智能手机的英语怎么说（人工智能机器学习深度学习三者之间有什么关系）

智能手机的英语怎么说，人工智能机器学习深度学习三者之间有什么关系？

人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？

有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。事实上，这些说法都是正确的，这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能。

例如，此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，就曾将人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）都提到了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

要解释这三者之间的关系和应用，最简单的方法就是画一个同心圆，如下图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。

从概念的提出到走向繁荣

1956年，几位计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕在人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化成形。在之后的几十年，人工智能一直在不停地两极反转，既有人把其称作人类文明耀眼的未来；也有人把其当做是技术疯子们的妄想，嗤之以鼻。坦白说，直到2012年之前，这两种声音都还同时存在。

过去几年，尤其是自2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分原因是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据），也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点星星之火，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的实际应用的。

人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能

King me：扮演跳棋玩家的计算机程序，是最早的人工智能实例之一，在20世纪50年代激起了人工智能的早期浪潮。

早在1956年夏天的那次会议上，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器，既我们所谓的“强人工智能”（General AI）。这是一个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），以及我们所有的理性，可以像我们一样思考。人们在电影里也总是看到这样的机器人：像星球大战中友好的C-3PO；或者是邪恶的终结者。强人工智能目前还仅存在于电影和科幻小说中，原因很简单，因为我们还没法实现它们，至少目前还不行。

我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

这些都是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现了人类智能中某些特定部分。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？其答案就是同心圆中的第二层，机器学习。

机器学习—— 一种实现人工智能的方法

Spam free diet：机器学习能够帮助你的收件箱（相对地）摆脱垃圾邮件的困扰。

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务的人工编码程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们现在还没有实现强人工智能，而早期机器学习方法甚至连弱人工智能都无法实现。

机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“S-T-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。

这个结果还算不错，但还算不上是那种能让人为之一振的成功，特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这也是为什么此前很长一段时间中，计算机视觉的性能一直无法接近到人类的水平。它太僵化，并且太容易出现错误。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

深度学习——一种实现机器学习的技术

Herding cats：从YouTube视频中挑选猫的图像是深度学习的第一个突破性演示之一。

人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经了数十年的推演。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。

每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加权决定。

我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车一样的红颜色、鲜明的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。

此前，这样的神经网络并没得到为人工智能圈的认可。然而，事实上在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，只是神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。其主要原因是因为即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。

不过，还是有一些虔诚的研究团队（例如：多伦多大学的Geoffrey Hinton）坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。

我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否是雾天、晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络学习了如何识别你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。

吴恩达教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在他的示例中，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”所指的，正是神经网络中众多的层。

现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，再到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

深度学习，给人工智能以璀璨的未来

深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。如今，深度学习已经能够实现各种任务，几乎使得所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶、预防性医疗，甚至是更精准的电影推荐，都已实现，或即将实现。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们在科幻小说中所幻想的那般智能。当然，我们所期待的是像C-3PO那样的人工智能，终结者那样的还是算了。

相机上的WBISOSEV各是什么意思？

好多朋友买到了不错的相机，开始学习摄影，但看着一大堆复杂的专业名字就头疼，没有关系，悟空问答里摄影达人很多，我们一起来帮大家普及这些知识。

WB

WB的全称是White Balance，翻译成中文就是我们经常说的“白平衡”。

相机之所以能拍出照片，是因为目标物体被光源照亮，产生的影像才能被相机纪录下来。恒定的光源只要亮度不发生改变，只要中间不被其他东西遮挡，都会发出稳定的色彩。例如太阳、灯泡（节能灯不算）这种靠热能转发光的光源，都会有自己稳定的色彩，这个色彩用热力学单位开尔文来计量，单位简写为K，这就是所谓的“色温”。晴朗天空太阳光的色温是5200K，灯泡（钨丝灯）的色温是3200K，阴天室外环境的色温大约是6000K（太阳被大气中的云雾遮挡，光源还是太阳）。

这里要注意，“色温”是光源的固有属性，是客观存在不可改变的。我们如果希望相机拍出正确的色彩，相机上的白平衡设置就要与实际光源相匹配。所以在晴朗天气的室外，我们可以把相机上的白平衡设置成“日光”（通常相机上都会以小太阳的图标表示），那么拍摄出来的照片色彩还原就会很准确。如果设置了不匹配的白平衡，画面就会发生很明显的偏色。例如日光下设置成钨丝灯，画面就会偏蓝。

简单地理解，白平衡控制的是照片全局的色彩。

ISO

ISO的中文名称是“感光度”，是衡量底片（感光元件）对于光的灵敏程度。

在使用底片的年代，技术工作者们使用了很多的材料进行探索，包括银版（硝酸银、碘化银、水银蒸汽）、火棉胶、鸡蛋清、明胶，一直到柯达生产的胶片，曝光时间从几个小时，缩短到1/250秒甚至更短。这期间，技术专家们一直在探索如何提高感光材料对于光的敏感性。这对于更好地记录动态的瞬间起到了决定性的作用。

国际标准化组织（International Standardization Organization）对感光度做了量化规定，因此现在通用的感光度的英文名称就是ISO。ISO越高，感光元件对光的敏感性越高；ISO越低，感光元件对光的敏感性越差。以ISO 100为基准，ISO的数值每增加一倍，感光的速度就增加一倍。例如，ISO 100的胶片感光速度如果是2秒，那么ISO 200的胶片在同等条件下，感光速度就是1秒。

在数码时代，相机使用半导体器件，模拟胶片的感光度。感光元件接受到光信号，转化为电信号，提高ISO，其实就是把产生的电信号进行放大。感光元件由大量的光电二极管组成，在工作时会产生热量，因此会产生干扰信号，称为“噪声”。当提高数码相机的ISO时，全部信号都被放大，噪声信号也会更加明显。所以设置较高ISO时，照片的噪点就会更加明显。

S

S代表快门优先，英文是Shutter Priority。在尼康、索尼、宾得等相机上通常用S表示，在佳能相机上通常用Tv表示（Time Value）。

在相机中，直接负责曝光的参数有三个，分别是ISO、光圈值和快门值。其他条件完全不变的情况下，三者对曝光结果的影响如下：

在数码相机工作时，有光圈优先（A或Av）、快门优先（S或Tv）、程序曝光（P）、手动曝光（M）几种常用模式。任何一个模式下，ISO都可以设置为自动；在快门优先模式下，规定使用者自己设置快门速度，此时，光圈的数值由相机运算后自行决定。需要注意的是，镜头的光圈是有范围的，超出最大光圈或最小光圈值，相机也无法正确曝光。因此，需要拍摄者先评估环境之后再决定是否使用。

快门优先功能通常用于拍摄特定速度的目标。例如拍摄高速运动的物体，我们希望快门速度尽可能快，就设置快门优先模式，调整一个足够高的快门值，保证目标能够凝固瞬间。有时候，我们也会拍摄一些慢速曝光的题材，例如拍摄光的轨迹、或者体现高速的运动题材（例如赛车），可以使用快门优先，设置一个恰当的慢速度，进行较长时间的曝光。

EV

EV的全称Exposure Values，是反映曝光多少的一个量。EV的最初定义是这样的：

当感光度为ISO 100、光圈系数为F1、曝光时间为1秒时，曝光量定义为0。

曝光量减少一档（快门时间减少一半或者光圈缩小一档），EV-1；

曝光量增加一档（快门时间增加一倍或者光圈增加一档），EV+1。

EV值可以这样计算：EV值=快门值Tv + 光圈值Av（在ISO为100的情况下）。相同的EV值可以有很多种不同的光圈快门组合。在拍摄照片的时候，要半按快门，观察相机测光表给出的指示。如果照片过暗，要增加相机测光表的EV值基数，如果照片过亮，要减小EV值 。

我手机不知道怎么黑屏了？

1、长按电源键10秒以上，重启手机试试。

2、设置为手动亮度，把亮度调到最小。解决方法：尝试盲操作，解锁，下拉菜单，点击自动亮度位置，或者亮度调节位置拖动一下(如果有通知，需要先点击一下开关)。

3、手机如果获取ROOT权限，建议将ROOT解除。

4、备份数据，关机状态下按住音量加键、音量减和关机键，等出现开机画面时松手，即可进入Recovery。进入Recovery>中文>清除数据>清空所有数据．5、如故障依旧，建议将手机送到售后网点检测。