deepmind发表的论文

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阿尔法元（AlphaGo Zero）仅拥有4个TPU（神经网络训练专用芯片），零人类经验，从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，AlphaGo Zero能够迅速自学围棋。其自我训练的时间仅为3天，自我对弈的棋局数量为490万盘。并以100:0的战绩击败“前辈”AlphaGo等。

发展历史：

2017年10月19日凌晨，在国际学术期刊《自然》（Nature）上发表的一篇研究论文中，谷歌下属公司Deepmind报告新版程序AlphaGo Zero：从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，它能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”。

Deepmind的论文一发表，TPU的销量就可能要大增了。其100:0战绩有“造”真嫌疑。它经过3天的训练便以100：0的战绩击败了他的哥哥AlphaGo Lee，经过40天的训练便击败了它的另一个哥哥AlphaGo Master。

“抛弃人类经验”和“自我训练”并非AlphaGo Zero最大的亮点，其关键在于采用了新的reinforcement learning（强化学习的算法），并给该算法带了新的发展。

10 月18 日，DeepMind 在杂志上发表了新论文，正式向世人介绍了AlphaGo 的最新版本——AlphaGo Zero，官方称之为AlphaGo 的「终极版」（Final Version）。

毫无疑问，AlphaGo Zero 就是当今世上棋力最强的围棋选手。更可怕的是，AlphaGo Zero 的成长，完全没有人类进行干预。

从一开始，AlphaGo Zero 就是一张白纸，人类只教给了它最基础的围棋规则，以致于最开始，AlphaGo Zero 甚至会填真眼自杀。

但仅仅过了三天，AlphaGo Zero 就有了惊人的进步，曾经击败李世乭的AlphaGo Lee，此时已经不是AlphaGo Zero 的对手。整整100 场对决，没有赢过AlphaGo Zero 一次。

自我对弈到21 天时，AlphaGo Zero 已经达到了Master 的水平，2016 年底，Master 曾在网上与数十位人类顶级棋手交战，最终以60:0 的大比分完胜。

最终，当AlphaGo Zero 自我对弈到第40 天时，已经击败了之前所有版本AlphaGo 程序，成为新晋的「世界围棋冠军」。

AlphaGo Zero 强大的秘密在哪里？

AlphaGo Zero 采用了新型的「强化学习」模型，让自己成为自己的老师。尽管一开始，对弈双方的水平都不怎么样，但经过将神经网络与强大的搜索算法相结合，不断地对棋路进行调整，最终得以预测对手的动作，并取得胜利。

AlphaGo Zero 进行自我对弈的好处在于，每一场对决，双方的棋力都处在同一水平线上，每场对弈过后，系统性能都会小幅上升，自我对弈的水准越来越高，AlphaGo Zero 也随之变得越来越强。

这项技术让AlphaGo Zero 得以完全摆脱人类的束缚，创造自己的知识体系。虽然调用的算力更少了，却能成为了更强大的棋手。

deepmind发表论文

就是一个程序。

好多种 但Google应该是最牛的 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导 思考 ，”DeepMind CEO Demis Hassabis说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说，要让机器人变得更“自然”。

文/雅木风 还记得前天，是个差不多阳光明媚的日子吧，连续的雨天阴天，让人没有一点点精神。吃过午饭，我想要在校园里溜达一下，顺便寻找一丢丢光的影子。无聊打开手机，一瞬间，朋友圈都要被《今日Nature》这篇推文刷屏了。仔细阅读完这篇文章，我的内心也是说不出来的滋味，感叹于人工智能的飞速发展，又忧心于人工智能的厉害。心心念念了好多天，总想来点碎碎念。 我们都知道去年，阿法狗勤奋刻苦，读遍了人世间的所有棋谱，用高超精进的棋艺，以4-1打败了世界冠军李世石，从此无敌天下，就差孤独求败了。就在前天DeepMind在世界顶级科学杂志《Nature》上发表文章《Mastering the game of Go without human knowledge》，引发了科研学术界的巨大轰动。这篇文章让我们知道了，阿法狗有了一个弟弟叫AlphaGo Zero阿法元，他在没有看过一个棋谱，没有一个人指点的前提下，从零开始，完全依靠自我的强化学习和参悟，棋艺增长，在短短三天内，成为顶级高手，以100-0击败哥哥阿法狗，可谓是百战百胜。 在得知这个消息后，中国棋手柯洁在微博上发文称“一个纯净、纯粹自我学习的alphago是最强的...对于alphago的自我进步来讲...人类太多余了”......这可能是一种略带调侃又无奈的情绪吧， 毕竟AI的迅速发展对于人类社会来说，是利是弊，还有待定论，关键还是看人类如何去应用AI的发展吧。 不过，就这篇文章来说，阿法元的学习不受人类知识的限制，并且足够的“低碳”。只用到了一台机器和4个TPU，极大的节省了资源。而此前版本的阿法狗在强化学习的监督学习中结合数百万人类围棋专家的棋谱，依靠的是多台机器和48个TPU。 据AlphaGo Zero团队负责人Dave Sliver介绍AlphaGo Zero使用新的强化学习方法，让自己变成老师。 系统一开始甚至不知道什么是围棋，只是从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，精心自我对弈。随着自我对弈的增加，神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。并且DeepMind团队发现，AlphaGo Zero独立发现了游戏规则，走出了新的策略，为围棋这项古老的游戏注入了新的见解。简直是研究中的惊喜。 不过这篇文章让大家也关注到了一个 白板理论 （Tabula rasa）,而AlphaGo Zero最大的突破是实现了白板理论。 所谓的白板理论是哲学上的一个著名观点，认为婴儿生下来是白板一块，通过不断训练、成长获得知识和智力。 只不过现代科学了解到的事实并非如此，婴儿生下来就有先天的一些能力，比如偏爱高热量的食物，饿了就会哭闹以希望得到注意。这是生物体在亿万年的演化中学来的。 作为 AI 领域的先驱，图灵使用了这个想法。在提出的著名的“图灵测试”的论文中，他从婴儿是一块白板出发，认为只要能用机器制造一个类似小孩的 AI，然后加以训练，就能得到一个近似成人的智力，甚至超越人类智力的AI。 不过，在将这个理论应用于机器身上的同时，也许我们也可以关注到我们人类自身的学习，我们究竟该如何看待人类经验的作用呢？勿过分依赖于经验，还是经验至上。 也许摆脱现有经验模块是意义重大的。我们的经验是基于对世界的观察和探索，只是这观察结果的局部正确可能会导致后续研究的止步不前。同时，随着AI的快速发展，我们不得不承认机器的学习及运算速度是远远超过人类的。 碎碎念之后，不禁感叹于金庸武侠小说的思想之广博，逻辑之精深。犹记得射雕英雄传中老顽童在山洞里，左手画圆右手画方，就是这左右互博术，自己和自己打，不断参悟，不断提升自我。还有倚天屠龙记中，张三丰教张无忌太极剑，待张无忌将剑法忘得干干净净之后，让他前去应敌。 果然，人一生最大的敌人从来都只有自己，自我博弈，自我突破，自我提升。 阿法元就像一个无招胜有招的独孤大侠，完胜。

deepmind近期发表论文

去年年末，人工智能研究实验室DeepMind的AlphaFold在国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）上一骑绝尘，首次将蛋白三维结构预测的分数提升至90分。不到8个月后，DeepMind又为生物学界带来了两个重磅消息。7月15日，他们在《自然》杂志上发布了关于AlphaFold算法的新论文，实现了原子层面上的蛋白质结构精确预测。仅仅一周之后，他们又和欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作发表了一篇《自然》论文。这次，他们想要完成的是一个更大的目标——破解人类蛋白组中所有蛋白质的三维结构。

从人类首次解析出构成蛋白质的氨基酸序列，到如今可以模拟和解析人体蛋白组中绝大多数蛋白的三维结果，科学家已努力了超过70年。1949年，英国生物化学家弗雷德里克·桑格（Frederick Sanger）通过水解胰岛素，首次确定了组成牛胰岛素的氨基酸序列，这也是人类确定的首个蛋白质的氨基酸序列。这些氨基酸序列是牛胰岛素的一级结构，如果我们只按照这个序列合成胰岛素，得到的产物不会有活性。氨基酸序列需要通过数步折叠过程，形成复杂的3级结构后，才能成为具有功能的蛋白质。

1965年，中国科学家首次解析出胰岛素的精确结构，人工合成出了具有活性的胰岛素。在人类的蛋白组中，胰岛素是一种结构简单的小型蛋白质，它含有两条肽链，有51个氨基酸。对人类等真核生物来说，一个蛋白质中平均含有400多个氨基酸残基，其中绝大部分蛋白质的空间结构远比胰岛素复杂。

人类基因组草图公布后，科学界对蛋白质的研究进入了快车道。经过数十年的努力，研究人员通过解析蛋白质的氨基酸序列、提取纯净和高质量的蛋白质，再加上冷冻电子显微镜的应用，至今已经解析出了超过5万个人源蛋白质的三维结构。无疑，我们获得蛋白三维结构的速度正在不断变快。

不过，实验解析蛋白质也受到诸多限制。由于这一过程过于繁琐，且稍有不慎就无法获得较好的蛋白质空间结构，因此仍有大量人源蛋白质结构有待破解。与此同时，一些科学家开始尝试另一种工具——借助人工智能（AI）技术来预测蛋白的空间结构。

1994年，计算生物学家约翰·莫尔特（John Moult）等人创立了CASP比赛，让AI加入到蛋白质三维结构的研究中。不过在此之后的20多年中，各个AI实验室在这项比赛中的始终缺乏实质性突破。直到DeepMind的加入，彻底改变了这一局面。

2020年，DeepMind开发的一款蛋白质三维结构预测算法“AlphaFold”一举夺得了当年CASP比赛的最高分（GDT分数为90分），比第二名的分数高出了15%。GDT分数主要用来评估算法预测三维结构中氨基酸的位置与实际空间结构的差距，分数越高，预测越准。当时AlphaFold就像是一枚投在生物学界的炸弹，当时《自然》《科学》等相继发文，强调了这是人工智能的一次重大胜利。

在细胞中，蛋白质的折叠过程需要分子蛋白或辅助蛋白的帮助。而我们能看到的是，一些氨基酸序列通过一系列变化，形成了一个具有三维结构和活性的蛋白质。在蛋白质中，具有相同特性的氨基酸通过特殊的共价键（例如二硫键）聚集到一起，形成一些特定的螺旋结构，比化学键更加微弱的分子间作用力维系着蛋白质的三维结构。

但是，依靠这些理论还远远不足以准确预测蛋白质的三维结构，这也是很多参与CASP比赛的算法分数不高的原因。在今年7月15日一项公布于《自然》的论文中，DeepMind的研究团队详细介绍了AlphaFold成功的原因。这一算法采取了多序列比对和一种新型的神经网络架构，将重点放在一些关键的氨基酸上。此外，这一算法还纳入了结构模块（Structure Module），用于评估预测的蛋白质结构的每个氨基酸残基与其真实位点的差异。DeepMind的研究团队还强调，AlphaFold是首个在不知道相似蛋白的结构时，也可以在原子层面上精确预测蛋白质结构的算法。

昨日，在发表于《自然》期刊的一项研究中，他们和EMBL-EBI合作利用AlphaFold做出了一项更有突破性和实用性的研究—— 直接对人类蛋白组中98.5%的蛋白质完整三维的结构进行了预测 。根据他们的估计，虽然蛋白质资料库（PDB）中公布的人源蛋白质三维结构占到了目前人类蛋白组的35%，但是很多蛋白质的空间结构并不完整。实际上，完整的三维蛋白质结构只占17%。

类似于CASP比赛中的GDT分数，研究人员也为AlphaFold设置了一个可以评估预测可信度的数值—— pLDDT （每个残基位点的可信度测评，per-residue confidence metric）。当pLDDT值大于90，表示对蛋白质中某个氨基酸残基位置的预测具有很高的可信度；当pLDDT值大于70，表明预测结果是基本准确的。

在对人体蛋白质组三维结构的预测中， AlphaFold精确预测了35.7%的氨基酸残基的位点，基本准确地预测了58.0%的氨基酸的位点。 在蛋白质水平上，这一算法也能较为准确地预测人类蛋白组中43.8%的蛋白质至少3/4序列的空间结构。在1290个没有没有参考结构的蛋白质中，AlphaFold能较为准确预测每个蛋白中近200个氨基酸残基的空间结构（pLDDT 70）。

在这次实验中，AlphaFold还 准确预测出由于许多和药物靶点相关的酶和膜蛋白的三维结构 。由于膜蛋白的结构复杂，一直以来，通过实验方法来解析这类蛋白的结构都极具挑战性。除此之外，AlphaFold还能较为准确地预测出此前没有接受过训练或不熟悉的蛋白质的三维结构。

除了人源的蛋白质，他们还利用AlphaFold对其他20种模式生物（包括小鼠、玉米和疟原虫）蛋白组中的蛋白进行了预测。根据《自然》官网的消息，这些预测的蛋白质三维结构数据已通过EMBL-EBI托管的 公用数据库 免费向公众开放， 目前有近36.5万个蛋白质结构已在该数据库中发布 ，而到今年年底，这一数值有望增长到1.3亿。DeepMind和EMBL-EBI的研究人员强调，目前这部分工作还只是一个开始。他们想要进一步验证这些预测的结果，更重要的是，将它们应用到迄今为止不可能实现的实验中。

近70年来，解析蛋白质的空间结构一直是一项极具科学意义的难题。如果基因组是一个“指令官”，那么蛋白质就是基因功能的“执行者”，可以说蛋白质几乎参与人体内所有的生理过程和疾病过程。如果我们能掌握蛋白质的精确结构，就像解析了一把精密的锁的内部结构。对于人类来说，也更容易开发出一把甚至多把能打开这些“锁”的钥匙，而这将会改变我们在分子水平上对自身的认知，治疗现今绝大多数的人类疾病。

DeepMind联合创始人兼首席执行官杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）认为，这是人工智能系统迄今为止对推进科学发展作出的最大贡献。此外，对于一些AlphaFold无法准确预测的蛋白结构，一些科学家也发表了自己的见解。一部分人认为，在人类等真核生物中，相当一部分蛋白质区域本身就是无序的，这或许是为了与其他的蛋白分子相互作用，也可能还有一些我们还不知道的作用。

值得一提的是，在《自然》于上周发表AlphaFold论文的次日，《科学》杂志也公布了另一项蛋白质预测算法——RoseTTAFold。这个算法由华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所和哈佛大学、剑桥大学等机构联合开发。它采用和AlphaFold2不同的深度学习算法，但具有AlphaFold2可媲美的超高准确率，而且速度更快、对计算机处理能力的需求也较少，能在短短的10分钟内计算出一个蛋白的结构。目前，研究人员正在用这一算法研究一些和人类 健康 直接相关的蛋白质的结构。

这两项算法的出现无疑标志着在结构生物学领域，AI的时代已经到来。

撰文 | 石云雷

审校 | 吴非

参考链接：

近十多年来，随着算法与控制技术的不断提高，人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且，随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升，人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。 近几年，在“人机大战”的影响下，人工智能的话题十分的火热，特别是在“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜李世石后，人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”，而在各种科幻电影的渲染中，人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。 人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物，人们需要去了解真正的人工智能，因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。 人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动，并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能，则需要计算机（机器人或者机器）具有以下的能力： 自然语言处理（natural language processing） 知识表示（knowledge representation） 自动推理（automated reasoning） 机器学习（machine learning） 计算机视觉（computer vision） 机器人学（robotics） 这6个领域，构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）在1950年还提出了一种图灵测试（Turing Test），旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。 关于图灵测试，是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 图灵测试是在60多年前就已经提出来了，但是在现在依然适用，然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。 在2014年6月8日，由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）成为了首个通过图灵测试的“计算机”，它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩，该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。 在2015年，《Science》杂志报道称，人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字，同时还能识别出非本质特征，这是人工智能发展的一大进步。 ①1943-1955年人工智能的孕育期 人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter Pitts完成的，他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论，他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中，提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念，奠定了人工智能的基础。 ②1956年人工智能的诞生 1956年的夏季，以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家，在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会，在这场会议上，研究了用机器研究智能的一系列问题，并首次提出了“人工智能”这一概念，人工智能至此诞生。 ③1952-1969年人工智能的期望期 此时，由于各种技术的限制，当权者人为“机器永远不能做X”，麦卡锡把这段时期称作“瞧，妈，连手都没有！”的时代。 后来在IBM公司，罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序，它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。 1958年，麦卡锡发表了“Program with Common Sense”的论文，文中他描述了“Advice Taker”，这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。 ④1966-1973人工智能发展的困难期 这个时期，在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。 第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知； 第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。 第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。 ⑤1980年人工智能成为产业 此时期，第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转，它帮助新计算机系统配置订单。1981年，日本宣布了“第五代计算机”计划，随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发，一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了，很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。 ⑥1986年以后 1986年，神经网络回归。 1987年，人工智能开始采用科学的方法，基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。 1995年，智能Agent出现。 2001年，大数据成为可用性。 在1997年时，IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手Garry Kasparov而震惊了世界。 在2016年时，Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋（AlphaGo）以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，从而又一次引发了关于人工智能的热议，随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。 2017年1月6日，百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日，小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩，更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。 2016年9月1日，百度李彦宏发布了“百度大脑”计划，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前，百度大脑语音合成日请求量2.5亿，语音识别率达97%。 “深度学习”是百度大脑的主要算法，在图像处理方面，百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。 百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。 语音是指具有语音识别能力与语音合成能力，图像主要是指计算机视觉，自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力，用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。 工业4.0是由德国提出来的十大未来项目之一，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。 工业4.0已经进入中德合作新时代，有明确提出工业生产的数字化就是“工业4.0”对于未来中德经济发展具有重大意义。 工业4.0项目主要分为三大主题：智能工厂、智能生产、智能物流。 它面临的挑战有：缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。 但是随着AI的发展，工业4.0的推进速度将会大大推快。 人工智能可以渗透到各行各业，领域很多，例如： ①无人驾驶：它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室（TRL），它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物，使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。 ②语音识别：该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理，1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中，苹果公司的siri一直处于领先状态，在国内，科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。 ③自主规划与调整：NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序，用于控制航天器的操作调度。 ④博弈：人机博弈一直是最近非常火热的话题，深度学习与大数据的支持，成为了机器“战胜”人脑的主要方式。 ⑤垃圾信息过滤：学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息，可以为接收者节省很多时间。 ⑥机器人技术：机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作，在战争中，可以运送危险物品、炸弹拆除等。 ⑦机器翻译：机器翻译可以将语言转化成你需要的语言，比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好，讯飞也开发了实时翻译的功能。 ⑧智能家居：在智能家居领域，AI或许可以帮上很大的忙，比如模式识别，可以应用在很多家居上使其智能化，提高人机交互感，智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。 机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行： （1）面向任务的研究 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。 （2）认知模型 研究人类学习过程并进行计算机模拟。 （3）理论分析 从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）进行随机化搜索，它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，它是现代有关智能计算中的关键技术。 Deep Learning即深度学习，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 他的基本思想是：假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。Deep Learning需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设设计了一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。 深度学习的主要技术有：线性代数、概率和信息论；欠拟合、过拟合、正则化；最大似然估计和贝叶斯统计；随机梯度下降；监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播；正则化、稀疏编码和dropout；自适应学习算法；卷积神经网络；循环神经网络；递归神经网络；深度神经网络和深度堆叠网络； LSTM长短时记忆；主成分分析；正则自动编码器；表征学习；蒙特卡洛；受限波兹曼机；深度置信网络；softmax回归、决策树和聚类算法；KNN和SVM； 生成对抗网络和有向生成网络；机器视觉和图像识别；自然语言处理；语音识别和机器翻译；有限马尔科夫；动态规划；梯度策略算法；增强学习（Q-learning）。 随着人工智能的发展，人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中，其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中，小到我们手机里的计算机，Siri,语音搜索，人脸识别等等，大到无人驾驶汽车，航空卫星。在未来，AI极大可能性的去解放人类，他会替代人类做绝大多数人类能做的事情，正如刘慈欣所说：人工智能的发展，它开始可能会代替一部分人的工作，到最后的话，很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明，人工智能的发展非常快，我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互，会跟真人讲话一样自然，这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值，我们的社会有很多不同的领域，比如说医疗、教育、金融，都会可以用技术来完全改变。 [1] Russell,S.J.Norvig,P.人工智能：一种现代的方法（第3版）北京：清华大学出版社，2013（2016.12重印） [2]库兹韦尔，人工智能的未来杭州：浙江人民出版社，2016.3 [3]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2017,(04):107-108. [4]王超.从AlphaGo的胜利看人工智能的发展历程与应用前景[J].中国新技术新产品,2017,(04):125-126. [5]朱巍,陈慧慧,田思媛,王红武.人工智能:从科学梦到新蓝海——人工智能产业发展分析及对策[J].科技进步与对策,2016,(21):66-70. [6]王江涛.浅析人工智能的发展及其应用[J].电子技术与软件工程,2015,(05):264. [7]杨焱.人工智能技术的发展趋势研究[J].信息与电脑(理论版),2012,(08):151-152. [8]张妮,徐文尚,王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械,2009,(02):4-7. [9]王永忠.人工智能技术在智能建筑中的应用研究[J].科技信息,2009,(03):343+342. [10]李德毅,肖俐平.网络时代的人工智能[J]中文信息学报,2008,(02):3-9. [11]李红霞.人工智能的发展综述[J].甘肃科技纵横,2007,(05):17-18 [12]孙科.基于Spark的机器学习应用框架研究与实现[D].上海交通大学,2015. [13]朱军,胡文波.贝叶斯机器学习前沿进展综述[J].计算机研究与发展,2015,(01):16-26. [14]何清,李宁,罗文娟,史忠植.大数据下的机器学习算法综述[J].模式识别与人工智能,2014,(04):327-336. [15]郭亚宁,冯莎莎.机器学习理论研究[J].中国科技信息,2010,(14):208-209+214. [16]陈凯,朱钰.机器学习及其相关算法综述[J].统计与信息论坛,2007,(05):105-112. [17]闫友彪,陈元琰.机器学习的主要策略综述[J].计算机应用研究,2004,(07):4-10+13. [18]张建明,詹智财,成科扬,詹永照.深度学习的研究与发展[J].江苏大学学报(自然科学版),2015,(02):191-200. [19]尹宝才,王文通,王立春.深度学习研究综述[J].北京工业大学学报,2015,(01):48-59. [20]刘建伟,刘媛,罗雄麟.深度学习研究进展[J].计算机应用研究,2014,(07):1921-1930+1942 [21]马永杰,云文霞.遗传算法研究进展[J].计算机应用研究,2012,(04):1201-1206+1210. [22]曹道友.基于改进遗传算法的应用研究[D].安徽大学,2010

发表论文的目的

论文的目的是什么论文的目的：培养科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。意义：撰写毕业论文是检验学生在校学习成果的重要措施，也是提高教学质量的重要环节，通过撰写毕业论文，提高写作水平是干部队伍“四化”建设的需要。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。扩展资料：论文可以推广经验，交流认识，教育科研过程，是人们获得直接经验的过程。这种经过精心设计、精心探索而获得的直接经验不仅对直接参加者来说是十分宝贵的，而且对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高和发展都是十分宝贵的。现代自然科学已经把全部思维内容起源于经验这一命题加以扩展，以至把它的旧的形而上学的限制和公式完全推翻了。由于它承认了获得性的遗传，它便把经验的主体从个体扩大到类，每一个体都必须亲自去经验，这不再是必要的了；它的个体经验，在某种程度上可以由它的历代祖先的经验的结果来代替。

现在做科研发论文已经成了一项要求，也就是要把自己的科研成果以论文的形式发出去。从而就可以判断一个人在这方面他的能力。如果一个人连论文都写不出来都发表不了，就说明这个人他的科研能力很差的。

论文的目的、意义也就是要写为什么要研究、研究它有什么价值，一般可以先从现实需求方面去论述，指出现实当中存在这个问题所需要研究解决的内容，本论文的研究有什么实际作用。然后再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体、有针对性的，不能漫无边际地空喊口号。

★论文的目的和意义一般包含哪些方面的内容

一，研究的相关背景，我们是根据什么、受什么启发从而决定研究这个课题的；二，通过学校的教育实际，指出我们为什么会选择研究这个课题，我们要解决什么问题，解决之后会产生什么价值。

具体写作的时候，我们要抓住一点，由于论文本身的创新性和科学性，我们研究的问题一定是前人没有解决的、或是前人没有发现的问题，并且具有一定的学术价值，是值得我们花费时间和精力去研究的。我们可以将前人已经得出的结论作为论据，但必须有针对性，不是随便一个结论都可以作为论据使用的。

其次在写作的过程中，要注意使用书面语，论文是一种专业性很强的文体，不需要太多华丽的修饰，我们要尽可能的使用简洁、高度概括的语言去清晰的阐述事实，得出结论。并且涉及的方面要广泛客观。

首先，我们应该追问，发论文的目的到底是什么？其实，发论文是科学研究（特别是基础研究）的一个必要环节。试想，你开展一个试验，拿到结果，通过整理分析，形成一个成果，你这个试验做得到底怎么样？哪里需要完善？下一步朝哪个方向攻关？我们往往需要他人、特别是同领域的学者予以指正。你写一篇论文，编辑通常都会邀请相关专家进行peer review（这些通常是义务的，是一个科学家对学科群的无私贡献），专家会针对性提出研究的亮点或者短板，供你参考。想想，我们课题开展初期、或者申请基金时，用不菲的咨询费邀请专家过来指导；现在，投论文让全球学者帮你免费指正，这是多么划算的一件事！当然，我也见过没法好论文的项目，甚至缺乏统计分析，在验收时竟然也能结题，令人咋舌。因此，发论文是不断提高自我研究水平、明确研究方向的一个途径。其次，发论文是为了科研的传承。回忆一下你的科研之路，哪个不是从阅读经典论文开始的？哪个大牛没有几篇代表性论著？哪个诺奖背后没有高水平论文的支撑？经典研究还会被编入教材，培养一代代科技人才。因此，论文是科研的积淀、是知识的传承，是你站在巨人肩膀上继续探索的基石。从科学发展的角度，论文是薪火相传的火种，是连接一门学科过去和将来的线索。最后，论文发表是倒逼科研水平提升的动力。读博时，聆听一位国外学者的学术报告，他说常有人问他“How to publish top papers?”，他回答“Do top research”，我深以为然。我们做学生投稿时，常会发现，有人试验做得漂亮，但是语言不好，结果打动了编辑，编辑都会耐心让你修改语言，最终论文会接受；有人语言很好，但是试验缺少创新性，文章写得天花乱坠，也很难接收。因此，研究本身的魅力是根本，瑕不掩瑜，是高水平论文的根源。为了发表高水平论文，去做高水平研究，也是一种自我提升的激励机制。

论文的发表目的

论文的目的是什么论文的目的：培养科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。意义：撰写毕业论文是检验学生在校学习成果的重要措施，也是提高教学质量的重要环节，通过撰写毕业论文，提高写作水平是干部队伍“四化”建设的需要。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。扩展资料：论文可以推广经验，交流认识，教育科研过程，是人们获得直接经验的过程。这种经过精心设计、精心探索而获得的直接经验不仅对直接参加者来说是十分宝贵的，而且对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高和发展都是十分宝贵的。现代自然科学已经把全部思维内容起源于经验这一命题加以扩展，以至把它的旧的形而上学的限制和公式完全推翻了。由于它承认了获得性的遗传，它便把经验的主体从个体扩大到类，每一个体都必须亲自去经验，这不再是必要的了；它的个体经验，在某种程度上可以由它的历代祖先的经验的结果来代替。

因为发表是确定个人知识产权的必要方法。学术论文需要发表，有如下步骤：

1、根据论文所属的主题和学科类别，选择相应的学术期刊；

2、通过邮寄或电子方式（如果有的话）投稿，等待审稿意见；

3、如果审稿录用，有的需要进一步修改，然后交版面费（少数期刊不要），等待出版。

扩展资料：

科学性：学术论文的科学性，要求作者在立论上不得带有个人好恶的偏见，不得主观臆造，必须切实地从客观实际出发，从中引出符合实际的结论。在论据上，应尽可能多地占有资料，以最充分的、确凿有力的论据作为立论的依据。在论证时，必须经过周密的思考，进行严谨的论证。

创造性：科学研究是对新知识的探求。创造性是科学研究的生命。学术论文的创造性在于作者要有自己独到的见解，能提出新的观点、新的理论。

这是因为科学的本性就是“革命的和非正统的”，“科学方法主要是发现新现象、制定新理论的一种手段，旧的科学理论就必然会不断地为新理论推翻。”（斯蒂芬·梅森）因此，没有创造性，学术论文就没有科学价值。