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讲解关于人工智能深度学习的那些事情

从商人到家喻户晓的热门词“人工智能”。早在1950年代,人工智能就开始智能地探索。今天,它已经经历了几个阶段,即语言翻译时期,模型构建时期和商业应用。时期,稳定的发展时期。

1,人工智能的真正含义和商业价值

人工智能的定义可以分为两个部分,即“人工智能”和“智能”。顾名思义,“人工”一词是人工制造,也就是说,人工智能是人类创造的,而不是自然界中存在的; “智能”一词意味着机器需要像人类一样能够感知外界事物,形成认知并做出决策。显然,人工智能的真正含义不在于“人工”,而在于“智能”。

使用功能仿真,计算机可以模仿人类的部分功能并机械化人类的一些简单智能活动,这为人工智能的商业化创造了可能性。在技术不断进步的背景下,人工智能带来的商业变革已经开始。从语音助手到无人驾驶汽车,从面部识别到智能家居,人工智能正在创造新一代的智能未来生活。

计算,知觉,认知

人类对“智能”的所有理解都来自于他们自己,因此人工智能也与人类智能有关。根据人类智能活动的特点,可以通过三部曲来表示人工智能的智能表现:通过感知找到感知,然后做出决策,即“计算智能”,“感知智能”和“认知”三个层次。情报”。

计算智能

计算智能是指计算机快速计算和存储信息的能力,这是机器学习的人工智能基础。目前,计算机的计算智能非常好。 “深蓝”击败了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫,AlphaGo击败了李世石和柯杰,并席卷了中国和中国象棋大师。这些示例是具有出色计算智能的人工智能的体现。

·感知智能

人工智能的感知智能是指视觉和触摸的感知能力,包括语音收入和面部识别等特定领域。各种智能传感功能是事物与外界互动的窗口。例如,诸如用于自动驾驶车辆的激光雷达的设备是实现感知的智能的设备。

认知智力

简而言之,认知智能是“可以理解和思考的”。机器的认知智能体现在对知识的不断理解和学习中,这也是人工智能最困难的部分。

目前,“大数据+深度神经网络”模型已成为机器学习发展的核心路径。根据Tractica的预测,到2024年,仅软件深度学习的市场价值就将超过104亿美元,硬件和服务收入也将增加。规模将是软件市场的几倍。

3.那么什么是深度学习?

大数据和云计算是人工智能发展的智能源,为人工智能发展奠定了基础,再加上算法的构建,可以使人工智能实现自主学习。深度学习算法是人工智能实现自主学习的最重要方式,并且是人工智能发展的智慧之源。

深度学习概念中的“深度”一词是对学位的描述,与以前的机器学习算法有关。深度学习算法在操作级别上更具逻辑性和分析性,并且将更加智能。深度学习是神经网络算法的继承和发展。传统的神经网络算法是一个非常简单的计算模型,其中包括输入层,隐藏层和输出层。

深度神经网络具有多个隐藏层。基于深度神经网络的深度学习算法中的“深度”是指算法使用的层数不断加深。通常,深度学习算法中至少有7个隐藏层。隐藏层数越多,算法描述现实的能力越强,最终结果与实际情况越吻合,计算机的智能也就越高。

以及深度学习的智能硬件:GPU一般来说,神经网络结构算法的运行效率与层数有很大关系。算法的层数越多,运行时间越长。它主要包括两种类型的卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。它们包括四个基本运算:矩阵乘法,卷积,递归层和全部约简。但是,由于深度学习系统使用智能硬件GPU(图像处理器)来有效提高操作效率,因此在深度学习算法中不存在此问题。 GPU是计算机显示适配器的处理器,并且是显示适配器的“心脏”。与中央处理器类似,GPU也是一种计算机处理硬件。它针对复杂的数学和几何计算,这对于图形渲染是必需的。

深度学习算法的硬件不仅必须满足上述四个操作的要求,而且还必须确保低功耗和其他特性。 GPU支持的大规模并行计算架构正好适合深度学习的需求。在GPU出现之前,用于人工智能的并行算法可能需要一两年的时间才能得出结果。凭借GPU强大的计算能力,可以突破深度学习的瓶颈,并在短时间内获得数据的计算结果,极大地释放了人工智能的潜力。

4,深度学习要去哪里?

目前,深度学习主要在弱人工智能的发展中起着重要作用,特别是在特定行业应用中,例如图像识别,自动驾驶和机器翻译。但是,为了支持和实施类似于人脑的强大人工智能,白宫科学技术政策办公室认为,至少在几十年内不可能实现。那么,深度学习的未来发展可能性是什么?科学家正在从事什么工作?答案可能有以下几个方面。

·创建“机器共享”项目

突破常识知识表达和学习的认知智能,将探索常识的各种收集方法,以及常识在认知理解,自然语言处理和深度学习领域中的应用。

深度认知理论在多模式信息融合中的突破

人类的认知能力基于视觉,听觉,语言等多种感知渠道的协同作用。这种融合与协作可以有效避免单一渠道的缺陷和错误,从而对世界产生深刻的了解。

开发新的智能算法,例如可解释性

人们将可解释的建模问题转换为带有混合变量的约束多目标优化问题,设计数据驱动和知识导向的启发式优化求解算法,并形成了一组可解释的“白盒”模型构建理论和方法。设计一个可解释的建模算法库。

量子计算不会影响深度学习

量子计算至少在未来十年不会影响深度学习。根据Google Brain团队的科学家Jeff Dean的说法,人脑不是量子计算机,量子计算几乎不会对深度学习产生特别重大的影响,尤其是在中短期内(例如未来10年))。但是,在未来,没人能说量子计算是否可以从根本上改变深度学习。

中国拥有世界上最大的工业自动控制系统设备市场。对工业发展环境和产品购买者的深入研究导致国内优秀的工业自动控制系统设备品牌迅速崛起,并逐渐成为工业自动控制系统设备制造行业的领导者。随着5G时代的到来,更大的宽带和链路的使用可以改变整个计算框架,从而促使生产实践中使用的许多算法得到更强大的连接和更强大的计算能力的支持,并最终推动AI自身的发展。冀和成还将秉承“中国智能制造自主研发”的战略理念面向世界

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