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为什么人工智能很重要?

  • 时间:2018-04-20 16:34
  • 发布:达内新闻
  • 来源:达内新闻

人工智能(AI)使机器能够从经验中学习,适应新的输入并执行类似人类的任务。今天你听到的大多数AI例子-从下棋计算机到自动驾驶汽车-都严重依赖于深度学习和自然语言处理。使用这些技术,计算机可以通过处理大量数据和识别数据模式来训练完成特定任务。

人工智能历史

术语“人工智能”是1956年创造的,但由于数据量增加,算法先进以及计算能力和存储的改进,人工智能现在变得更受欢迎。

20世纪50年代的早期人工智能研究探讨了诸如解决问题和象征性方法等主题。在20世纪60年代,美国国防部对这类工作感兴趣,并开始训练计算机模仿基本的人类推理。例如,国防高级研究计划局(DARPA)在20世纪70年代完成了街道测绘项目。DARPA在2003年生产智能个人助理,早在Siri,Alexa或Cortana就是家喻户晓的名字。

这项早期工作为我们今天在计算机上看到的自动化和正式推理铺平了道路,其中包括决策支持系统和智能搜索系统,可用于补充和增强人的能力。

虽然好莱坞电影和科幻小说将人工智能描绘成接管世界的类人机器人,但目前人工智能技术的发展并不那么可怕-或者相当聪明。相反,人工智能已经发展到为每个行业提供许多特定的好处。请继续阅读关于人工智能在保健,零售等领域的现代例子。

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为什么人工智能很重要?

AI通过数据自动重复学习和发现。 但是AI与硬件驱动的机器人自动化不同。AI不是自动执行手动任务,而是可靠且无疲劳地执行频繁,大批量的计算机化任务。对于这种类型的自动化,人类的研究对于建立系统并提出正确的问题仍然至关重要。

AI为现有产品添加智能。在大多数情况下,AI不会作为单独的应用程序出售。相反,您已经使用的产品将通过AI功能进行改进,就像Siri被添加为新一代Apple产品的功能一样。自动化,会话平台,机器人和智能机器可与大量数据相结合,从安全智能到投资分析,改善家庭和工作场所的众多技术。

AI通过渐进式学习算法进行调整,让数据可以进行编程。AI找到数据中的结构和规则,以便算法获得技能:算法成为分类器或预测器。所以,就像该算法可以自学如何下棋一样,它可以自行教导下一步在线推荐什么产品。当给出新数据时模型会适应。反向传播是一种AI技术,当第一个答案不完全正确时,允许模型通过训练和添加数据进行调整。

AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。几年前,建立一个具有五个隐藏层的欺诈检测系统几乎是不可能的。所有这一切都随着令人难以置信的电脑能力和大数据而改变 你需要大量的数据来训练深度学习模型,因为他们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多,它们的精确度就越高。

人工智能通过深度神经网络达到令人难以置信的准确度 -这在以前是不可能的。例如,您与Alexa,Google搜索和Google相册的互动都基于深度学习-而且我们越多使用它们越精确。在医学领域,来自深度学习,图像分类和物体识别的人工智能技术现在可以用于在MRI上发现癌症,与训练有素的放射科医生具有相同的准确性。

AI充分利用数据。当算法是自学时,数据本身可以成为知识产权。答案在数据中; 你只需要运用AI来获取它们。由于数据的作用现在比以往任何时候都重要,因此它可以创造竞争优势。如果您在竞争激烈的行业拥有最好的数据,即使每个人都在使用类似的技术,最好的数据也会赢。

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