6张思维导图看懂新一代人工智能知识体系

伪AI技术诞生流水线
理解人工智能
认知心理学+计算机科学=人工智能
物理符号系统的假设
输入符号纸、铅笔加上手的运动，可以给白纸输入符号
输出符号纸本身并不能输出符号，但我们的眼睛可以使之输出，
当我们阅读时，文字符号就从纸上输出而进入眼睛了
存储符号记忆
复制符号认出“心理学”三个字，并把这三个字复制出来，存储在某个地方
建立符号结构通过找到各种符号之间的关系，在符号系统中形成符号结构
条件性迁移
依赖已掌握的符号而继续完成行为。

如果在记忆中已经有了一定的符号
系统，再加上外界的输入，就可以继续完成这个活动过程
这个假设简单说，就是任何一个系统，
如果它能表现出智能的话，它就必能执行上述六种功能计算机可以表现出智能
既然人具有智能，它就是一个物理符号系统
既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能表现出智能，这是人工智能的基本条件
既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能用计算机来模拟人的活动
计算机不一定要有人一样处理信息的过程，它可以有不同的处理方式来进行活动，例如可以编制出复杂的程序来解方程式，
进行复杂的运算，然而这种运算过程未必是人类思维的过程
由物理符号系统的假设得出的三个推论
伪AI技术特点
产品的很多功能需要人工
算法很普通，仅仅是简单的1+1=2
无法进行机器学习或者深度学习，不会有进步
没有大量的用户数据做基础
产生重复性劳动，可以解决就业问题
反过来也可以说，任何系统，如果具有这六种功能，它就能表现出智能。

AI基础知识图文教程入门知识学习人工智能（AI）是当今科技领域最炙手可热的话题之一。

它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等众多领域，正在改变着我们的生活和工作方式。

本文将为你介绍AI的基础知识，帮助你入门学习。

一、什么是人工智能人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能行为来完成任务的技术和方法。

它涉及计算机科学、机器学习、数据分析等多个领域，并借鉴了神经科学、心理学和哲学等学科的研究成果。

人工智能的目标是使计算机具备感知、理解、学习和决策的能力，以及与人进行智能交互。

二、机器学习机器学习是人工智能的重要分支之一，它通过让计算机自动从数据中学习规律和模式，来改善性能。

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。

1. 监督学习监督学习是基于标记数据进行训练和预测的机器学习方法。

在监督学习中，算法通过从已有的标记数据中学习模式，来对新的未知数据进行预测。

常见的监督学习算法包括线性回归、决策树和支持向量机等。

2. 无监督学习无监督学习是一种从未标记的数据中学习模式和关系的机器学习方法。

与监督学习不同，无监督学习中没有预先给定的输出标记。

通过无监督学习，计算机可以发现数据中的隐藏模式和结构。

常见的无监督学习算法包括聚类和关联规则挖掘等。

3. 强化学习强化学习是一种通过试错来进行学习的机器学习方法。

在强化学习中，算法通过与环境进行交互，根据不同的行动获得奖励或惩罚，来自动调整其策略以获得最大化的累积奖励。

著名的强化学习算法包括Q-Learning和Deep Q-Network（DQN）等。

三、深度学习深度学习是机器学习的一种特殊形式，它利用人工神经网络模拟人脑的工作方式。

深度学习算法可以从数据中学习多个抽象层次的表示，从而实现更高级的特征提取和模式识别。

深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。

四、自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。

人工智能技术体系介绍嘿，朋友！今天咱来唠唠人工智能这档子事儿。

你知道吗，人工智能就像是一个超级智能的大脑，不过这个大脑不是长在人的脑袋里，而是在计算机系统里。

这个超级大脑可厉害了，它就像一个无所不知的万事通，但是呢，它的知识不是天生就有的，而是通过学习得来的。

人工智能技术体系啊，就像是一座超级大的大厦。

最底层的基础就像是大厦的地基，那就是数据。

没有数据，人工智能就像是没米下锅的巧妇，啥也做不了。

这些数据可多了去了，各种各样的信息都有。

比如说，你在网上购物的记录，这就是一种数据。

这些数据就像是一块块小砖头，人工智能就靠着这些小砖头慢慢搭建起自己的知识体系。

再往上呢，就是算法。

算法是什么呢？你可以把算法想象成盖房子的工人，不同的算法就像是有不同技能的工人。

有的算法擅长处理图像，就像有的工人擅长砌墙；有的算法对处理文字比较在行，就像有的工人擅长铺地板。

这些算法在数据这个地基上开始工作，把那些杂乱无章的数据整理成有用的信息。

就好比工人把一堆砖头砌成了一堵墙，一堵墙接着一堵墙，最后就盖成了一座房子。

然后啊，机器学习这个概念就冒出来了。

机器学习就像是这个超级大脑的学习能力。

你想啊，人要学习就得看书、上课，人工智能学习就得靠机器学习这个本事。

它通过大量的数据，让算法去学习其中的规律。

这就好比一个小孩，看了好多好多的画，慢慢就知道怎么区分不同的动物了。

人工智能通过机器学习，看了大量的图像数据，就能知道哪个是猫，哪个是狗。

这是不是很神奇呢？还有神经网络这个东西。

神经网络就像是人的神经系统一样，是一个非常复杂的网络结构。

它里面有好多好多的节点，就像人的神经元一样。

这些节点之间相互连接，信息就在这些连接中传递。

如果把人工智能比作一个超级城市，那神经网络就是这个城市里的道路网络。

信息就像是汽车，在这些道路上跑来跑去，把需要的东西送到该去的地方。

人工智能技术体系在我们生活里的应用那可太多了。

就拿语音助手来说吧，你对手机喊一声，手机就能回答你。

人工智能基础知识概述介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及模拟、仿真和实现人类智能的学科。

它研究并开发能够执行类似于人类智能的任务的计算机系统。

本文将提供一个概述性的介绍，帮助读者了解人工智能的基础知识。

AI的起源AI的起源可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索模拟和复制人类思维过程的可能性。

随着时间的推移，技术的进步使得AI领域变得更加活跃和复杂。

AI的分类人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种类型。

弱人工智能弱人工智能（Narrow AI）指设计用于特定任务或问题领域的AI系统。

这些系统有着独立处理任务的能力，但无法表现出与全部人类思维相匹配的广泛认知水平。

强人工智能强人工智能（General AI）具备与全面发展成熟功能相当或超越正常人类思维方式和功能范围相配套的AI系统。

AI的应用领域人工智能已经广泛应用于各个行业和领域，包括但不限于以下：•机器学习：通过让计算机“学习”数据来改善性能和执行任务。

•自然语言处理（NLP）：使计算机能够理解和处理自然语言。

•计算机视觉：使计算机能够理解和分析图像和视频。

•专家系统：基于专家知识进行决策和问题解决。

•人机交互：改善人与计算机之间的交互方式。

AI的挑战和未来发展方向人工智能面临许多挑战，包括数据隐私、伦理问题、安全问题等。

未来，人工智能将继续发展，并可能对社会、经济、教育等方面产生深远影响。

结论本文提供了对人工智能基础知识的概述。

希望读者通过阅读本文，对人工智能有一个初步的认识，并了解其应用领域以及面临的挑战和发展前景。

注意：该文档为助手根据您提供的主题编写的概述性内容，如果需要更详尽或专业的内容，请参考相关专业书籍或研究资料。

图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

人工智能知识点详解人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使机器能够像人一样进行智能决策和学习。

它涉及多个领域，包括机器学习、计算机视觉、语音识别、专家系统等。

本文将详细解析人工智能的关键知识点，带领读者深入了解该领域的基础理论和应用。

一、机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。

它是让计算机通过学习数据和模式来自主获取知识和经验的过程。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三类。

监督学习通过输入和输出的映射关系来进行训练，无监督学习则根据数据的内在结构进行自我学习，强化学习则通过试错来提高性能。

二、计算机视觉计算机视觉是人工智能的一个重要领域，其目标是让计算机具备理解和分析图像的能力。

计算机视觉涵盖了图像处理、图像识别、目标检测等任务。

图像处理技术可用于图像的增强和去噪，图像识别则是通过训练模型来识别图像中的物体和场景。

三、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指使计算机能够理解和处理人类语言的技术。

NLP领域的关键任务包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。

近年来，带有自然语言处理能力的智能助手和聊天机器人开始逐渐走进人们的生活。

四、专家系统专家系统是一种基于专家知识和经验的计算机程序，旨在解决复杂的问题。

它将专家的知识转化为规则和推理机制，并通过推理引擎来模拟专家的决策过程。

专家系统广泛应用于医学诊断、工程设计等领域。

五、深度学习深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络模型来模拟人脑神经元的工作方式。

深度学习在图像识别、语音处理等任务中取得了重大突破，被认为是推动人工智能发展的重要技术。

六、人工智能的应用人工智能已经广泛应用于各个领域，包括医疗健康、金融、交通、教育等。

在医疗健康领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发等方面；在金融领域，人工智能可用于风险控制、信用评估等；在交通领域，人工智能可用于智能驾驶、交通管理等；在教育领域，人工智能可用于个性化教育、智能辅导等。