文章目录

  • 1、人工智能
  • 2、机器学习:一种实现人工智能的方法
  • 3、深度学习:一种实现机器学习的技术
    • 3.1 深度学习已经取得的进展

1、人工智能

人工智能的研究领域包括 专家系统(Expert Systems)、机器学习(Machine Learning)、进化计算(Evolutionary Computation)、模糊逻辑(Fussy Logic)、计算机视觉(Computer Vision)、自然语言处理(NLP)、推荐系统(Recommender Systems)等。

序号 研究领域 分类
1 专家系统(Expert Systems)
2 机器学习(Machine Learning)
3 进化计算(Evolutionary Computation)
4 模糊逻辑(Fussy Logic)
5 计算机视觉(Computer Vision)
6 自然语言处理(NLP)
7 推荐系统(Recommender Systems)

目前的科研工作都集中在 弱人工智能 这部分,并很有希望在近期取得重大突破。

2、机器学习:一种实现人工智能的方法

随着人对计算机科学的期望越来越高,要求它解决的问题越来越复杂,已经远远不能满足人们的诉求了。于是有人提出了一个新的思路——能否不为难码农,让机器自己去学习呢?

机器学习就是用算法解析数据,不断学习,对世界中发生的事做出判断和预测的一项技术。研究人员不会亲手编写软件、确定特殊指令集、然后让程序完成特殊任务;相反,研究人员会用大量数据和算法“训练”机器,让机器学会如何执行任务。
这里有三个重要的信息:
1、“机器学习”是“模拟、延伸和扩展人的智能”的一条路径,所以是人工智能的一个子集;
2、“机器学习”是要基于大量数据的,也就是说它的“智能”是用大量数据喂出来的;
3、正是因为要处理海量数据,所以大数据技术尤为重要;“机器学习”只是大数据技术上的一个应用。

常用的10大机器学习算法有:决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔科夫。

3、深度学习:一种实现机器学习的技术

相较而言,深度学习是一个比较新的概念,严格地说是2006年提出的。
深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术

它的基本特点,是试图模仿大脑的神经元之间传递,处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然,“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关,“神经网络”也是其主要的算法和手段;或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。

深度学习又分为 卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNN)和深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBN)。其主要的思想就是模拟人的神经元,每个神经元接受到信息,处理完后传递给与之相邻的所有神经元即可。所以看起来的处理方式有点像下图

神经网络的计算量非常大,事实上在很长时间里由于基础设施技术的限制进展并不大。而GPU的出现让人看到了曙光,也造就了深度学习的蓬勃发展,“深度学习”才一下子火热起来。

击败李世石的 Alpha Go即是深度学习的一个很好的示例。Google的 TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现,支持CNN、RNN和LSTM算法,是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型。事实上,提出“深度学习”概念的Hinton教授加入了Google,而Alpha Go也是Google家的。

总结:人工智能是一个很老的概念,机器学习是人工智能的一个子集,深度学习又是机器学习的一个子集。机器学习与深度学习都是需要大量数据来“喂”的,是大数据技术上的一个应用,同时深度学习还需要更高的运算能力支撑,如GPU

3.1 深度学习已经取得的进展

虽然深度学习是机器学习一个相当有年头的分支领域,但在 21 世纪前十年才崛起。在随后的几年里,它在实践中取得了革命性进展,在视觉和听觉等感知问题上取得了令人瞩目的成果,而这些问题所涉及的技术,在人类看来是非常自然、非常直观的,但长期以来却一直是机器难以解决的。

特别要强调的是,深度学习已经取得了以下突破,它们都是机器学习历史上非常困难的领域:

  1. 接近人类水平的图像分类
  2. 接近人类水平的语音识别
  3. 接近人类水平的手写文字转录
  4. 更好的机器翻译
  5. 更好的文本到语音转换
  6. 数字助理,比如谷歌即时(Google Now)和亚马逊 Alexa
  7. 接近人类水平的自动驾驶
  8. 更好的广告定向投放,Google、百度、必应都在使用
  9. 更好的网络搜索结果
  10. 能够回答用自然语言提出的问题
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