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深圳视界空间-人工智能的领跑者

10-09 /

深圳视界空间正在引领时代潮流,在这个智能与人类结合的时代,视界空间智能的到来带动着中国未来的发展。视界空间在智能行业是新起的领航者,是新时代的创造者,是未来的规划者,有着不可限量的前途和发展,视界空间人工智能将走向智能的顶峰!

视界空间


早在20世纪50年代, 明斯基和麦卡锡领域的父亲将人工智能描述为程序或机器执行的任何任务,如果人类执行相同的活动,我们会说人类必须运用智能来完成任务。

这显然是一个相当广泛的定义,这就是为什么你有时会看到关于某些东西是否真的是AI的争论。

人工智能系统通常至少会展示与人类智能相关的以下行为:规划,学习,推理,问题解决,知识表示,感知,动作和操纵,以及在较小程度上的社交智能和创造力。

 

人工智能的用途是什么?

AI今天无处不在,过去常常推荐你在网上购买的东西,了解你对亚马逊的AlexaAppleSiri等虚拟助手说的话, 识别照片中的人物和内容 ,发现垃圾邮件或检测信用卡诈骗 。

 

有哪些不同类型的AI

在很高的层次上,人工智能可以分为两大类:狭义AI和一般AI

 

狭窄的人工智能是我们今天在计算机中看到的所有内容:已经教授或学习如何执行特定任务的智能系统,而无需明确编程如何执行。

 

这种类型的机器智能在Apple iPhone上的Siri虚拟助手的语音和语言识别,自动驾驶汽车的视觉识别系统,以及根据您购买的产品推荐您喜欢的产品的推荐引擎中都很明显。以往。 与人类不同,这些系统只能学习或教授如何完成特定任务,这就是为什么它们被称为狭义AI

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什么可以缩小AI做什么?

有大量新兴的应用程序用于狭窄的人工智能:解释无人机的视频输入,对石油管道等基础设施进行目视检查,组织个人和商业日历,响应简单的客户服务查询,与其他智能系统协调在适当的时间和地点执行预订酒店等任务,帮助放射科医生在X射线上发现潜在的肿瘤 ,在线标记不适当的内容,通过物联网设备收集的数据检测电梯的磨损,列表不断进行。

 

一般人工智能可以做什么?

人工智能是非常不同的,是人类中发现的适应性智力的类型,一种灵活的智能形式,能够学习如何执行截然不同的任务,从剪发到建立电子表格,或者推理各种各样的主题基于其积累的经验。 这是人们在电影中更常见的那种AI,比如2001年的HAL或者终结者中的天网,但是现在并不存在,人工智能专家对它将在多久成为现实方面存在着巨大的分歧。

 

2012/ 13年由AI研究人员VincentCMüller和哲学家Nick Bostrom对四组专家进行的一项调查显示,人工智能(AGI)将在2040年至2050年之间发展50%,到2075年将增加到90%。小组走得更远,预测所谓的“ 超级智能 ” - 博斯特罗姆将其定义为“几乎所有感兴趣的领域中大大超过人类认知表现的任何智力” - 预计在AGI实现30年后。

也就是说,一些人工智能专家认为,鉴于我们对人类大脑的理解有限,这些预测非常乐观,并且相信AGI仍然需要几个世纪的距离。

什么是机器学习?

AI中有大量的研究,其中大部分都是相互补充和互补的。

当前正在享受复兴的东西,机器学习是计算机系统被馈送大量数据的地方,然后它用于学习如何执行特定任务,例如理解语音或字幕照片。

什么是神经网络?

机器学习过程的关键是神经网络。 这些是由大脑启发的互连算法层网络,称为神经元,它们将数据互相馈送,并且可以通过修改输入数据在层之间传递时的重要性来训练以执行特定任务。 在训练这些神经网络时,附加到不同输入的权重将继续变化,直到神经网络的输出非常接近所需,此时网络将“学习”如何执行特定任务。

 

机器学习的一个子集是深度学习,其中神经网络被扩展为具有大量层的庞大网络,这些层使用大量数据进行训练。 正是这些深层神经网络推动了计算机执行语音识别和计算机视觉等任务的能力的当前飞跃。

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存在各种类型的神经网络,具有不同的优点和缺点。 递归神经网络是一种特别适用于语言处理和语音识别的神经网络,而卷积神经网络更常用于图像识别。 神经网络的设计也在不断发展,研究人员最近改进了一种更有效的深度神经网络形式,称为长短期记忆或LSTM,使其能够以足够快的速度运行,用于谷歌翻译等按需系统。


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