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如何找到人工智能问题(2023年最新解答)

时间:2023-12-04 本站 点击:0

导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关如何找到人工智能问题的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

人工智能技术发展有哪些难题?

如果说发展遇到的难题,那是相当之多,投资、政策等因素。我们细化来说,人工智能发展,有三大关键要素:算法、算力和数据。其中,数据起着重要作用,早前哈佛商业评论的一份研究显示,只有3%的公司数据符合基本质量标准,近一半的数据质量问题导致明显的负面业务后果。

普华永道最新的一份报告指出,大型企业发现,多年来编制的劣质的客户和商业数据可能使他们无法利用人工智能和其他数字工具来削减成本,无法实现增加收入并保持竞争力。

这个问题在国内其实很普遍,带来的后果也堪忧,糟糕的数据可能导致误导性的结果。高质量数据对AI的意义所在,无论是业务,还是升维到人工智能的发展进程,重要性不言而喻。AI数据服务也任重道远。所有,只有高质量的数据,才能确保人工智能快速发展!

从目前市场情况来看,几家颇具代表性的数据服务商,以不同的姿态入场抢食,并在各自擅长的领域中开辟一番天地。其中,云测数据就是其中一位实力玩家。云测数据,通过为企业提供定制化场景采集模式以及高质量数据标注服务,为有更高数据标准的企业贡献和输出着他们的方案,并坚持自建数据标注基地和定制化场景实验室,为企业提供最安全、最精准的全流程一体化的数据服务解决方案。

最后我想说,人工智能的发展不仅仅是技术不断攻坚克难,高质量的数据才能更好地为AI发展保驾护航!

人工智能的4种实现途径

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演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理,就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代,利用机率和经济学上的概念,人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。

对于困难的问题,有可能需要大量的运算资源,也就是发生了“可能组合爆增”:当问题超过一定的规模时,电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。

类解决问题的模式通常是用最快捷,直观的判断,而不是有意识的,一步一步的推导,早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表

征性的”解决问题方法取得进展:实体化的代理人研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。

[编辑] 知识表示法主要文章:知识表示和常识知识库

[编

辑]

规划智能Agent必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来,并能预测它们的行

为将如何改变这个世界),这样就可以选择功效最大(或“值”)的行为。

在传统的规划问题中,智能Agent被假定它是世界中为一具有影响力的,所以它要做出什么行为是已经确定的。但是,如果事实并非如此,它必须定期检查世界

模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合,它必须改变它的计划。因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。

在多Agent中,多Agent规划采用合作和竞争去完成一定的目标,使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。

[编辑] 学习主要文章:机器学习

[编辑] 自然语言处理主要文章:自然语言处理

[编辑] 运动和控制主要文章:机器人学

[编辑] 知觉主要文章:机器感知、计算机视觉和语音识别

机器感知是指能够使用传感器所输入的资料(如照相机,麦克风,声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别、人脸辨识和物体辨识。

[编辑] 社交主要文章:情感计算

感和社交技能对于一个智慧代理人是很重要的。 首先,通过了解他们的动机和情感状态,代理人能够预测别人的行动(这涉及要素

博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。此外,为了良好的人机互动,智慧代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交

道。至少,它本身应该有正常的情绪。

[编辑] 创造力主要文章:计算机创造力

一个人工智能的子领域,代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意,或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。 相关领域研究的包括了人工直觉和人工想像。

[编

辑]

多元智慧大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能),结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为为了达

成以上目标,可能需要拟人化的特性,如人工意识或人工大脑。

上述许多问题被认为是人工智能完整性:为了解决其中一个问题,你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务,如机器翻译,要求机器按照作者的论点(推

理),知道什么是被人谈论(知识),忠实地再现作者的意图(情感计算)。因此,机器翻译被认为是具有人工智能完整性:它可能需要强人工智能工,就像是人类

一样。

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强人工智能和弱人工智能人工智能的一个比较流行的定义,也是该领域较早的定义,是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的:

人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性(见下)。另一个定义指人工智能是人造机器

所表现出来的智能。总体来讲,目前对人工智能的定义大多可划分为四类,即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里

“行动”应广义地理解为采取行动,或制定行动的决策,而不是肢体动作。

[编辑] 强人工智能强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。强人工智能可以有两类:

类人的人工智能,即机器的思考和推理就像人的思维一样。

非类人的人工智能,即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识,使用和人完全不一样的推理方式。

[编辑] 弱人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。

强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能,也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看,研究者已大量造出看起来像是智能的机器,取得相当丰硕的理论上和实质上的成果。

[编辑] 对强人工智能的哲学争论“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的,其定义为:

“强

人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具;相反,只要运行适当的程序,计算机本身就是有思维的。”(J Searle in Minds

Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980)

于强人工智能的争论,不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是:如果一台机器的唯一工作原理就是转换编码数据,那么这台机器是不是有思维的?希

尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明,如果机器仅仅是转换数据,而数据本身是对某些事情的一种编码表现,那么在不理解这一编码和这实际事

情之间的对应关系的前提下,机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点,希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试,也不一定说明机器就真的像人一样有

思维和意识。

也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained

里认为,人也不过是一台有灵魂的机器而已,为什么我们认为:“人可以有智能,而普通机器就不能”呢?他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。

的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的,那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think

里说道,一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的,还是说她/他仅仅是看

起来是智能的。基于这个论点,既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的,那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn

认为这是一个主观认定的问题。

需要指出的是,弱人工智能并非和强人工智能完全对立,也就是说,即使强人工智能是可能的,弱人工智能仍然是有意义的。至少,今日的计算机能做的事,像算术运算等,在百多年前是被认为很需要智能的。

问人工智能的奇葩问题

问人工智能的奇葩问题:

1、实现目标或解决问题需要哪些数据。

在人工智能项目团队确定了人工智能可以实现的目标或可以解决的特定问题后,组织团队将继续提出问题,以确定实现目标或解决特定问题所需的数据或变量。

2、如果还没有数据,将从哪里获取数据?

如果组织发现自己需要更多数据,下一步将确定从何处获取所需数据。组织是否生成了数据,是否购买或租用了这些数据?

3、组织的计算策略是什么:内部部署、云计算还是混合部署?

人工智能项目遇到的一个主要问题是让它在与组织的整体数字计算战略不一致的计算平台上运行。组织需要了解当前和将来的计划可以帮助人工智能团队正确规划最佳方法,以接近用于人工智能或机器学习模型的平台。

4、移动和存储数据的计划是什么?

想象一下,跨国公司的业务部门遍布世界各地,在各地的多个地点生成数PB的数据。那么是在创建数据的地方进行处理,还是在世界各地的站点之间以某种方式传输数PB的数据?这是人工智能项目有时没有考虑的关键事项之一。

5、将如何消除偏见并验证模型结果?

收集数据并保存之后,需要确保知道如何验证人工智能或机器学习模型生成的结果。一种方法是运行已知数据集并查看结果,以确保组织对预期结果具有更高的准确性。

关于人工智能的问题

应用人工智能系统只是AGI的有限版本。

尽管许多人认为,人工智能的技术水平仍然远远落后于人类的智力。人工智能,即AGI,一直是所有人工智能科学家的研发动力,从图灵到今天。在某种程度上类似于炼金术,对AGI复制和超越人类智能的永恒追求已经导致了许多技术的应用和科学突破。AGI帮助我们理解了人类和自然智慧的各个方面,因此,我们建立了有效的算法,这些算法受到我们的追求更加高效计算能力和学习模型的启发。

然而,当涉及到人工智能的实际应用时,人工智能实践者并不一定局限于人类决策、学习和解决问题的纯模型。相反,为了解决问题和实现可接受的性能,AI实践者通常会做构建实际系统所需的事情。例如,深度学习系统的算法突破的核心是一种叫做反向传播的技术。然而,这种技术并不是大脑建立世界模型的方式。这就引出了下一个误解:一刀切的人工智能解决方案。

一个常见的误解是,人工智能可以用来解决所有的问题,也就是说,人工智能的发展已经达到了一个水平,小规模的“人工智能”可以让我们解决不同的问题。我甚至听过有人认为,从一个问题到另一个问题会使人工智能系统变得更聪明,就好像同一个人工智能系统同时解决了两个问题一样。现实情况则大不相同:人工智能系统需要进行工程设计,这需要巨量的计算和编程,并且需要经过专门培训的模型才能应用于一个问题。虽然类似的任务,特别是涉及感知世界的任务(例如,语音识别、图像或视频处理),现在有了一个可用参考模型库,但这些模型需要专门设计以满足部署要求,而且可能无法开箱即用。此外,人工智能系统很少是人工智能解决方案的唯一组成部分.它通常需要许多定制的古典编程组件,以加强一个或多个人工智能技术在一个系统中使用。是的,有许多不同的人工智能技术,单独使用或与其他解决方案混合使用,因此:人工智能和深度学习是一样的

我们认为人工神经网络(ANS)这个词真的很酷。直到,但是,它缺乏规模化的应用。现在这些问题大部分已经解决了,我们已经通过将人工神经网络重新命名为“深度学习”。深度学习或深度网络是一个规模很大的网络,“深度”指的不是深度思考,而是指我们现在可以负担得起的隐藏层的数量(以前最多只有几层,现在可以是几百层)。深度学习用于从标记数据集生成模型。深度学习方法中的“学习”指的是模型的生成,而不是当新的数据可用时,模型能够实时地学习。深度学习模型的“学习”阶段实际上发生在离线状态下,需要多次迭代,时间和过程都很紧张,而且很难并行化。

近年来,深度学习模型在线学习应用中得到了广泛的应用。这种系统中的在线学习是通过不同的人工智能技术来实现的,比如强化学习,或在线神经进化。这类系统的一个局限性是,只有在离线学习期间才能最大限度地实践到应用领域,才能实现深度学习模式的贡献。一旦生成模型,它将保持静态,这方面的一个很好的例子是电子商务应用程序-电子商务网站上的季节性变化或短期销售将需要一个深入的学习模式才能离线,并对销售项目或新库存进行再培训。然而,现在有了这样的平台利用进化算法对网站进行优化,不再需要大量的历史数据,而是利用神经进化,根据网站当前的环境,实时地对网站进行调整。

大型的、不平衡的数据集可能具有欺骗性,特别是当它们只部分捕获与该领域最相关的数据时。此外,在许多领域,历史数据可能很快变得无关紧要。例如,在纽约证券交易所的高频交易中,最近的数据比2001年以前的数据具有更大的相关性和价值,而2001年以前的数据还没有被采纳。

最后,我经常遇到一个普遍的误解:

如果一个系统解决了我们认为需要智能的问题,那就意味着它正在使用人工智能。

这是一个有点哲学的性质,它确实取决于你对智力的定义。事实上,图灵的定义并不能反驳这一点。然而,就主流人工智能而言,一个完全设计的系统,比如不使用任何人工智能技术的自动驾驶汽车,并不被认为是人工智能系统。如果系统的行为不是引擎盖下使用的人工智能技术的紧急行为的结果,那么如果程序员从头到尾以确定性和工程化的方式编写代码,那么系统就不被认为是基于人工智能的系统,即使它看起来好像是人工智能。

AI为更美好的未来铺平了道路。尽管人们对人工智能有着普遍的误解,但正确的假设是,人工智能将继续存在,而且确实是通向未来的窗口。AI还有很长的路要走,它在将来会被用来解决所有的问题,并被工业化广泛的使用。人工智能的下一个重大步骤是使其具有创造性和适应性,同时,强大到足以超过人类建立模型的能力。

如何找到合适的人工智能项目?

近期经常听大家说起人工智能,随后说的是目前应用场景还不明确,不知道如何启动。实际上如果大家理解人工智能可以做什么,答案很明显。

在我上一篇中,给大家介绍了人工智能、机器学习的定义:

                     

人工智能从应用角度可以解决三大类问题:

1.人可以做,机器做更好

2.人不可以做,机器可以做更好

3.机器可以辅助人做的更好

以上三类问题就是从方法论上,对人工智能场景的划分。

针对1,可以想到的是无人驾驶系统,人工智能擅长从固定模式中学习规律,而一切是固定模式、重复经验的工作、行为理论上都是可以通过人工智能来取代。这也是大家所恐慌的机器替代人的根源。

针对2,比如针对百度知道的场景,每天大量的提问如何去分配给大量的回答用户,并促成问题得到最好的解决,人力是无法完成该任务的;另外滴滴调配车子的算法,自动加价的过程,人力也很难cover。在实时、大数据场景下,人工智能可以更好的胜任。

针对3,机器不能完全取代人,但可以协助人去工作。该场景主要是因为机器因为不完善需要增加人工决策,或者是未达到强人工智能阶段而导致。如硅谷有公司对于化验单进行扫描分析给出结论,医生的初步问诊系统,均是属于该类。

大家回想下自己的工作场景,具体对应哪一类型,这样就容易找到应用场景。需要注意的是,人工智能项目不一定非要做一个完全取代人的机器人,任何细节都可以用人工智能来优化。那么问题是,对应到场景后,我为什么要启动人工智能这个项目,这就回到产品设计师的需求决策问题。

人工智能本质上是提高劳动生产率的方式,是技术进步的体现。任何人工智能的项目都是为了降低成本、提高收益。两个简单的计算公式就可以决定是否要做:

长期人力投入-(机器投入+研发成本)0;人工智能收益-原始收益0;

这样,找到对应的场景,评估效益,就可以决定人工智能项目是否要启动。

后续有机会我会就一个真实的人工智能案例给大家分析。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于如何找到人工智能问题的相关内容解答汇总了,希望对您有所帮助!如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔~


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