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人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過(guò)程,按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同,主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組成。知識(shí)庫(kù)計(jì)算系統(tǒng)所需要的知識(shí),當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí),知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問(wèn)題求解時(shí),北京GPU人工智能視頻分析,規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略,北京GPU人工智能視頻分析,北京GPU人工智能視頻分析,推理過(guò)程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫(kù)中計(jì)算的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的**知識(shí),則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱(chēng)為**系統(tǒng)。人工智能與人類(lèi)和動(dòng)物展示的自然智能形成對(duì)比。北京GPU人工智能視頻分析
現(xiàn)代機(jī)器能力通常被歸類(lèi)為人工智能,包括成功理解人類(lèi)語(yǔ)言,在戰(zhàn)略游戲系統(tǒng)(如象棋和圍棋)中處于很高水平的競(jìng)爭(zhēng),自主操作汽車(chē)、內(nèi)容傳遞網(wǎng)絡(luò)中的智能路由以及能源模擬。人工智能可以分為三種不同類(lèi)型的系統(tǒng):分析型、人類(lèi)啟發(fā)型和人性化人工智能。分析型人工智能只有與認(rèn)知智能一致的特征;生成對(duì)世界的認(rèn)知表示,并利用基于過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)來(lái)為未來(lái)的決策提供信息。人類(lèi)啟發(fā)的人工智能包含認(rèn)知和情商的元素;除了認(rèn)知因素之外,還要理解人類(lèi)情感,并在決策中考慮它們。北京GPU人工智能視頻分析人工智能的應(yīng)用是工業(yè)的一個(gè)巨大進(jìn)步。
值得一提的是,機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和優(yōu)先應(yīng)用領(lǐng)域。不過(guò)就已有的機(jī)譯成就來(lái)看,機(jī)譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離后來(lái)目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn);而機(jī)譯質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國(guó)數(shù)學(xué)家、語(yǔ)言學(xué)家周海中教授曾在論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出:要提高機(jī)譯的質(zhì)量,優(yōu)先考慮要解決的是語(yǔ)言本身問(wèn)題而不是程序設(shè)計(jì)問(wèn)題;單靠若干程序來(lái)做機(jī)譯系統(tǒng),肯定是無(wú)法提高機(jī)譯質(zhì)量的;另外在人類(lèi)尚未明了大腦是如何進(jìn)行語(yǔ)言的模糊識(shí)別和邏輯判斷的情況下,機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。
即使有機(jī)器通過(guò)了圖靈測(cè)試,也不一定說(shuō)明機(jī)器就真的像人一樣有思維和意識(shí)。早期的人工智能研究人員直接模仿人類(lèi)進(jìn)行逐步的推理,就像是玩棋盤(pán)游戲或進(jìn)行邏輯推理時(shí)人類(lèi)的思考模式。到了1980和1990年代,利用概率和經(jīng)濟(jì)學(xué)上的概念,人工智能研究還發(fā)展了非常成功的方法處理不確定或不完整的資訊。對(duì)于困難的問(wèn)題,有可能需要大量的運(yùn)算資源,也就是發(fā)生了“可能組合爆增”:當(dāng)問(wèn)題超過(guò)一定的規(guī)模時(shí),電腦會(huì)需要天文數(shù)量級(jí)的計(jì)算器或是運(yùn)算時(shí)間。人工智能顯示了所有類(lèi)型能力(即認(rèn)知、情感和社會(huì)智能)的特征。
人工智能的“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類(lèi)“機(jī)器學(xué)習(xí)”對(duì)“經(jīng)驗(yàn)”的依賴(lài)性很強(qiáng)。計(jì)算機(jī)需要不斷從解決一類(lèi)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識(shí),學(xué)習(xí)策略,在遇到類(lèi)似的問(wèn)題時(shí),運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)解決問(wèn)題并積累新的經(jīng)驗(yàn),就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱(chēng)之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類(lèi)除了會(huì)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外,還會(huì)創(chuàng)造,即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱(chēng)為“靈感”或“頓悟”。一直以來(lái),計(jì)算機(jī)很難學(xué)會(huì)的就是“頓悟”。人工智能的發(fā)展是對(duì)工業(yè)生產(chǎn)的更新。北京GPU人工智能視頻分析
人工智能利用大數(shù)據(jù)分析提供多樣化智能服務(wù)。北京GPU人工智能視頻分析
人工智能一個(gè)類(lèi)可以被看作是一個(gè)必須做出的決定。所有的觀察結(jié)果和它們的類(lèi)標(biāo)簽被稱(chēng)為數(shù)據(jù)集。當(dāng)收到新的觀察結(jié)果時(shí),該觀察結(jié)果將根據(jù)以前的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)器可以用多種方式訓(xùn)練;有許多統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。決策樹(shù)也許是使用很普遍的機(jī)器學(xué)k很近鄰算法、[核方法如支持向量機(jī)(SVM)、[173]高斯混合模型[174]和非常流行的樸素貝葉斯分類(lèi)器。[175]分類(lèi)器性能在很大程度上取決于要分類(lèi)的數(shù)據(jù)的特征,例如數(shù)據(jù)集大小、樣本在類(lèi)中的分布、維度和噪聲水平。北京GPU人工智能視頻分析
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