智能运维系列之二:什么是人工智能
大众对人工智能认识的误区
很多计算机从业人员,对人工智能的理解都局限于 数据挖掘和深度学习。
另一部分对人工智能的理解,则多了知识图谱。
其实,人工智能的理论基础和技术分支,都极其广泛。具体详见下文。
揭开人工智能的神秘面纱 — 什么是人工智能
人工智能的概念
现阶段,对人工智能的概念还没有统一的定义。有兴趣的同学,可以网上找一下,在这里不累述。
人工智能的理论基础
哲学
起源于哲学的本体论,则是用来定义实体,以及建立 实体之间的关联关系。
目前,本体论主要用于知识图谱的建设。
数学
逻辑:主要用在逻辑推理上面。涉及到 专家系统和知识图谱上面;
计算:
概率:贝叶斯网络,甚至是数据挖掘(机器学习),均涉及到概率;
经济学
运筹学:在各种约束条件下,寻求最优解或者次优解。在任务调度方面广泛使用;
博弈论:
神经科学
神经网络/深度学习
心理学
不是很了解
计算机科学
个人认为,就从工程的角度来讲,计算机科学和数学,是支撑人工智能最大的两个支柱。
搜索算法:规划类的问题;
图论:应用在知识图谱;
编译原理(词法分析和语法分析):支持推理引擎语言的设计和开发;
数据库理论:图数据库;
控制论
不是很了解
语言学
自然语言处理
人工智能简介
人工智能的历史



人工智能的产业结构

人工智能的智能层次

人工智能的参考框架

其实,智能运维的整体框架,最终也会跟这个框架非常的相似,在第四个系列里面,会有详细的介绍。
人工智能相关技术概述
人工智能的技术流派

机器学习
监督算法 — 分类算法
线性分类

非线性分类

监督算法 — 预测算法

无监督算法 — 聚类算法
K-means 算法

基于密度的算法

神经网络
经典的神经网络 — 全链接神经网络

递归神经网络
主要用在语音识别,经典的递归神经网络算法是 LSTM

卷积神经网络
主要用在图像识别

知识图谱
知识图谱的历史

知识图谱的技术框架

专家系统和知识图谱的区别

通用知识图谱和领域知识图谱的区别

贝叶斯网络

遗传算法
遗传算法,在人工智能领域的应用场景,就是 模型参数 调参。

混合智能系统
一个大型的人工智能解决方案,很难单靠一个技术分支就能够完成。以下展示的是 神经网络 + 专家系统的其中一种组织结构。

版权声明: 本文为 InfoQ 作者【micklongen】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/40cc9f062c79ec59282be20df】。文章转载请联系作者。
评论