加载特效,缓慢观影
什么是人工智能?

人工智能就是能够在各类环境中自主地,或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的一类机器。

它是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。

其近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,探究相关理论、研发相应技术,如:

判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

人工智能的生活表现?

其实人工智能并不是什么触不可及的东西

包括苹果Siri、百度度秘、微软小冰等智能助理和智能聊天类应用,以及美图秀秀的自动美化功能,都属于人工智能。

甚至一些简单、套路固定的资讯新闻,也由人工智能完成。

当然,现在的主流搜索引擎以及翻译技术也都在尝试,利用人工智能来为广大网友提供更为精准的搜索服务。

至于以实物存在的人工智能,当属现在物流仓库的小黄机器人了。它们正代替人类完成繁重的商品摆放、整理、快速出入库等操作。

现在的人工智能分三个级别

现在人工智能,并没有发展到像电影中的机器人一样,那么高智能化的程度。

今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样, 以人形外貌出现在主人面前。

1、弱人工智能

也称限制领域人工智能或应用型人工智能

指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。

毫无疑问,今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。 Alpha Go其实也是一个弱人工智能。

2、强人工智能

又称通用人工智能或完全人工智能

指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。

一个可以称得上强人工智能的程序, 大概需要具备以下几方面的能力:

a. 存在不确定因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的能力;

b. 知识表示的能力,包括常识性知识的表示能力;

c. 规划能力;学习能力;

d. 使用自然语言进行交流沟通的能力;

+ 将上述能力整合起来,实现既定目标的能力。

3、超人工智能

假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明,那么由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。

超人工智能的定义最为模糊,因为没人知道,超越人类最高水平的智慧到底会表现为何种能力!

如果说对于强人工智能,我们还存在从技术角度进行探讨的可能性的话,那么,对于超人工智能,今天的人类大多就只能从哲学或科幻的角度加以解析了。

人工智能的主要技术

深度学习+大数据

深度学习就是

把计算机要学习的东西看成一大堆数据

把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络,

然后检查经过这个网络处理,得到的结果数据是不是符合要求。

如果符合, 就保留这个网络作为目标模型;

如果不符合,就一次次地、锲而不舍地调整网络的参数设置,直到输出满足要求为止。

这就好比输入一股水流

计算机只要调节中间层层阀门

如果可以在预期的管道出口看到水流,那么就说明这个管道符合要求。

而我们要做的,只是告诉计算机输入和预期的结果,让他自己找规律。

当然,新的输入进入时,我们也要保证已经调节好的管道不变化。

深度学习算法

是有计算机自己凑出来的模型

这样反倒更加实用,更能够从本质上解决问题。
搭建好的“管道”只有通过各种类型“水流”的检验

才能变得越来越接近真实的世界

值得一提的是,大数据正是为这些“管道”提供了源源不断的“水流”。
人工智能的应用领域

机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。

1、自动驾驶:最大的应用场景

 

自动驾驶是现在逐渐发展成熟的一项智能应用。可以想象,自动驾驶一旦实现,可以带来如下改变:

1、完全意义上的共享汽车成为可能。大多数汽车可以用共享经济的模式,随叫随到。因为不需要司机,这些车辆可以保证24小时待命,可以在任何时间、任何地点提供高质量的租用服务。

2、汽车本身的形态也会发生根本性的变化。一辆不需要方向盘、不需要司机的汽车,可以被设计成前所未有的样子。

3、未来的道路发生变化。它们也会按照自动驾驶汽车的要求来重新设计,专用于自动驾驶的车道可以变得更窄,交通信号可以更容易被自动驾驶汽车识别。

2、智慧生活,最广泛的应用场景

 

目前的机器翻译水平,大概相当于一个刚学某种外语两三年的中学生,做出的翻译作业。

对于多数非专业类的普通文本内容, 机器翻译的结果已经可以做到基本表达原文语意,不影响理解与沟通。

但假以时日,不断提高翻译准确度的人工智能系统,极有可能像下围棋的 Alpha Go 那样,悄然越过了业余译员和职业译员之间的技术鸿沟, 一跃而成为翻译大师。

那时候,不只是手机会和人智能对话,我们每个家庭里的每一件家用电器,都会拥有足够强大的对话功能,为我们提供方便的服务。

3、智慧医疗:AI将成为医生的好帮手

 

大数据和基于大数据的人工智能, 为医生辅助诊断疾病提供了最好的支持。

事实证明,就在今年2月,经过深度学习的神经网络,在诊断某些皮肤病方面的表现比大部分医生还要好

在AI的帮助下,我们看到的不会是医生失业,而是同样数量的医生可以服务几倍、数十倍甚至更多的人群。

医疗资源分布不均衡的地区, 会因为AI的引入,让绝大多数病人享受到一流的医疗服务。

自动驾驶撞死一个人被判无罪,未来的AI世界会好吗?

自动驾驶撞死一个人被判无罪,未来的AI世界会好吗?

全球首例无人车致死事故,无人车,无罪,这合理吗?

五环外,信息流竞争新变量

五环外,信息流竞争新变量

过去一年,我们看到那些走出“五环”的科技互联网公司们,事实上是收获颇丰,在下沉市场新红利的支撑下实现了迅速崛起——拼多多、趣头条、快手、抖音们莫不如此。

百度财报公布:2018 Q4营收达272亿元 ,净利润同比下降50%

百度财报公布:2018 Q4营收达272亿元 ,净利润同比下降50%

2月22日,百度发布截至12月31日的2018财年第四季度和全年未经审计财报。

Gartner:政府部门2019年将重点投资「数据分析与网络安全」的技术

Gartner:政府部门2019年将重点投资「数据分析与网络安全」的技术

数字化转型时一场长期竞赛,2018年数字化转移面临的主要挑战是缺少用于支持数字化转型投资回报判断的数据,2019年的首要技术投资方向是云、网络安全与人工智能。

碧桂园大转身

碧桂园大转身

当人们还在争议地产巨头跨界要怎么玩时,碧桂园已经在生产适合建筑机器人使用的铝模、顶架、爬架、墙板,其农产品零售终端“凤凰优选”的全国门店也早已突破1000家。这次转型,它是认真的。

知识付费不热了,得到们接下来故事怎么讲?

知识付费不热了,得到们接下来故事怎么讲?

都说这年头,没个网红级别的影响力(泛指流量IP),都不能说服韭菜们心甘情愿被收割。

尚德机构:大数据生产和场景化是AI应用的前提

尚德机构:大数据生产和场景化是AI应用的前提

“数据生产比数据算力更重要,应用场景比数据算法重要,尚德机构在AI领域会不遗余力地进行投入,不断提高效率。”

腾讯求变,AI新生

腾讯求变,AI新生

越是前沿的技术,分工的颗粒会越细。

巨头争先加码无人物流 ,到底谁才能傲领群雄?

巨头争先加码无人物流 ,到底谁才能傲领群雄?

距离一年一度的双11购物狂欢节已不足一个月,各电商巨头们也在如火如荼的在筹备前期准备工作。外界除了期待阿里、京东、苏宁、拼多多等这次又能创造多高的成交额之外,其中各平台的物流配送环节也是重中之重,到底谁又能创造更快的配送奇迹呢?

AI 真正可怕的地方在于,它证明了人类不是特别的!

AI 真正可怕的地方在于,它证明了人类不是特别的

尽管如此,全球垄断资本家们仍不满足于第三世界廉价的人力供给,因为再便宜也得支付人工,所以他们正马不停蹄地研发机器人。

error: 禁止操作^_^
粤ICP备17047084号,版权所有 © Hi大数据咨询 hidsj.com