MBA和MEM關注的【人工智能】到底是什么樣?

MBA趣聞 2019/8/14 15:18:40 來源:友課
文章摘要:
MBA和MEM關注的【人工智能】到底是什么樣?
一、基本概念

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智能帶來的科技產品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,計算機視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。

二、九個人工智能發展的新趨勢

趨勢一:我們將開始看到可以讓很多應用實現部分自動化的新技術

自動化的實現會是分階段的。雖然實現完全的自動化還有很長的路要走,但是有許多工作流程和任務是可以實現部分自動化的。

趨勢二:企業中的人工智能將會基于現有的分析應用而構建

在過去幾年里,很多公司都在構建流程和基礎架構來解鎖異構的數據源,以便提升主要的關鍵分析任務的表現。

趨勢三:在一個部分自動化和人參與自動化流程的解決方案的時代,用戶體驗和用戶界面的設計將會很重要

當前許多的人工智能解決方案需要和消費者、人類工人和專家攜手工作。這些系統提升了用戶的工作效率,在許多情況下使他們能夠以難以置信的規模和準確度完成任務。

趨勢四:我們將會看到專門用于感知、模型訓練和模型推理的硬件

憑借創造了記錄的語音和計算機視覺的模型,深度學習在2011年復興。今天已經有足夠大的規模來證明需要專用的硬件。

趨勢五:人工智能解決方案將會繼續基于混合模型

雖然深度學習將繼續引領許多有趣的研究,但大多數端到端的解決方案依然是混合系統。未來,我們將開始更多地了解其他組件和方法的基本作用——包括基于模型的方法,如貝葉斯推理、樹搜索、進化、知識圖譜、仿真平臺等。我們可能會開始看到令人興奮的不基于神經網絡的機器學習方法的發展。

趨勢六:人工智能的成功將會刺激對新工具和流程的投資

我們處在一個高度經驗主義的機器學習時代?;餮翱⒌墓ぞ咝枰鮮兜絞?、實驗和模型搜索、模型部署和監控的重要性。

趨勢七:機器欺騙仍將是一個嚴峻的挑戰

盡管已經存在了大量的“人造”新聞,我們仍然處于機器生成內容(人造圖像、視頻、語音和文本)的早期階段。

趨勢八:可靠性和安全性將成為中心議題

令人振奮的是,研究人員和實踐人員對隱私、公平和道德問題產生了濃厚的興趣,并積極參與其中。

趨勢九:大量訓練數據的民主化將帶來比較公平的競爭環境

因為我們所依賴的許多模型(包括深度學習和強化學習)都需要大量的數據,所以人工智能領域可預見的贏家一直是能夠獲得大量數據的大公司或國家。

三、什么是人工神經網絡

人工神經網絡(Artificial Neural Network,即ANN),是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象,建立某種簡單模型,按不同的連接方式組成不同的網絡。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網絡或類神經網絡。神經網絡是一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數,稱為激勵函數(activation function)。每兩個節點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值,稱之為權重,這相當于人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式,權重值和激勵函數的不同而不同。而網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近,也可能是對一種邏輯策略的表達。

四、機器學習

機器學習是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑。

機器學習有下面幾種定義:

(1)機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能,特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。

(2)機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究。

(3)機器學習是用數據或以往的經驗,以此優化計算機程序的性能標準。

五、機器視覺系統

機器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算機學科的一個重要分支,它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬件等方面的技術,涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。圖像處理和模式識別等技術的快速發展,也大大地推動了機器視覺的發展。

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