各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能网友的问题，为大家整理了4个问题人工智能网友的解答内容来自网络整理。

怎么试探网友是不是真人

想要试探网友是不是真人，问他一些高数问题就可以了。如果你的网友是电脑AI合成的，那么他当然会解高数题，而且解题的速度还很快，但如果你的网友是真人，那么面对高数题，他会感觉到十分的头痛，会问你为什么要用这些题目来为难他。

现实生活中，如果你的网友跟你聊天，讨论高数题，反而是一件很奇怪的事情。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的

通过CNN网络。

目前进行人脸识别的主要方式还是卷积网络，虽然Hinton后来提出了胶囊网络，但是新的网络依然处于发展早期，还有很多需要完善的地方，相关的软件配置以及工具包也并不成熟，距离普及会用还有一段时间。

首先强调下人脸识别和图片识别没有本质上的区别，如果一定要说区别的话，人脸识别会通过捕捉面部特征点来进行三角构建，特征点是属于基本不随年龄发生变化的区域，这样而已基本排除由化妆、装扮以及年龄变化所带来的面部识别失效影响，但是整容的话另说。

至于CNN网络进行图片识别，首先是通过数次卷积以后，提取到图片的高维特征，这些特征在同类图片中会必然性的出现，并且具有组合特性，之后利用全连接网络可以对高维特征进行组合判别，不同的特征会指向不同的类别，不同的特征组合最终会给出不同的结论。

人工智能技术中，人脸识别和图片识别，都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征，然后在图片特征上进行一定的操作。

特征提取

这里的特征，可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子，一个向量)，其实，可以看做数据降维啦，图片那么大的分辨率，如果基于图片计算，太耗费计算量和存储量。

特征提取:图片>网络>一个向量

人脸识别:

人脸识别是一对一比对或者一对多比对，假设，你需要对person A进行人脸识别，那么前提，你的图片数据库里有A的图片，然后利用卷积神经网络，提取person A的图片的特征，将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较，距离最相近的图片判定为同一个人，那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么？

人脸识别：提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性

图片识别：

最简单的分类问题吧，首先，这个，你需要知道图片识别出来存在多少种可能性，也就是图片共有多少个类别; 然后，通过网络对图片提取特征，通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下)，然后，定义可能性最大的那个类别为预测类别。

图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性，可能性最大的那个为预测类别

当然啦，这上面说的网络都是指训练好的网络，具体如何训练的，这里讲起来有些麻烦，我的文章里大多在介绍人工智能领域一些方向的前沿算法，有兴趣可以欢迎交流学习。

问题中的人脸识别和图片识别都属于模式识别讨论的范畴，识别图像有两大步骤，第一是特征提取，第二是分类。

我们知道，图像是由数字组成的，可以把图像想象成一个矩阵，最简单的提取特征的方法是求这个矩阵的特征向量，相似的图片拥有相似的特征向量，假设利用二范数来做特征向量的相似性度量的过程就是分类，简单的说，特征提取出来了，然后对特征设置一个阈值（这个阈值可以是训练出来的也可以是经验值），在阈值范围之内就是正样本。

随着科技技术的不断进步，硬件的不断升级，特别是gpu对矩阵运算的提速，神经网络技术越来越多的运用到图像识别领域，现在我们讲的ai技术、深度学习，大部分指的是神经网络，它是一种仿生物学的数学理论，有许多神经元在其中传导，故名思义神经网络。网络是分多层次的（深层次的），来训练图像，故又叫深度学习。

神经网络作为一种图像识别方法如今被广泛运用到各个领域。但它离不开模式识别的两大步骤，特征提取和分类。只不过其特征是抽象的，神经网络的网络模型训练出来的数据与网络模型相结合就是分类器。

如果想要更多的理解图像识别还需要深入学习模式识别和机器学习相关内容，单凭这点手打内容远远不够。

吴亦凡塌房，网友献计AI换脸拯救《青簪行》，剧组为啥犹豫了

网络太发达，狗仔无孔不入！换了脸万一被曝光在这个全网抵制吴亦凡的情况下，剧组承担不起叫停的巨大损失！犹豫的是拍了许多集，后续的换员又得一大笔钱，找得到投资人还好，找不到的情况下真是情何以堪！剧组真也是左右为难！

《王者荣耀》AI队12分钟锤爆解说队。网友称AI达摩是国服水平，你觉得呢

我是花儿，颜值与实力并存的王者，不信就点我头像关注我！

提到AI战队可能很多小伙伴很陌生，从腾讯刚刚发布的一篇论文来看，AI出道以来的战绩还算可以，5个各自独立的王者荣耀在5v5对阵王者段位人类玩家，大战250局拿下了48%的胜率。据说AI一天的训练量相当于人类150年的训练量，经过一年的训练终于在2018年KPL秋季赛的总决赛也就是今天中正式亮相。可能很多小伙伴会说AI不就是人机吗肯定很弱，实则不然，从这一局的比赛来看，AI的实力还是非常强的！尤其是走位和意识方面，是不逊色于人类王者高星选手的！

尤其是这一局的AI达摩，多次灵性预判，特别是红区那一波预判，提前算好红Buff的时间，然后直接壁咚赵云一套直接带走，这也导致了解说队前期节奏的断层！ 后面好几波AI达摩的发挥都非常亮眼，多次壁咚到人类队的核心C位小乔，也是因此被网友誉为国服达摩！AI不仅仅有非常厉害的达摩，AI中单干将莫邪也非常精准，英凯还问网友AI的干将和久诚的干将莫邪相比谁更准，可想而知AI干将的水平！总的来说王者荣耀的AI水平已经初具规模，已经符合末日人机的名号！下面花儿就来给大家讲一讲当时的比赛情况！

双方阵容:

BAN:孙膑、庄周、李信、裴擒虎、武则天、王昭君、娜可露露、公孙离

AI战队:达摩、典韦、干将莫邪、张飞、阿轲

人类战队:花木兰、项羽、赵云、牛魔、小乔

2分钟下路爆发团战人类战队四打五成功零换三，这一波项羽的被动免伤完美体现，3分钟达摩反红被包围直接被留下。4分钟人类队三人越塔强杀典韦，随后AI队干将莫邪精准二技能单***类队项羽，5分钟达摩一波灵性蹲草一套秒掉赵云，随后阿轲和张飞在红区被留下。7分钟下路爆发团战人机达摩再次立功壁咚两人双方二换二，8分钟干将莫邪精准大招带走项羽，9分钟AI典韦带线太深被抓死。10分钟阿珂失误单人塔外清线直接被秒，随后达摩再次立功配合干将直接秒掉小乔，11分钟达摩再次壁咚小乔一套直接带走！12分钟蓝区爆发团战干将莫邪精准，AI队直接零换三，最后一波由于花木兰回家不及时导致被AI队直接一波！

本期评论区话题:你觉得你找四个朋友开黑能打的过五个AI吗？

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