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新世界中的機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能
發(fā)布時間：2018-07-06 分類：交通百科
對一些人來說，提到人工智能(AI)會喚起機(jī)器人瘋狂奔跑的畫面，因為人類勇敢地試圖把精靈放回瓶子里。但現(xiàn)實情況是，如今的人工智能機(jī)器從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的能力，以及只為人類完成任務(wù)的能力，這已經(jīng)成為現(xiàn)實，并充滿了豐富和改善人類生活的可能性。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的關(guān)鍵組成部分之一，自20世紀(jì)50年代以來一直是技術(shù)世界的一部分，當(dāng)時最早的程序員要求計算機(jī)理解大量數(shù)據(jù)。程序員日益提高機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的能力，以便發(fā)現(xiàn)模式，使計算機(jī)能夠組織信息、識別關(guān)系、作出預(yù)測和發(fā)現(xiàn)異常。如今，人工智能的現(xiàn)代應(yīng)用已經(jīng)為我們提供了自動駕駛汽車和虛擬助手，并幫助我們發(fā)現(xiàn)欺詐和更有效地管理電力等資源。
零售、體育、銀行、制造業(yè)和醫(yī)療保健等多個行業(yè)都在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域找到了應(yīng)用。
現(xiàn)在的機(jī)器能夠非常精確地執(zhí)行精確定義的任務(wù)，但是-這是一個重要的警告-精度只與驅(qū)動模型的數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及在某些情況下的數(shù)量一樣好。目前機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展?fàn)顩r，加上經(jīng)過仔細(xì)考慮的數(shù)據(jù)的輸入，將使現(xiàn)有產(chǎn)品有可能得到無數(shù)的改進(jìn)，并最終開發(fā)出獨(dú)立的人工智能，盡管不是完全自主的“瘋狂運(yùn)行的機(jī)器人”類的人工智能設(shè)備。
但隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的深入，我們正朝著日益復(fù)雜的人工智能邁出下一步：深入學(xué)習(xí)。對深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜分析是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的，因為它們松散地模仿人腦的相互聯(lián)系的結(jié)構(gòu)，提供了多層次的功能。
事實上，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如此復(fù)雜，以至于機(jī)器得出結(jié)論的路徑還不容易理解。深度學(xué)習(xí)使用巨大的、自我完善的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-只有在最近的計算能力的進(jìn)步下才有可能實現(xiàn)更廣泛的可訪問性-以實現(xiàn)極其復(fù)雜的模式識別，比如識別語音或圖像。
只有在真正有意義的情況下才會使用深度學(xué)習(xí)，在這種情況下，它可以很快地發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的復(fù)雜的、可變的關(guān)系，而這些數(shù)據(jù)是我們還無法以任何其他方式提取出來。但是深度學(xué)習(xí)意味著機(jī)器可以通過與人類完全不同的分析視角來觀察問題。它可以用來處理各種問題。我們每天收集的所有數(shù)據(jù)的潛力尚未實現(xiàn)。
在人工智能的第二個關(guān)鍵組成部分-自然語言處理(NLP)-如何演變?yōu)樽匀徽Z言理解(NLU)方面也取得了進(jìn)展。如果NLP是一種將口語或書面語翻譯成一種算法可以理解的形式，然后以人們能夠理解的口語或書面語做出反應(yīng)的能力，那么NLU就更加熟悉了：能夠推斷語言中的含義，然后做出相應(yīng)的反應(yīng)，就像人們本能地做的那樣。Siri和Alexa是讓人工智能變得更簡單、更人性化的第一步。
