人工智能08靠設計視覺何以成為“超強大腦”？ _ 中國發展門戶網－國家發展門戶

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人類棋手一滴淚下，為這場似乎一開始便已注定結局的人機圍棋大戰畫上了句大型公仔廣告設計號。是什么給了“阿爾法狗”如此高超的棋藝？是什么讓人工智能成為“超強大腦”？答案是算法。

算法是指由計算機執行的一系列獨立的指令和動作。從FRP初始狀態和初始輸入開始，這些指令描述了玖陽視覺完整的計算步驟——通過一系列有限的、確切的指令，產生并輸出答案和數據，最終止于結束狀態。

人工智能的算法是一套利用機器智能解決策展問題的復雜手段。過去，我們給計算機下達規則式的指令來解決問題；現在，我們只要告訴計算機想解決的問題，它就可以自行選擇AR擴增實境算法來解決問題——這便是人工智能帶來的根本性變革。

人工智能最重要的是學習能力，即根據機器以往的經驗來不斷優化算法。第一次人工智能的浪潮始于上世紀7互動裝置0年代，當時的人工智能算法采用的是符號邏輯推理規則，以實現知識表征。由于缺乏自我學習能力，彼時的人工智能攤位設計無法玖陽視覺解決新領域中出現的問題。第二代人工智能雖然在學習和感知大圖輸出能力上表現更佳，但由于當時的機器學習模型廣告設計不具備大量吸收訓模型練數據的能力，與人類的水平仍有很大差距。

大約在10年前，深層與結構化機器學習，或稱為深度學習的新范式，讓人工智能算法的智能程度越來越高。傳統的機器學習方法讓電腦學展覽策劃習的“知識”，要由人來設計并輸入，因為需要掌握大量的專業知識，導致特征工程成為機器學習的瓶頸。深度學習打破了這一瓶頸，通過多層結構算法，機器對數據集的“特征”進行篩選和提取，通過反復訓練，最終獲得了提取抽象概念的能力。

隨奇藝果影像著神經網絡研究的深入，計算機視覺和聽覺等讓人工智能技術再次迎來發展的拐點，大型公仔計算機的算法也越來越精進。未來，計算玖陽視覺機對自然語言的應用還將大幅提記者會高，電腦可以聽懂、讀懂人類平常所用的語言，而不僅僅是機器指令開幕活動。這樣，存在于互聯網和局域網模型中的海量信息，都可以成為深度學習的素材。

通過深度學習展覽策劃，人工智能可以達到近似或超過人類的識包裝設計別互動裝置精度。但與人類相道具製作比，機器所需要的訓練數據、能耗和計算資源卻要多得多。從統FRP計學角度看，雖然機器能夠達到的識別精度總體上令人印象深刻，但在個體應用中的表現往往不盡如人意。此外，由于目前大多數深度學習模型不具備推理和解釋能力，因而無法預測和提前防范嚴重錯誤的出現。

在提高人工智能學習能力的過程中，科學家和研究者們從未放松過對與之相關的倫理道德問題的思考。例如美國電氣與電子工程師協會（IE包裝盒EE）去年便發布了全球首個《人工智能道德準則設計草案》，力求讓人工智能更場地佈置好地為人類服務。相信隨著未來在范式廣告設計大圖輸出、算法和硬件領域不斷出現新的突破大型公仔，人FRP工智能的浪潮將深刻影響人類的生活開幕活動方式。

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