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人工智能为什么越来越聪明,从机器学习说起
更新时间:2019-02-23

换种说法表述,人工智能是最终追求的结果,而机器学习是不断探索的进程。只有找到一条正确的途径并不断努力,才有可能找到想要的答案。机器学习于人工智能的价值由此可见。

去年7月,百度第100辆阿波龙无人车正式下线,阿波龙的商业化落地也同步发展。从外观看,这辆车是典型的“无人驾驶”:没有方向盘、不驾驶位、也没有油门跟刹车踏板。它已经应用在一些园区当接驳车应用。像这类无人驾驶车越熟悉场景、实行任务的频率越多,它带来的闭会就会越好。

可以说,没有机器学习,就没有人工智能。

同样,像智能音箱也是如此。它的应用越来越广,可以陪孩子谈话、播放童话和歌曲。能与人类智能对话,播报新闻、景象预报、甚至帮你网上购物、与其余智能家居互动等。只有你所互动的频率越多,互动的品德越高,智能音箱就会越聪明,越“懂你”。

为什么这类智能产品都在交互中始终“成长”?这与人工智能的核心“机器学习”离不开。

举个例子来说明二者之间的关系。当咱们阅读网上商城时,经常会浮现各种商品推举的信息,想必每个网购的用户都会好奇,为什么商城能知道每个人在想什么?这些信息是怎么来的?

通常业内把人工智能的核心三因素看作是“算法、数据和算力”,而机器学习是“算法”的核心,培养的是机器的认知、推理、思考、判断等才干,也就是让机器“如何懂你”。互动的频率越多、品质越高,这象征着不断给算法“喂养”各类数据,让机器学习在这些数据中不断寻找规则,也就会变得越来越聪慧。

没有机器学习,就不人工智能

要说人工智能产品,可能就想起无人驾驶、智能音箱等。确切,这两个是人工智能表示最多、也被大众所熟知的产品。

在上一篇专栏文章中《AI利用 | 2019年企业运用AI四大维度趋势在这里》,咱们剖析了2019年AI的发展趋势,本篇连续聊聊AI的中心技能——机器学习。

为何越来越聪明?

在网上商城的应用途景中,每个商城都有自己不断优化的一套算法,大批数据则是用户日复一日留下的痕迹,包括购物记录、收藏清单、浏览停留时间等。

简单说,商城推荐靠推理引擎算出来的,也是人工智能的表现之一。而机器学习的过程可能参见下图。首先需要在该范围具备一定的数据量。实现数据准备工作后练习模型,并对模型参数不断调优至能够上线部署。训练好的模型安排上线后即成为一个个推理引擎,支持自然语言处理、图像识别、语音分析、海量结构化数据分析猜想等。

从专业角度来说,机器学习就是应用算法来解析数据、从中学习,而后对切实世界中的事件做出决定跟猜测,关键点是大量数据、一直优化。


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