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数据分析培训光环大数据好不好?人工智能有多智能

2017-07-03 10:09
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  关于人工智能,学界尚没有统一的准确定义。通常认为,人工智能的核心是算法,是一套利用机器智能解决问题的手段。

  “过去的算法,人类给计算机下达指令来解决问题;现在,我们只要告诉计算机想解决的问题,它就可以自行选择算法来解决,这是人工智能带来的根本性变革。”人工智能专家邓力说。

  “比如给瓶子安装盖子,如果只是机器人重复加装动作,不是真正的人工智能。只有机器人能根据瓶子方位的变化做出相应调整,并能对突发状况做出正确反应,才称得上是人工智能。”百度研究院院长林元庆说。

  邓力认为,人工智能最重要的特征是有学习能力,即机器能根据以往的经验来不断优化算法。例如“阿尔法狗”就能梳理决策模式,并从之前的比赛中吸取经验,平时也会通过跟自己下棋来强化学习。

  人工智能并不是一个新名词。上世纪50年代,科学家就提出了人工智能概念,并于上世纪70年代掀起了一个小高潮。但当时算法采用的是符号逻辑推理规则,缺乏自我学习能力。80年代,科学家改进了机器学习模型,但智能水平依旧较低,有价值的成果寥寥无几,人工智能研究进入低潮期。

  大约10年前,一种被称为深度学习的新的机器学习方法,让人工智能的算法更智能。“深度学习通过多层结构算法,让机器对数据集的‘特征’进行筛选和提取,通过反复训练,最终获得了提取抽象概念的能力。”邓力说。
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  微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士表示,当前人工智能火起来主要有三个原因:互联网大量的数据、强大的运算能力以及深度学习的突破。“深度学习是机器学习方法之一,是让计算机从周围世界或某个特定方面的范例中学习从而变得更加智能的一种方式。”

  深度学习的广泛应用离不开计算机硬件的发展。浙江大学计算机科学与技术学院教授蔡登说,深度学习又叫深度神经网络模型,以前计算机硬件不行,没法学习很深的神经网络,随着计算机性能大幅提升,训练很多层数的神经网络成为可能。

  有专家把人工智能的特点概括为“数据多了、计算大了、层次深了”。邓力认为,随着神经网络研究的深入,计算机视觉和听觉等有望让算法越来越精确。未来,计算机对自然语言的应用将大幅提高,电脑可以听懂、读懂人类平常所用的语言,而不仅仅是机器指令。

  人工智能应用到新闻生产得益于它对数据、语义等的理解和处理能力。人工智能通过大量数据的学习,模仿甚至理解相对固定的新闻写作方式,并依靠算法迅速筛选、整合出内容。

  让人工智能更加“智慧”是科学家努力的方向之一。比如,越来越多的研究试图将人工智能与脑科学连接起来。近年来,科学家正尝试将生物智能和机器智能互联互通,以达到更高级的人工智能形态。通过与神经学、生物学的结合,最终发展出能理解人类感情和文化的人工智能。

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