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《視讀人工智能》：機(jī)器真的可以思考嗎？人的思維只是一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)程序嗎？本書著眼于人工智能這個(gè)有史以來棘手的科學(xué)問題之一，集中探討了其背后的一些主要話題。人工智能是一個(gè)虛構(gòu)的概念。人類對(duì)智能機(jī)體結(jié)構(gòu)半個(gè)世紀(jì)的研究表明：機(jī)器可以打敗人類偉大的棋手，類人機(jī)器人可以走路并且能和人類進(jìn)行互動(dòng)。盡管早就有宣言稱智能機(jī)器指日可待，但此方面的進(jìn)展卻緩慢而艱難。意識(shí)和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應(yīng)該怎樣去制造智能機(jī)器呢？它應(yīng)該像大腦一樣運(yùn)轉(zhuǎn)？它是否需要軀體？從圖靈影響深遠(yuǎn)的奠基性研究到機(jī)器人和新人工智能的飛躍，本書圖文并茂的將人工智能在過去半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展清晰的呈現(xiàn)到讀者面前。旁白聲音自由選擇 語速快慢任意切換。金華珍云AI數(shù)字人一站式網(wǎng)站

智能模擬機(jī)器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應(yīng)與辨證處理。學(xué)科范疇人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、技術(shù)科學(xué)三向交叉學(xué)科。涉及學(xué)科哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。研究范疇語言的學(xué)習(xí)與處理，知識(shí)表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識(shí)獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識(shí)別，邏輯程序設(shè)計(jì)，軟計(jì)算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，關(guān)鍵的難題還是機(jī)器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。龍巖福建珍云AI數(shù)字人云引擎寶盟自圖庫支持億級(jí)圖片量上規(guī)模庫，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢索、規(guī)模響應(yīng)。

系統(tǒng)（1960年代-1970年代）：系統(tǒng)是一種可以模擬人類決策過程的軟件系統(tǒng)。在20世紀(jì)60年代和70年代，系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如DENDRAL系統(tǒng)用于化學(xué)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)識(shí)別。推理機(jī)和基于知識(shí)的系統(tǒng)（1970年代-1980年代）：推理機(jī)是一種可以通過邏輯推理來解決問題的系統(tǒng)，基于知識(shí)的系統(tǒng)則是一種可以使用先前知識(shí)來解決問題的系統(tǒng)。這些技術(shù)被廣泛應(yīng)用于語言翻譯、證券交易等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)（1990年代-2000年代）：機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以通過從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來改進(jìn)性能的技術(shù)。在20世紀(jì)90年代和2000年代，機(jī)器學(xué)習(xí)得到了大量的發(fā)展和應(yīng)用，例如，搜索引擎、語音識(shí)別等領(lǐng)域。

學(xué)習(xí)過程就是在很多很多組模型參數(shù)中找到那組參數(shù)的過程。3、模型實(shí)例(AI程序)：模型含有很多參數(shù)，每個(gè)參數(shù)都可以取很多不同的值，每組模型參數(shù)(每個(gè)參數(shù)都取了確定的值)都確定了一個(gè)模型實(shí)例。所以同一個(gè)模型，當(dāng)參數(shù)取不同的值時(shí)，可以得到非常非常多的模型實(shí)例(AI程序)。學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是找到表達(dá)了數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的規(guī)律的那個(gè)模型實(shí)例(AI程序)，也就是找到模型實(shí)例對(duì)應(yīng)的那組模型參數(shù)。學(xué)習(xí)過程就是在很多很多組模型參數(shù)中找到那組參數(shù)的過程。打造全場(chǎng)景轉(zhuǎn)化漏斗。

《重大領(lǐng)域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大學(xué)中國科教戰(zhàn)略研究院發(fā)布）認(rèn)為當(dāng)前以大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)和算力為基礎(chǔ)的人工智能在語音識(shí)別、人臉識(shí)別等以模式識(shí)別為特點(diǎn)的技術(shù)應(yīng)用上已較為成熟，但對(duì)于需要知識(shí)、邏輯推理或領(lǐng)域遷移的復(fù)雜性任務(wù)，人工智能系統(tǒng)的能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足?；诮y(tǒng)計(jì)的深度學(xué)習(xí)注重關(guān)聯(lián)關(guān)系，缺少因果分析，使得人工智能系統(tǒng)的可解釋性差，處理動(dòng)態(tài)性和不確定性能力弱，難以與人類自然交互，在一些敏感應(yīng)用中容易帶來安全和倫理風(fēng)險(xiǎn)。類腦智能、認(rèn)知智能、混合增強(qiáng)智能是重要發(fā)展方向可以精確傳達(dá)畫面信息。臺(tái)州福建珍云數(shù)字科技AI數(shù)字人智能視頻生成

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其實(shí)和我們?nèi)祟愐粯?，是通過專門的學(xué)習(xí)過程獲得的。專門的學(xué)習(xí)可以讓AI程序習(xí)得專門的規(guī)律或能力。之后AI程序運(yùn)行時(shí)，就可以依據(jù)習(xí)得的規(guī)律或能力，自主決策輸出。我們以大數(shù)據(jù)加持下的AI為例，把AI的學(xué)習(xí)過程通俗的解釋清楚?？梢杂萌齻€(gè)關(guān)鍵詞來概括學(xué)習(xí)過程：數(shù)據(jù)，模型，模型實(shí)例(AI程序)1、數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含了某種規(guī)律，可能是數(shù)據(jù)之間(輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù))的規(guī)律，也可能是數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)上的規(guī)律。不同類型的數(shù)據(jù)(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，圖像，語音，文本)，蘊(yùn)含的規(guī)律不同。金華珍云AI數(shù)字人一站式網(wǎng)站