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首頁精彩閱讀六問六答幫你了解人工智能（二）
六問六答幫你了解人工智能（二）
2019-02-12
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我們在上一篇文章中給大家介紹了有關(guān)人工智能的問題的解答，具體是現(xiàn)階段人工智能是不是處于黃金時(shí)代。其實(shí)現(xiàn)在人工智能可以說是進(jìn)入了黃金時(shí)代，也可以說并沒有進(jìn)入黃金時(shí)代，因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展經(jīng)常是大起大落，只不過是現(xiàn)在人工智能處于頂峰而已。下面我們接著給大家解答一下關(guān)于人工智能的相關(guān)問題。


在這篇文章中我們給介紹的問題就是大數(shù)據(jù)如何幫助人工智能呢？可以說現(xiàn)階段的人工智能大多數(shù)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能，如果沒有數(shù)據(jù)，就沒有深度學(xué)習(xí)的成功。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能離不開大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)與人工智能是一種共生關(guān)系，一方面，人工智能基礎(chǔ)理論技術(shù)的發(fā)展為大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘提供了更豐富的模型和算法，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衍生出的一系列技術(shù)和方法，這些技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、對抗學(xué)習(xí)等。在另一方面，大數(shù)據(jù)為人工智能的發(fā)展提供了新的動(dòng)力和燃料，數(shù)據(jù)規(guī)模大了之后，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法面臨挑戰(zhàn)，要做并行化、要加速要改進(jìn)。當(dāng)前的弱人工智能應(yīng)用都遵從這一技術(shù)路線，繞不開大數(shù)據(jù)。所以做好人工智能是離不開大數(shù)據(jù)的。


那么問題來了，怎么做非數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能呢？傳統(tǒng)的規(guī)則式人工智能可以說是非數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，更多靠人工內(nèi)置的經(jīng)驗(yàn)和知識驅(qū)動(dòng)，不過它最大的問題也是要人工介入，而且很難具有學(xué)習(xí)能力，靠的知識、記憶和經(jīng)驗(yàn)建立的規(guī)則體系。強(qiáng)人工智能的目標(biāo)是機(jī)器智能化、擬人化，機(jī)器要完成和人一樣的工作，那就離不開知識、記憶和經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)也離不開通過知識、經(jīng)驗(yàn)和記憶建立起來的認(rèn)知體系。從這個(gè)角度講，強(qiáng)人工智能要實(shí)現(xiàn)只靠深度學(xué)習(xí)還不夠，但也不能繞過深度學(xué)習(xí)，通過深度學(xué)習(xí)進(jìn)行物理世界基礎(chǔ)知識的初步監(jiān)督式或半監(jiān)督學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)掌握的知識必須要能存儲記憶并形成經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，只有這樣遇到新的問題之后，才能智能響應(yīng)。


我們在這篇文章中給大家介紹了人工智能相關(guān)問題的解答，具體就是給大家講述了大數(shù)據(jù)是如何幫助人工智能的，我們在下一篇文章中繼續(xù)給大家介紹更多的知識。

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