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2023-09-20
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本文目录
算法框架数、公共数据集、AI的通用平台、AI的专有平台,可以构成人工智能的基础设施。
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和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。
人工智能基础设施(AI基础设施)是以“高质量网络”为关键支撑,以“数据资源、算法框架、算力资源”为核心能力要素,以“开放平台”为主要赋能载体,能够长期提供公共普惠的智能化服务的基础设施。
人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科,所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。
知识图谱
如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储,以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题,即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。
在人们的日常生活及社会活动中,“知识”是常用的一个术语。例如,人们常说“我们要掌握现代科学知识”,“掌握的知识越多,你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的,例如,有的知识是多数人所熟悉的普通知识,而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么,到底什么是知识?知识有哪些特性?它与通常所说的信息有什么区别和联系?
现实世界中每时每刻都产生着大量的信息,但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时,更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。
数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号,是信息的载体和表示。信息是对数据的解释,是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来,才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。
三者关系图
另外,数据和信息又是两个不同的概念,相同的数据在不同的环境下表示不同的含义,蕴涵不同的信息。比如,“100”是一个数据,它可能表示“100元钱”,也可表示“100个人”,若对于学生的考试成绩来说,可能表示“100分”。同样,相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如,地下工作者为了传达情报信息,可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话,或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息,也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。
正如上述,现实生活中,信息是要以数据的形式来表达和传递的,数据中蕴涵着信息,然而,并不是所有的数据中都蕴涵着信息,而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的,是以增加知识为目的的。
比如,你看到0571-8888888这样的数字,你可能会根据自己已有的知识猜测到它是一个电话号码,但不知道它是哪个城市的电话号码,但如果你通过一些方法确定0571是杭州市的区号后,以后再碰到相同格式的数据时,你就会知道它代表杭州市的一个电话号码,实际上你的知识也就增加了。不同格式的数据蕴涵的信息量也不一样,比如,图像数据所蕴涵的信息量就大,而文本数据所蕴涵的信息量就少。
数据处理
信息在人类生活中占有十分重要的地位,但是,只有把有关的信息关联到一起的时候,它才有实际的意义。一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。知识是人们在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验,人们把实践中获得的信息关联在一起,就获得了知识。
终上所述,知识、信息和数据是3个层次的概念。有格式的数据经过处理、解释过程会形成信息,而把有关的信息关联再一起,经过处理就形成了知识。知识是用信息表达的,信息则是用数据表达的,这种层次不仅反映了数据、信息和知识的因果关系,也反映了它们不同的抽象程度。人类在社会实践过程中,其主要的智能活动就是获取知识,并运用知识解决生活中遇到的各种问题。
人工智能入门可以分为三步:
第一步:学好数学知识
人工智能就是计算机科学的一个分支,不过也有借助其他计算机技术的时候,它和计算机的主要组成部分非常相似,差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合,硬件就是实实在在可以看见,可以触碰到的物品,而软件则是在内部运行的,是一种可以对硬件进行控制,实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。
程序设计就是一大堆的英文字母,被组合在一起,表达一种独有的信息,不过除了这些还会需要到数学知识,虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少,不过随着程序越复杂,用到的数学知识就会越多,比如逻辑思维、数据结构、算法等等。
第二步:学习编程语言
人工智能编程语言有一个共同的特点,那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的;它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此,用这些语言编写的程序,在现代计算机环境中,无论是解释或编译执行,往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时,将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量),使系统性能下降到难以容忍的地步。
第三步实战
理论知识只是理论知识和实际运用是两回事,拥有再好的理论,不能实现在现实中,也是没有用的,所以基础知识学完后就需要进行实习了,把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍,会得到不一样的理解。
0基础学人工智能不靠谱。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
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