如何制造出更好的人工智能产品？
编辑：pitaya02 日期：2020-11-16
人工智能：反映人类推理的对象，按照经典的定义，人工智能是一种非常不引人注意的活动。英国神经学家和人工智能先驱大卫马尔在他1976年的开拓性论文《人工智能：个人视角》中说：人工智能的目标是识别和解决有用的信息处理问题，并给出解决问题的抽象说明，即所谓的方法。火龙果智能写作
AI一个微小但有决定意义的细节是，它处理的信息来自于生物信息处理的方方面面。换句话来说，人工智能希望重新设计人脑的结构和功能，让机器能更好地用人类的方式解决问题。
今天的工业对人工智能的方法比科学研究要务实得多。目前的 AI开发并不试图复制人的思维，而是利用人的推理来指导我们提供更好的服务或者创造更好的产品。但这样做的效果如何？让我们看一下现在的方法
ML：分析、学习、确定或预测算法是人工智能的一个子集，机器学习利用统计技术，使计算机可以学习而不需要编程。机器学习最简单的方法是使用算法对数据进行分析，然后根据分析结果进行预测。为此，机器学习技术应用了概率技术、核心方法和贝叶斯概率等模式识别和计算学习理论，这些已从专业领域发展到目前 ML方法的主流。操作 ML算法的方法是根据样本训练输入集建立模型，把数据驱动的预测表示为输出。火龙果智能写作
在 ML应用中，计算机视觉是最为活跃和流行的应用领域。从真实世界中抽取出高维数据来生成数字或符号信息——最终形成决策。但直到最近，大多数手机编码都涉及到开发高级模式识别技能的机器。操作者必须提取边缘来定义物体开始和结束的位置，应用噪声消除滤波或者添加几何信息，例如，给定物体的深度。结果表明，即使使用了先进的机器学习训练软件，机器真正意义上的环境数字复制也并非无足轻重。在这里深度学习可以发挥作用。
DL：镜像人类神经元网络软件可以用人工“神经网络”来模拟数十年前的生物新皮层神经元阵列。深层次学习算法的尝试——模仿人类神经元网络的多层次结构和功能。在实际应用中，深度学习算法主要是在数字表示中识别声音、图像和其他数据。那么呢？
由于目前算法的改进和处理能力的增强，我们现在能够比以前模拟更多的虚拟神经元层，并以更深更复杂的方式运行模型。目前，贝叶斯深度学习被用来解决多层神经网络的复杂学习问题。火龙果智能写作
但我们今天能做的，仍主要是“狭隘”或“弱” AI的概念——那些能够完成特定任务的技术，或者比人类更好的技术。举例来说，用于图像分类或人脸识别的 AI技术实现了人类智能的某些方面，但并非全部，甚至包含了多种人类能力。能完成大量复杂任务的机器，表现出至少与人类同样熟练和灵活的行为，将被认为是“强 AI”。尽管在能否实现强大的人工智能这一问题上，专家们意见不一，但并没有阻止他们尝试。火龙果智能写作
这一技术具有破坏性潜力的一个可靠指标是，自2013年以来，人工智能的外部投资增加了三倍。据 McKenzie称，2016年在人工智能领域的投资达到2600亿到390亿美元，其中大部分是对像 Google™和 Baidu™这样的科技巨头。这一领域是资金最充裕的领域之一，创业公司的数量增长了141%。世界各国政府意识到这一产业的巨大潜力，都想把自己置于人工智能的最高地位。尽管大量的国家 AI计划应运而生，但中国和北美的经济增长率预计分别为26%和14.5%，这两个地区的 GDP在2030年将分别增长70%和70%。
据最新研究显示，到2025年，人工智能将使数字经济的价值翻一番，达到23万亿美元。在战略层面上，人工智能最大的潜力在于与物联网相辅相成。技术整合为数字化商业价值创造了强有力的新平台。火龙果智能写作
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