AI小百科 | 人工智能最重要的关键词 第一话

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“人工智能”已成为近几年的热词

随着在各行各业的深入应用

我们在媒体上常常能看到它的身影

与之一起出现的还有

“算法”、“模型”、“深度学习”

“强 AI”、“弱 AI”、“语音识别”等各个名词

虽然人工智能如此熟悉

但我们还是会常常一头雾水——

人工智能究竟是什么意思?

那些专业术语到底说的是什么?

与我们的日常生活是否有关系?

从今天起,小钛将为大家带来

“人工智能小百科”系列

详细解读人工智能领域【最重要的关键词】

帮助大家 更好地认识 AI掌握科学密码!

(拿好笔记本,我们开始吧!)

【概念篇】

01 /人工智能

Artificial Intelligence(AI)

想弄清楚“人工智能”的概念,可以先把这个词分为 “人工”“智能”两部分。“人工”比较好理解,就是由人设计,为人创造、制造。而关于“智能”,则有比较多的说法,涉及到意识、自我、心灵等抽象问题。但其实,人类对自身智能的理解还非常有限。

因此,目前我们所说的“人工智能”,一般是指 在计算机领域内的研究,属于计算机学科的一个分支。

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在这样的语境下,人工智能就是 研究 使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为 (如学习、推理、思考、规划等) 的学科 ,简单来说就是“用计算机模拟人脑”。随着技术与应用的发展, 人工智能 出现在了我们日常生活的方方面面,例如无人驾驶、智能家电、医学筛查等等,几乎与自然科学和社会科学的所有学科都相关

02 /机器学习

Machine Learning(ML)

机器学习是人工智能的一个重要分支。概括起来,就是“通过让机器会学习,从而实现人工智能”

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想要更好地理解机器是怎样学习的,我们首先需要弄清楚人类是怎样学习的。人类学习按逻辑可分为三个阶段:首先,通过外界的 “输入” 知道了知识点 → 然后通过 “整合” 知识点总结出规律 → 最后运用掌握的规律灵活地“输出”

机器学习的过程其实正是对人类学习的模仿,但区别在于,机器学习可以“输入”海量的信息,并通过“算法”建立模型,利用模型对新情境进行判断。因此,机器学习可以简单理解由三大核心要素组成:数据 + 算法 = 模型。而机器学习模型就是对现实世界规律和本质的数字化抽象。

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03 /算法

Algorithm

“算法”一词最早出现在中国古代数学专业书《周髀算经》中,对应的英文单词是“algorism”,由 9 世纪的波斯数学家阿尔·霍瓦里兹米提出,代指阿拉伯数字的运算规则。然而随着计算机的快速发展,“算法”被赋予了新的含义,指 解决问题的方法

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算法规定了解决某一问题的具体步骤,先做什么,再做什么,最后做什么,计算机只需要依照步骤运行,就可以解决问题。通常情况下,一个问题的解决方案可能有很多种,也就是说,一个问题可能对应有多种算法,每种算法都可以使用多种编程语言实现。

04 /弱 AI

Weak AI

弱人工智能也称为限制领域人工智能(Narrow AI)或应用型人工智能(Applied AI),指的是 专注于且只能解决特定领域问题的人工智能,不需要具有人类完整的认知能力。

我们日常生活中的大多数智能工具都属于此,例如:人工智能围棋软件 AlphaGo、苹果 iOS 系统中的人工智能助理软件 Siri、苹果人脸识别 FaceID 等 ……

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05 /强 AI

Strong AI

强人工智能也被称为通用人工智能(Artificial General Intelligence),指 具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能,能表现正常人类所具有的所有智能行为。

“强人工智能”的机器不再仅仅是一种工具,它本身拥有思维、推理和解决问题的能力,可以被认为是有知觉,有自我意识的,因此在科学界和哲学界,目前针对强 AI 仍有许多不同的争论与观点

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很显然,现在的人工智能其实还停留在弱人工智能的阶段,并且距离实现强人工智能的目标还十分遥远。最近有个清华 AI 学生“华智冰”火了,她是人工智能原创出来的虚拟学生。她的脸部的样子和声音都是利用人工智能的模型生成出来的,不仅具有丰富的知识,能作诗、写短文章、做音乐、绘画和跳舞,同时还拥有与人类的良好交互能力。看到她的视频,简直就不敢相信她是虚拟人物。

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但“华智冰“是强 AI 吗?答案仍然不是。“她”依然还属于弱人工智能的阶段,即便是她最终大学毕业,依然不会达到强人工智能的水平。人类可以举一反三,对于遇到未知问题,能想办法解决。而这对于现在的人工智能或者说“华智冰”而言,仍然是不可能完成的任务。

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恭喜你,你已经对人工智能的基础概念

已经有了一定的了解!

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讲解人工智能的知识和实际应用

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