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爱因互动王守崑:AI与对话机器人

2017-05-04 08:39
小伊琳
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人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)不是近些年才兴起,它有很长的历史。

早在上个世纪50年代,电子计算机诞生不久,就有科学家们提出“类人类的智能”这样的一个概念。

人工智能领域有个符号主义学派,用基于逻辑推理的智能模拟方法去模拟人类智能行为,其中最有代表性的成果为启发式程序——“逻辑理论家”,科学家们用它证明了38条数学定理。加之当时处于冷战背景,不论是美国还是前苏联,政府对人工智能投入非常大,所以人工智能在60年代迎来了第一个黄金时代,人们对其前景非常乐观。

诺贝尔经济学奖获得者、美国著名经济学家西蒙是一位早期人工智能学者,他认为,到20世纪末,人工智能将取代人类智能,机器会完成人类日常大部分工作。

□ 电影《人工智能》剧照

80年代中期到90年代,人工智能遇到一个大挫折,人们发现,虽然人工智能可以做复杂的推理工作,却做不好简单的事情,在语音识别、图像识别方面一直没有进步,而且看起来连发展方向都找不到。

同时,伴随着冷战结束,政府投资逐渐减少,做人工智能拿不到钱,大家甚至类比核战后的萧条创造了一个词叫AI Winter。尽管在90年代早期到中期AI出现一次小规模复兴,主要是专家系统的兴起,但仍旧没有走出低潮期,这个低潮期一直持续到2000年左右。

从2006年开始,由于深度神经网络的逐渐兴起,特别是在2011年左右的深度神经网络在一系列传统机器学习任务上取得了重大突破,人们发现,人工智能进入了复兴的快车道。近两年来,尤其是从2016年3月份AlphaGo击败李世石这件事情开始,人工智能再次进入大众视野。

目前对于非监督学习的研究远远不够

截至目前,人工智能领域取得的最重大突破还是机器学习。

机器学习大致可分成三类。

第一类叫监督学习(Supervised Learning),就是利用一定量的标定数据学到一个模型,然后利用这个模型对没有标定的数据去做分类。

监督学习可以用于分类和回归。

分类是指将若干标定好的数据分成ABC若干类,如信用卡反欺诈、人脸识别、语音识别、指纹识别等。

所有偏数值性的东西都可以用回归的方法去做,回归是指预测某个数值,如预测天气或股票价格。

目前在机器学习领域研究的最透彻的还是分类问题,大致可以分为两个阶段:

第一阶段:要有一堆标定数据。比如你告诉机器,这张图片上有张人脸,或是某句话表达了一个什么意图,这句话的语音信号和其所对应的文本就叫标定数据。

第二阶段:将标定数据放到机器学习算法里去做训练,生成相应的模型,今后可以利用模型来做预测。举个例子,我们利用一张带有人脸的照片作为标定数据生成一个模型,今后我们使用一张新照片作为没有标定的数据,便可利用这个模型来判断照片里有没有人脸。

□ 电影《机器姬》剧照

第二类叫非监督学习(Unsupervised Learning),主要是在没有标定的数据里发现模式或各种。常见的非监督学习任务包括异常检测、聚类、关联分析等等。

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