人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系是什么？人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的聯(lián)系和區(qū)別，以及它們的應(yīng)用場(chǎng)景？讓 下面從概念、區(qū)別與聯(lián)系、應(yīng)用場(chǎng)景三個(gè)方面來詳細(xì)分析。一.概念1.人工智能人工智能簡(jiǎn)

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系是什么？

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的聯(lián)系和區(qū)別，以及它們的應(yīng)用場(chǎng)景？讓 下面從概念、區(qū)別與聯(lián)系、應(yīng)用場(chǎng)景三個(gè)方面來詳細(xì)分析。

一.概念

1.人工智能

人工智能簡(jiǎn)稱AI。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器，能夠以類似于人類智能的做出反應(yīng)。它是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能目前分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能、超級(jí)人工智能。

1)弱人工智能(Weak artificial intelligence):弱人工智能(ANI)，只專注于一項(xiàng)特定的任務(wù)，如語音識(shí)別、圖像識(shí)別、翻譯等，擅長(zhǎng)人工智能的某一方面。它們只是用來解決具體的任務(wù)問題，大部分是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，從中可以總結(jié)出模型。弱人工智能仍然屬于 "工具 "因?yàn)樗幚淼膯栴}相對(duì)單一，發(fā)展水平還沒有達(dá)到模擬人腦思維的水平，與傳統(tǒng)的 "產(chǎn)品和服務(wù)。

2)強(qiáng)人工智能:強(qiáng)人工智能(AGI)屬于人類級(jí)別的人工智能，各方面都可以和人類相提并論。它可以思考、計(jì)劃、解決問題、抽象思考、理解復(fù)雜的想法、快速學(xué)習(xí)和借鑒經(jīng)驗(yàn)，和人類一樣得心應(yīng)手。

3)超級(jí)人工智能:人工超級(jí)智能/ASI幾乎在所有領(lǐng)域都比最聰明的人腦聰明得多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通用知識(shí)和社交技能。在超級(jí)人工智能階段，人工智能已經(jīng)跨越了 "奇點(diǎn) "，其計(jì)算和思維能力遠(yuǎn)超超人大腦。這個(gè)時(shí)候，人工智能已經(jīng)超出了人類的理解和想象。人工智能將打破人腦的維度限制，其觀察和思考的內(nèi)容不再能被人腦理解，人工智能將形成一個(gè)新的社會(huì)。

目前我們還處于人工智能弱的階段。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)

Machin

人工智能的發(fā)展前景？

人工智能發(fā)展趨勢(shì)？要真正理解這個(gè)問題，首先要明白支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)是什么。答案很簡(jiǎn)單。

第一是算法，第二是算力，第三是數(shù)據(jù)，第四是網(wǎng)絡(luò)。很容易弄清楚這些主要制約因素的發(fā)展?fàn)顩r和趨勢(shì)。

算法方面，以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)近年來有了實(shí)質(zhì)性的突破，新算法據(jù)說用之不竭，未來可期！

在計(jì)算能力方面，隨著gpu和云存儲(chǔ)技術(shù)的快速發(fā)展，Moore 美國(guó)的法律已經(jīng)被打破，道路是光明的。

網(wǎng)絡(luò)方面，5g未來的必然趨勢(shì)越來越清晰，沒有太大問題。

那真的沒問題嗎？葉飛

問題出現(xiàn)在名為人工智能滋養(yǎng)的數(shù)據(jù)上。問題出在哪里？

目前數(shù)據(jù)收集沒有問題。

問題在于數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)一致性、處理時(shí)間，尤其是與工業(yè)機(jī)理密切相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理。為什么，既懂行業(yè)又懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)的人太少，積累的機(jī)制和經(jīng)驗(yàn)太少，這是人工智能發(fā)展的最大瓶頸?。。?！