人工智能武装方面的应用-人工智能武装方面的应用有哪些

C0f3d30c8时间2024-09-10 11:07:45分类应用领域浏览96

导读：大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能武装方面的应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能武装方面的应用的解答，让我们一起看看吧。人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战？人工智能杀伤性武器的研发将带来哪些危机？人工智能自然语言处……...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能武装方面的应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能武装方面的应用的解答，让我们一起看看吧。

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？
人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战？
人工智能杀伤性武器的研发将带来哪些危机？

人工智能自然语言 处理，有哪些应用场景？

自然语言处理的应用场景还是很多的，而且还有很多公司在自然语言处理领域在研究，例如现在的阿里、腾讯、美团等互联网大厂。

具体应用场景有很多，下面举几个例子，比如在现实生活中所有与文本相结合的内容都是自然语言处理的范围之内，命名实体识别、关系抽取、知识图谱补全等等。随着现在预训练模型的火热，阅读理解、问答、对话生成等等也相继火了起来。所以说自然语言处理有很多应用场景，与生活息息相关。

（图片来源网络，侵删）

人工智能语音领域应用前景非常广泛。

11月7日，新华社联合搜狗推出了“AI合成主播”。

从发布的这一刻起，“AI合成主播”正式成为新华社报道队伍中一员，TA将同其他主播一起，为人们带来权威、及时、准确的中英文新闻资讯。

（图片来源网络，侵删）

今年年初，央视也推出首部人工智能配音的纪录片《创新中国》。

自然语言处理本身细分的领域比较多，类似NER，情感分析，Semantic parsing, dependency parsing, 知识图谱，对话，翻译，阅读理解，摘要，文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的机器学习方法和深度学习，以及图的相关知识，内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型，Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制，逐渐向问答式的搜索过渡，知识图谱是比较火热的一个点，主要用于不同场景和企业的自己的知识图谱的建立，从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架和系统，主要就是集成了NER，parsing等的各种插件，在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。

范围太广了，语音处理场景在大多数领域都需要，语言指令是人类对人工智能的重要交流方式之一，智能端接收语音，处理分析读懂人类语言这是人工智能重要体现。

（图片来源网络，侵删）

1.场景主要有，情感对话、教育对话、问答等

2.人工智能自我感知收集到语音之后进行大数据分析，进行自我识别，学习，自我决策，演化等。

3.设想一下一个寂寞的晚上一个人工智能机器人陪你聊天将是怎样的场景。

Chatopera机器人客服，智能外呼机器人，需要学习智能问答相关的AI知识，Chatopera聊天机器人已经落地，发展前景非常好，性价比很高，公众号上“Chatopera”有实际演示，可以观看。

人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战？

人工智能革命归根结底是算力的革命。

为了能够让读者对人工智能有一个相对清晰的印象，我打算先聊一些人工智能是什么，然后再聊具体的机遇和挑战。

如上文所讲，人工智能革命归根结底是算力的革命。何为算力？就是做1+1=2的能力，就是简单地做加法的能力，更复杂的[_a***_]都会转化为加法的计算。人工智能就是基于这个最微观的能力建立起来的大厦，这次的革命就是以GPU和TPU的算力的兴起为代表。所有的研究问题都可以看做一种优化，就是给出一个模型，这个模型有一些参数没办法确定，然后通过计算对这些参数进行优化，最终让这个模型的预测结果最好地符合观测数据。所以，计算就是优化。

（图源：）

人工智能的各种模型，算法和技术细节其实都没那么重要。现行的人工智能模型以神经网络为主，其实就是很简单的一些加和然后做一些非线性变换。神经网络虽然相对其他模型或许在表达上相对简洁，但是不是最根本的，哪怕就是线性模型，找到合适的参数可能都能够达到很好的效果，只不过参数量比较大而已。况且现在的人工智能趋势大有只用加和和乘法的趋势，非线性变换都没有那么必要了。这就是现在很火的transformer和Bert模型的核心——注意力机制。所以，最终的人工智能模型可能就是加法下的线性模型，只有加法没有任何其他的别的东西。