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本文參加科普新星訓練營，內容為作者原創 ...圖片來源於網絡 人工智慧一詞始創於1956年，但由於數據量的增加，先進算法以及計算能力和存儲能力的提高，人工智慧在今天變得越來越流行。二戰結束後的上世紀五十年代初科學家早期為了諸如解決問題和符號方法之類的主題進行了早期的AI研究。而後在上世紀六十年代美國國防部對這種工作產生了興趣，並開始著手研究計算機來模仿人類的基本推理。例如美國國防高級研究計劃局（DARPA）。 ...圖片來源於網絡 在上世紀七十年代便完成了對本國街道測繪的項目。在隨後的三十年間不間斷的完善，美國國防高級研究計劃局（DARPA）於2003年生產了智能個人助理，遠遠早於蘋果的Siri，亞馬遜的Alexa或微軟的Cortana成為家喻戶曉的名字。 這項早期工作為我們今天在計算機中看到的自動化和形式推算理論鋪平了道路，其中包括可以設計為補充和增強人類能力的決策支持系統和智能搜索系統。 ... 諸如好萊塢的電影和科幻小說將AI描繪成占領世界的仿生人機器人。 ...圖片來源於網絡 而AI技術的當前發展並沒有那麼可怕，甚至還沒有那麼聰明。取而代之的是，人工智慧已經發展為在每個行業提供許多特定的利益。繼續閱讀有關醫療保健，零售等方面人工智慧的現代示例 1950年到1970年為神經網絡 ... 神經網絡是具有互連節點的計算系統，其節點的工作方式與人腦中的神經元非常相似。通過使用算法，他們可以識別原始數據中的隱藏模式和相關性，對其進行聚類和分類，並隨著時間的推移不斷學習和改進。第一個神經網絡是由Warren McCulloch和Walter Pitts於1943年構想的。他們撰寫了一篇關於神經元如何工作的開創性論文，並通過使用電路創建一個簡單的神經網絡為他們的思想建模。 這一突破性模型為神經網絡研究在兩個領域鋪平了道路： 大腦中的生物過程。 ... 神經網絡在人工智慧（AI）中的應用。 ... 在1975年由日本的科學家福島邦彥開發了第一個真正的多層神經網絡，人工智慧研究迅速加速。神經網絡方法的最初目標是創建一個可以解決諸如人腦之類的問題的計算系統。但是，隨著時間的流逝，研究人員將重點轉移到使用神經網絡來匹配特定任務，從而導致偏離嚴格的生物學方法。從那時起，神經網絡就支持各種任務，包括計算機視覺，語音識別，機器翻譯，社交網絡過濾，棋盤遊戲和視頻遊戲以及醫療診斷。 隨著結構化和非結構化數據大小增加到大數據級別，人們開發了深度學習系統，該系統實質上是具有多層的神經網絡。深度學習可以捕獲和挖掘更多，更大的數據，包括非結構化數據。 1980年代至2010年代機器學習 ... 人工智慧（AI）是模仿人類能力的廣泛科學，而機器學習是AI的特定子集，可以訓練機器學習方法。機器學習是一種自動化分析模型構建的數據分析方法。它是人工智慧的一個分支，其基礎是系統可以從數據中學習，識別模式並在最少的人工干預下做出決策。機器學習的演變，由於採用了新的計算技術，因此今天的機器學習不像過去的機器學習。它源於模式識別和理論，即計算機無需進行編程即可執行特定任務即可學習。對人工智慧感興趣的研究人員希望了解計算機是否可以從數據中學習。機器學習的疊代方面很重要，因為當模型暴露於新數據時，它們能夠獨立適應。他們從以前的計算中學習，以得出可靠，可重複的決策和結果。這不是一門新科學，而是一門嶄新的動力。儘管許多機器學習算法已經存在很長時間了，但是最近又出現了一種能夠將複雜的數學計算自動地，反覆地，越來越快地應用於大數據的能力。諸如以下是一些您可能熟悉的廣泛宣傳的機器學習應用程式： · 機器學習的本質，例如大肆宣傳的自動駕駛Google汽車。以及特斯拉的自動駕駛汽車 · 在線推薦優惠，例如來自京東的優惠，支付寶，淘寶，聚劃算的優惠，以及拼多多的優惠等等 · 機器學習與語言規則創建相結合可以知道用戶在今日頭條上對您的評價是什麼？。 · 當今世界上最明顯，重要的用途之一，欺詐識別。 今天深度學習 ...用於通過神經網絡識別車輛和計數的嵌入式視覺系統，圖片來源於網絡 深度學習是一種機器學習，可以訓練計算機執行類似於人類的任務，例如識別語音，識別圖像或進行預測。深度學習不是組織數據來運行預定義的方程式，而是設置有關數據的基本參數，並通過使用多層處理識別模式來訓練計算機自己學習。深度學習的演變，深度學習是人工智慧（AI）的基礎之一，當前對深度學習的興趣部分歸因於圍繞AI的嗡嗡聲。深度學習技術提高了對歸類，識別，檢測和描述（一句話理解）的能力。例如，深度學習用於對圖像進行分類，識別語音，檢測物體並描述內容。諸如蘋果的Siri和微軟的Cortana之類的系統部分都是由深度學習提供動力。現在有一些發展正在推動深度學習： · 算法上的改進提高了深度學習方法的性能。 · 新的機器學習方法提高了模型的準確性。 · 已經開發出了新的神經網絡類，非常適合諸如文本翻譯和圖像分類之類的應用。 · 我們擁有許多可用於構建具有許多深層的神經網絡的數據，包括來自物聯網流數據，來自社交媒體的文本數據，醫生筆記和調查記錄。 · 分布式雲計算和圖形處理單元的計算進步使我們擁有無與倫比的計算能力。這種水平的計算能力對於訓練深度算法是必不可少的。 同時，人機介面也有了很大的發展。滑鼠和鍵盤已被手勢，輕掃，觸摸和自然語言所取代，對AI和深度學習產生了新的興趣。 ...圖片來源於網絡 深度學習突破推動AI蓬勃發展。
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