這在涉及人工智能(AI)的多種技術(shù)中也很明顯。經(jīng)常談?wù)撟詣?dòng)駕駛汽車和個(gè)人助理，例如Apple的Siri，而機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則經(jīng)常出現(xiàn)在書面文本中。這些術(shù)語是什么意思，它們之間有什么區(qū)別?基于AI元素的技術(shù)發(fā)展了多遠(yuǎn)?我們?cè)谂cESET公司的人工智能專家JurajJánošík進(jìn)行的一系列采訪中討論了這些主題。

在面試中，您將學(xué)習(xí)：什么是人工智能以及當(dāng)前正在開發(fā)哪種AI方法為什么我們將AI的發(fā)展部分歸功于游戲?yàn)槭裁次覀儾豢偸橇私釧I的決定人腦和細(xì)胞繁殖如何激發(fā)AI的發(fā)展許多人認(rèn)為是全新的舊AI技術(shù)實(shí)際上是多少讓我們從頭開始。我如何掌握人工智能的概念?

如果我們可以模擬人類智能，意識(shí)和一些技術(shù)的思考，我們實(shí)現(xiàn)了人工智能。這里是它的一個(gè)名詞 - 強(qiáng)人工智能 - 但也有一個(gè)叫做超級(jí)智能的概念。人工智能(AGI)旨在模仿人類的思維，包括其缺點(diǎn)，而超級(jí)智能(SI)應(yīng)該走得更遠(yuǎn)，超越人類意識(shí)和思維的極限，并大大超越它們。但是，涉及到更多的哲學(xué)論述，我們必須承認(rèn)，即使在AGI的發(fā)展中，目前我們?nèi)匀贿h(yuǎn)遠(yuǎn)落后。

AI的問題往往會(huì)帶來它的條款機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)。它們之間有什么區(qū)別?

這些術(shù)語經(jīng)常被混淆，即使是專業(yè)人士也是如此。簡(jiǎn)而言之，人工智能是一個(gè)總體概念。它涵蓋了廣泛的主題，還涵蓋了機(jī)器人技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)等問題。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)只是AI的一個(gè)領(lǐng)域，目前，它可能正受到最多的關(guān)注。另一方面，深度學(xué)習(xí)只是機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分。這個(gè)領(lǐng)域受到大腦功能的啟發(fā)，并試圖模擬大腦神經(jīng)元之間的聯(lián)系。

好吧，讓我們從頭開始。ML如何起作用?

機(jī)器學(xué)習(xí)的思想非常簡(jiǎn)單。我們有很多可用的數(shù)據(jù)，并且我們希望通過ML進(jìn)行緊湊的表示。這意味著，如果我有大量數(shù)據(jù)，則不必自己對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。對(duì)于我來說，取一個(gè)較小的樣本，對(duì)它進(jìn)行分類并在其上使用一種算法就足夠了，以便為其分配基本的分類/分類。然后，我讓學(xué)習(xí)的算法處理另一個(gè)較小的樣本，并觀察它是否根據(jù)我的意愿進(jìn)行了分類。如果沒有，我將通過指定條件來調(diào)整其行為。如果我對(duì)算法的性能感到滿意，則可以在整個(gè)數(shù)據(jù)庫中使用它，并且該算法可以自己對(duì)它進(jìn)行排序，所需時(shí)間比任何人都可以處理。