AI时代|大数据成人工智能应用重点

2005年,第一次做机器翻译的Google请来了机器翻译专家弗朗兹.奥科,一年之后做出了当时世界上最好的机器翻译系统,在NIST的年度评审结果中,Google的BLEU得分51%,领先第二名5%,而基于语法规则翻译的SYSTRAN仅为10.79%。奥科的秘诀却还是两年前的方法,利用了比其他研究机构多几千甚至上万倍的数据,训练出一个六元模型。一般来说,要估计N元模型的各个条件概率,要有足够多的数据,N越大,数据要越多。如果多使用两三倍的数据,机器翻译效果会好一点,但是几万倍的数据增加,量变的积累导致质变,就能达到更好的效果。

⒊另辟蹊径:统计+数据

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        本书中,在使用人工智能表达时,通常是指传统的人工智能方法,有时强调为人工智能1.0。传统的人工智能方法指的是,首先了解人类是如何产生智能的,然后让计算机按照人的思路去做。“机器想人一样思考”。事实上,回到图灵博士描述机器智能的远点就能发现,机器智能最重要的是能够解决人脑所能解决的问题,而不是在于是否需要采用和人一样的方法。“鸟飞派”,即是看看鸟怎样飞,就能模仿鸟造出飞机,而不需要了解空气动力学。事实上,怀特兄弟发明飞机靠的是空气动力学而不是仿生学。“鸟飞派”产生,因为这是根据我们的直觉最容易想到的方法,模仿人或者动物的行为。

2020年作为一个重要的时间节点,相关机构预测将会有500亿只能设备接入互联网,这500亿设备都具备感知通讯和一部分处理的能力,他们会时时不断的往服务端传数据,那时人类所采集和传输的数据都只是其中的一小部分,而到了5G时代,数据就不光是为人服务了,也是在为物服务。人工智能也将随着大数据的发展,将智能应用发展得淋漓尽致,在各行各业都得到广泛的应用。包括智能家居,智慧金融,智能客服,智能医疗等各大领域。

作者:吴军

技术型的高科技创业公司都喜欢特别的新东西,大数据与几年前的火热相比,近几年关注程度略有下降。大数据这个概念兴起是在2011年至2014年期间,早年的大数据是在大型互联网公司中重度使用和推动的技术,这些大公司面对着前所未有的数据量,需要采集数据,存储数据,清理数据,查询数据,分析数据,可视化数据。而这部分有些由产品来完成,有些由人力来完成,归根结底,对于这一切工作,都需要建立一个数据驱动的文化。

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随着AI技术的细分场景越来越多,人工智能带来的第四次工业革命浪潮已成汹涌之势,众多传统行业借助AI赋能产业结构,不断升级换代与创新变革,新产品也在不断涌现,AI也在潜移默化改变着生活的方方面面,生物识别、视频识别、内容审核、智能安防等。国内更是诞生了诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀人工智能初创企业。当前,人工智能已经不仅仅是提升工作效率的一种技术手段,同时还在重塑着产业链和价值创造方式。

图灵测试

大量数据的意义

        大量数据的使用,最大的意义在于它能让计算机完成一些过去只有人类才能做到的事情这最终将带来一场智能革命。我们正在经历的由大数据带来的技术革命,最典型的特征就是计算机智能水平的提高,不妨将其称为智能革命。

随着数据的积累、计算机算力的跃升和算法的优化,人工智能正在让生活变得更高效。人工智能的持续进步和广泛应用带来的好处是巨大的,为了让它真正有益于社会,同样不能忽视的还有对人工智能的价值引导以及伦理调节。

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在稳定收入的人群里,大约三到五成的人在炒股,据统计,95%的个人投资最终跑不赢大盘,50-70%的频繁短线交易中甚至在亏钱。那么他们为什么还要炒股,一方面是对自己的炒股能力的自信,另一方面看到周边赚钱的个例,让他们觉得炒股赚钱很容易,但是只要看看统计数据,就会得到相反的结论。

⒉鸟飞派:人工智能1.0

大数据的价值

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