人工智能技术博士科研设想-人工智能技术博士科研设想有哪些
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术博士科研设想的问题,于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术博士科研设想的解答,让我们一起看看吧。
人工智能基于几何特征由谁提出?
人工智能的起源:人工智能在五六十年代时正式提出,1950年,一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起,建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是,同样是在1950年,被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想:如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。而就在这一年,图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
1956年,在由达特茅斯学院举办的一次会议上,计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来,这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久,麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年,明斯基也搬到了这里,之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是,茅斯会议正式确立了AI这一术语,并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久,最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志,从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后,人工智能迎来了属于它的第一段H***y Time。在这段长达十余年的时间里,计算机被广泛应用于数学和自然语言领域,用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时,有很多学者认为:“二十年内,机器将能完成人能做到的一切。”
因此,人工智能项目停滞不前,但却让一些人有机可乘,1***3年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此,人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
人工智能的三大素是什么?
算法、算力和数据,是人工智能快速发展的三个要素。首先在算法上的突破,才让人工智能的商业化发展看到了希望。其次,计算能力的提升,使得复杂的算法得以实现,快速得出训练成果,降低成本。最后,大数据时代为人工智能的训练学习提供了大量的资料。离开其中任何一样,人工智能都无法实现大规模商业化应用。
1. 算法
算法是人工智能发展的基础,现在主要应用的深度学习算法。算法框架中诸如Caffe、TensorFlow、Torch等大多数已经实现了开源,成为大多数工程师的选择,对行业的加速发展和人才的培养起到了非常大的作用。
全球的开源平台的成熟,也使得中国企业能够快速地***其他地区开发的先进算法。就应用层面而言,中国的算法发展程度与其他国家并无太大差距。事实上,中国在语言识别的人工智能算法上取得了突破性进展,在世界上领先。
2. 算力
计算能力是人工智能的基础设施之一,因此具有较高的战略意义。GPU(图形[_a***_])强大的并行计算能力显著提升了计算机的性能,而且降低了成本。英伟达最新的GTX1080游戏显卡拥有9TFLOPS的浮点性能,但是价格只要700美元。每GFLOPS的算力成本只有8美分。而1961年的IBM1620要提供1 GFLOPS的算力,费用大概是9万亿美分。
在算力部门,英伟达、英特尔和AMD这全球最大的三家芯片供应商,负责提供GPU和CPU。硅谷也在针对性发展FPGU(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路),应用于人工智能计算。云计算和超级计算机也在为人工智能的发展提供服务。
3. 数据
到此,以上就是小编对于人工智能技术博士科研设想的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术博士科研设想的2点解答对大家有用。
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