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人工智能AI技术为诸多行业创造更大价值

     

时间:2020-08-08 13:01:05 类别:商业热点 浏览:1581次

  人工智能(AI)使机器可以从经验中学习,适应新的输入并执行类似人的任务。您今天听到的大多数AI示例-从下象棋的计算机到自动驾驶汽车-都严重依赖于深度学习和自然语言处理。使用这些技术,可以训练计算机通过处理大量数据和识别数据中的模式来完成特定任务。

  人工智能一词始创于1956年,但是由于数据量的增加,先进算法以及计算能力和存储能力的提高,人工智能在当今变得越来越流行。1950年代早期的AI研究探索了诸如解决问题和符号方法之类的主题。1960年代,美国国防部对这种工作产生了兴趣,并开始训练计算机来模仿人类的基本推理。例如,美国国防高级研究计划局(DARPA)在1970年代完成了街道测绘项目。DARPA于2003年生产了智能个人助理,远远早于Siri,Alexa或Cortana成为家喻户晓的名字。

  这项早期工作为我们今天在计算机中看到的自动化和形式推理铺平了道路,其中包括可以设计为补充和增强人类能力的决策支持系统和智能搜索系统。好莱坞的电影和科幻小说将AI描绘成占领世界的类人机器人,而AI技术的当前发展并没有那么可怕,甚至还没有那么聪明。取而代之的是,人工智能已经发展为在每个行业提供许多特定的利益。

  人工智能与机器学习更加快速,观看此视频以了解AI和机器学习之间的关系。您将看到这两种技术的工作原理,并附带示例和一些有趣的辅助信息。另外,这是一个很棒的视频,可以与朋友和家人分享,以任何人都能理解的方式解释人工智能。

  为什么人工智能很重要?

  AI通过数据实现重复学习和发现的自动化。但是,人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化。AI不是自动执行手动任务,而是可靠,无疲劳地执行频繁,大量的计算机化任务。对于这种类型的自动化,人工询问对于设置系统并提出正确的问题仍然至关重要。

  人工智能为现有产品增加了智能。在大多数情况下,不会将AI单独出售。相反,您已经使用的产品将通过AI功能进行改进,就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。自动化,对话平台,机器人和智能机可以与大量数据结合使用,以改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术。

  AI通过渐进式学习算法进行调整,以使数据进行编程。人工智能发现数据的结构和规律性,从而使该算法获得技能:该算法成为分类器或预测器。因此,就像该算法可以教自己如何下棋一样,它也可以教自己下一个在线推荐什么产品。当给定新数据时,模型会适应。反向传播是一种AI技术,可以在第一个答案不太正确时通过训练和添加数据来调整模型。

  AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。几年前几乎不可能构建具有五个隐藏层的欺诈检测系统。不可思议的计算机功能和大数据改变了这一切。您需要大量数据来训练深度学习模型,因为它们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多,它们变得越准确。

  人工智能通过深度神经网络实现了令人难以置信的准确性,这在以前是不可能的。例如,您与Alexa,Google搜索和Google相册的交互都是基于深度学习的,并且随着我们使用它们的不断增加,它们将变得越来越准确。在医学领域,来自深度学习,图像分类和对象识别的AI技术现在可以用于以与训练有素的放射科医生相同的准确性在MRI上发现癌症。

  AI充分利用数据。当算法是自学时,数据本身可以成为知识产权。答案在数据中,您只需要应用AI即可将其淘汰。由于数据的作用比以往任何时候都更加重要,因此可以创造竞争优势。如果您在竞争激烈的行业中拥有最好的数据,即使每个人都在使用类似的技术,那么最好的数据也将赢得胜利。