中国人工智能系列白皮书- 《深度学习》该白皮书从深度学习的基本概念、发展历程、主要方法、关键技术、前沿领域、社会影响等方面,进行了全面的梳理和分析,展示了深度学习对促进传统领域研究的重要价值,例如自然语言处理、机器翻译、图像分类、目标检测及分割等。
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能行为的科学和技术,目标在于开发能够感知、理解学习、推理、决策和解决问题的智能机器。人工智能的概念主要包含以下几个方面:
(1)人工智能的目标是模拟人类的智能行为。人工智能致力于使计算机能够像人类一样感知世界、理解信息、进行学习和决策,涵盖视觉、语音、自然语言处理、机器学习等领域的研究和应用。 2)人工智能的学习能力。人工智能强调计算机能够从数据中学习,并根据学习的结果不断优化自己的性能。机器学习是人工智能的重要分支,涉及到许多算法和模型,如监督学习、无监督学习、强化学习等。 (3)人工智能可以解决问题。人工智能的一个主要目标是使计算机能够解决各种复杂问题,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、医疗诊断等。通过深度学习等技术,计算机可以从大量数据中提取有用的信息,从而实现更高效的问题解决方法。 (4)人工智能的自主性与多样性。理想的人工智能系统应该能够独立地进行学习、决策和行动,而不需要持续的人类干预。人工智能涉及到多个子领域,包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理专家系统、智能控制等。这些子领域有着不同的研究方法和技术,共同构成了人工智能的多样性。 人工智能的发展不仅涉及到理论研究,还需要大量的实践和应用。随着计算能力和数据量的增加,人工智能在各个领域都有了显著的应用,包括自动驾驶、智能语音助手、推荐系统、医疗诊断、金融风控等。人工智能的发展将深刻地影响人类社会的方方面面,同时也带来了一系列的伦理和社会问题,需要人们共同思考和解决。