人工智能技术指什么?可否具象解释一下?其核心技术是?

时间: 2023-08-31 21:28:48 浏览: 180
### 回答1: 人工智能技术是指让机器模拟人类智能的一种技术。具体来说,它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。机器学习是人工智能的核心技术之一,它通过让机器从数据中学习规律,从而实现自主学习和智能决策的能力。 ### 回答2: 人工智能技术是一种模拟人类智能思维和行为的技术,旨在使机器能够像人类一样感知、理解、学习和决策。具体来说,人工智能技术包括以下几个方面: 1. 机器学习:这是人工智能的核心技术之一,通过让机器从大量数据中学习并改进自己的性能。机器学习可以包括监督学习、无监督学习和增强学习等不同方法。 2. 自然语言处理:人工智能技术可以使机器能够理解和处理人类语言。这涉及到识别和理解语音、文本分析和生成自然语言等过程。 3. 计算机视觉:这个技术使机器能够理解和解释图像、视频和其他视觉数据。计算机视觉可以用于物体识别、场景理解、人脸识别等多种应用。 4. 专家系统:这是一种基于规则和知识库的智能系统,模拟人类专家的知识和决策过程,可以用于解决特定领域的问题。 5. 智能代理系统:这是一种能够自主决策和执行任务的软件系统,能够感知环境并采取适当的行动。 人工智能技术的核心是模拟人类智能的能力,通过各种算法和技术实现。它可以为我们提供更高效、准确和智能化的解决方案,适用于各个领域,如医疗、金融、交通等。此外,人工智能还有潜力进一步推动科学研究和社会发展,为人类创造更多的机会和价值。
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什么是⼈⼯智能的核⼼技术? 什么是⼈⼯智能的核⼼技术? ⼈⼯智能 ⼈⼯智能标准化⽩⽪书(2018)》给出了答案 1 机器学习 机器学习(Machine Learning)是⼀门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、 神经⽹络、优化理 论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机 怎样模拟或实现⼈类的学习⾏ 为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识 结构使之不断改善⾃⾝的性能,是⼈⼯智能 技术的核⼼。基于数据的机器学习是 现代智能技术中的重要⽅法之⼀,研究从观测数据(样 本)出发寻找规律,利⽤ 这些规律对未来数据或⽆法观测的数据进⾏预测。根据学习模式、学 习⽅法以及 算法的不同,机器学习存在不同的分类⽅法。 (1)根据学习模式将机器学习分类为监督学习、⽆监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利⽤已标记的有限训练数据集,通过某种学习策略/⽅法建⽴⼀ 个模型,实现对新数 据/实例的标记(分类)/映射,最典型的监督学习算法包括 回归和分类。监督学习要求训练样本 的分类标签已知,分类标签精确度越⾼,样 本越具有代表性,学习模型的准确度越⾼。监督学 习在⾃然语⾔处理、信息检索、 ⽂本挖掘、⼿写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了⼴泛应 ⽤。 ⽆监督学习 ⽆监督学习是利⽤⽆标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律, 最典型的⾮监督学 习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。⽆监督学 习不需要训练样本和⼈⼯标注数 据,便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法 速度,还可以避免正、负样本偏移引起的分类 错误问题。主要⽤于经济预测、异 常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域,例如组织 ⼤型计算机集群、社 交⽹络分析、市场分割、天⽂数据分析等。 强化学习 强化学习是智能系统从环境到⾏为映射的学习,以使强化信号函数值最⼤。 由于外部环境提供 的信息很少,强化学习系统必须靠⾃⾝的经历进⾏学习。强化 学习的⽬标是学习从环境状态到 ⾏为的映射,使得智能体选择的⾏为能够获得环 境最⼤的奖赏,使得外部环境对学习系统在某 种意义下的评价为最佳。其在机器 ⼈控制、⽆⼈驾驶、下棋、⼯业控制等领域获得成功应⽤。 (2)根据学习⽅法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 传统机器学习 传统机器学习从⼀些观测(训练)样本出发,试图发现不能通过原理分析获 得的规律,实现对 未来数据⾏为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐 马尔科夫⽅法、⽀持向量机⽅ 法、K 近邻⽅法、三层⼈⼯神经⽹络⽅法、Adaboost 算法、贝叶斯⽅法以及决策树⽅法等。传 统机器学习平衡了学习结果的有效性与 学习模型的可解释性,为解决有限样本的学习问题提供 了⼀种框架,主要⽤于有 限样本情况下的模式分类、回归分析、概率密度估计等。传统机器学 习⽅法共同 的重要理论基础之⼀是统计学,在⾃然语⾔处理、语⾳识别、图像识别、信息检 索 和⽣物信息等许多计算机领域获得了⼴泛应⽤。 深度学习 深度学习是建⽴深层结构模型的学习⽅法,典型的深度学习算法包括深度置 信⽹络、卷积神经 ⽹络、受限玻尔兹曼机和循环神经⽹络等。深度学习⼜称为深 度神经⽹络(指层数超过 3 层的 神经⽹络)。深度学习作为机器学习研究中的⼀ 个新兴领域,由 Hinton 等⼈于 2006 年提出。 深度学习源于多层神经⽹络,其实 质是给出了⼀种将特征表⽰和学习合⼆为⼀的⽅式。深度学 习的特点是放弃了可 解释性,单纯追求学习的有效性。经过多年的摸索尝试和研究,已经产⽣ 了诸多 深度神经⽹络的模型,其中卷积神经⽹络、循环神经⽹络是两类典型的模型。卷 积神经 ⽹络常被应⽤于空间性分布数据;循环神经⽹络在神经⽹络中引⼊了记忆 和反馈,常被应⽤于 时间性分布数据。深度学习框架是进⾏深度学习的基础底层 框架,⼀般包含主流的神经⽹络算 法模型,提供稳定的深度学习 API,⽀持训练 模型在服务器和 GPU、TPU 间的分布式学习,部 分框架还具备在包括移动设备、云平台在内的多种平台上运⾏的移植能⼒,从⽽为深度学习算 法带来前所未有的 运⾏速度和实⽤性。⽬前主流的开源算法框架有 TensorFlow、 Caffe/Caffe2、CNTK、 MXNet、Paddle-paddle、Torch/PyTorch、Theano 等。 (3)此外,机器学习的常见算法还包括迁移学习、主动学习和演化学习等。 迁移学习 迁移学习是指当在某些领域⽆法取得⾜够多的数据进⾏模型训练时,利⽤另 ⼀领域数据获得的 关系进⾏的学习。迁移学习可以把已训练好的模型参数迁移到 新的模型指导新模型训练,可以 更有效的学习底层规则、减少数据量。⽬前的迁 移学习技术主要在变量有限的⼩规模应⽤中使 ⽤,如基于传感器⽹络的定位,⽂ 字分类和图像分类等。未来迁移学习将被⼴泛应

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