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来源:网络文章    日期:2020年02月23日 03:33    小贴士:点击文中图片可阅读下一页
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但在人工智能理论与方法工具尚不完备的初期阶段,以攻克认知作为目标显然不切实际,人工智能研究逐步从高潮进入低谷。 第二个阶段,1976—2006年,基于人工规则的专家系统阶段。 这个阶段的主要进展是打开了知识工程的新研究领地,研制出专家系统工具与相关语言,开发出多种专家系统,比如故障诊断专家系统、农业专家系统、疾病诊断专家系统、邮件自动分拣系统等等。 专家系统主要由知识库、推理机以及交互界面构成,其中,知识库的知识主要由各领域专家人工构建。 然而,知识仅靠专家的手工表达实现,终不免挂一漏万,使得专家系统无法与人类专家与时俱进的学习能力相匹配,人工智能研究第二次进入瓶颈期。

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世界杯真是害人不浅哈。 难道男人的世界杯,女人的世界悲剧嘛?。

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人工智能带领人类从信息社会迈向智能社会 #标题分割#

人工智能(AI)是指在机器上实现类似乃至超越人类的感知、认知、行为等智能的系统。 与人类历史上其他技术革命相比,人工智能对人类社会发展的影响可能位居前列。

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尽管是后来者,但我们市场规模大,青年人多,奋斗精神强,长期来看更有优势。 如果说18世纪中叶蒸汽机带来第一次工业革命,持续了100年;19世纪中叶电力带来第二次工业革命,持续了100年;20世纪中叶计算机与通信带来第三次工业革命,到现在持续了70多年;我们可以预见,本世纪中叶前后人工智能可能会带来下一次工业革命,影响百年。

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目前,机器学习仍然是人工智能研究的热点之一,包括深度学习的可解释性和可信性,增强智能系统的自学习和自适应能力,以及无监督学习、多模态协同学习、强化学习、终生学习等新的机器学习方法。

未来可能的突破方向包括人工智能基础理论与算法、类脑计算、生物计算、量子计算等。 其影响不仅关系国家发展,而且关系亿万劳动者日常生活。 以深度学习为代表的人工智能技术高速发展并广泛应用,正在深刻改变人类社会生活的方方面面。 产业界从提高效率、降低成本等角度,积极采用人工智能技术解决各种应用问题,包括智能机器人、智能制造、智能监控、无人驾驶、自动问答、医疗诊断、智能家居、政务法务等,为人类带来福祉。

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人工智能把我们从简单重复的劳动中解放出来,更有利于人类充分挖掘自己的智能潜力。

自诞生以来,人工智能发展的基本思想和技术路径总的来说有三种。 第一种路径是符号主义或者说逻辑学派,形式逻辑是其理论基础,主张人工智能应从智能的功能模拟入手,认为符号是智能的基本元素,智能是符号的表征和运算过程。 前述第一个阶段和第二个阶段中,符号主义都是主导思想。 第二种路径是连接主义或者说神经网络学派,发源于上世纪40年代,强调智能活动是由大量简单(神经)单元通过复杂连接后并行运行的结果。

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从就业角度来看,越来越多的超市、银行、餐馆开始使用机器服务,甚至律师、证券分析师等高知识含量工作也可能被机器人取代,这给劳动者就业带来挑战。

人工智能的应用必然会提高劳动生产率,正如第一次工业革命期间,机器的应用虽然减少了传统轻工业就业岗位,但是也创造了更多新兴产业就业岗位。 人工智能也一样,随着它的发展,将会产生很多新的工作岗位,只是对技能的要求与传统岗位不同。  因此,随着人工智能的推进,教育培训体系也应该根据就业结构变化而积极调整,加快推进产业升级中的职业转岗培训。

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深度神经网络方法走到前台,开启了人工智能新阶段。

当然,现在人工智能技术的储备还远没有达到开启智能时代的量级,还需要持续积累和创新。 现在的计算机体系结构,还无法满足实现强人工智能的需求。

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初期人们对其可以模拟生物神经系统的某些功能十分关注,但是对复杂网络的学习收敛性、健壮性和快速学习能力一直难以把握,直到上世纪80年代反向传播算法的发明和90年代卷积网络的发明,神经网络研究取得重要突破。

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人工智能的应用必然会提高劳动生产率,正如第一次工业革命期间,机器的应用虽然减少了传统轻工业就业岗位,但是也创造了更多新兴产业就业岗位。 人工智能也一样,随着它的发展,将会产生很多新的工作岗位,只是对技能的要求与传统岗位不同。 因此,随着人工智能的推进,教育培训体系也应该根据就业结构变化而积极调整,加快推进产业升级中的职业转岗培训。

深度神经网络方法走到前台,开启了人工智能新阶段。

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