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來源: 發(fā)布時間:2024-08-15

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《視讀人工智能:機器真的可以思考嗎?人的思維只是一個復(fù)雜的計算機程序嗎?》這本書專注于探討人工智能這個備受關(guān)注的科學(xué)問題,并涉及了一些關(guān)鍵話題。長期以來,人們一直在研究智能機體的結(jié)構(gòu)。研究表明,機器可以擊敗偉大的棋手,類人機器人可以行走并與人類進(jìn)行互動。盡管有人預(yù)言智能機器即將問世,但在這方面的進(jìn)展一直緩慢而艱難。意識和環(huán)境是研究面臨的兩大難題。那么我們應(yīng)該如何制造智能機器呢?它是否需要像大腦一樣運轉(zhuǎn)?它是否需要一個實體身體?本書通過圖文并茂的方式清晰地呈現(xiàn)了人工智能在過去半個世紀(jì)的發(fā)展歷程,涵蓋了從圖靈的開創(chuàng)性研究到機器人和新人工智能的突破的內(nèi)容。

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在90年代,統(tǒng)計學(xué)法和人工智能研究發(fā)展出了一系列復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具,用于解決特定的分支問題。這些工具被視為真正的科學(xué)方法,因為它們的結(jié)果是可測量和可驗證的,同時也是人工智能取得成功的原因之一。這些方法使用的共同數(shù)學(xué)語言促進(jìn)了不同學(xué)科之間的合作,例如數(shù)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)或運籌學(xué)。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出,這些進(jìn)步對于人工智能的成功至關(guān)重要,甚至可以與“NEATS的成功”媲美。然而,也有人批評這些技術(shù)過于專注于特定問題,沒有充分考慮到長遠(yuǎn)的強人工智能目標(biāo)。這些方法與其他子符號方法(如模糊控制和進(jìn)化計算)一起構(gòu)成了計算智能學(xué)科的研究范疇。魯棒性強,視覺識別準(zhǔn)確率高達(dá)99%。廈門福建珍云數(shù)字科技AI數(shù)字人數(shù)字媒體

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深度學(xué)習(xí)是如何實現(xiàn)的?深度學(xué)習(xí)模擬大腦,人類大腦會學(xué)習(xí)來克服困難:包括理解言語和識別對象,不是通過處理窮舉規(guī)則,而是通過實踐和反饋。就像一個孩子,看到汽車會知道這是汽車,看到圖片會知道上面表達(dá)的含義。孩子們沒有一套詳細(xì)的規(guī)則來學(xué)習(xí),孩子們是通過訓(xùn)練而掌握這些的。深度學(xué)習(xí)使用相同的方法?;谌斯ず蛙浖挠嬎銌卧浣颇X中的神經(jīng)元的功能被連接在一起。它們形成一個「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」,它接收一個輸入(繼續(xù)我們的例子,一輛汽車的圖片),分析;他做出判斷并被告知自己的判斷是否正確,以此來訓(xùn)練。如果輸出是錯誤的,神經(jīng)元之間的連接由算法調(diào)整,這將改變未來的預(yù)測。臺州福建珍云數(shù)字科技AI數(shù)字人智能視頻生成

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