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人工智能更重要的是学习能力

来源:发布猫 发布时间:2018-12-24 11:13:54


  关于人工智能,学术界没有统一和准确的定义。人们普遍认为,人工智能的核心是算法,它是一套利用机器智能解决问题的手段。过去,人类指示计算机解决问题;现在,只要我们告诉计算机我们想要解决的问题,就可以解决问题。这是人工智能带来的根本性变化。


  例如,如果您为瓶子安装盖子,如果它只是机器人的重复安装动作,那么它不是真正的人工智能。只有机器人才能根据瓶子方向的变化做出相应的调整,才能正确应对突发情况,这就是人工智能,百度研究院院长林元庆说。人工智能最重要的特征就是学习能力,也就是说,机器可以根据以往的经验不断优化算法。例如,Alpha Dog可以理清决策模式并从之前的游戏中学习,并且通常通过与自己下棋来加强学习。

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  人工智能不是一个新术语。在20世纪50年代,科学家们提出了人工智能的概念,并在20世纪70年代引发了一个小小的高潮。但当时,该算法使用了符号逻辑推理规则,缺乏自学习能力。在20世纪80年代,科学家改进了机器学习模型,但智力水平仍然很低,而且几乎没有什么有价值的结果。人工智能研究进入低潮。


  大约10年前,一种称为深度学习的新机器学习方法使人工智能算法更加智能化。 深度学习使用多层结构算法,允许机器过滤和提取数据集的特征。通过反复训练,最终获得提取抽象概念的能力。邓力说。


  微软人工智能和微软研究部门主管沉向阳博士表示,当前人工智能火灾有三个主要原因:互联网的大量数据,强大的计算能力和深度学习的突破。 深度学习是机器学习方法之一,它是计算机向周围世界或模式的特定方面学习以变得更聪明的一种方式。


  深度学习的广泛应用与计算机硬件的发展密不可分。浙江大学计算机科学与技术学院教授蔡登说,深度学习也称为深度神经网络模型。以前,无法使用计算机硬件,也无法学习深度神经网络。随着计算机性能的显着提高,人们对多层神经网络进行了培训。可以。


  一些专家将人工智能的特征概括为更多数据,更多计算和更深层次。邓力认为,随着神经网络研究的深入,计算机视觉和听觉有望使算法越来越准确。将来,计算机在自然语言中的应用将得到极大改善,计算机可以理解和理解人们通常使用的语言,而不仅仅是机器指令。


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