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來源: 發(fā)布時間:2024-01-15

學(xué)習(xí)過程就是在很多很多組模型參數(shù)中找到那組參數(shù)的過程。3、模型實(shí)例(AI程序):模型含有很多參數(shù),每個參數(shù)都可以取很多不同的值,每組模型參數(shù)(每個參數(shù)都取了確定的值)都確定了一個模型實(shí)例。所以同一個模型,當(dāng)參數(shù)取不同的值時,可以得到非常非常多的模型實(shí)例(AI程序)。學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是找到表達(dá)了數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的規(guī)律的那個模型實(shí)例(AI程序),也就是找到模型實(shí)例對應(yīng)的那組模型參數(shù)。學(xué)習(xí)過程就是在很多很多組模型參數(shù)中找到那組參數(shù)的過程。視頻可疊加,實(shí)現(xiàn)畫中畫。金華珍云AI數(shù)字人小程序站點(diǎn)

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人工智能:智能程序的科學(xué)1956年JohnMcCarthy創(chuàng)建的「人工智能」(AI)是一個通用術(shù)語,指的是表現(xiàn)出智能的行為的硬件或軟件。用McCarthy教授的話來說,它是「制造智能機(jī)器,特別是智能計算機(jī)程序的科學(xué)和工程」?!窤I」這個詞兒已經(jīng)存在了幾十年,然而,一直以來進(jìn)步有限,因?yàn)榻鉀Q許多現(xiàn)實(shí)世界問題的算法太復(fù)雜了。復(fù)雜的活動包括進(jìn)行醫(yī)療診斷,預(yù)測何時機(jī)器將失效或測量某些資產(chǎn)的市場價值,涉及成千上萬的數(shù)據(jù)集和變量之間的非線性關(guān)系。在這些情況下,很難使用我們的數(shù)據(jù)來「優(yōu)化」我們的預(yù)測。在其他情況下,包括識別圖像中的對象和翻譯語言,我們甚至不能制定規(guī)則來描述我們目標(biāo)。舉個例子:我們怎么能寫一套規(guī)則,完整地描述一只狗的外觀?如果我們可以降低從程序員到程序的復(fù)雜預(yù)測(數(shù)據(jù)優(yōu)化和特性規(guī)范)的難度呢?這是現(xiàn)代人工智能的關(guān)鍵點(diǎn)。金華珍云AI數(shù)字人小程序站點(diǎn)根據(jù)內(nèi)容調(diào)整譯文 智能呈現(xiàn)準(zhǔn)確翻譯結(jié)果。

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《重大領(lǐng)域交叉前沿方向2021》(2021年9月13日由浙江大學(xué)中國科教戰(zhàn)略研究院發(fā)布)認(rèn)為當(dāng)前以大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)和算力為基礎(chǔ)的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點(diǎn)的技術(shù)應(yīng)用上已較為成熟,但對于需要知識、邏輯推理或領(lǐng)域遷移的復(fù)雜性任務(wù),人工智能系統(tǒng)的能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足?;诮y(tǒng)計的深度學(xué)習(xí)注重關(guān)聯(lián)關(guān)系,缺少因果分析,使得人工智能系統(tǒng)的可解釋性差,處理動態(tài)性和不確定性能力弱,難以與人類自然交互,在一些敏感應(yīng)用中容易帶來安全和倫理風(fēng)險。類腦智能、認(rèn)知智能、混合增強(qiáng)智能是重要發(fā)展方向。

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機(jī)器翻譯,智能控制,機(jī)器人學(xué),語言和圖像理解,遺傳編程機(jī)器人工廠,自動程序設(shè)計,航天應(yīng)用,龐大的信息處理,儲存與管理,執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。值得一提的是,機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和先應(yīng)用領(lǐng)域。不過就已有的機(jī)譯成就來看,機(jī)譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn);而機(jī)譯質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國數(shù)學(xué)家、語言學(xué)家周海中教授曾在論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出:要提高機(jī)譯的質(zhì)量,首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計問題;單靠若干程序來做機(jī)譯系統(tǒng),肯定是無法提高機(jī)譯質(zhì)量的;另外在人類尚未明了大腦是如何進(jìn)行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下,機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。智能家居之后,人工智能成為家電業(yè)的新風(fēng)口。視頻編輯器,感受效率加倍的體驗(yàn)。AI數(shù)字人智能文字生成

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為了找到那組模型參數(shù),從而得到模型實(shí)例,有兩個問題需要解決:1)要有比較模型參數(shù)哪組更好的方法,這樣才能知道選哪組比較的方法是看模型參數(shù)確定的模型實(shí)例哪個更好的表達(dá)了數(shù)據(jù)中的規(guī)律。也就是要找到方法可以評估模型實(shí)例對數(shù)據(jù)規(guī)律的表達(dá)的好壞。2)要有尋找模型參數(shù)的方法,能在有限的時間內(nèi)找到好的參數(shù)組前面說過,模型可能有非常非常多的參數(shù),每個參數(shù)又可以有非常非常多的取值選擇,所以模型可選的參數(shù)組會非常非常多。金華珍云AI數(shù)字人小程序站點(diǎn)

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