人工智能:定义、发展与未来趋势

发表时间: 2024-06-14 15:23

人工智能还是人工智能

让我们看看这个缩写背后隐藏着什么:

AI是英文Artificial Intelligence的缩写,翻译自英文就是人工智能的意思。

AI-人工智能

我们现在了解到这些缩写是用来指代人工智能技术的。将来,当你遇到这些缩写时,你就会明白,AI 和 AI 之间的区别,不,是同一个意思。

图片来源于网络

人工智能是如何运作的?

人工智能的工作原理是将大量数据与快速迭代处理能力和智能算法相结合,使程序能够自动从数据中包含的模式和属性中学习。

通过一个例子,我们需要教如何识别图片中红色的存在。为此,我们从互联网上获取大量图片,大约10万张,任何一张,但其中有红色或其阴影的地方,我们开始将图片加载到AI程序中,然后我们开始独立显示红色所在的区域。下一阶段,程序以此类推,尝试独立确定“红色”颜色,并且您已经检查了工作。

顺便说一下,例如,当你通过测试时,你很可能在不知情的情况下独立参与了不止一次训练人工智能

这是直接的人工智能训练;我们每天将这个测试乘以数以万计的用户,并针对某个因素得到训练有素的人工智能模型


实践上:

在撰写本文时,人工智能发展最快的部分是神经网络。神经网络的主要应用领域包括以下任务:预测、优化、模式识别等等。在实践中,您可以在语音识别系统中看到或听到;任何现代“智能助手”都会基于神经网络识别您的语音。

生产协助,从危险区域机器的操作,到如图所示的工作服、车间工人及其防护装备的存在,系统确定车间区域内有人未戴头盔。

图片取自 tadviser

该模型还可以执行复杂的计算。

例如,鸟类学家过去需要花费数月的时间来统计鸟类聚集地的数量。现在,经过专门训练的人工智能模型可以在瞬间完成此操作,接收来自无人机的视频片段。

定义

人工智能或人工智能是机器或程序执行人类任务的能力,例如创造力,这被认为是人类的特权。

神经网络是一种基于组织神经生物连接或活生物体神经细胞的原理而构建的程序的计算机算法。这种方法允许计算机以与人脑类似的方式处理数据。这种类型称为深度机器学习。

深度机器学习是神经网络处理信息的过程,神经网络独立找到解决原始问题的算法,并从错误中学习。每次新的训练迭代速度更快,并提供更准确的结果。

个人想法:

电子助手已经相当活跃地闯入我们的生活,无论是智能音箱、智能电视、吸尘器等。这些发明中的每一项都是为了让每个人的生活变得更轻松,并节省最重要的资源和时间,用于对您真正重要的事情。我尝试用简单的语言谈论复杂的事情。