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人工智能自动化设备内容分享

    本文是对我在分享人工智能自动化设备内容后在产品中所做的一个总结,因为我在研究生阶段的研究方向是神经网络,以及最近人工智能自动化设备的热点领域、深入学习等互联网热点领域,所以产品的老板让我准备做一个关于人工智能自动化设备的分享。


    说到人工智能自动化设备,图灵和著名的图灵测试将被提及。他在20世纪50年代提出的理论是大量的人工智能自动化设备实验。

   

    维基百科对人工智能自动化设备的定义如下:人工智能自动化设备(ai)是指人工制造的系统所显示的智能,通常ai是指普通计算机所实现的智能,我们可以这样理解ai。人工智能自动化设备技术是指通过模拟人类思维和意识,使机器和系统以类似于人类智能的方式做出反应的技术。

   

    人工智能自动化设备的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动性和操纵物体的能力。它的具体研究应用包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。重要的是要理解人工智能自动化设备不是一种特定的技术,而是一个研究方向和领域的通用术语。

   

    在1950年的图灵测试中,如果一台计算机能在5分钟内回答人类测试人员提出的一系列问题,并且超过30%的答案误认为测试人员是人类的答案,那么这台计算机就通过了测试。图灵赢得了他所称的人工智能自动化设备之父。

   

    1956年夏天,由麦卡锡、明斯基、罗切斯特和神农领导的一群有远见的年轻科学家首次会面,提出了人工智能自动化设备这个术语。

   

    70年代,由于计算机性能的瓶颈、计算复杂度的指数增长、数据的缺乏等问题,很难找到一种有效的多层神经网络算法,神经网络的研究处于低谷。

   

    2011年,卷积神经网络赢得德国交通标志检测大赛,机器正确率99.46%,人类最高得分99.22%。

   

    2012年6月,Andrew Ng和Jeff Dean做了一个实验报告。他们向一个大型神经网络展示了1000万张未标记的网络图像,发现神经网络可以识别猫的图像。

   

    2016年3月,google deepmind开发的alpha go在围棋人机战中击败韩国职业九级棋手李世浩。

   

    机器学习、图像识别、听力和音乐识别等人工智能自动化设备技术已经在普通人的现实生活中得到应用,在谷歌照片中我们可以更快地找到猫、狗和狗的图片。

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