人工智慧演算法公開

A. 人工智慧方面有哪些演算法

模式識別需要非常好的概率論，數理統計；另外會用到少量矩陣代數，隨機過程和高數中的一些運算，當然是比較基礎的；如果要深入的話恐怕需要學泛函，但是一般情況下不需要達到這種深度。神經網路，遺傳演算法等智能演算法在模式識別有非常重要的應用，但是一般不需要學習計算機學科的人工智慧，我們控制有一個交叉學科叫做智能控制是講這些的，智能控制不需要什麼基礎，有中學數學的集合和對空間有一點點的了解就足夠了，模糊數學的基礎是包含在這門學科里的。

B. 最常見的人工智慧演算法都有哪些它們在求解過程中與傳統演算法相比，有什麼特點

很多很多，早期的演算法特點是通過規則方式建立知識庫，指導演算法完成計算；當前演算法的特點是不編程高速計算機如何計算，而是讓計算機自己學習，這些演算法可以看一下163上斯坦福《機器學習》的公開課。

C. 人工智慧中的演算法種類

SVM演算法，粒子群演算法，免疫演算法，種類太多了，各種演算法還有改進版，比如說遺傳神經網路。從某本書上介紹，各種演算法性能、效力等各不同，應依據具體問題選擇演算法。

D. 關於比爾蓋茨發明的晶元的緣由,是什麼

我們關注到，在任何一個科技領域，如今的趨勢就是分工越來越強化，專業程度越來越高。AI晶元就是個典型的案例，原來並不存在AI晶元，最早晶元就是CPU，後來GPU用粗獷的並聯方式卻達到了CPU達不到的彼岸，開啟了人工智慧，無人機，無人駕駛等眾多電子設備。而人類不會滿足於一顆GPU，人類需要專用的晶元去對付一項功能。

我們都知道CPU和GPU，如果你以前DIY電腦的話，你將需要在這兩樣硬體的性價比上權衡。他們的結構大致如下圖：

CPU是高級的，因為要處理很多復雜的事物。而GPU有很大的邏輯運算空間，同時能處理的事物比較單一。從技術含量上看，英特爾無論如何比novidia投入更多，CPU比GPU更有科技含量，但科技的彼岸未必如你預期，GPU並聯運算能力的開發，一切都變得不同。正因為GPU簡單，其運算能力可以如搭積木一樣提高。分布式的GPU。

人工智慧靠什麼？我們很多年前開始說人工智慧時候就說了三點：演算法、大數據和並行運算神經網路。為了推進人工智慧發展，演算法是公開的，數據不用說，各顯神通，那麼最重要的人工智慧的硬體技術就是並行運算的能力。

這個時候技術先走到FPGA，再到ASIC晶元也就是AI晶元。這個過程實質上簡單明了。FPGA，通用性不錯，但是能耗和運算能力不佳。而更加專業的ASIC晶元可以提升這個能力，使得開發的晶元重點用於人工智慧。現階段很多無人機，高清視頻等都在使用FPGA的晶元。但是隨著數據運算級別的增加，現階段FPGA的運算和能耗無法滿足更高層次專業人工智慧的需求。

AI晶元有兩種，一種是雲端晶元，大伺服器，高能耗，集中到雲端去計算數據。另一種是終端晶元，要體積小，能耗低，哪裡使用就在哪裡獲得數據直接運算，如今基本上晶元谷歌重頭是雲端AI晶元，而英特爾是終端AI晶元。谷歌的雲端AI晶元組成伺服器，然後谷歌出租這些AI的運算能力（人工智慧時代的雲計算）。

你發現了嗎？整個AI晶元領域已經出現了產品，但是需求在進一步進化。這裡面最重要的核心，是性能和能耗。這也是集成電路提升的方向。Luminous是個7人小公司，這個公司有一個與眾不同的光通信技術（硅光子技術），這樣在伺服器內部傳輸就大大加快，從而提升性能。

這家企業階段性技術目標並不高，就是替代谷歌AI雲端伺服器的晶元。為什麼谷歌要選擇他的晶元，當然需要他的技術比谷歌自己研發出來的晶元要好，既然谷歌是出售雲端AI伺服器，那麼伺服器性能就代表其印鈔的能力。谷歌現階段伺服器是使用3000塊Tensor Processing Unit AI晶元搭建的電路板。而未來如果成功，Luminous將成為一家專業的AI晶元提供商。
國外很多專業性很強的晶元公司就是這樣開始的，很多巨頭喜歡投資初創公司。他們相對來說技術路線清晰，專注性強，運營成本低。所以比爾蓋茨投資AI晶元公司Luminous，就是因為在AI晶元這個領域缺乏專業性很強的巨頭，對於很多公司，晶元你和英特爾競爭機會不大，AI晶元是個彎道超車的機會。

E. 人工智慧演算法弄出來的新發明，專利到底算誰的

專利是屬於申請專利的那個人的了，下面我們來看看都有哪些人工智慧演算法：
一、粒子群演算法
粒子群演算法，也稱粒子群優化演算法（Particle Swarm Optimization），縮寫為 PSO，是近年來發展起來的一種新的進化演算法。

粒子群優化(ParticalSwarmOptimization-PSO)演算法是近年來發展起來的一種新的進化演算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO演算法屬於進化演算法的一種,和遺傳演算法相似,它也是從隨機解出發,通過迭代尋找最優解,它也是通過適應度來評價解的品質.但是它比遺傳演算法規則更為簡單,它沒有遺傳演算法的交叉(Crossover)和變異(Mutation)操作.它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優。
二、遺傳演算法
遺傳演算法是計算數學中用於解決最佳化的，是進化演算法的一種。進化演算法最初是借鑒了進化生物學中的一些現象而發展起來的，這些現象包括遺傳、突變、自然選擇以及雜交等。遺傳演算法通常實現方式為一種模擬。對於一個最優化問題，一定數量的候選解（稱為個體）的抽象表示（稱為染色體）的種群向更好的解進化。傳統上，解用表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。進化從完全隨機個體的種群開始，之後一代一代發生。在每一代中，整個種群的適應度被評價，從當前種群中隨機地選擇多個個體（基於它們的適應度），通過自然選擇和突變產生新的生命種群，該種群在演算法的下一次迭代中成為當前種群。

F. 人工智慧有強大的演算法不會出錯對還是錯

人工智慧有強大的演算法不會出錯是錯誤的。根據查詢相關公開信息顯示：人工智慧會犯錯，而且一旦犯錯，往往會導致巨大的危險。

G. 人工智慧藝術作品的演算法是什麼

人工智慧藝術作品的演算法是GAN演算法。根據查詢相關公開信息顯示人工智慧藝術作品的GAN演算法由2個相互競爭的神經網路組成，一個生成器和一個鑒別器，人工智慧藝術作品是通過CAN創造出了可以通過圖靈測試的抽象藝術作品，故而人工智慧藝術作品的演算法是GAN演算法的對抗。是這張名為《太空歌劇院》的畫作。人工智慧藝術作品第一名太空歌劇其實是一個科幻名詞，泛指把故事的背景舞台設定在外太空的未來向作品。

H. 神經網路演算法有哪些參數需要人工智慧

BP神經網路。根據查詢相關公開信息顯示，BP神經網路的參數Matlab實現需要人工智慧演算法。BP神經網路是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路，是應用最廣泛的神經網路模型之一。

I. OPPO共享自研人工智慧演算法，助力診斷與科研工作

隨著 科技 的進一步發展，特別是AI能力的進一步發展，在更多的場景中就已經融入了AI對我們進行一系列的相關輔助。在新冠疫情爆發後，全球各地都在利用AI為醫務人員的工作進行輔助，我們國內也有很多的 科技 企業在通過AI不斷為醫務人員的日常工作進行賦能。

例如OPPO研究院就基於多年來在計算機視覺、深度學習等人工智慧領域的技術積累，搭建起一套利用胸部CT影像輔助新冠肺炎診斷的人工智慧系統。

根據了解，OPPO所建立的「新冠肺炎輔助診斷科研平台」採用來自中國國家生物信息中心（CNCB）公開的來自近七百位病人的約14萬張CT影像，對深度學習演算法模型進行持續訓練。目前，該平台模型針對新冠肺炎、普通肺炎、正常狀態的自動分類准確率在國家生物信息中心的測試集合上超過99%，對新冠肺炎檢測的識別准確率和召回率均在99%以上。

因為優秀的識別能力，OPPO「新冠肺炎輔助診斷科研平台」所採用的自研演算法模型等相關成果已經被國際知名醫學期刊《Journal of Medical Imaging》收錄。OPPO「新冠肺炎輔助診斷科研平台」所採用的自研演算法模型在保持對新冠肺炎和普通肺炎的高識別准確率的同時還能自動定位可能存在的病灶區域。通過一系列的表現可以得知，OPPO「新冠肺炎輔助診斷科研平台」所採用的自研演算法模型能進一步能進一步減少醫務人員的壓力，為醫務人員進行更加准確的判斷而助力。在2020年11月舉行的OPPO INNO Day未來 科技 大會上，OPPO副總裁、研究院院長劉暢表示，OPPO會將「新冠肺炎輔助診斷科研平台」共享給相關醫療機構，助力一線醫生肺炎診斷和醫療科研工作。

9月7日， OPPO正式將自研「新冠肺炎輔助診斷科研平台」共享與北京大學醫學部。OPPO智能感知首席科學家郭彥東表示：「希望在OPPO和北大醫學部的共同努力下，能把基於公開數據訓練的模型、方法與實際工作場景、需求相結合，建立大樣本、標准化的數據集，協調各醫院開展多中心研究，幫助該平台演算法、技術水平不斷升級，使精準檢出率不斷提高，誤差率不斷降低，診斷質量不斷提高，成為醫生的好幫手。」

北京大學醫學部產業管理辦公室副主任兼技術轉移辦公室主任沈娟表示：「通過與OPPO共建智能 健康 協同創新實驗室，北大醫學部有了『新冠肺炎輔助診斷科研平台『這樣的優秀工具，希望能夠大大減輕醫務工作者的負荷、提升診斷效率，並在未來的疾病研究中發揮更長遠價值。」

而OPPO除了向北京大學醫學部共享了自研「新冠肺炎輔助診斷科研平台」外，還與北醫三院進行了高精度羽量級人臉分析開發套件（SDK）」的共享。

根據2020年《生命時報》統計，我國目前有頸椎病患者1.58億，由於智能手機普及以及伏案時間過長，頸椎病患病正呈年輕化趨勢。但對於頸椎病來說，早期的症狀無法進行自我的識別。而OPPO推出的「高精度羽量級人臉分析SDK」將結合北醫三院的頸部 健康 模型，准確實時的輸出頸部多維度的旋轉信息，不需要專門的軟硬體單獨產品的研發。用戶使用OPPO全系列智能手機免下載、免安裝、不限次數，隨時隨地可以免費使用，方便快捷，真正實現用戶「0門檻」。並且針對於年輕人的需求，通過小 游戲 的方式讓用戶進行一系列的鍛煉，改善用戶的頸椎問題。

北京大學第三醫院骨科副教授周非非表示，「頸椎病已經呈趨年輕化發展，早期干預與前期治療尤為關鍵。北醫三院基於OPPO的『高精度羽量級人臉分析SDK』，為大家帶來頸部 健康 評測管理模型，讓用戶在 游戲 娛樂 中，就能對頸椎起到一個恢復與治療的作用，非常符合我們國家公共衛生發展的大趨勢。」

科技 的發展的方向是讓人類獲得更美好的生活，而OPPO在 科技 方面積累的一系列優秀實力正在通過一系列的方式進行賦能。在未來，OPPO會將更優秀的演算法模型或科研平台輸出到合作醫療機構，踐行」 科技 為人 以善天下」的企業使命。