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    人工智能的重要性是什么

    青灯夜游青灯夜游2022-01-07 11:29:52原创102

    人类和计算机产生的数据量之庞大,已远远超出人类可以吸收、解释并据此做出复杂决策的能力范围。而人工智能构成了所有计算机学习的基础,代表着所有复杂决策的未来。人工智能(及其机器学习的逻辑演进)和深度学习为业务决策的未来奠定了基础。

    本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。

    人工智能 (AI) 指创造并运用算法构建动态计算环境来模拟人类智能过程的基础。简单来说,人工智能努力的目标是让计算机像人类一样思考和行动。

    要实现这个目标,需要三个关键要素:

    期望结果越接近人类,对数据量和处理能力的要求越高。

    人工智能的起源

    至少自公元前一世纪开始,人类就对制造机器模拟人脑的可行性充满兴趣。到了现代,John McCarthy 于 1955 年创造了“人工智能”这个词语。1956 年,McCarthy 等人组织了一场名为“达特茅斯学院夏季人工智能科研项目”的会议。以此为开端,机器学习、深度学习、预测性分析应运而生,一直发展到现在的规范化分析。此外,同时还兴起了一个全新的研究领域:数据科学。

    人工智能的重要性何在?

    今天,人类和计算机产生的数据量之庞大,已远远超出人类可以吸收、解释并据此做出复杂决策的能力范围。人工智能构成了所有计算机学习的基础,代表着所有复杂决策的未来。

    例如,井字棋(圈叉游戏)有 255168 种不同的走法,其中 46080 种走法会出现平局。但尽管如此,大多数人都能算出如何才能不输掉游戏。西洋跳棋则有超过 500 x 10 的 18 次方种不同的可能走法,因此能称得上高手的人寥寥无几。计算机能够极其高效地计算这些走法的排列组合,并得出最佳对策。

    人工智能(及其机器学习的逻辑演进)和深度学习为业务决策的未来奠定了基础。

    人工智能用例

    在很多日常情景中都能见到人工智能的应用,例如金融服务欺诈检测、零售采购预测和在线客户支持互动等。下面举几个示例:

    1、在线聊天

    1) 聊天机器人:

    这样的机器人一般不需要太大的知识库,但需要专业的语言分析,技术上没什么难度,只需要给出回答即可,对召回率没要求,对准确率更没要求,这在技术上没什么太大的难度

    2) 个人助理:

    这样的大家就常见了,这个最大难点就是意图识别,意图识别又包括语言、文本、表情、肢体动作识别,需要机器人极强的学习能力,同时直接跳过单轮会话,必须满足多轮会话,是个不太好做的东西

    3) 客服机器人 :

    客服机器人是通过知识库检索,实现单轮、多轮会话,它不需要意图识别,不过要做到对各种消息的分析,已经对访客的有效反馈,这是要命中率的,所以难度并不小,所幸的是,技术相对成熟,已经商用,得到了很多用户的支持

    2、数据模型构建

    这一点少有人提及,但我们确实需要。大家都知道商业竞争的后期都是对数据的占有率比拼,拥有数据,才能拥有战斗力。而现有的数据分析模型无非就是人工制定,最多就是支持高度自定义,而模型的合理性验证的成本相当

    而人工智能可以通过自我学习,提炼整合创造最优秀的数据模型,这简直是一个令人兴奋的事情,也是一个创新改革的事情

    3、语音交互

    语音交互,通过录音和流程化,实现语音机器人的商业化,着重用于产品推广和售后服务,这个对我们生生活有很大的便利

    4、AI教育机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断:

    早教、家政、绿植、零售等,这些都可以通过人工智能实现人力的解放,此类人工智能无需具备自我学习能力,只需要按照既定的规则完成明确任务即可。医疗目前已经有所应用,不过效果较差,美国CT片的识别率在80%,而中国一直停留在60%

    5、工业:

    智能汽车、安保领域、智能家居

    在工业领域,人工智能只能执行部分狭窄工种,但可以进行量级组合完成全量替换人力

    人力将更多执行商业行为,人工智能无论是效率还是精确度都远超人力

    6、农牧业:

    土质检测、自然环境监测、农业经营策略分析

    农业是人类最原始的产业,但是具备一个特征,非标准化。我们都知道农业正在进行机械化进阶,但是中国农业仍处于经验阶段,科学阶段还没办法完全普及,那人工智能也就只能执行部分细分节点,例如农药播撒,果实采集,而这还处于机械自动化阶段,高级的人工智能还不具备应用的场。这里面更重要的原因是基础数据模型的抽离,仍然需要一段时间。

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