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Example: 让机器像人类一样思考
让机器像人类一样听懂
让机器像人类一样看懂
让机器像人类一样运动
狭义人工智能定义
指基于人工智能算法和技术
进行研发及拓展应用的企业
本报告第一部分内容围绕狭
义人工智能展开
广义人工智能定义
指包括计算、数据资源、
人工智能算法和计算研究、
应用构建在内的产业
本报告第二、三部分内容围
绕广义人工智能展开
4 4发展历程:两起两落,正经历
第三次高潮
发展历史:已发展60年,历经两起两落;
发展现状:2013年起,迎来第三次高潮
人工智能发展历程
Perceptron,将人工智能推向第
一个高峰
成大规模数据训练和复杂任务,
AI进入第一个低谷
经网络的训练成为可能,将
AI推向第二个黄金期
DARPA没能实现,政府
投入缩减,AI进入第二次
低谷
络使得人工智能性能获得突破性
进展
视觉识别上取得成功,识
别率分别超过99%和95%,
进入感知智能时代
1955
1982
2006
1970
1990
2013
1957
1986
算法
算法
算法
5 5要素:算法是核心,计算、数
据是基础
算法的地位:实现人工智能的核心方法是算法,工
程学方法和模拟法是人工智能提升的两个途径;
算法的发展现状:目前认知层算法尚未突破
实现核心:机器通过算法实现人工智能
方法一:工程学方法
(Engineering Approach)
采用传统的编程技术,利用
大量数据处理经验改进提升
算法性能
方法二:模拟法
(Modeling Approach)
模仿人类或其他生物所用的
方法或机理,提升算法性能,
例如遗传算法和神经网络
突破途径:人工智能突破主要通过算法性能的提升,主
要有工程学法和模拟法
突破方向:认知智能是下一个突破方向
算神经网络
降低计算成本
更快的芯片
了一定数据
算法性能
环境、行为等全面数据
计算能力 数据
算法
人
工
智
能
的
核
心
:
算
法
基
础
条
件
:
计
算
和
数
据
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