本文摘要:算法是指计算机继续执行的一系列独立国家的命令和动作。人工智能算法是利用机器智能解决问题的简单手段。过去,我们向计算机发出命令规则指令来解决问题。虽然第二代人工智能在自学和感官方面表现得很好,但由于当时的机械学习模式没有吸收大量训练数据的能力,与人类的水平相差甚远。

人类

第一次人工智能的浪潮始于上世纪70年代,当时的人工智能算法使用符号逻辑推理规则,构建科学知识密切相关。由于缺乏自学能力,当时的人工智能无法解决新领域常见的问题。

虽然第二代人工智能在自学和感官方面表现得很好,但由于当时的机械学习模式没有吸收大量训练数据的能力,与人类的水平相差甚远。大约10年前,深度和结构化机械的学习,或者被称为深度自学的新模式,使人工智能算法的智能程度更低。传统的机械学习方法使计算机自学的科学知识由人设计输出。

因为必须控制很多专业知识,特征工程成为机械学习的瓶颈。深度自学超越这一瓶颈,通过多层结构算法,机器对数据集的特点开展检验和提炼,通过反复训练,最后获得提炼抽象概念的能力。随着神经网络研究的理解,计算机视觉和听力等使人工智能技术再次进入发展的拐点,计算机算法也更加磨练。未来,计算机对自然语言的应用将大大提高,计算机不能理解或背诵人类平时使用的语言,在某种程度上是机械命令。

这样,不存在于互联网和局域网的大量信息,可以成为深刻的自学素材。通过深度自学,人工智能可以超过近似或多达人类的识别精度。

但是,与人类相比,机械所需的训练数据、能源消耗和计算资源非常少。从统计学来看,机器所需的识别精度总体印象深刻,但个人应用的表现往往不令人满意。另外,由于很多深度自学模型都没有推理小说和说明能力,所以不能早点防止重大错误。

自学

在提高人工智能自学能力的过程中,科学家和研究者们从未开放过关于伦理道德问题的思考。例如,美国电气和电子工程师协会(IEEE)自去年以来,发表了世界上第一份人工智能道德标准设计草案,努力使人工智能更好地为人类服务。随着未来范式、算法和硬件领域的大幅突破,人工智能的浪潮相信会深刻影响人类的生活方式。

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