一文看懂AI、机器学习、深度学习(图)

时间:2021-09-19 01:18 作者:网上真人盘
本文摘要:上天赐给人类难以置信的自学能力。我们从出生于开始就自学简单的任务,如语言和图像识别,之后在一生中以这种第一自学体验为基础大大展开修正。之后,或许大自然而言的是,我们利用这种自学概念来累积科学知识,并需要创建模型和预测结果,甚至将这种概念应用于与计算机相关的程序和任务中。 而这些牵涉到于上述计算出来过程中的技术,就是所谓的“人工智能”。只是个游戏20世纪90年代末,人工智能世界一个决定性时刻来临。

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上天赐给人类难以置信的自学能力。我们从出生于开始就自学简单的任务,如语言和图像识别,之后在一生中以这种第一自学体验为基础大大展开修正。之后,或许大自然而言的是,我们利用这种自学概念来累积科学知识,并需要创建模型和预测结果,甚至将这种概念应用于与计算机相关的程序和任务中。

而这些牵涉到于上述计算出来过程中的技术,就是所谓的“人工智能”。只是个游戏20世纪90年代末,人工智能世界一个决定性时刻来临。在1996年,国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫对战IBM公司的“深蓝”计算机,以4-2获得胜利。一年后,卡斯帕罗夫与深蓝再度交手。

这一次,深蓝大笑到最后。本次胜利令其外界对人工智能的观点再次发生完全改变。国际象棋大师必需大大展开非常复杂的计算出来,考虑到多种不同的走法以及适当的策略。他们也可以自己展开自学,并缔造新奇的走法。

如果需要仿效这个过程,甚至将其应用于到国际象棋这样的尤其任务里,那将展现出人工智能技术确实的潜力。归功于上述顺利,人工智能大大发展,我们因而转入了成熟期和尖端阶段。

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谷歌旗下的DeepMind公司用于深度自学算法。这些算法正是基于那种让人类以求自学神经通路或者网络的点子。人工智能再行一次被应用于到游戏中,以为自己更正。DeepMind接纳了“人机对战”的主意,这次挑战的是非常复杂的棋士游戏。

DeepMind公司对该游戏的叙述是“棋子方位数比宇宙中的原子数多”。因此,对人工智能技术来说这是极致的挑战。DeepMind用于深度自学算法来训练自己如何应付专业级棋手的走法。该公司研发的智能棋士系统就是知名的AlphaGo,其对战其他棋士程序的胜率超过99.8%,并且在最近对战棋士专业运动员李世石的比赛中获得5局4败的好成绩。

看上去这只是一个游戏,但事实上,它证明了这项技术,指出人工智能可以像人类一样自学如何创建模型和预测结果。与李世石的比赛证明了计算机具备这种能力,现在人工智能技术于是以转入一个成熟期的阶段,自此该项技术将被应用于解决问题更加现实的问题。在AlphaGo获得成功后,谷歌了解到这些技术的益处,并立刻将AlphaGo技术统合到该公司基于“谷歌机器学习平台”(GoogleMachineLearningPlatfom)的云端。

人工智能世界里的一些定义在这个章节,我们必须注目一下人工智能技术的一些术语和定义。我们可以这样去解读:深度自学是机器学习的分支;机器学习是人工智能的分支。


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