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什么是人工智能

发布时间:2019-08-05 21:50 来源:未知 编辑:admin

  人工智能的很多进步都是新的统计模型,其中绝大多数来自于一项称作「人工神经网络」(artificial neural networks)的技术,简称ANN。这种技术十分粗略地模拟了人脑的结构。值得注意的是,人工神经网络和神经网络是不同的。很多人为了方便起见而把 「人工神经网络」中的人工二字省略掉,这是不准确的,因为使用「人工」这个词正是为了与计算神经生物学中的神经网络相区别。以下便是真实的神经元和神经突触。

  我们的ANN中有称作「神经元」的计算单元。这些人工神经元通过「突触」连接,这里的「突触」指的是权重值。这意味着,给定一个数字,一个神经元将执行某种 计算(例如一个sigmoid函数),然后计算结果会被乘上一个权重。如果你的神经网络只有一层,那么加权后的结果就是该神经网络的输出值。或者,你也可 以配置多层神经元,这就是深度学习的基础概念。

  人工神经网络不是一个新概念。事实上,它们过去的名字不叫神经网络,它们最早的状态和我们今天所看到的也完全不一样。20世纪60年代,我们把它称之为感知 机(perceptron),是由McCulloch-Pitts神经元组成。我们甚至还有了偏差感知机。最后,人们开始创造多层感知机,也就是我们今天 通常听到的人工神经网络。

  如果神经网络开始于20世纪60年代,那为什么它们直到今天才流行起来?这是个很长的故事,简单来说,有一些原因阻碍了ANN的发展。比如,我们过去的计算 能力不够,没有足够多的数据去训练这些模型。使用神经网络会很不舒服,因为它们的表现似乎很随意。但上面所说的每一个因素都在变化。如今,我们的计算机变得更快更强大,并且由于互联网的发展,我们可使用的数据多种多样。

  上面我提到了运行计算的神经元和神经突触。你可能会问:「它们如何学习要执行何种计算?」从本质上说,答案就是我们需要问它们大量的问题,并提供给它们答案。这叫做有监督学习。借助于足够多的「问题-答案」案例,储存在每个神经元和神经突触中的计算和权值就能慢慢进行调整。通常,这是通过一个叫做反向传播(backpropagation)的过程实现的。

  展开全部人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

  人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

  人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

  人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成具体去51cto学院看看,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

  展开全部人工智能(Artificial Intelligence), 英文缩写为 AI, 是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。 人工智能的研究课题涵盖面很广,从机器视觉到专家系统,包括了许多不同的领域。 这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”(thinking),有必要给出“智能”(intelligence)的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能?比方说,解决复杂的问题,还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”(perception),什么是“理解”(comprehension)等等? 对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。 现在,人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统,可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。 他认为,如果一台计算机能骗过人,使人相信它是人而不是机器,

  人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路,许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为,至少看起来不太遥远。接下来的四十年里,尽管碰到许多阻碍,

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