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AI的整个发展史，有没有AI相关综述，让我阅读一下

回答

以下是为您提供的关于 AI 发展史及相关综述的内容：

  1. 《机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命》：涵盖了 AI 进化史的多个方面，包括前神经网络时代、Machine Learning 的跃迁、开启潘多拉的魔盒等，文章较长，约 22800 字，阅读前可先观看一段 Elon Musk 和 Jack Ma 在 WAIC 2019 关于人工智能的对谈视频。
  2. 对于初学者：

如果您是新手学习 AI，可参考以下学习路径指南：

  1. 了解 AI 基本概念：阅读「从这里启程」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。
  2. 开始 AI 学习之旅：在「入门：AI 学习路径」中找到为初学者设计的课程，可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

1.AI进化史-前神经网络时代、Machine Learning的跃迁、开启潘多拉的魔盒2.软件2.0的崛起-软件范式的转移和演化、Software 2.0与Bug 2.03.面向智能的架构- Infrastructure 3.0、如何组装智能、智能架构的先锋4.一统江湖的模型- Tran sformer的诞生、基础模型、AI江湖的新机会5.现实世界的AI -自动驾驶新前沿、机器人与智能代理6.AI进化的未来-透视神经网络、千脑理论、人工智能何时能通用？文章较长，累计22800字，请留出一小时左右的阅读时间，欢迎先收藏再阅读！文中每一个链接和引用都是有价值的，特别作为衍生阅读推荐给大家。阅读之前先插播一段Elon Musk和Jack Ma在WAIC 2019关于人工智能的对谈的经典老视频，全程注意Elon Ma的表情❓❓大家觉得机器智能能否超过人类么？带着这个问题来阅读，相信看完就会有系统性的答案！本文在无特别指明的情况下，为了书写简洁，在同一个段落中重复词汇大量出现时，会用AI（Artifical Intelligence）来代表人工智能，用ML（Machine Learning）来代表机器学习，DL（Deep Learning）来代表深度学习，以及各种英文缩写来优先表达。

初学者

|名称|作者/来源|总结|链接|发布日期|必看星标|图片|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|微软的AI初学者课程|微软|推荐阅读《Introduction and History of AI》从这里起步|[https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/)|2023/02/10|👍🏻||<br>|AI for every one（吴恩达教程）|吴恩达|前ChatGPT时代的AI综述|[https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6](https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6)|2023/03/15|👍🏻||<br>|大语言模型原理介绍视频（李宏毅）|李宏毅|可以说在众多中文深度学习教程中，李宏毅老师讲的应该是最好的，最通俗易懂|[https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/](https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/)|2023/05/01|||<br>|谷歌生成式AI课程|谷歌|注：前4节课为入门课|[目录：谷歌生成式AI课程](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e)||||<br>|ChatGPT入门|OpenAI|注册、登录、简单使用方法等|[目录：ChatGPT入门](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc)||||

问：新手如何学习 AI？

学习人工智能（AI）是一个既刺激又富有挑战的旅程，它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI，这里有一份详细的学习路径指南，可以帮助你从基础概念到实际应用，逐步建立起你的AI知识体系。1.了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。1.开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。1.选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。

其他人在问
有没有用来写播客稿子的AI工具
以下是一些可以用来写播客稿子的 AI 工具： 1. 写作：写书与查找资料：在写书（包括文章）时，可帮忙查找资料（尤其是找案例），还能作为编辑挑毛病，比如评估结构、论点是否明确等。偶尔没灵感时能展开启发。 链接： 2. 学习：用 AI 做播客笔记：干货为主的播客可以做笔记，以后也许能按此方式做英文播客笔记并顺便学英语。 链接： 此外，还有许多其他类型的 AI 工具可供选择： 1. 写简历的 AI 工具，例如： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 制作 AI 短片的工具，如 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。制作流程包括写剧本/分镜、生图、生视频、AI 声音、剪辑等步骤。写剧本/分镜时，除了使用 GPT4/Claude/Kimi/智谱清言/文心一言等 AI 工具，更重要的是明确想写的故事及来源，比如原创（直接经验）：自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。
2024-09-19
有哪些ai课程值得学习？
以下是一些值得学习的 AI 课程： 【野菩萨】的预习周课程，包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课，涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 核心范式课程，涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程，包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程，有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程，包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程，涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。
2024-09-19
ai 软件测试
以下是关于 AI 软件测试的相关内容： 实践中的应用示例： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台： 1. Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 2. Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 另外，在 Coze 官方教程中，搭建好第一个 AI Bot 后，配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期，可单击清除图标清除对话记录。
2024-09-19
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用： 1. 专利审查方面：AI 技术通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书：这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用，其格式固定，核心技术是法条/判例的引用，是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小，未达到大量取代人工的预期，但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域，为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师？我已经获得了法律职业资格证，但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手： 1. 知识学习与案例研究：利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台，深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助：借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量，确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析：通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景，进行分析和应对策略的制定，提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析：利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析，以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新：借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势，为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时，要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19
网页翻译AI
以下为一些网页翻译 AI 产品及相关信息： 1. DeepL（网站）： ，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）： ，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）： ，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）： ，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）： ，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 此外，XiaoHu.AI 也具有高质量多语言翻译的特点，能提供沉浸式阅读和写作体验，支持多种语言的高质量翻译。它能够智能识别网页上的内容，如 Twitter、Discord 等，提供鼠标悬停翻译。支持 Chrome、Edge 等主流浏览器，下载插件即可使用。具有简单易用的用户界面，操作方便，还内置了 GPT 的聊天功能，可以随时提问。相关链接：
2024-09-19
如何用AI写论文综述
利用 AI 写论文综述可以参考以下步骤和建议： 1. 确定论文综述的主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：通过 AI 写作工具撰写各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：利用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：使用 AI 审阅工具检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，用 AI 抄袭检测工具确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 此外，使用 AI 写东西时，可以让它草拟初稿，如博客文章、论文、宣传材料等。还可以将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的更好建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子等。也可以像使用实习生一样，让 AI 帮忙写邮件、创建销售模板、给出商业计划的下一步等。
2024-09-15
如何使用ai生成文献综述
以下是关于如何使用 AI 生成文献综述的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 关于专利审查方面的 AI 使用，步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 对于内容创作者，通过智能工具实现博客高效数字化转型的个人化建议： 1. AI 辅助头脑风暴：下次遇到创意瓶颈时，尝试用 AI 进行头脑风暴。给 AI 一个主题，让它生成多个创意方向，然后从中选择最适合的进行深化。 2. 建立 AI 写作流程：逐步将 AI 整合到您的写作流程中。可以从使用 AI 生成文章大纲开始，然后尝试让 AI 扩展某些段落或提供相关数据支持。 3. 多语言内容探索：如果您有兴趣拓展国际市场，可以尝试使用 AI 辅助翻译和本地化您的内容。从一篇博文开始，逐步扩大到更多内容。 4. 优化 SEO：利用 AI 工具分析您的内容，获取 SEO 优化建议。尝试根据 AI 的建议调整标题、元描述和关键词使用。
2024-09-12
人工智能2024进展综述
以下是关于人工智能 2024 进展的综述： 一、技术与应用方面的进展 1. 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 2. 生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 3. AI 音频能力：带感情的 AI 配音基本成熟。 4. “全真 AI 颜值网红”：可以稳定输出视频并直播带货。 5. 游戏 AI NPC：有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 6. AI 男/女朋友聊天：记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 7. 实时生成的内容：开始在社交媒体内容、广告中出现。 8. AI Agent：有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 二、商业模式与硬件方面 1. AI 的商业模式：开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。 2. 可穿戴全天候 AI 硬件：层出不穷，虽然大多数不会成功。 三、国内外发展情况 1. 中国 AI：达到或超过 GPT4 水平。 2. 美国：出现 GPT5。 3. 世界：开始现“主权 AI”。 4. 华为昇腾生态：开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 四、相关问题与挑战 1. AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 2. AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 五、其他相关内容 1. 精选英文报告中添加了《》，135 页文档非常全面概述人工智能生成的内容，涵盖其基础、前沿、应用和社会影响。 2. 更新了 E2B 的。 3. 《》详细介绍了 108 种助于理解复杂概念、改善决策过程和提升问题解决技能的思维模型。 此外，红杉资本的观点认为： 1. AI 产品越来越契合市场的需要，如人工智能驱动的客户服务平台 Klarnas 实现了大量客户服务查询的自动化。 2. 生成式人工智能正在经历快速增长，第一年收入约 30 亿美元。 3. 存在 AI 的$200B 问题，即投资与回报的不平衡。 4. 预测 2024 年将是真正的 AI 应用从 Copilots 转变为人类 Agents 的一年，未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，计算平衡从预训练转向推理。
2024-09-12
AI发展史
AI 的发展历程大致如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：出现了专家系统、博弈论以及机器学习的初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示和自动推理得到发展。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。 早在 1945 年，Alan Turing 就考虑用计算机模拟人脑，设计了 ACE（Automatic Computing Engine 自动计算引擎），这被视为机器智能的起源。随着对大脑工作机制认知的增加，神经网络的算法和模型也不断进步。例如，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等许多应用中表现出色。每次对大脑工作机制的更多了解，都推动着神经网络的发展。
2024-09-07
AI发展史
AI 的发展历程大致如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：出现了专家系统、博弈论以及机器学习的初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示和自动推理得到发展。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等成为主流。 早在 1945 年，Alan Turing 就考虑用计算机模拟人脑，设计了 ACE（Automatic Computing Engine 自动计算引擎），这被视为机器智能的起源。随着对大脑工作机制认知的增加，神经网络的算法和模型也不断进步。例如，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等许多应用中表现出色。
2024-09-02
AI发展史
AI 的发展历程主要包括以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：出现了专家系统、博弈论以及机器学习的初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：重点在于专家系统、知识表示和自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等成为主流。 早在 1945 年，Alan Turing 就考虑用计算机模拟人脑，并设计了 ACE（Automatic Computing Engine 自动计算引擎）。这被视为机器智能的起源。 在神经网络方面，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等许多应用中表现出色。每次对大脑工作机制的更多认知，都会推动神经网络的算法和模型向前发展。
2024-09-02
ai的发展史
AI 的发展历程大致如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术得到广泛应用。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶，最初符号推理流行并带来重要进展，如专家系统。但因从专家提取知识并转化为计算机可读形式复杂且成本高，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。 此外，还有关于 AI 进化史的相关内容，如前神经网络时代、Machine Learning 的跃迁、开启潘多拉的魔盒；软件 2.0 的崛起，包括软件范式的转移和演化、Software 2.0 与 Bug 2.0；面向智能的架构，如 Infrastructure 3.0、如何组装智能、智能架构的先锋；一统江湖的模型，如 Transformer 的诞生、基础模型、AI 江湖的新机会；现实世界的 AI，如自动驾驶新前沿、机器人与智能代理；AI 进化的未来，如透视神经网络、千脑理论、人工智能何时能通用等。
2024-08-19
人工智能发展史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性的任务复杂且成本高，在很多情况下不适用，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源变便宜，数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在创建国际象棋计算机对弈程序方面，早期是以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法。搜索策略在对局结束时效果好，但开始时搜索空间大，后采用基于案例的推理，即通过知识库中相似案例决定棋步。能战胜人类棋手的现代对弈程序基于神经网络和强化学习，通过与自己对弈从错误中学习，学习速度比人类快。 AI 技术发展历程包括：早期阶段（1950s 1960s）有专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期（1970s 1980s）有专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期（1990s 2000s）有机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等；深度学习时期（2010s 至今）有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
2024-08-08
机器学习发展史
机器学习是人工智能的一个分支，其发展有着清晰的脉络，从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点。机器学习在近 30 多年已发展为多领域科际集成，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 在 Deep Learning 理论和数据集的加持下，2012 年以来深度神经网络算法开始大爆发，出现了卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN Recurrent Neural Network）和长短期记忆网络（LSTM Long ShortTerm Memory）等。例如，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，在计算上更有效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。递归神经网络是较高层的神经元直接连接到较低层的神经元。 日本的计算机研究员福岛邦彦根据人脑中视觉的运作方式，创建了一个人工神经网络模型。该架构基于人脑中两种类型的神经元细胞，称为简单细胞和复杂细胞，它们存在于初级视觉皮层中，负责处理视觉信息。简单细胞检测局部特征，如边缘；复杂细胞汇总简单细胞在一个区域内产生的结果，逐级识别得到完整结果。
2024-08-08
有没有把公众号文章转成视频的工具呀
以下是一些可以将公众号文章转成视频的工具： ：一个使用人工智能将博客文章转化为播客的工具。用户只需将博客文章复制粘贴到该工具中，几分钟内就能生成一个有声播客。该工具还提供了免费试用和多个价格层级选择。用户无需具备技术知识，可以轻松地将播客发布到 Spotify 等平台，吸引更多的听众。 如果您想用 AI 把小说做成视频，以下是一些相关工具及网址： Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 以下是一些文字生成视频的 AI 产品： Pika：一款非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 Runway：一款老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，不过需要注意的是，Runway 是收费的。 Kaiber：一款视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-18
有没有自动生成专利申请文件的平台
以下是一些可以自动生成专利申请文件的平台： 1. Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，能提高专利申请的效率。 2. PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，可减少人工工作量。 在专利小助手中，还有以下插件可用于相关工作： 1. Kimi：可以用于自动生成专利申请文档的草稿、摘要或专利描述，提高文档撰写效率。 2. TreeMind 树图：可以用来创建专利结构的思维导图，帮助用户理解专利的组成部分和它们之间的关系。 3. ProcessOn 流程图：可以用于设计和展示专利申请和管理的详细流程，帮助用户理解每一步的操作和所需材料。 4. Word 文档：可以用来处理专利申请文件、专利描述、权利要求书等文档。 使用这些平台通常需要以下步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。
2024-09-18
AI生成的图片是原创吗 有没有借鉴
在全国首例 AI 生成图片著作权案例中： 法官承认依靠使用者的输出设计生成的图片属于美术作品，具有独创性和智力投入，受著作权保护，能鼓励创作，为艺术创作提供支持和新思路，节省创作成本。 根据相关法律规定，我国著作权作者仅限于自然人、法人或非法人组织，人工智能软件本身不能成为作者。 Stable Diffusion 模型根据文本指令生成图片，不是调用现成图片或排列组合预设要素，生成的图片取决于使用者输入的提示词，难以出现完全相同的两张输出图片，类似于画笔，图画构造取决于使用者设计。 人工智能不具备自由意志，使用者根据自己的审美个性，通过增删提示词、修改参数得出不同图片并选定，体现使用者的智力和独创思想，如同使用相机拍摄时的调节。 软件设计者对模型设计投入智力成果，但后续生成内容与设计者关系不大。图片由创作者根据个人意愿得出，应成为作者并享有著作权。 尽管 AI 是工具，法院强调著作权仍属于人类创作者，保护人类在知识产权领域的权益，鼓励利用 AI 技术创作艺术作品。 在未显示作者身份信息的情况下使用图片构成侵权。
2024-09-18
有没有项目管理领域的ai工具
以下是一些项目管理领域的 AI 工具： 1. 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等，已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具：微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑等提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具：可帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具：AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等绘画工具，可帮助快速生成创意图像素材。 另外，还有以下具体的产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 假设您需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 总的来说，随着 AI 技术的发展，越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能，涵盖项目管理的各个环节，有助于提高工作效率和决策能力。
2024-09-16
有没有快速帮我入门使用AI的教程
以下为您提供两份快速入门 AI 的教程： 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》 在深入学习 AI 时，许多朋友因需要编程而感到困难，且各类教程默认会打命令行，导致入门不易。此教程旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，在接下来的 20 分钟内，您将循序渐进地完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 《AI 线上绘画教程》 如果您在工作中需要大量图片，AI 生图是高效的解决办法。主流工具如 midjourney（MJ）付费成本高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低，但还有像这样的免费在线 SD 工具网站。此教程就是解决不会使用这些工具的问题，从开始探索到写完前两篇教程仅 10 天，说明入门不难。
2024-09-16