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飛司科技~人工智能?AI?都是什么四句話就讓你徹底明白
發(fā)布時間:2018-09-22        瀏覽次數:117        返回列表

第一句:AI顧名思義就是英文單詞Artificial intelligenc,即人工智能。

其實人工智能并不是什么觸不可及的東西, 包括蘋果 Siri、百度度秘、微軟小冰等智能助理和智能聊天類應用 以及美圖秀秀的自動美化功能,都屬于人工智能。 甚至一些簡單的,套路固定的資訊類新聞,也是由人工智能來完成的。

當然,現在的主流搜索引擎以及翻譯技術也都在嘗試 ,利用人工智能來為廣大網友提供更為精準的搜索服務。 至于以實物存在的人工智能,當屬現在物流倉庫的小黃機器人了。 他們正代替人類完成繁重的商品擺放、整理,快速出庫、入庫等操作。

第二句:現在人工智能并沒有發(fā)展到像電影中的機器人一樣,那么高智能化的程度,今天的家庭機器人還遠無法像大家奢望的那樣, 以人形外貌出現在主人面前?,F在的人工智能分三個級別:弱人工智能、強人工智能、超人工智能。

1、弱人工智能

也稱限制領域人工智能或應用型人工智能,指的是專注于且只能解決特定領域問題的人工智能。毫無疑問,今天我們看到的所有人工智能算法和應用都屬于弱人工智能。Alpha Go其實也是一個弱人工智能。

2、強人工智能

強人工智能又稱通用人工智能或完全人工智能, 指的是可以勝任人類所有工作的人工智能。一個可以稱得上強人工智能的程序, 大概需要具備以下幾方面的能力:存在不確定因素時進行推理,使用策略,解決問題,制定決策的能力;知識表示的能力,包括常識性知識的表示能力;規(guī)劃能力;學習能力;使用自然語言進行交流溝通的能力;將上述能力整合起來實現既定目標的能力。

3、超人工智能

假設計算機程序通過不斷發(fā)展,可以比世界上最聰明、最有天賦的人類還聰明,那么由此產生的人工智能系統(tǒng)就可以被稱為超人工智能。超人工智能的定義最為模糊,因為沒人知道, 超越人類最高水平的智慧到底會表現為何種能力。如果說對于強人工智能,我們還存在從技術角度進行探討的可能性的話,那么,對于超人工智能,今天的人類大多就只能從哲學或科幻的角度加以解析了。

第三句:人工智能的主要技術:深度學習+大數據

簡單地說, 深度學習就是把計算機要學習的東西看成一大堆數據, 把這些數據丟進一個復雜的、包含多個層級的數據處理網絡,然后檢查經過這個網絡處理得到的結果數據是不是符合要求 ——如果符合, 就保留這個網絡作為目標模型,如果不符合,就一次次地、鍥而不舍地調整網絡的參數設置,直到輸出滿足要求為止。

這就好比輸入一股水流,計算機只要調節(jié)中間層層閥門,如果可以在預期的管道出口看到水流,那么就說明這個管道符合要求。而我們要做的,只是告訴計算機輸入和預期的結果,讓他自己找規(guī)律。當然,新的輸入進入時,我們也要保證已經調節(jié)好的管道不變化。

也就是說,深度學習算法是有計算機自己湊出來的模型。這樣反倒更加實用,更能夠從本質上解決問題。

當然,搭建好的“管道”只有通過各種類型“水流”的檢驗,才能變得越來越接近真實的世界,值得一提的是,大數據正是為這些“管道”提供了源源不斷的“水流”。

我們知道深度學習、大規(guī)模計算、大數據都是在2010年前后逐漸步入成熟的。

第四句:人工智能主要用在以下領域:自動駕駛、智慧生活、智慧醫(yī)療

一、自動駕駛:最大的應用場景

自動駕駛是現在逐漸發(fā)展成熟的一項智能應用。可以想象,自動駕駛一旦實現,可以帶來如下改變:

1、完全意義上的共享汽車成為可能。大多數汽車可以用共享經濟的模式,隨叫隨到。因為不需要司機,這些車輛可以保證24小時待命,可以在任何時間、任何地點提供高質量的租用服務。

2、汽車本身的形態(tài)也會發(fā)生根本性的變化。一輛不需要方向盤、不需要司機的汽車,可以被設計成前所未有的樣子。

3、未來的道路發(fā)生變化。它們也會按照自動駕駛汽車的要求來重新設計,專用于自動駕駛的車道可以變得更窄,交通信號可以更容易被自動駕駛汽車識別。

二、智慧生活

目前的機器翻譯水平, 大概相當于一個剛學某種外語兩三年的中學生做出的翻譯作業(yè)。 對于多數非專業(yè)類的普通文本內容, 機器翻譯的結果已經可以做到基本表達原文語意, 不影響理解與溝通。但假以時日,不斷提高翻譯準確度的人工智能系統(tǒng),極有可能像下圍棋的Alpha Go那樣悄然越過了業(yè)余譯員和職業(yè)譯員之間的技術鴻溝, 一躍而成為翻譯大師。

那時候,不只是手機會和人智能對話,我們每個家庭里的每一件家用電器,都會擁有足夠強大的對話功能,為我們提供方便的服務。

三、智慧醫(yī)療:AI將成為醫(yī)生的好幫手

大數據和基于大數據的人工智能, 為醫(yī)生輔助診斷疾病提供了最好的支持。事實證明,就在今年2月,經過深度學習的神經網絡在診斷某些皮膚病方面的表現比大部分醫(yī)生還要好。在AI的幫助下, 我們看到的不會是醫(yī)生失業(yè), 而是同樣數量的醫(yī)生可以服務幾倍、 數十倍甚至更多的人群。醫(yī)療資源分布不均衡的地區(qū), 會因為AI的引入,讓絕大多數病人享受到一流的醫(yī)療服務。

我們是否已經開始等待這樣的未來到來了呢?

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