2018人工智能技术-2018 人工智能
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于2018人工智能技术的问题,于是小编就整理了3个相关介绍2018人工智能技术的解答,让我们一起看看吧。
人工智能技术作用和特点?
人工智能技术的特点为:
人工智能是一门知识的科学。以知识为对象,研究知识的获取、表示和使用。
人工智能的系统过程是,数据处理->知识处理,数据->符号。符号表示的是知识而不是数值、数据。
·问题求解过程有启发,有推导。
·人工智能是引起争论最多的科学之一。
问题焦点:当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规律为主,还是以特定知识的处理和运用为主?智能的本质是什么?机器能达到人的水平吗?总而言之,人工智能研究是非常困难的。
人工智能技术的应用领域有哪些?
1. 自然语言处理:包括语音识别、文本识别、机器翻译、文本分类、情感分析等,这些技术可以应用于智能客服、智能语音助手、智能翻译、智能写作、智能问答等领域。
2. 机器学习:包括监督学习、非监督学习、强化学习等,这些技术可以应用于数据挖掘、图像识别、推荐系统、预测分析等领域。
3. 计算机视觉:包括图像识别、目标检测、图像分割、图像分类等,这些技术可以应用于自动驾驶、安防监控、智能家居、智能制造等领域。
4. 智能机器人:包括工业机器人、服务机器人、军事机器人等,这些技术可以应用于自动化生产、物流配送、医疗护理、军事作战等领域。
从技术角度看 人工智能的挑战包括?
众所周知目前的人工智能技术广泛应用与各行各业当中,并且对这些行业产生了一定的改善作用。想要更加深入的应用人工智能技术,还需要对人工智能技术有更透彻的了解。
由于AI能处理大量数据,让目前的AI技术对于零售业、需要进行因果驱动因素预测的应用,以及银行业的风险评估应用重要性高。目前的AI系统其实仍然面临许多挑战,这些挑战也深深影响AI的应用市场推广。
目前AI技术应用面临的挑战,包含标注训练数据、大量全面的数据获取、输出结果的解释,以及学习的普遍性等。
在标注训练数据方面,由于目前AI系统主要都是***用监督学习模式,必须事先耗费大量[_a***_]、人力或资金进行数据标注,因此成为AI系统推广导入的劣势所在。目前针对此劣势,已有许多研究学者陆陆续续推出新的演算模型,希望能逐步达成让数据能自动被标注的目标,以大幅缩减人力与时间的投入。
在大量全面的数据获取方面,由于对许多产业而言,要获取数量与质量都足够的数据并不容易,因此对于这类数据较不易取得的产业而言,导入AI系统的难度也会较高。
而输出结果的解释部份,目前AI系统还难以达到。原因在于,目前AI系统虽然能算出结果,但却无法一步一步地解释这个结果是如何获得的,因此面临这类需要针对运算结果进行解释的需求,目前为止都还无法达到。
至于学习的普遍性部分,是因为目前AI模型在将学习经验自A类移转至B类时,经常会遇到困难。这意谓着企业需要投入大量资金训练新的模型,即便是A类与B类两者间有部分相似性也难以避免。
人工智能的挑战第一包括情感性,机器人是没有情感的,情感需要人与人之间长时间的培养,人工智能很难做到这一点。
第二人工智能存在机器误差。有些应用是致命的比如自动驾驶,目前还没彻底解决。
第三个体差异性,虽然机器可以千人千面,但是必须基于已有事例,人可以有很多隐藏特性突然爆发,机器很难模拟
到此,以上就是小编对于2018人工智能技术的问题就介绍到这了,希望介绍关于2018人工智能技术的3点解答对大家有用。
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