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    人工智能AI技術為諸多行業創造更大價值

    時間:2020-08-08 13:01:05 類別:商業熱點 瀏覽:134次

      人工智能(AI)使機器可以從經驗中學習,適應新的輸入并執行類似人的任務。您今天聽到的大多數AI示例-從下象棋的計算機到自動駕駛汽車-都嚴重依賴于深度學習和自然語言處理。使用這些技術,可以訓練計算機通過處理大量數據和識別數據中的模式來完成特定任務。

      人工智能一詞始創于1956年,但是由于數據量的增加,先進算法以及計算能力和存儲能力的提高,人工智能在當今變得越來越流行。1950年代早期的AI研究探索了諸如解決問題和符號方法之類的主題。1960年代,美國國防部對這種工作產生了興趣,并開始訓練計算機來模仿人類的基本推理。例如,美國國防高級研究計劃局(DARPA)在1970年代完成了街道測繪項目。DARPA于2003年生產了智能個人助理,遠遠早于Siri,Alexa或Cortana成為家喻戶曉的名字。


      這項早期工作為我們今天在計算機中看到的自動化和形式推理鋪平了道路,其中包括可以設計為補充和增強人類能力的決策支持系統和智能搜索系統。好萊塢的電影和科幻小說將AI描繪成占領世界的類人機器人,而AI技術的當前發展并沒有那么可怕,甚至還沒有那么聰明。取而代之的是,人工智能已經發展為在每個行業提供許多特定的利益。

      人工智能與機器學習更加快速,觀看此視頻以了解AI和機器學習之間的關系。您將看到這兩種技術的工作原理,并附帶示例和一些有趣的輔助信息。另外,這是一個很棒的視頻,可以與朋友和家人分享,以任何人都能理解的方式解釋人工智能。

      為什么人工智能很重要?

      AI通過數據實現重復學習和發現的自動化。但是,人工智能不同于硬件驅動的機器人自動化。AI不是自動執行手動任務,而是可靠,無疲勞地執行頻繁,大量的計算機化任務。對于這種類型的自動化,人工詢問對于設置系統并提出正確的問題仍然至關重要。

      人工智能為現有產品增加了智能。在大多數情況下,不會將AI單獨出售。相反,您已經使用的產品將通過AI功能進行改進,就像將Siri作為新一代Apple產品的功能添加一樣。自動化,對話平臺,機器人和智能機可以與大量數據結合使用,以改善從安全智能到投資分析的各種家庭和工作場所技術。

      AI通過漸進式學習算法進行調整,以使數據進行編程。人工智能發現數據的結構和規律性,從而使該算法獲得技能:該算法成為分類器或預測器。因此,就像該算法可以教自己如何下棋一樣,它也可以教自己下一個在線推薦什么產品。當給定新數據時,模型會適應。反向傳播是一種AI技術,可以在第一個答案不太正確時通過訓練和添加數據來調整模型。

      AI使用具有許多隱藏層的神經網絡分析更多和更深的數據。幾年前幾乎不可能構建具有五個隱藏層的欺詐檢測系統。不可思議的計算機功能和大數據改變了這一切。您需要大量數據來訓練深度學習模型,因為它們直接從數據中學習。您可以提供的數據越多,它們變得越準確。


      人工智能通過深度神經網絡實現了令人難以置信的準確性,這在以前是不可能的。例如,您與Alexa,Google搜索和Google相冊的交互都是基于深度學習的,并且隨著我們使用它們的不斷增加,它們將變得越來越準確。在醫學領域,來自深度學習,圖像分類和對象識別的AI技術現在可以用于以與訓練有素的放射科醫生相同的準確性在MRI上發現癌癥。

      AI充分利用數據。當算法是自學時,數據本身可以成為知識產權。答案在數據中,您只需要應用AI即可將其淘汰。由于數據的作用比以往任何時候都更加重要,因此可以創造競爭優勢。如果您在競爭激烈的行業中擁有最好的數據,即使每個人都在使用類似的技術,那么最好的數據也將贏得勝利。


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