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        AI人工智能科普

        發布時間:2018-12-14
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        之前為大家科普的都是一些3D打印相關及三維掃描儀相關的知識,由于人工智能的發展,以后的三維掃描設備或打印機肯定是與人工智能相互結合的,就像現在智能家居一樣。因此先跟大家科普下人工智能的內容。

        人工智能史

        術語人工智能是在1956年創造的,但由于數據量增加,先進的算法以及計算能力和存儲的改進,人工智能在今天變得越來越流行。

        20世紀50年代早期的人工智能研究探討了解決問題和符號方法等主題。 在20世紀60年代,美國國防部對這類工作表示了興趣,并開始訓練計算機來模仿基本的人類推理。 例如,國防高級研究計劃局(DARPA)在20世紀70年代完成了街道測繪項目。 早在2003年,DARPA就開始生產智能助理,早在Siri,Alexa或Cortana就是家喻戶曉的名字。

        這項早期工作為我們今天在計算機中看到的自動化和形式推理鋪平了道路,包括決策支持系統和可以設計用于補充和增強人類能力的智能搜索系統。

        雖然好萊塢電影和科幻小說將AI描繪成接管世界的人類機器人,但人工智能技術的當前發展并不那么可怕 - 或者說那么聰明。 相反,AI已經發展到每個行業都能提供許多特定的好處。 

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        人工智能的重要性

        AI通過數據自動重復學習和發現。

        AI與硬件驅動的機器人自動化不同。 AI不是自動執行手動任務,而是可靠且無疲勞地執行頻繁,高容量,計算機化的任務。 對于這種類型的自動化,人工查詢對于設置系統和提出正確的問題仍然至關重要。 

        AI為現有產品增添智能

        在大多數情況下,AI不會作為單獨的應用程序出售。 相反,您已經使用的產品將通過AI功能得到改進,就像Siri被添加為新一代Apple產品的功能一樣。 自動化,會話平臺,機器人和智能機器可以與大量數據相結合,以改善家庭和工作場所的許多技術,從安全智能到投資分析。

        AI通過漸進式學習算法進行調整

        讓數據進行編程。 AI在數據中找到結構和規律,以便算法獲得技能:算法成為分類器或預測器。 因此,正如算法可以自學如何下國際象棋一樣,它可以自學下一個在線推薦的產品。 當給出新數據時,模型會適應。 反向傳播是一種AI技術,當第一個答案不太正確時,它允許模型通過訓練和添加的數據進行調整。 

        AI可以充分利用數據

        當算法是自學習時,數據本身就可以成為知識產權。答案在數據中; 你只需要應用AI來解決它們。 由于數據的作用現在比以往任何時候都更加重要,因此它可以創造競爭優勢。 如果您在競爭激烈的行業中擁有最好的數據,即使每個人都在應用類似的技術,最好的數據也會獲勝。

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