CNN与lstm如何结合 您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？
您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？
作为一名it从业者和教育家，让我来回答这个问题。
首先，人工智能的知识体系非常庞大。从目前的研究方向来看，可以分为六大研究领域：计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习和机器人学。这些不同的领域也有许多细分的研究方向。
从学科体系来看，人工智能是一门非常典型的交叉学科，涉及数学、计算机、控制科学、经济学、神经科学、语言学、哲学等多个学科，因此人工智能领域的人才培养一直比较困难，而不是一门学科不仅知识量比较大，而且难度也比较高。由于人工智能领域的许多研发方向还处于发展初期，有大量的课题需要攻关，因此在人工智能领域聚集了大量的创新人才。
从目前人工智能技术的落地应用来看，在计算机视觉和自然语言处理两个方向出现了很多落地案例。随着大型科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，基于这些人工智能平台，可以与行业产生更多的组合，为人工智能技术在行业中的应用奠定基础，同时进行研究和开发。人工智能的门槛大大降低。
从行业发展趋势来看，未来很多领域需要与人工智能技术相结合。智能化也是当前产业结构升级的重要要求之一。在工业互联网快速发展的推动下，大数据、云计算、物联网等技术的落地应用，也将为人工智能技术的发展和应用奠定基础。目前，应用人工智能技术的行业主要集中在it（互联网）、装备制造、金融、医疗等领域。未来，将有更多的产业与人工智能技术相结合。
为什么现在人工智能这么热，是因为某个技术获得突破性进展了吗？
不仅仅是AI现在如此火爆，历史上也曾一度火爆。
人们总是高估短时间内能取得的成就，却低估了长时间内能取得的成就。这是人类社会的本性，而且一直如此。1956年达特茅斯会议提出了人工智能的概念。当时，科学家们信心满满，希望让人工智能在十年内解决人类智能能够解决的问题。当时的一位大牛认为，让机器看到和理解事物是一项非常简单的任务，让他的博士生在一个月内解决机器视觉的问题。当然，我们知道，这个问题到现在还没有解决。
人工智能是一个极其重要的领域。正因为如此，人们对它的看法总是徘徊在几个极端之间。上世纪60年代，人们对解决自然语言问题充满了热情，希望用几年时间创造出一个通用的翻译器，让人们相互理解，让巴别塔不再是废墟。但在投入了大量人力物力后，研究人员却一败涂地。于是，人工智能的热潮迅速退去。在接下来的十年里，整个领域变得悲观起来，持续了十多年的“人工智能之冬”开始了。
然而，许多研究人员仍在研究它——毕竟，人工智能太有吸引力了。20世纪90年代以来，一些新的思想被应用，人工智能领域逐渐活跃起来。但最大的变化应该是2006年提出的“深度学习”方法。该方法以神经网络为基础，模拟人脑的学习方法，构造多层机器学习模型。
最重要的是，这种方法具有很强的通用性，使机器能够“学习”如何理解现实世界中的对象。因此，人们在图像识别、机器翻译、作文、写作等领域进行了深入的学习尝试，其中自然语言处理有着良好的发展势头。
如果在人工智能的发展中有任何突破性的技术，深度学习应该是其中之一。然而，这一领域的普及不仅仅是由深度学习推动的，计算机工具的普及、计算能力的提高和互联网的发展都是促成当今人工智能发展的重要因素。机器视觉是最常用的人工智能应用之一。更好的介绍请看维基百科。
https://en.wikipedia.org/wiki/Computer计算机视觉是利用计算机对图像进行处理，获得我们想要的信息。在人工智能领域，计算机视觉的意义更近了一步，它不再是简单的图像采集和图像处理，如裁剪、缩放、滤波等，而是如何像人一样理解图像。这一领域的先驱者可以追溯到更早的时代，但直到20世纪70年代末，计算机性能的提高足以处理图像等大规模数据，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。
例如，在下面的图片中，人们可以很容易地识别一个男人、一条斑马线、一个黑色背包、一部手机等等。同时，他们还可以了解这些对象之间的关系。一个背着黑色背包的男子正在打电话穿越斑马线。甚至可以进行进一步的推理，比如根据男人的穿着，那么他可能是一个喜欢运动的人。
信息，计算机视觉就是这么做的。
目前，计算机视觉主要包括：最基本的，如目标检测与识别，在此基础上，动作手势识别，目标跟踪，图像恢复与增强。
进一步的研究是图像理解。例如，在下面的图片中，我们首先需要识别图片中的所有对象并为它们添加标签。例如，在左边的图片中，我们可以识别大象、河流等，甚至包括描述性信息，如脏的、躺着的、站着的等等。这些标记在语义上被重新组织成一个句子。然而，在图像中仍然存在许多问题，如识别图像中不存在的对象，如马、人等。因此，输出语句（黑色）与实际语句（蓝色）有很大的不同。
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