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视界空间智能生活馆的是人工智能的开端,是未来智能行业的领袖!

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视界空间智能生活馆的是人工智能的开端,是未来智能行业的领袖!

深圳视界空间智能生活馆,展示了众多智能设备,同时也更多给予客户以纯粹和身临其境的智能服务体验,客户在这里可以享受到专业的智能家装,智能家居、智能教育机器人、智能玩具,等众多的智能系列产品,智能化生活方便着人们的衣食住行,如智能照明、电器控制、环境调节、智能安防和健康综合服务等多个智能品类,采用ZigBee无线通讯技术,无论何时何地都能通过智能终端(手机、手表、平板和电视)实现对智能设备的控制,随心所欲掌控家里的一切。视界空间是智能生活馆的是人工智能的开端,是未来智能行业的领袖!

 

人工智能研究的另一个领域是进化计算,它借鉴了达尔文着名的自然选择理论,并认为遗传算法经历了随机突变和世代之间的组合,试图发展出针对特定问题的最优解。

 

这种方法甚至被用于帮助设计AI模型,有效地使用AI来帮助构建AI。 使用进化算法优化神经网络称为神经网络,并且随着智能系统的使用变得更加普遍,尤其是对数据科学家的需求往往超过供应时,它可以在帮助设计有效的AI方面发挥重要作用。 该技术最近由Uber AI Labs展示,该实验室发布了使用遗传算法训练深度神经网络以加强学习问题的论文。

智能家居


 

最后是专家系统,其中计算机被编程有规则,允许它们基于大量输入做出一系列决策,允许该机器模仿特定领域中的人类专家的行为。 这些基于知识的系统的示例可以是例如飞行飞机的自动驾驶系统。

什么助长了人工智能的复苏?

近年来人工智能研究的最大突破是机器学习领域,特别是在深度学习领域。

这主要是由于数据易于获取,但近年来并行计算能力的爆炸式增长更是如此,在此期间,使用GPU集群来训练机器学习系统变得更加普遍。

 

这些集群不仅提供了更强大的系统来培训机器学习模型,而且现在它们可以作为互联网上的云服务广泛使用。 随着时间的推移,主要的技术公司,如谷歌和微软,已经开始使用专为运行和最近培训的机器学习模型量身定制的专用芯片。

这些定制芯片之一的一个例子是谷歌的Tensor处理单元(TPU),其最新版本加快了使用谷歌的TensorFlow软件库构建的有用机器学习模型可以从数据中推断信息的速率,以及他们可以训练。

 

这些芯片不仅用于训练DeepMindGoogle Brain的模型,还用于支持Google TranslateGoogle Photo中的图像识别的模型,以及允许公众使用GoogleTensorFlow研究云构建机器学习模型的服务 。 这些芯片的第二代于去年5月在GoogleI / O大会上亮相,其中一系列新的TPU能够训练用于翻译的Google机器学习模型,其中一半的时间需要排在顶层。 - 图形处理单元(GPU) 。

 

智能机器人


机器学习的要素是什么?

如上所述,机器学习是人工智能的一个子集,通常分为两大类:监督学习和非监督学习。

 

监督学习

 

用于教授AI系统的常用技术是使用大量标记的示例来训练它们。 这些机器学习系统被输入大量数据,这些数据已被注释以突出显示感兴趣的特征。 这些可能是标有照片的照片,表明它们是否包含狗或书面句子,其中有脚注以表明“贝司”一词是否与音乐或鱼有关。 一旦经过训练,系统就可以将这些标签应用于新数据,例如应用于刚刚上传的照片中的狗。

 

这种通过实例教授机器的过程称为监督学习,标记这些示例的作用通常由在线工作人员执行,通过像Amazon Mechanical Turk这样的平台使用 。

 

人工智能如何将呼叫中心提升到新的水平

 

培训这些系统通常需要大量数据,有些系统需要搜索数百万个示例来学习如何有效地执行任务 - 尽管这在大数据时代和广泛的数据挖掘中越来越可能。 培训数据集庞大且规模不断扩大 - 谷歌的Open Images Dataset拥有约900万张图片 ,而其标记的视频库YouTube-8M则链接到700万个带标签的视频。 ImageNet是此类早期数据库之一,拥有超过1400万个分类图像。 编制了两年多,由近5万人组成 - 其中大多数是通过亚马逊机械土耳其人招募的 - 他们检查,分类和标记了近10亿张候选照片。

人工智能在未来有着无限的上升趋势,视界空间引领你走向智能巅峰!




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