人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
其实对人工智能的评价的问题并不复杂,但是又很多的朋友都不太了解对人工智能的评价语,因此呢,今天小编就来为大家分享对人工智能的评价的一些知识,希望可以帮助到大家,下面我们一起来看看这个问题的分析吧!
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第一,人工智能的数据处理的速度和精度远远超越人类,目前世界上最快的计算机的运算速度高达每秒几千万字节,仅仅依靠人的大脑,根本无法与计算机媲美。
第二,人工智能可以延伸人类感官,人类的眼睛只能探测可见光,而机器视觉可以探测可见光、紫外线、红外线、微波、无线电波、等全频谱波段的电磁波,能够在人眼不可见的范围内成像。
第三,人工智能对声音的认知也是远远超越人类的,人类只能辨识自己熟悉的声音,一定的波段,并且只能识别自己的母语以及少量努力学习的语言,而机器可以实现对人类所有语言的辨识,在自然语言处理方面可以做到与不同的民族进行交流,最后可以实现机器和机器,机器和人,人和人之间的通讯,自然语言的交互能够让机器沟通无障碍。
我认为人工智能是对人的意识、思维信息过程的模拟。它是扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
万物有利必有弊,人工智能也是如此,例如在解放生产力的同时,也会带来人们的失业。因此不能片面的说人工智能是好是坏,不过有一点值得肯定,只要正确的运用人工智能,它将极大程度上推动人类文明的进步。
人工智能是人类错误认识自己的结果,是一个巨大的思维陷阱。人工智能已经遭遇了两次寒冬,必将经历第三次。
人类感知和思维的机制与我们的直觉印象有差距,我们的直觉印象发现不了人类感知和思维的具体过程,这是人类至今无法发现感知和思维秘密的核心原因。
要接受我们的感知和思维原来只是个错觉,这太困难了,尤其是研究人工智能的专家们更难以接受原来他们一直在错误的道路上狂奔,南辕北辙。我理解这种困难。
但眼睁睁着他们掉入陷阱,真为他们着急。也许我写几篇文章该告诉人们真相,但了解真相真的就好吗?这个问题也好难回答!
要谈百度的人工智能布局就要追溯到它成立之初。
18年前,百度作为搜索公司诞生。当时的搜索引擎还是一个基于统计学的技术,但随着互联网的快速发展,在千奇百怪的用户需求和海量数据处理要求下,搜索引擎变得越来越依赖人工智能和机器学习技术。
于是,2010年百度开始全面布局包括语音识别、自然语言处理、机器学习、知识图谱、视觉语义等在内的人工智能技术。并在两年后着手深度学习技术的研发,将其用在百度图像、语音等具体应用中。
鉴于深度学习技术在实际应用中的惊艳表现,2013年百度正式成立了深度学习研究院IDL(InstituteofDeepLearning),诸多知名专家纷纷加入,为其人工智能技术的完善和提升不断加持。除了在国内,在美国硅谷离苹果公司不远的地方也设有百度深度学习实验室。基于此,百度在全球率先将深度学习技术应用于大规模线上搜索引擎,还基于深度神经网络上线了机器翻译系统。
就这样,经过了长达16年一步步的技术积累和投入,百度大脑在2016年正式在百度世界大会上推出。如今,它已经拥有万亿级的参数、千亿样本、千亿特征训练,甚至能模拟人脑的工作机制。从基础层、感知层到认知层和平台层,不仅能够对内提供完整的人工智能技术支持,同时,百度还在去年7月宣布对外开放了包括语音识别、理解与交互技术UNIT、人脸识别等核心AI能力,以及深度学习平台PaddlePaddle。
百度大脑基础架构
两年来,从1.0版本的基础能力搭建到2.0形成了完整的技术体系,首次开放60多项AI核心能力,再到此次3.0版本的发布,百度大脑的能力仍在不断提升。
具体来说,百度大脑3.0的发布包含了技术升级、开放升级两大层面。技术层面,百度大脑3.0在业界首次提出“多模态深度语义理解”,并形成从芯片到深度学习框架、平台、生态的AI全栈技术布局;开放层面,百度AI开放平台持续升级,是最完整、最前沿、最开放、最具活力的AI技术平台。
百度大脑3.0:聚焦“多模态深度语义理解”
在日前的百度AI开发者大会上,百度正式发布了百度大脑3.0版本,其核心是“多模态深度语义理解”,具体是指对文字、声音、图片、视频等多模态的数据和信息进行深层次多维度的语义理解,包括数据语义、知识语义、视觉语义、语音语义一体化和自然语言语义等多方面的语义理解技术。
换句话说,就是要能让机器听清、看清,从而深入理解语义背后的含义,深度理解真实世界,更好地支撑各种应用。而其中,百度地图语音助手就是语音语义一体化和自然语言处理技术结合最典型的应用场景之一。
王海峰介绍,如今百度高噪声环境Hand-free语音识别准确率已提升了10个百分点,语音语义一体化技术使得远场语音识别准确率提升了10个百分点;在语音合成方面,WaveNet+拼接的情感语音合成技术,使得流畅度和自然度也大幅提升。
此外,他还以对话理解和阅读理解为例,介绍了百度的自然语言理解技术。事实上,百度的对话理解技术已经积累多年,而百度大脑3.0版本中通过研发最新的深层注意力匹配模型,比已知的最好结果又提升了4.1%。在阅读理解技术上,百度大脑已经阅读了千亿量级的文章,相当于6万个中国国家图书馆的藏书,并由此积累了亿级实体、千亿事实的知识。
更有趣的是,借助视觉的语义化技术,百度大脑还被应用在了世界杯的视频解析场景中。大会现场,王海峰播放了一段世界杯球赛视频,视频中,百度大脑可以通过识别视频中的裁判、球、球门、球场线等,捕捉射门、进球、角球、换人等画面,完成机器人解说、精彩片段集锦剪辑、以及数据统计分析等等。
知识是机器理解世界的重要基础,为此,在多元语义知识方面,百度也构建了包含数亿实体、数千亿级事实的庞大知识图谱。除了基础的由实体、属性、关系构成的实体图谱,还针对不同的应用场景和知识形态,构建了关注点图谱、事件图谱、多媒体图谱、行业知识图谱等多种图谱。所有这些,都构成了百度大脑的基础。
“通过持续获取和积累知识,百度大脑的理解能力和智能水平还会不断升级,从而更好地服务于用户。”王海峰说。
必须强调的是,在百度大脑3.0“多模态深度语义理解”技术突破的背后,深度学习平台PaddlePaddle发挥了重要作用。大会上,王海峰正式公布了PaddlePaddle3.0,包括完整的核心框架,以及AIStudio、AutoDL、EasyDL等可以让开发者平等便捷获取AI能力的平台。而作为本次大会发布亮点之一的AI芯片“昆仑”也将与PaddlePaddle深度学习框架深度结合,从而推动AI行业生态的快速发展。
总的来说,百度在人工智能领域正在扮演的是一个“授人以渔”的角色。它不仅正在通过AI开放平台让每个人平等地使用AI技术,与此同时还集众开发者之力持续为百度大脑的迭代和升级赋能。除此之外,借助百度AI生态伙伴“燎原计划”、AI加速器等方式,百度也在不断打造和布局自己的生态系统,从而为开发者释放更多价值,为产业升级带来了更多想象力。
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