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人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-01-28
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人工智能的發(fā)展飛快，這也得益于人工智能的技術(shù)成熟。而人工智能離不開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能的發(fā)展中也是走過了十分崎嶇的道路，那么究竟是怎么一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。


每一個科學(xué)的技術(shù)發(fā)展進(jìn)程都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發(fā)展一件十分有意思的事情，重大科學(xué)的研究往往呈螺旋形上升的過程，不可能一蹴而就，每一次基礎(chǔ)科學(xué)研究的重大進(jìn)步，科技應(yīng)用的重大突破，往往先由一兩個領(lǐng)軍人物偶然點破，而后大家爭相研究，于是就在很短的時間內(nèi)做出大量更具突破性的成果，同時帶來相關(guān)產(chǎn)業(yè)界的革命性增長。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是這樣的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域幾十年來積累誕生的重大科學(xué)研究和工程應(yīng)用成果，當(dāng)前深度學(xué)習(xí)被看作是通向人工智能的關(guān)鍵技術(shù)，得到了很多科學(xué)家的重視。


首先說說什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吧，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習(xí)的一個方向，而機器學(xué)習(xí)的另一個方向就是支持向量機。而以支持向量機為代表的淺層學(xué)習(xí)技術(shù)十分火爆，但是機器學(xué)習(xí)技術(shù)卻很少投入使用中，后來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的技術(shù)得到的實質(zhì)性的改變，逐漸走出實驗室，在學(xué)術(shù)界研究和產(chǎn)業(yè)界應(yīng)用都得以應(yīng)用。


神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大起大落代表了人工智能的三個泡沫期，這給過分熱衷深度學(xué)習(xí)技術(shù)與人工智能研究應(yīng)用的人來講，也是該降降溫的，期望越大，失望越大，畢竟深度學(xué)習(xí)技術(shù)沒有想象中的那么強大，至少在智能算法層面的突破很有限。換個角度看，深度學(xué)習(xí)的興起，很可能是因為機器學(xué)習(xí)算法研究幾十年遲遲無重大進(jìn)展。


我們在這篇文章中給大家講述的人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，從中我們可以看出人工智能的發(fā)展是離不開機器學(xué)習(xí)的，而機器學(xué)習(xí)又離不開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以我們要想做好人工智能，那就不要丟下神經(jīng)學(xué)習(xí)，唯有并駕齊驅(qū)，相互幫助，才能把智能科技發(fā)展的道路走得更遠(yuǎn)更牢。

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