人工智能应用于刷题-人工智能应用于刷题吗
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用于刷题的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用于刷题的解答,让我们一起看看吧。
人工智能的四个研究途径?
目前研究过程中通常***用两条途径,一条是由内到外,从揭示人脑的结构和人类智能的奥妙入手,目的是搞清楚大脑处理信息的过程,目标是创立信息处理的智能理论。
另一条是由外到内,从应用计算机模拟人的智能活动入手,目标是研究开发智能机器或系统,力求达到与人的智能活动相类似的效果。总之,人工智能的最终目标是要搞清人工智能的有关原理,使计算机具有智慧更加聪明、更加有用
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演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理,就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代,利用机率和经济学上的概念,人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
对于困难的问题,有可能需要大量的运算***,也就是发生了“可能组合爆增”:当问题超过一定的规模时,电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。
人工智能技术应用专升本考什么?
人工智能专业专升本考的课程有通信工程,计算机科学与技术软件工程,网络工程,物联网工程,数字媒体,技术数据科学与大数据计算。
人工智能专业现在可谓是香饽饽,在新增专业中最多就是人工智能被社会发展最好新的最好的专业之一,但人们对人工智能了解其实不多,实际上人工智能专业人才需求量是很大的,尤其是互联网大企业,华为,腾讯小米这样的公司都需要这方面的人才。
人工智能是什么原理,为什么具有学习性?
人工智能的概念很广泛,我们就举大家都知道的两个例子好了: 阿尔法狗和图像识别。
在阿尔法狗例子中,阿尔法狗首先学习了历史上的经典对弈, 就是学了所有前代大师的招数。事实上它做的事情是判断在特定局面下,如何基于大量历史数据在有限时间内选择一个较优解。阿尔法狗虽然有很强大的计算能力,但也没办法在有限时间内穷尽所有可能。这样,学习的***水平越高阿尔法狗越厉害,学的越多,它也越厉害,所以当时大家知道阿尔法狗的棋力是越来越高的。等到阿尔法狗ZERO的时候,它已经不满足于学习人类的对弈了,因为它可以凭借自己的算力创造不曾被人类棋手摸索过的模式。到了这一步,我们可以说,它已经把围棋玩通关了,因为虽然围棋复杂,但归根结底还是一个计算问题,所以只要算力够强大,就可以把所有的可能性学习一遍。
另外一个经典例子是图像识别。首先拿很多比如猫的图片告诉机器这些是猫,然后机器就从图片中提取相同的特征,比如两只耳朵、一条尾巴、几缕胡须,还有它们的相对大小相对位置等等。[_a***_]结束后,再拿另外一张猫的图片测试,机器就能根据已经学习的特征来判断这是猫,其实挺像人类识别物体的逻辑的。在这个例子中,也是训练的数据越多,学习到的特征越精细,后面判断的时候越准。
这两个例子虽然是不同的人工智能技术问题,但大家可以看到,机器可以通过更多的数据训练来提高智能,所以大数据是人工智能的基础。
人工智能的原理就是利用大量数据和算法,让机器变得更智能,更像人,而大量数据就是其数据库中有足够多的数据,像阿尔法机器人,背后有着庞大的围棋案例数据,这些数据肯定比选手一生下的围棋还要多很多,完全不是一个两级的的,而算法就是,通过数据找规律,因而机器人就有了学习能力,在围棋中,无论对方走哪一步,人工智能就已经算到后面几十上百步甚至几百种走法,那肯定足以秒***类。
像无人驾驶也是这样,一般会通过程序写好相应的规则,在通过输入大量数据进行验证,然后通过高级算法,让驾驶汽车自动识别道路情况。
未来人工智能会更加智能,因为我们的数据每天都在爆发式增长,只要我们提高算法的可行性即可。
到此,以上就是小编对于人工智能应用于刷题的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能应用于刷题的3点解答对大家有用。
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