人工智能

这些日子,人工智能正在得到很多炒作,但这肯定不是一个新的领域。什么是新的是在炒作十年前的兴趣之后的复兴并没有产生所承诺的结果。早期的AI尝试专注于逻辑和博弈理论,但这些方法未能捕捉到大多数现实生活场景中存在的不确定性。近几十年来看涨了朝着以概率和统计而非逻辑为中心的AI领域的重大转变。在这个基础上,现代AI再次捕获了公共利益,并在新的可能性的新阈值下希望。



AI的子场


有许多领域的ai彼此重叠和交织,但这些是最受欢迎的几个。

机器学习

简而言之,机器学习是允许计算机从数据学习的技术的名称。“什么他们学到了吗?“,你可能会问。他们通常会学习如何对数据科学家呼叫的事物进行分类或分数分类回归

自然语言处理(NLP)

NLP基本上是机器学习到语言的应用。这允许计算机学习文本的结构(即,解析),发现所提到的(命名实体识别)的发现实体等等。

计算机视觉

该字段涉及允许计算机获得对图像的理解的技术。这可以包括对象识别,运动跟踪,姿势估计等等。



我们如何使用人工智能


PaperRater在我们的中致力于使用机器学习和自然语言处理(NLP)自动校对服务。NLP用于精确解析文本并从中提取有用的信息。机器学习用于在NLP收集的数据上运行,并为输入的文本产生级别。最后,自然语言生成用于将建议输出到最终用户。


AI的未来


虽然有些人受到超级智能机器人的想法占据世界的思想威胁,但许多包括在内的涵盖我们在纸张上的人,在未来100年里没有看到任何潜在的威胁,并且在无法避免的遥远的未来没有任何威胁。近年来,AI已经完成了许多相当大的任务,并将继续解决更大和更大的任务,直到似乎令人难以置信地令人印象深刻,这似乎是平凡的。以下是过去十年的一些壮举:
  • 非结构化文本的高赌注分级(例如,散文)
  • 语言翻译与十几种语言
  • 准确的语音识别而不预先预先染色
  • 投资交易
  • 新闻文章生成
  • 击败危险冠军
  • 半自动车辆
  • 击败排名排名第一的去球员
  • 机器人清洁剂

这些是可能在未来10 - 20年内获得的里程碑:
  • 由计算机创造性的写作
  • 准确的文本释义
  • 自动化客户服务代理商
  • 视频场景转录
  • 视频监控和警报
  • 全自治车辆和出租车
  • 实验室机器人能够设计和执行自己的实验
涵盖主题:人工智能,A.I.,机器学习,自然语言处理(NLP),数据挖掘,统计推断
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