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为非专业人员量身打造,斯坦福教授一页纸界说AI焦点观点

时期:2021-12-18 01:16 点击数:
本文摘要:机械之心报道编辑:魔王、小舟斯坦福教授 Christopher Manning 用一页纸的篇幅先容 AI 领域的焦点观点。在「AI」随处可见的当下,你真的明白人工智能领域焦点观点吗?刚刚,斯坦福大学教授、人工智能实验室(SAIL)卖力人、HAI 副主任 Christopher Manning 用一页纸的篇幅界说了 AI 领域的焦点术语。他表现希望这些界说能够资助非专业人员明白 AI。

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机械之心报道编辑:魔王、小舟斯坦福教授 Christopher Manning 用一页纸的篇幅先容 AI 领域的焦点观点。在「AI」随处可见的当下,你真的明白人工智能领域焦点观点吗?刚刚,斯坦福大学教授、人工智能实验室(SAIL)卖力人、HAI 副主任 Christopher Manning 用一页纸的篇幅界说了 AI 领域的焦点术语。他表现希望这些界说能够资助非专业人员明白 AI。

在这一页纸中,Manning 先容了十多个术语的界说,包罗「智能」、「人工智能」、「机械学习」、「深度学习」等。链接:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2020-09/AI-Definitions-HAI.pdf详细内容参见下文:智能可以界说为学习和执行恰当的技术以解决问题、实现目的的能力,且这些能力能够适用于不确定、不停变化的外部情况。经由完全预编程的工业机械人具有灵活性、准确性和一致性,但并不智能。

人工智能(AI)由斯坦福大学名誉教授 John McCarthy 在 1955 年提出,他将人工智能界说为「制造智能机械的科学与工程」。许多研究使人类编程的机械能够以智慧的方式执行任务,如下棋。可是如今,AI 领域致力于实现至少可以像人类一样学习的机械。自主系统能够独立地计划和确定操作步骤,以实现指定的目的,而无需举行微观治理。

医院中的配送机械人必须在人来人往的走廊中自主导航才气乐成完成任务。在人工智能领域中,「自主」并不意味着政治或生物学中常见的「自治」(self-governing)。

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机械学习(ML)是人工智能的一部门,旨在研究盘算机智能体如何凭据履历或数据改善其感知、知识、思维或行动。为此,机械学习领域的知识涉及盘算机科学、统计学、心理学、神经科学、经济学和控制论。在监视学习中,盘算机学习预测人类给定的标签,例如基于带标签的狗狗照片来学习狗的品种。

而无监视学习不需要标签,有时需要自己做预测任务,例如实验预测句子中每个后续单词。强化学习让智能体学习可优化其总体奖励的行动序列,例如在没有良好技术的明确示例下自主赢得游戏。深度学习指使用大型多层神经网络盘算一连(实数)表现,与人脑中按层级结构组织的神经元略有相似。

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现在,深度学习是最乐成的机械学习方法,可用于所有类型的机械学习,而且可基于少量数据实现更好的泛化性能,能够更好地扩展至大规模数据和算力。算法列出了待执行的准确步骤,就像人把步骤写进盘算机法式一样。AI 系统包罗算法,但算法往往仅作为学习或奖励盘算方法。

它们的许多行为是从数据或履历中学得的,正如斯坦福结业生 Andrej Karpathy 所提出的「软件 2.0」带来的系统设计基础性改变一样。狭义人工智能(Narrow AI)表现能够处置惩罚特定任务的智能系统,如语音识别某人脸识别。人类级 AI(Human-level AI)或通用人工智能(AGI)则致力于寻找智能处置惩罚大量任务且能够感知语境的机械,例如高效的社交谈天机械人某人机交互。以人为中心的人工智能指寻求能够增强人类能力、满足人类社会需求且从人类身上获得启发的 AI。

它为人类研发高效的互助同伴和工具,如机械人助手和暮年陪护机械人。


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