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人工智能不再是未来 机器学习靠什么来实现?

导读: “人工智能”这个曾经只能出现在好莱坞科幻电影里的事,已经变得不再遥远,而这一研究也都在各行各业开始启动。在通往人工智能的路上,机器学习是核心,与传统电脑的计算模式不同,机器学习是将输入和结果告诉电脑,由电脑来识别规则、产生程序,从而承担大量的编程工作......

  随着科学技术的迅猛发展,人们想用机器做越来越多的事,人们能做的,不能做的,懒得做的,统统都想让机器来帮助完成。“人工智能”这个曾经只能出现在好莱坞科幻电影里的事,已经变得不再遥远,而这一研究也都在各行各业开始启动。在通往人工智能的路上,机器学习是核心,与传统电脑的计算模式不同,机器学习是将输入和结果告诉电脑,由电脑来识别规则、产生程序,从而承担大量的编程工作。

  谈到机器学习,我们很容易想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情,这件事展现了大数据云时代机器学习的强大实力。尽管如此,目前机器学习仍然在早期探索阶段,但其巨大潜力早已经受到各方关注。借着当今风靡全球的“大数据”春风,作为人工智能领域重要方向的机器学习,逐渐成为技术创新的生力军。

  机器学习前景这么好,我们靠什么去实现呢?两个核心:首先是必须具备足够强大的数据库;其次,必须具备足够强大的计算能力。随着数据采集技术的飞速发展,每一个从网络获取信息的用户,都成为提供新的信息的源头,数据源的日益丰富引发数据规模爆炸性增长。大规模数据一方面为精准定位用户需求提供更多可能性,但也为快速有效处理数据带来更多的挑战。采用GPU方式能很好处理深度神经网络问题,因为机器学习算法通常需要海量计算来处理数据(图像、文本等),和提取数据对象的确定特征。尤其是在训练阶段,模型或算法为了调整精度,需要处理大量数据。而GPU是非常擅长于管理一些比较复杂的数据,像视频、音频的数据等。

人工智能

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