人工智能技術眼睛可分為哪兩個階段？1）1956年-1980年1956年達特茅斯會提出了人工智能這一詞匯，標志著人工智能宣布誕生了。而這個階段，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步?？墒?/p>

人工智能技術眼睛可分為哪兩個階段？

1）1956年-1980年

1956年達特茅斯會提出了人工智能這一詞匯，標志著人工智能宣布誕生了。

而這個階段，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步?？墒牵敃r的技術條件并沒法實現(xiàn)市場預期的目標。到了70年代，投資者和就開始快速收縮人工智能經(jīng)費，人工智能就開始直接進入低谷期。

2）1980年-1993年

80年代，人工智能專家系統(tǒng)嶄露頭腳，商業(yè)價值被廣泛的認可，人工智能研究然后再漸漸衰落。但卻沒堅持了一個小時，就被加工生產(chǎn)進去的個人電腦在性能上幾乎碾殺，遠不如最多建議使用了AI技術的LISP機，AI再三次經(jīng)歷了寒冬。

3）1993年-至今

之后以神經(jīng)網(wǎng)絡技術為代表的AI技術逐漸地發(fā)展起來，人工智能結束進入極快發(fā)展期。1997年深藍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)量積累不斷地會增大，AI技術不時晚熟，人工智能又正在直接進入狂暴期。各種人工智能產(chǎn)品又開始如雨后春筍，不時的發(fā)展壯大下來。

ai眼底照相機是什么？

就是給眼睛的視網(wǎng)膜拍照的機器，一般不在眼科要做仔細檢查必須散瞳拍照時，這個通常是仔細視網(wǎng)膜情況的。也有小瞳孔的眼底照相機，內(nèi)分泌科室具體用法的。眼底照相要留詳實的資料的結果，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格？

1，先打開AI，創(chuàng)建家族一個寬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，移動到照片的圖層，再新建一個圖層才是繪制的層，繪制圖時也可以用鋼筆工具。

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

3，繪制的五官的部分，尤其是眼睛的時候，要注意一點一直保持每個形的封閉型，這時你要的很知道你的填色邏輯，最好別被線條誤導觀眾了。五官盡量最簡單的形，去掉一切繁瑣細節(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。都是過了一會兒正在，我們就掩埋對照片的依賴。關閉照片所以說，已經(jīng)從線條的角度來仔細地觀察整個畫面。

抖音上的變臉是怎么做的？

變臉應用了人工智能技術，具體來說是專用商湯的SenseAR，實際深度學習的，用標示的數(shù)據(jù)來訓練人臉識別的模型，訓練后的模型可以不清晰的分辨出人臉上的特征點，再如眼睛、眉毛、鼻子等位置。

如上圖，這些點全是人工標注上了的，這樣的機器訓練的就可以不額外精準的模型要做評估，點數(shù)少嘛，特征才能抓得越準，特效才逼真。上圖中有150多個，而商湯這些公司肯定人臉的標示點會至少上千個，這樣的話花費的人工就很多，大多數(shù)自己養(yǎng)人上標是能完成不了的，所以我就再次出現(xiàn)了為人工智能你服務的數(shù)據(jù)標注公司，他們會在人力成本相對較高的地方，的或貴州去派出人結束標住，因為這些工作只不需要誠心就也可以，的確那就是人的本能，而機器卻必須花很多數(shù)據(jù)才能達成默契。

除開人臉特征點上標，還有基于條件人臉的行為標注，再如、抽煙這些，所以應該說人工智能公司的競爭，大家時候當然是在拼數(shù)據(jù)。為啥智能時代對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)，可以不單獨訓練他們的機器智能，準確度已經(jīng)完全超越小公司。筆者之前測試3過face和騰訊的人臉識別服務什么，在跑步的場景下，騰訊的效果整體還比較不錯，甚至連有些角度比face的準確性要好一些，這是數(shù)據(jù)的價值。

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

確實現(xiàn)在AI開始再次進入大多數(shù)人的生活，將給整個社會給他許多主動積極的變化，實力提升行業(yè)的效率，正如公共場所會提升很多人臉識別功能的攝像頭，相對于找人找物，都會比之前高效安全很多，大家也可以看下面這個例子。

如上圖這家公司briefcam公司按照視頻結構化講，這個可以找到什么哪些人什么時候在當前這個攝像頭，還可以實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。

總結一下，AI代表的新生產(chǎn)力將帶動整個社會跨過智能時代，這將給了很多機遇和挑戰(zhàn)，期望大家能抓住機遇，盡量減少被機器所背叛（少看主播多看書學習）和替代。