人工智能是什么?

人工智能具有广泛的用途,其应用领域包括无现金支付、各种类型的安全程序和工业生产。

人工智能推动人脸识别技术发展

人脸识别也是人工智能成功应用的案例之一,它已经逐渐成为我们日常生活的一部分。人们无法想象,如果没有人工智能该如何通过摄像头解锁智能手机。虽然该过程对人类来说似乎微不足道,但机器最初却需要进行大量工作。人脸识别并非是通过拍照与过去照片上的点进行比较,而是基于大量图片建立了一个计算模型。正是这个模型识别出了用户——即便在环境苛刻的情况下,如不同的照明条件或用户戴着眼镜的情况下。

保险业也是大力发展人工智能的行业之一。苏黎世集团利用人工智能处理日常案例,作为索赔处理工作的一部分,削减了人事成本。 一名经验丰富的索赔处理人员处理一个案例需要52分钟,而自学软件只需5秒钟就能完成。

此外,人工智能还可用于骗保检测。人工智能可以核查客户索赔是否合理,比较欺诈模式,并将索赔处理人员从繁重工作中解脱出来。

最先开始使用人工智能技术的保险公司现已推出基于使用数据确定费率的车险,这些数据来源于汽车内的传感器所收集的大量车联网数据。个性化定制的风控画像能够反映驾驶里程数和驾驶习惯,这都需要人工智能进行数据分析。

人工智能把机器人变成同事

零售业或护理机构的类人机器人仍然是个例外。考虑到成本的增加和护理人员的短缺,类人机器人在未来可能会越来越多地用于照顾病人或老人。

人工智能为通过语音和手势与患者进行互动奠定了基础,但关键在于如通过人的面部表情和语调来识别情绪。只有确保了这一点,类人机器人才能对人类做出适当的响应。科学家们目前正在研究适用的解决方案。

几十年来,人类与机器人一直在生产中和仓库内一起工作。协作机器人(简称Cobot)几乎可以无数次重复一个动作而不会感到疲劳。在生产过程中与人类一起工作,不再像典型的那样要用防护装置与人类同事隔离开来。与工业机器人相比,协作机器人更小巧,使用更灵活,编程更容易。

譬如,配有人工智能驱动的图像检测系统的可以发运订购的物品。 在美国,协作机器人会在试用的基础上确定新鲜水果蔬菜的质量,只会发送符合质量要求的货物。

零售商和包裹服务需要进一步提高其流程效率,以确保网上订购的货物尽快交付。因此,仓库中的无人驾驶车辆非常重要。人工智能不仅有助于车辆的安全行驶,而且有助于车辆自行选择最快或最短路线。

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1. 什么是人工智能?

        人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,也称作机器智能,是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现的科学领域。

关于何谓人工智能,目前尚未有标准答案,不同的企业或专家理解也不尽相同。北京邮电大学教授、北邮计算机围棋研究所所长刘知青认为,“人类智慧和人工智能可能是两种不同的智慧,评估的方法是不一样的,两者互补互鉴。”

近日微软召开媒体沟通会披露了由微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士首倡的“人工智能创造三原则”。“三原则”指:

1, 人工智能创造的主体,须是兼具IQ与EQ的综合体,而不仅仅是具有IQ。

2, 人工智能创造的产物,须能成为具有独立知识产权的作品,而不仅仅是某种技术中间状态的成果。

3, 人工智能创造的过程,须对应人类某种富有创造力的行为,而不是对人类劳动的简单替代。

资料图:一款家庭用智能机器人吸引小朋友目光

2. 人工智能都能干些啥?

目前最为寻常的一个应用就是翻译。深度神经网络的翻译已经到了能够学习多种功能,将输入的“像素”、“音频”等输出为对应的翻译文字或其他需要的形式。其实,关于人工智能已经有很多项目落地。微软最近称,在创造方面,微软小冰采用基于情感计算框架的创造模型,可通用地完成诗歌、歌词和财经评论的创造,其独创性超过83%。另外,目前普遍观点认为,人工智能应用还将在金融和医疗领域爆发。通过人工智能的应用,未来自动诊断和基因排序也将达到个性化的精准医疗。有外媒报道,中国某家移动互联网金融企业通过分析1200项特征数据,能在数秒内生成逾10万种潜在风险情境,从而为用户提供量身定制的贷款,逾期还款率超低。

人工智能宫颈癌诊断机器人“Landing”

3. 人工智能将抢人类饭碗、甚至取代人类?

随着人工智能在实际应用中的崭露头角,有人担心:未来人工智能将和人类抢“饭碗”,甚至取代人类。近日,有外媒发文称,受人工智能影响,以后金融服务业雇员可能减少两成至一半。那人工智能和人类智慧究竟孰优孰劣?浙江大学计算机学院副院长陈刚说,“不太明白为什么人们一听说人类顶尖围棋高手被程序打败了就特别紧张,其实目前人类连‘人类智慧’到底是什么都没研究特别清楚。” 其实关于人工智能所带来的各种担忧层出不穷,2015年9月,腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人,一度引发“记者要下岗了”的论点,但事实是,目前仍有大量记者供职。

中国科技大学信息学院执行院长吴枫接受媒体采访时称,目前深度学习人工智能技术还远不能与人脑相比。近年深度学习人工智能取得了很多成就,但也有很多局限性——深度学习需要大量的数据和限定应用场景的学习,一旦数据量不够充分或者应用场景变数太多,就无法表现出令人满意的性能。

4. 中国人工智能发展状况如何?

        据业内专家预测,2021年及以后,人工智能领域将继续以有意义的方式进行大规模扩张和发展。预计2021年将出现许多有前途的发展,并可能成为人工智能实施的黄金之年。

自动化治理将控制AI应用程序

2021年,企业将通过在其机器学习操作流程中实施强有力的模型保证,来加强整个企业的人工智能治理能力。这对于确保人工智能应用正确执行其预期功能至关重要。与此同时,这些应用程序将避开隐私侵犯、人口统计学偏见和其他负面算法结果。人工智能治理系统的供应商将扩大他们的能力,部署和管理一个稳定的有保障的模型流,一直到边缘设备。

        IT系统的复杂性在过去几年中显著增加。AIOps解决方案允许IT运营和其他团队通过对即将到来的数据量和类别的细微分析来升级基本流程、任务和决策。在这种情况下,IT领导者必须依赖AIOps提供者,后者可以通过数据相关性授权跨团队协作。这些供应商还提供端到端的数字体验,并顺利地集成到IT运营管理工具中。

物联网并不是什么新事物,但我们最终会注意到人工智能和物联网的无缝融合。这种趋势已经进入了行业,并且是许多有价值的用例的一部分。采用人工智能技术,将允许AIoT系统在没有人类参与的情况下根据数据自动执行任务和学习。AIoT还将在智能建筑、城市和零售环境中发挥重要作用,利用数据提供最佳的安全性、增强的可持续性实践、顺畅的客户体验、实时提供优化等。毫无疑问,它将影响几乎所有的垂直行业,包括航空、汽车、金融、制造业、医疗保健和供应链。

        人工智能即服务(AIaaS)将人工智能服务与SaaS商业模式相结合,帮助将人工智能推向大众,而无需支付高昂的价格。作为一种服务,人工智能最突出的优势是,在缺乏人工智能专家的情况下,企业可以利用人工智能的力量,即使没有专业知识来管理它。

        新冠肺炎疫情成为未来一段时期全球发展的“新常态”,国内外均处于经济社会创新发展和转型升级期,对人工智能的运用需求迫切,我们判断,随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积,智能化基础设施的建设和传统基础设施将实现智能化升级,人工智能技术有望推动经济发展全要素的智能化革新。

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  人工智能是一门边缘学科,用来模拟人的思维,已经引起了许多学科的日益重视,并且有越来越多的实用意义,而且许多不同专业背景的科学家正在人工智能领域内获得一些新的思维和新的方法。作为一个计算机科学中涉及智能计算机系统的一个分支,这些系统呈现出与人类的智能行为有关的特性。

  人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑,而思维控制行为,行为需要意志去实现,而思维又是对所有数据采集的整理,相当于数据库,所以人工智能最后会演变为机器替换人类。

  人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序。在1997年,IBM“深蓝”在世界象棋中战胜世界棋王卡斯帕罗夫,最重要原因就是其强悍的数据处理能力。“深蓝”每秒能够进行2亿次的运算,能够通过计算预判之后的12步,对比做出最优的决策。谷歌的搜索引擎与亚马逊的智能推荐系统也都是人工智能的具体应用领域,在大量数据的训练下,无论是谷歌的搜索结果,还是亚马逊的推荐结果,都越来越精准,这构成了两家数据公司的核心竞争力。据悉,在研发过程中,IBM研制小组向“深蓝”输入100年来所有国际特级大师开局和残局的下法。在下棋程序中应用的其他技术也包括把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题规约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序更是能够达到击败人类的世界冠军的程度,已经展现了人工智能的威力。

  下面,来简述一下人工智能是怎样下棋并打败人类的:
为了实现一个能够下棋的程序,我们采用状态空间的方法来解决问题。首先要为象棋建立一个数学模型,用一种或多种合适的数据结构来表示象棋。这样就有一个建立模型的逻辑问题,合适的逻辑将对后面的求解象棋问题起到重要的作用。一个比较简单的方法是:给不同的棋子赋予不同的权值,其中给“王”赋予超过其他棋子很多的权值,这样再确定一个目标函数,以减少对方的权值总和为目的,就可以获得一个比较简单的走法。当然如果这样的模型过于简单,效果也不会很好。在我们获得了一个数学上的模型之后,将问题分解成为用这模型能够理解的子问题。而求解象棋问题的过程就是一个试探搜索的过程,把象棋的规则和目标函数的可能运行方向结合起来,就可以指导下一个子的落子位置,也就是说获得了一个状态的集合。然后从这个状态集合的每个状态推导再下一步的状态集合,这样反复运行,就可以得到一个树型结构,在这个结构中运用一系列的规则和搜索技术,就可能确定一个合理的走法。很明显,如果状态空间的精度越高,属性结构的复杂度就越高。

  从上面可以看出,类似上面这样的状态空间求解问题的主要技术包括状态的描述、描述目标状态和搜索策略。其中搜索策略模拟人的思维过程,是体现算法优劣的关键部分。主要的搜索策略包括有宽度优先的搜索、深度优先的搜索、启发式的搜索等。状态空间方法借助于现代计算机的强大的计算能力,尽可能地穷尽所有的可能的状态,是一个最多被应用的人工智能理论分支。

  另一种不同于状态空间法的方法是问题规约的方法。在问题规约的方法中,问题描述或目标是其主要的数据结构。已知问题的描述,然后通过一系列的变换,把此问题最终变为一个子问题的集合;这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始的问题。比如著名的“梵塔问题”就是可以这样解决的一个问题。可见一个采用问题规约的问题表示可以有三个部分组成:一个初始问题的描述、一套把问题变成子问题的算符、一套本原问题的描述。

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