|
|
|
| 您目前的位置:網(wǎng)站首頁 => |
 |
| |
| 關(guān)于人工智能 你必須要知道的那些事兒 |
| 發(fā)布時間：2015/7/6 15:58:27 來源：鑫泰科技 發(fā)布者：manni123 |
|
國外媒體報道，經(jīng)過幾十年發(fā)展，人工智能已經(jīng)從科幻小說里的一個概念，變成了當今科技發(fā)展的主流。蘋果的語音控制系統(tǒng)Siri、亞馬遜的智能助手Alexa、IBM的沃森超級電腦、谷歌大腦等等，能夠理解這個世界并且給出高效反饋的智能機器似乎就在眼前。關(guān)于人工智能，你必須要知道的二十件事。
有關(guān)人工智能：
1.過去二十年，在大數(shù)據(jù)集的數(shù)字化、建立管理大數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)框架和大數(shù)據(jù)計算范式上的進展，是解釋本世紀先后將重點放在數(shù)據(jù)科學和人工智能上的主要原因。
2.一旦我們數(shù)字化了數(shù)據(jù)，使得他們可以被程序處理，下一步就是撬動自動化和對未來的預測。隨著預測能力的增加，似乎更多“智能”的方面展現(xiàn)了出來。于是我們將“數(shù)據(jù)科學”這樣的術(shù)語改為“人工智能”。事實上這二者之間并沒有什么明顯的差別，只是感覺上的新奇和困難程度不同而已。新奇度和難度隨著時間是呈正態(tài)分布。今天“人工智能”給人的感覺就和昨天的“數(shù)據(jù)科學”一樣。
3.從數(shù)據(jù)中學習的AI叫做機器學習(MachineLearning)。傳統(tǒng)的機器學習從原始數(shù)據(jù)中提取人們可以識別的特征，然后通過學習這些特征產(chǎn)生一個最終的模型。
有關(guān)深度學習鑫泰數(shù)控加工中心：
4.過去十年中，神經(jīng)網(wǎng)絡，一種類似哺乳動物大腦突觸連接關(guān)系的機器學習結(jié)構(gòu)，得以復興。神經(jīng)網(wǎng)絡不需要人為提取特征。原始數(shù)據(jù)進入學習算法之后不需要任何的人為工作，我們把它稱之為“深度學習”。
5.盡管深度學習技術(shù)和學習模型已經(jīng)存在了幾十年了，但是我們現(xiàn)在才看到其理論創(chuàng)新和基于經(jīng)驗的突破，因為基礎(chǔ)架構(gòu)和數(shù)據(jù)的實用性才剛剛成熟。2006年，NVIDIA推出基于GPU的CUDA開發(fā)平臺，成為了深度學習發(fā)展歷史上的風水嶺。
6.正是由于深度學習脫離了人為構(gòu)建特征使其得以成為一種自然的學習工具。很多技能，早在有能力以復雜的數(shù)學方式提取特征之前，我們就已經(jīng)學會了。這些技能是我們自然而然學會的，難以用高度的特征歸納。通過傳統(tǒng)的機器學習手段，是很難憑人類的直覺得出，或是構(gòu)造出高維的精確特征的。
7.早在我們有能力構(gòu)建復雜的語義(semantic)之前，我們就已經(jīng)在機器視覺和自然語言處理等方面取得了很好的成績。但是學會這些技能不需要我們有數(shù)學推理的能力，更不要說人為有意構(gòu)建的高層語義了。
8.深度學習在廣義的高維機器學習問題上已經(jīng)展現(xiàn)了突破性的成果。其中覆蓋的領(lǐng)域包括基因組學，油氣，數(shù)位病理學甚至是公共市場。 |
|
