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人工智能 它是什么以及它为何重要

本文作者:FUTUREAI 2018-09-12 13:18
导语:人工智能史 术语人工智能是在1956年创造的,但由于数据量增加,先进的算法以及计算能力和存储的改进,人工智能在今天变得越来越流行。 20世纪50年代早期的人工智能研究探讨了解决

人工智能史

术语人工智能是在1956年创造的,但由于数据量增加,先进的算法以及计算能力和存储的改进,人工智能在今天变得越来越流行。

20世纪50年代早期的人工智能研究探讨了解决问题和符号方法等主题。在20世纪60年代,美国国防部对这类工作表示了兴趣,并开始训练计算机来模仿基本的人类推理。例如,国防高级研究计划局(DARPA)在20世纪70年代完成了街道测绘项目。早在2003年,DARPA就开始生产智能助理,早在Siri,Alexa或Cortana就是家喻户晓的名字。

这项早期工作为我们今天在计算机中看到的自动化和形式推理铺平了道路,包括决策支持系统和可以设计用于补充和增强人类能力的智能搜索系统。

虽然好莱坞电影和科幻小说将AI描绘成接管世界的人类机器人,但人工智能技术的当前发展并不那么可怕 - 或者说那么聪明。相反,AI已经发展到每个行业都能提供许多特定的好处。继续阅读有关医疗保健,零售等人工智能的现代实例。

棋盘和神经网络图形

20世纪50 - 70年代

神经网络

神经网络的早期工作激起了“思维机器”的兴奋。

形状和箭头图形与古典和现代机器学习

20世纪80年代,2010年代

机器学习

机器学习变得流行。

在黑暗的背景的二进制编码与放大镜图表

今天

深度学习

深度学习突破推动AI热潮。


多年来,AI一直是SAS软件不可或缺的一部分。今天,我们帮助每个行业的客户充分利用人工智能的进步,我们将继续在整个SAS产品组合中嵌入机器学习和深度学习等人工智能技术。Jim Goodnight首席执行官SAS
SAS会见首席执行官Jim Goodnight 

了解有关SAS for AI的更多信息


人工智能与机器学习

快点,观看此视频,了解AI与机器学习之间的关系。你会看到这两种技术是如何工作的,有一些例子和一些有趣的旁白。

此外,这是一个与朋友和家人分享的精彩视频,以任何人都能理解的方式解释人工智能。 

播放视频


为什么人工智能很重要?

  • AI通过数据自动重复学习和发现。 但AI与硬件驱动的机器人自动化不同。AI不是自动执行手动任务,而是可靠且无疲劳地执行频繁,高容量,计算机化的任务。对于这种类型的自动化,人工查询对于设置系统和提出正确的问题仍然至关重要。

  • AI为现有产品增添智能在大多数情况下,AI不会作为单独的应用程序出售。相反,您已经使用的产品将通过AI功能得到改进,就像Siri被添加为新一代Apple产品的功能一样。自动化,会话平台,机器人和智能机器可以与大量数据相结合,以改善家庭和工作场所的许多技术,从安全智能到投资分析。

  • AI通过渐进式学习算法进行调整,让数据进行编程。AI在数据中找到结构和规律,以便算法获得技能:算法成为分类器或预测器。因此,正如算法可以自学如何下国际象棋一样,它可以自学下一个在线推荐的产品。当给出新数据时,模型会适应。反向传播是一种AI技术,当第一个答案不太正确时,它允许模型通过训练和添加的数据进行调整。

  • AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多更深入的数据几年前几乎不可能建立一个有五个隐藏层的欺诈检测系统。所有这些都随着令人难以置信的计算机能力和大数据而改变 您需要大量数据来训练深度学习模型,因为他们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多,它们就越准确。

  • 通过深度神经网络,AI实现了令人难以置信的准确性 - 这在以前是不可能 例如,您与Alexa,Google搜索和Google相册的互动都是基于深度学习 - 而且我们使用它们的次数越来越多。在医学领域,来自深度学习,图像分类和物体识别的AI技术现在可用于在MRI上发现癌症,其精确度与训练有素的放射科医师相同。

  • AI可以充分利用数据。当算法是自学习时,数据本身就可以成为知识产权。答案在数据中; 你只需要应用AI来解决它们。由于数据的作用现在比以往任何时候都更加重要,因此它可以创造竞争优势。如果您在竞争激烈的行业中拥有最好的数据,即使每个人都在应用类似的技术,最好的数据也会获胜。


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