人工智能技术分析

现在人工智能提的非常多,那么什么才算真正的人工智能?人工智能技术又和其他技术有何不同之处?本文简要分析一下近年来的人工智能技术。

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所谓人工智能,就需要有人类的智能体现。传统技术一般是基于固定的规则和模式,比如计费功能软件,拍照等等。这些技术和人的区别有两方面:

1. 人能有更复杂的感知,比如通过眼睛看世界,通过语音进行沟通交流

2. 人能够做更复杂的思考和判断,而不仅仅是固定、简单的逻辑

 

这两方面人能做的事,对于传统技术来说,难度非常大。因为人处理信息不是简单的模式匹配或者逻辑处理,而是综合的一个结果,有时候又有一些直觉的因素,非常复杂。但近几年的深度学习技术在一定程度上解决了这些问题,对于图像识别,即CV领域(Computer Vision),采用深度神经网络(DNN, Deep Neural Network)进行物体分类、检测、图像分割等都取得了很大进展,这些方面的能力和人类的差距越来越小,甚至超越人类的水平。同样采用深度神经网络,在NLP(Natural Language Processing)领域,BERT、XLNet等这些超大规模神经网络在阅读理解等任务上也表现出非常高的水平。

 

因此,深度神经网络技术在CV和NLP领域上取得的巨大进展是人工智能技术普及的基础,也使得机器越来越智能,越来越接近人的智能。

 

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