在这个关于人工智能的视频中，我们将了解什么是人工智能以及不同类型的人工智能。我们将探讨人工智能按功能划分有哪些种类，并通过一些例子来了解它们的用途。我们将讨论以下类型的人工智能：弱人工智能（ANI），强人工智能（AGI），超人工智能（ASI），反应机器（Reactive Machines），有限记忆（Limited Memory），心灵理论（Theory of Mind）和自我意识（Self-aware）。

埃隆·马斯克认为，到目前为止，数字超级智能的出现对人类的威胁比核武器更危险。他认为人工智能研究领域必须有政府监管。高级人工智能的危险在2010年代末因史蒂芬·霍金、比尔·盖茨和埃隆·马斯克而广为人知。但只有马斯克可能是对人工超级智能表达担忧的最著名的公众人物。高级人工智能存在的风险是这样一种假设，即人工智能的重大进展有一天可能导致人类灭绝或其他一些无法恢复的全球灾难。

您将学习如何配置卡尔曼滤波器模块参数，例如系统模型、初始状态估计和噪声特性，使用Simulink中的卡尔曼滤波器估算单摆模型角度。

使用MATLAB®R2020b，您可以使用深度学习工具箱™模块库以及MATLAB函数块，用Simulink®中经过训练的深度学习模型进行模拟并生成代码。了解如何使用控制、信号处理和传感器融合组件在Simulink中模拟深度学习网络，以评估深度学习模型对系统级性能的影响。了解更多关于在Simulink中使用NVIDIA® GPU来加速深度学习网络模型的执行。

学习、解释、适应和进化的能力一直将人类与机器区别开来。但这个差距正在缩小吗？人类的大脑包含约860亿个神经元，它们通过一个称为突触的极其复杂的通路系统相互连接。神经元的功能是通过突触将电荷传递给彼此，导致活跃/不活跃，或真/假的反应。这就是为什么人类如此擅长图案识别，使我们能够阅读、说话，并区别成千上万张脸。计算的一种基础代数形式——布尔逻辑，也依赖于真(1)或假(0)值。一个足够大的计算机系统使用布尔逻辑可以很好地模拟大脑——也被称为神经网络。

观看视频了解深度学习与机器学习之间的区别，通过特定示例展示如何决定使用深度学习还是机器学习。

谷歌地图已经超越了MapQuest、雅虎和苹果等竞争对手。但经过十年的投资，通过街景收集数据和数十亿张图像，谷歌每月拥有超过10亿用户。它每天更新数万次，已经绘制了超过220个国家和地区的地图。让我们来看看谷歌是如何主宰地图的。

Lidar Toolbox™提供了设计、分析和测试Lidar处理系统的算法、功能和应用程序。你可以进行目标检测和跟踪、语义分割、形状拟合、激光雷达配准和障碍检测。Lidar Toolbox支持结合计算机视觉和Lidar处理的工作流程的激光雷达与相机与交叉校准。你可以使用深度学习和机器学习算法，如PointSeg, PointPillar，和SqueezeSegV2训练自定义检测和语义分割模型。