1. <samp id="3qqa6"><center id="3qqa6"></center></samp>

  • <u id="3qqa6"><button id="3qqa6"></button></u>
    <optgroup id="3qqa6"><strike id="3qqa6"></strike></optgroup>

      1. 網站建設

        運用數據 ? AI分析

        大數據平臺建設和AI分析解決方案提供商


        一、什么是人工智能?

        人工智能(AI)是計算機科學的一個廣泛分支,它致力于構建能夠執行通常需要人類智能的任務的智能機器。人工智能是一種能夠執行通常需要人類智能的任務的計算機系統。許多人工智能系統是由機器學習提供動力的,有些是由深度學習提供動力的,有些是由規則等提供動力的。

        二、人工智能的四種類型是什么?

        反應式機器

        有限內存

        心理理論

        自我意識

        三、人工智能的例子有哪些?

        Siri、Alexa和其他聰明的助手

        自動駕駛汽車

        機器人顧問

        會話機器人

        垃圾郵件過濾器

        Netflix的建議

        四、人工智能是如何工作的?

        人工智能方法和概念

        在破解納粹加密機之謎并幫助盟軍贏得第二次世界大戰不到十年后,數學家艾倫·圖靈第二次用一個簡單的問題改變了歷史:“機器能思考嗎?”

        圖靈的論文《計算機械與智能》(1950)及其后續的圖靈測試確立了人工智能的基本目標和愿景。人工智能的核心是計算機科學的一個分支,旨在以肯定的方式回答圖靈的問題。這是在機器中復制或模擬人類智能的努力。人工智能的廣闊目標引起了許多問題和爭論。如此之多,以至于這個領域沒有一個單一的定義被普遍接受。

        將人工智能定義為“構建智能機器”的主要局限性在于它實際上并沒有解釋什么是人工智能?什么使機器智能化?人工智能是一門具有多種方法的跨學科科學,但機器學習和深度學習的進步正在技術產業的幾乎每個部門創造一種范式轉變。

        在他們開創性的教科書《人工智能:現代方法》中,作者斯圖爾特·拉塞爾(Stuart Russell)和彼得·諾維格(Peter Norvig)將他們的工作圍繞機器中的智能代理這一主題進行了統一,從而解決了這個問題??紤]到這一點,人工智能是“對從環境中接收感知并執行動作的主體的研究”(Russel和Norvig viii)

        定義人工智能領域的四種不同方法:

        人性化思考

        理性思考

        人道

        理智行事

        雖然這些定義對普通人來說似乎很抽象,但它們有助于將該領域作為計算機科學的一個領域來關注,并為機器和程序注入機器學習和人工智能的其他子集提供了藍圖。

        智能的四種類型

        1.反應式機器

        反應式機器遵循最基本的人工智能原理,顧名思義,它只能利用自己的智能感知和反應面前的世界。反應式機器無法存儲內存,因此無法依靠過去的經驗實時通知決策。

        直接感知世界意味著反應式機器被設計成只完成有限數量的專門任務。然而,有意縮小反應型機器的世界觀并不是任何一種成本削減措施,而是意味著這類人工智能將更加可信和可靠——它每次都會以同樣的方式對相同的刺激做出反應。

        反應式計算機的一個著名例子是深藍,它是由IBM在20世紀90年代設計的一臺國際象棋超級計算機,并在一場游戲中擊敗了國際大師加里·卡斯帕羅夫。深藍只能識別棋盤上的棋子,知道每個棋子是如何根據國際象棋規則移動的,確認每個棋子的當前位置,并確定此時最合乎邏輯的移動方式。這臺電腦并不是在追求對手未來可能采取的行動,也不是在試圖把自己的棋子放在更好的位置。每一個轉折都被視為它自己的現實,與事先做出的任何其他運動相分離。

        另一個玩游戲的反應式機器的例子是谷歌的AlphaGo。AlphaGo也無法評估未來的移動,但它依靠自己的神經網絡來評估當前游戲的發展,使其在更復雜的游戲中勝過深藍。AlphaGo還擊敗了世界級的比賽對手,在2016年擊敗了圍棋冠軍選手Lee Sedol。

        盡管范圍有限且不易更改,但反應式機器人工智能可以達到一定程度的復雜性,并在創建時提供可靠性,以完成可重復的任務。

        2.有限內存

        有限記憶人工智能能夠在收集信息和權衡潛在決策時存儲以前的數據和預測——基本上是回顧過去,尋找下一步可能發生的事情的線索。有限記憶人工智能比反應式機器更復雜,可能性更大。

        當一個團隊不斷地訓練一個模型如何分析和利用新數據時,或者當一個AI環境被建立以便模型能夠被自動訓練和更新時,就會產生有限的內存AI。在機器學習中使用有限記憶AI時,必須遵循六個步驟:必須創建訓練數據,必須創建機器學習模型,模型必須能夠做出預測,模型必須能夠接收人類或環境反饋,反饋必須存儲為數據,這些步驟必須作為一個循環來重復。

        3.心理理論

        心理理論就是這樣——理論的。我們還沒有達到達到下一個人工智能水平所需的技術和科學能力。

        這個概念是基于一個心理學前提,即理解其他生物的思想和情感會影響自己的行為。就人工智能機器而言,這意味著人工智能能夠理解人類、動物和其他機器的感受,并通過自我反思和決心做出決策,然后利用這些信息做出自己的決策。本質上,機器必須能夠實時掌握和處理“思維”的概念、決策過程中情緒的波動以及一系列其他心理概念,從而在人與人工智能之間建立起雙向關系。

        4.自我意識

        一旦心智理論在人工智能中得以確立,在未來的某個時候,人工智能的最后一步將是實現自我意識。這種人工智能具有人類層面的意識,了解自己在世界上的存在,以及他人的存在和情緒狀態。它將能夠理解其他人可能需要什么,不僅基于他們與他們交流的內容,還基于他們如何交流。

        人工智能中的自我意識依賴于人類研究人員理解意識的前提,然后學習如何復制意識,從而將其構建到機器中。

        為什么要做人工智能AI?

        • 不受限制的價值分析

          全球企業每年在數據上花費高達數十億美元。 但很多時候,這些錢都用在了管理和漸進式改進上,以及不遺余力地專注于節約成本。這就是問題所在。 數據被視為一種需要管理的成本,而不是一種可以用來推動企業增長的資產。

        • 數據是企業的核心

          數據是您最有價值的資產,但前提是您要對其加以充分利用。 是時候從孤立的、專有的、回顧性的方法轉向統一的、可用的、面向解決辦法的模型了。換句話說,數據(以及來自這些數據的智能)必須成為您業務的核心焦點。

        • 超越洞察力

          企業級智能數據平臺,可將所有內容進行統包括數據采集、數據倉庫、分析以及新的數據源和類型 。利用超大規模的數據分析來解決最大的挑戰和最復雜的端到端問題。實現了一個強大的數據分析生態系統 — 編排每一項行動和舉措、優化業務執行、推動增長和價值。

        • 多維度擴展

          從查詢到用戶再到數據量,無論哪個維度的需求增長,其它維度的性能也不會下降。大多數數據分析維度相互依存,此消彼長。 查詢越多,數據可用性就越低。 用戶越多,處理的查詢越少。但是,企業級可擴展性意味著您可以在不影響其他功能的情況下最大限度地發揮每項功能,這是一種可提前處理未來大量數據工作負載的關鍵能力。

        大數據采集與分析的作用是什么?做了大數據分析有什么用嗎?

        成為數據驅動型企業,首先要轉變觀念。是時候將數據作為您的業務核心了是時候從孤立的、專有的、回顧性的方法轉向統一的、可用的、面向解決辦法的模型了。

        換句話說,數據(以及來自這些數據的智能)必須成為您業務的核心焦點。

        久久久久久精品无码大片_中文日韩欧美视频一区_国产91在线无码_日日摸夜夜添夜夜添国产

        1. <samp id="3qqa6"><center id="3qqa6"></center></samp>

      2. <u id="3qqa6"><button id="3qqa6"></button></u>
        <optgroup id="3qqa6"><strike id="3qqa6"></strike></optgroup>