技巧来凑

第五问：机器学习分为哪几类？

监督式学习：给定输入→预测输出，训练数据包含输出的标签。

非监督式学习：给定输入→学习数据中的模式和范式，训练数

臣心一片磁针石，不指南方不肯休。——文天祥

据不包含输出数据的标签。

半监督式学习：给定输入和输出的某些假设（流型或簇）→联

合概率最大（联合概率=有标签条件概率*无标签先验概率），训

练数据中包含少量的标签数据和大量的无标签数据。

加强型学习：制定奖励/惩罚(reward)机制，在没有指导的情况

下，该机制就可以帮助网络完成学习，比如：利用