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          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(xué)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(yù)測。隨著預(yù)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(xué)”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(xué)”一樣。 
             
            3.從數(shù)據(jù)中學(xué)習的AI叫做機器學(xué)習(MachineLearning)。傳統(tǒng)的機器學(xué)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(xué)習這些特征產(chǎn)生一個最終的模型。 
             
            有關(guān)深度學(xué)習鑫泰數(shù)控加工中心 
             
            4.過去十年中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一種類似哺乳動物大腦突觸連接關(guān)系的機器學(xué)習結(jié)構(gòu),得以復(fù)興。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要人為提取特征。原始數(shù)據(jù)進入學(xué)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(xué)習”。 
             
            5.盡管深度學(xué)習技術(shù)和學(xué)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(xué)習發(fā)展歷史上的風水嶺。 
             
            6.正是由于深度學(xué)習脫離了人為構(gòu)建特征使其得以成為一種自然的學(xué)習工具。很多技能,早在有能力以復(fù)雜的數(shù)學(xué)方式提取特征之前,我們就已經(jīng)學(xué)會了。這些技能是我們自然而然學(xué)會的,難以用高度的特征歸納。通過傳統(tǒng)的機器學(xué)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(fù)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(xué)會這些技能不需要我們有數(shù)學(xué)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(xué)習在廣義的高維機器學(xué)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(xué),油氣,數(shù)位病理學(xué)甚至是公共市場。
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