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人工智能主要有以下五种定义:
(1)在某方面特别聪明的计算机程序,比如Alpha Go,下围棋下得特别好,世界冠军也下不过它。
(2)试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难,人的意识,连人自己都搞不清楚,更别说教给自己编出来的程序了。
(3)与人类行为相似的计算机程序,比如可以和人聊天的ELIZA。
(4)会学习的计算机程序,刚开始笨笨的,慢慢地就越来越聪明。Alpha Go也是因为头悬梁锥刺股,苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。
(5) 根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。
根据这些定义,可以理解为人工智能首先是感知:包括视觉、语音、语言;然后是决策,根据识别的信息,做出预测和判断;最后是反馈,就像机器人或自动驾驶。
数据挖掘技术,这种技术的原理是用计算机进行数据分析,然后进行人性化的推荐和预测。比如,我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的,微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容,这些都是计算机分析而得出的
计算机视觉类计算机视觉类,包括我们所熟悉的图像识别、视频识别、人脸识别等等。比较著名的是“人脸识别”,这属于现在比较流行的身份验证技术之一,通过摄像采集人脸的画面,转化为图像数据,再跟数据库当中的人脸特征信息作“点对点”对比,从而进行身份识别。
自然语言处理技术,包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来,通过技术手段,转换为计算机可读取的内容。通俗点来说,就是要让机器学会“听人话”,让计算机作我们的“耳朵”。
人工智能的发展历程是怎样的??
1956年“人工智能”这一术语被以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家提出;
上世纪七十年代,人工智能陷入低谷,资本削减投入;
八十年代,美国DEC公司拉开人工智能商业化序幕
九十年代,IBM的“深蓝Ⅱ” 战胜国际象棋世界冠军;
2000年,互联网开始普及;
2011年,iphone4S携带“siri”智能语音出现在人们生活中;
2014年,首台通过图灵测试的计算机出现;
2018年,柯洁落败于Alpha GO。
历史上有过3次AI热潮,第一次因为图灵测试,第二次因为语言识别,第三次便是现在深度学习携手大数据引领的AI热潮, 处于技术曲线的攀升和成熟期,前景极为广阔。
1前沿科研与工业界尚未紧密衔接
2人才缺口巨大,人才结构失衡
3数据孤岛化和碎片化问题明显
4可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟
5一些领域存在超前发展、盲目投资等问题
6创业难度相对较高,早期创业团队需要更多支持
1中国人、华人处于人工智能研究的领先地位
2中国有庞大的理工科学生基础,数学知识扎实,具备人才优势
3全球规模最大的互联网市场,网民人数近8亿
4行业需求潜力巨大
5海量的数据和充沛的资金