当前课程知识点：智能时代下的创新创业实践 > 第一章人工智能时代的机遇与挑战 > 1.4人和智能机器的和谐之道-增强智能 > 1.44
人工智能的发展方向
是利用智能技术来增强人的能力
也就是所谓的Intelligence Augmenting
那么
是增强人的什么能力呢
我们说有三个方面的能力
感知能力
认知能力和人的生存能力
这是人工智能可以帮到我们的
我们来看智能科技是如何
增强人的感知能力的
我们看
这是特斯拉的电动车
上面布满了感知传感器
它的前方有一个毫米波雷达
周围有12个超声波雷达
还有一个计算中心模块
这些传感器
能让车到处都长满了眼睛
能够看到我们人看不到的东西
比如在的夜视环境
他的红外线感知能够看到暗处的物体
这实际上就增强了我们的视觉感知能力
另外
特斯拉可以通过
深度学习来自动驾驶
具体说是通过深度学习
来适应道路情况
既然说到了深度学习
我们可以先做个简单的介绍
在课程机器的智慧那一讲
我们还会深入讨论深度学习的问题
首先我们看一下
深度学习和人工智能的关系
人工智能这门学科是1956年兴起的
大概在上世纪80年代出现了一个热门分支
就是机器学习
这个流派主张从数据中学习
并大量使用神经网络
而深度学习
deep learning
主要用到了多层神经网络
深度学习2006年
左右才开始慢慢热起来了
热起来是因为什么呢
因为深度学习
在算法上需要大量的数据来训练的
才能作出比较好的数学模型
但深度学习本身是一个黑匣子的算法
也就是深度学习
本身内部的工作情况是不清楚的
好我们继续看特斯拉的自动驾驶技术
特斯拉用
毫米波雷达来建立模型
现在有许多自动驾驶
都用三维雷达来建模
建模是计算机解决具体问题的第一步
这个在机器的智慧
那一讲我们会详细介绍
这里的模型就是所谓的深度神经网络
建立了模型以后它就可以进行学习了
通过大量的数据训练和数学的运算
我们的汽车就具备了
自动识别障碍物的可能
我们可以看到其他的车
和障碍物都被它识别出来了
而且它可以通过深度学习灵活的
应对路面的变化生成实时的驾驶策略
比如什么时候换道超车
什么时候等待慢行
这些都是通过深入学习完成的
因为深度学习有一个特点
就是根据复杂的情况实时的学习
这样的话他在路面上驾驶的时间越长
他的学习数据样本就越多
做出来的判断就会越来越准确
随着无人驾驶技术的成熟
无人驾驶实际上可以大大的
降低人们在驾驶中花的时间
甚至大大降低车祸的发生的概率
这无疑会帮助我们生活品质提高
另外一个案例就是智能算法
帮助红绿色盲色来识别物体的案例
这个案例是我指导我的学生
做的真实创新项目
大家都清楚
红绿色盲是分不清红绿灯的
另外
色盲的情况是比较复杂的
通过观察
我们发现当红绿色盲
看东西的时候
如果有红色和绿色的物体混杂在一起
他们就会分不清物体的边界
这一张就是红绿色盲看到的图像
在他们眼里两种物体的
边界是完全不清晰的对吧
那怎么帮助他们呢
我们研究了色谱
研究三色的叠加原理
研究红绿色盲对颜色的敏感度
挑出色谱图中他们比较好区分的色谱
然后我们找到了映射的方法
就是把原来不清晰的色谱通过神经网络
映射成为相对好区分的颜色
实际上是通过一个深度神经网络完成了
色谱的映射功能
我们看到通过映射出来的效果
原来的红色
映射成了有点偏绿的颜色
原来的绿色映射成了紫色
这样红绿色盲至少可以把这两种
物体区分开来
色盲有很多种
根据不同的色盲对光谱的敏感度
我们理论上都可以做出
适合他们的模型
还有一个例子
是通过隐形眼镜里的葡萄糖传感器
来判断人体里的血糖是否偏高
大家能够想象到这是怎么实现的吗
这个技术使用了葡萄糖传感器
葡萄糖传感器的电极
包含了无线电调频天线和计算芯片
他们都嵌在聚酯纤维制成的一个衬底上
放在隐形眼镜里面
葡萄糖传感器
使用电极让微电流通过泪液
当人们的泪液里面含的
糖浓度不一样的时候
对电流形成的电阻也就不一样
通过测量电流的强度
我们就能探测泪液中
葡萄糖的浓度
而这个浓度可以直接
反映一个人的血糖浓度
当然
这个技术需要
极高的工艺能力和材料工程能力
还有微电路设计能力的支持
从上面的例子我们可以看到
智能技术是怎么帮助人增强感知能力的
-0.1我们为什么设计这门课
--0.1
-0.2我们聊什么
--0.2
-0.3你们能学到什么
--0.3
-短片：AlphaGo
--Alphago
-1.1本章概述
--1.1
-1.2人与机器的本质区别
--1.21
--1.22
--1.23
-1.3我们会被智能机器抢了饭碗吗
--1.31
--1.32
--1.33
-1.4人和智能机器的和谐之道-增强智能
--1.41
--1.42
--1.43
--1.44
--1.45
--1.46
--1.47
-1.5项目指南一：如何找到好的项目
--1.51
--1.52
--1.53
--1.54
--1.55
-第一章测试
-2.1本章概述
--2.1
-2.2创业能力模型
--2.21
--2.22
--2.23
--2.34
--2.25
--2.26
--2.27
--2.28
--2.29
-2.3创新是人类的本能
--2.31
--2.32
--2.33
-2.4创新能力培养——创新心智模式
--2.41
--2.42
--2.43
--2.44
--2.45
--2.46
-2.5创新能力要素培养-思维方式
--2.51
--2.52
--2.53
--2.54
--2.55
-2.6项目指南二：创新项目的开发
--2.61
--2.62
--2.63
-2.7互联网心理学
--2.7
-第二章测试
-3.1本章概述
--3.1
-3.2机器有“智慧”吗？
--3.21
--3.22
--3.23
--3.24
--3.25
--3.26
--3.27
-3.3机器是如何学习的？
--3.31
--3.32
--3.33
--3.34
--3.35
--3.36
--3.37
--3.38
--3.39
--3.310
-3.4智能技术带来的认知升级
--3.41
--3.42
--3.43
--3.44
--3.45
-3.5项目指南三：投资者和创始人的心得经验
--3.51
--3.52
--3.53
--3.54
--3.55
-第三章测试
