人工智能技術(shù)眼睛可分為哪兩個(gè)階段？1）1956年-1980年1956年達(dá)特茅斯會(huì)提出了人工智能這一詞匯，標(biāo)志著人工智能宣布誕生了。而這個(gè)階段，人工智能也在問題求解包括語言處理等方面拿到了一些進(jìn)步?？墒?/p>

人工智能技術(shù)眼睛可分為哪兩個(gè)階段？

1）1956年-1980年

1956年達(dá)特茅斯會(huì)提出了人工智能這一詞匯，標(biāo)志著人工智能宣布誕生了。

而這個(gè)階段，人工智能也在問題求解包括語言處理等方面拿到了一些進(jìn)步?？墒?，當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件并沒法實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)預(yù)期的目標(biāo)。到了70年代，投資者和就開始快速收縮人工智能經(jīng)費(fèi)，人工智能就開始直接進(jìn)入低谷期。

2）1980年-1993年

80年代，人工智能專家系統(tǒng)嶄露頭腳，商業(yè)價(jià)值被廣泛的認(rèn)可，人工智能研究然后再漸漸衰落。但卻沒堅(jiān)持了一個(gè)小時(shí)，就被加工生產(chǎn)進(jìn)去的個(gè)人電腦在性能上幾乎碾殺，遠(yuǎn)不如最多建議使用了AI技術(shù)的LISP機(jī)，AI再三次經(jīng)歷了寒冬。

3）1993年-至今

之后以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為代表的AI技術(shù)逐漸地發(fā)展起來，人工智能結(jié)束進(jìn)入極快發(fā)展期。1997年深藍(lán)打敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，以至于AI又一次被熱議。而與此同時(shí)現(xiàn)在科技的快速發(fā)展，硬件成本不斷減低，數(shù)據(jù)量積累不斷地會(huì)增大，AI技術(shù)不時(shí)晚熟，人工智能又正在直接進(jìn)入狂暴期。各種人工智能產(chǎn)品又開始如雨后春筍，不時(shí)的發(fā)展壯大下來。

ai眼底照相機(jī)是什么？

就是給眼睛的視網(wǎng)膜拍照的機(jī)器，一般不在眼科要做仔細(xì)檢查必須散瞳拍照時(shí)，這個(gè)通常是仔細(xì)視網(wǎng)膜情況的。也有小瞳孔的眼底照相機(jī)，內(nèi)分泌科室具體用法的。眼底照相要留詳實(shí)的資料的結(jié)果，我建議你在眼科做眼底照相。

怎么用AI將人物頭像做成卡通風(fēng)格？

1，先打開AI，創(chuàng)建家族一個(gè)寬1600px高1200px的新文檔。接著將所參考的照片（可以來找就是喜歡的圖片）裝于其中，移動(dòng)到照片的圖層，再新建一個(gè)圖層才是繪制的層，繪制圖時(shí)也可以用鋼筆工具。

2，將鋼筆工具所繪制的形狀關(guān)掉再填充，線條設(shè)置為黃色，將線條大小可以設(shè)置為0.5px，參照照片提示的輪廓接受繪制。

3，繪制的五官的部分，尤其是眼睛的時(shí)候，要注意一點(diǎn)一直保持每個(gè)形的封閉型，這時(shí)你要的很知道你的填色邏輯，最好別被線條誤導(dǎo)觀眾了。五官盡量最簡單的形，去掉一切繁瑣細(xì)節(jié)，而就要盡量視覺上的“合理性”。

4，一次性處理人物只剩下的部分。這時(shí)可以稍微能發(fā)揮創(chuàng)意，比如我回來減少了頭發(fā)的長度和弧度。都是過了一會(huì)兒正在，我們就掩埋對(duì)照片的依賴。關(guān)閉照片所以說，已經(jīng)從線條的角度來仔細(xì)地觀察整個(gè)畫面。

抖音上的變臉是怎么做的？

變臉應(yīng)用了人工智能技術(shù)，具體來說是專用商湯的SenseAR，實(shí)際深度學(xué)習(xí)的，用標(biāo)示的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人臉識(shí)別的模型，訓(xùn)練后的模型可以不清晰的分辨出人臉上的特征點(diǎn)，再如眼睛、眉毛、鼻子等位置。

如上圖，這些點(diǎn)全是人工標(biāo)注上了的，這樣的機(jī)器訓(xùn)練的就可以不額外精準(zhǔn)的模型要做評(píng)估，點(diǎn)數(shù)少嘛，特征才能抓得越準(zhǔn)，特效才逼真。上圖中有150多個(gè)，而商湯這些公司肯定人臉的標(biāo)示點(diǎn)會(huì)至少上千個(gè)，這樣的話花費(fèi)的人工就很多，大多數(shù)自己養(yǎng)人上標(biāo)是能完成不了的，所以我就再次出現(xiàn)了為人工智能你服務(wù)的數(shù)據(jù)標(biāo)注公司，他們會(huì)在人力成本相對(duì)較高的地方，的或貴州去派出人結(jié)束標(biāo)住，因?yàn)檫@些工作只不需要誠心就也可以，的確那就是人的本能，而機(jī)器卻必須花很多數(shù)據(jù)才能達(dá)成默契。

除開人臉特征點(diǎn)上標(biāo)，還有基于條件人臉的行為標(biāo)注，再如、抽煙這些，所以應(yīng)該說人工智能公司的競爭，大家時(shí)候當(dāng)然是在拼數(shù)據(jù)。為啥智能時(shí)代對(duì)google、百度、騰訊、阿里公司是利好，畢竟這些公司有很多數(shù)據(jù)，可以不單獨(dú)訓(xùn)練他們的機(jī)器智能，準(zhǔn)確度已經(jīng)完全超越小公司。筆者之前測(cè)試3過face和騰訊的人臉識(shí)別服務(wù)什么，在跑步的場(chǎng)景下，騰訊的效果整體還比較不錯(cuò)，甚至連有些角度比face的準(zhǔn)確性要好一些，這是數(shù)據(jù)的價(jià)值。

扯遠(yuǎn)了，有了訓(xùn)練好的模型，就能不能找到特效是想讀取的位置信息，就也可以很不錯(cuò)的能夠完成換臉術(shù)等特效。但是之外換臉，AI能做更多事情，正如瘦腿、瘦臉、瘦身、大長腿，前段時(shí)間網(wǎng)藍(lán)拳里的佘詩曼就利用不暴露了手機(jī)AI懷疑佘詩曼長出這樣的話會(huì)更好看點(diǎn)

確實(shí)現(xiàn)在AI開始再次進(jìn)入大多數(shù)人的生活，將給整個(gè)社會(huì)給他許多主動(dòng)積極的變化，實(shí)力提升行業(yè)的效率，正如公共場(chǎng)所會(huì)提升很多人臉識(shí)別功能的攝像頭，相對(duì)于找人找物，都會(huì)比之前高效安全很多，大家也可以看下面這個(gè)例子。

如上圖這家公司briefcam公司按照視頻結(jié)構(gòu)化講，這個(gè)可以找到什么哪些人什么時(shí)候在當(dāng)前這個(gè)攝像頭，還可以實(shí)際顏色和類別查找事物，再如：穿黃色衣服的人，黑色的小車等。

總結(jié)一下，AI代表的新生產(chǎn)力將帶動(dòng)整個(gè)社會(huì)跨過智能時(shí)代，這將給了很多機(jī)遇和挑戰(zhàn)，期望大家能抓住機(jī)遇，盡量減少被機(jī)器所背叛（少看主播多看書學(xué)習(xí)）和替代。