深度学习与图像识别:原理与实践
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1.1 机器视觉的发展背景

1.1.1 人工智能

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个分支,其意在了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、机器视觉、自然语言处理和专家系统等。

那么,人们常说的人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么呢。如图1-1所示,人工智能是一个比较大的领域,其中包括机器学习、深度学习、模式识别等,而神经网络是机器学习中的一种方法,深度学习又是神经网络方法中的一个子集。

图1-1 人工智能相关领域关系图

历史上人工智能经历了三次“春天”。人工智能的概念于20世纪50年代被首次提出,当时人们觉得人工智能在20年之内会改变世界,所有的工作都会被人工智能颠覆。直到1973年的《莱特希尔报告》明确指出当时人工智能的任何部分都没有达到人们想象的水平,第一个“春天”随之结束。第二个“春天”是20世纪80年代,神经网络和反向传播算法的提出,以及专家系统的初步结果,让科学家和企业家再次看到了希望。但因为普通神经网络不可避免的问题以及专家系统的局限,第二次热浪也逐渐冷却。现在,随着深度学习技术的崛起,人工智能正迎来第三个“春天”。