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智能時(shí)代 - 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么?

放大字體??縮小字體 發(fā)布日期:2017-09-27??來源:機(jī)械設(shè)備??作者:機(jī)電
核心提示:深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,推動(dòng)計(jì)算機(jī)智能取得長(zhǎng)足進(jìn)步。它用大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力來模擬深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從本質(zhì)上說,這些網(wǎng)絡(luò)模仿人類大腦的連通性,對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類,并發(fā)現(xiàn)它們之間的相關(guān)性。如果有新學(xué)習(xí)的知識(shí)(無需人工干預(yù)),機(jī)器就可以將其見解應(yīng)用于其他數(shù)據(jù)集。機(jī)器處理的數(shù)據(jù)越多,它的預(yù)測(cè)就越準(zhǔn)確
   從汽車到智能手機(jī),到數(shù)字助理,甚至包括機(jī)器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是,設(shè)備、計(jì)算機(jī)和機(jī)器都在聰明地執(zhí)行任務(wù)。它們是如何做到的呢?通過人工智能,也就是AI。
 
  “人工智能”一詞最早由認(rèn)知科學(xué)家約翰·麥卡錫在研究中提出,他寫到,“這項(xiàng)研究基于一種推測(cè),即任何學(xué)習(xí)行為或其它智力特征,在原則上都可以被精確地描述,從而可以制造出一臺(tái)機(jī)器來模擬它。”這種描述在今天仍然適用,只是復(fù)雜性增加了一些。
 
  你也許最近經(jīng)常聽到“人工智能”和另外幾個(gè)詞匯同時(shí)出現(xiàn),特別是“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”。它們經(jīng)常被互換使用,盡管它們存在關(guān)聯(lián),但其實(shí)并非同一事物。
 
  這樣說可能會(huì)讓人感到困惑。我們通過一個(gè)經(jīng)典的例子來解釋人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別:比較蘋果和橙子。
 
  人工智能
 
  從廣義上講,人工智能描述一種機(jī)器與周圍世界交互的各種方式。通過先進(jìn)的、像人類一樣的智能——軟件和硬件結(jié)合的結(jié)果——一臺(tái)人工智能機(jī)器或設(shè)備就可以模仿人類的行為或像人一樣執(zhí)行任務(wù)。
 
  我們今天讀到了很多關(guān)于人工智能的內(nèi)容,比如語音識(shí)別(用于智能個(gè)人助理設(shè)備),面部識(shí)別(被用在目前社交媒體上很流行的濾鏡中),或者物體識(shí)別(比如搜索蘋果和橙子的圖片)。然而這些功能是如何實(shí)現(xiàn)的?
 
從根源上看,配備人工智能的機(jī)器會(huì)模仿人類的思維過程,比如分辨蘋果和橙子的能力。
 
 
  機(jī)器學(xué)習(xí)
 
  機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種途徑或子集,它強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)”而不是計(jì)算機(jī)程序。一臺(tái)機(jī)器使用復(fù)雜的算法來分析大量的數(shù)據(jù),識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式,并做出一個(gè)預(yù)測(cè)——不需要人在機(jī)器的軟件中編寫特定的指令。在錯(cuò)誤地將奶油泡芙當(dāng)成橙子之后,系統(tǒng)的模式識(shí)別會(huì)隨著時(shí)間的推移而不斷改進(jìn),因?yàn)樗鼤?huì)像人一樣從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)并糾正自己。
 
  通過機(jī)器學(xué)習(xí),一個(gè)系統(tǒng)可以從自身的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)來提高它的模式識(shí)別能力。
 
  通過機(jī)器學(xué)習(xí),一個(gè)系統(tǒng)可以從自身的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)來提高它的模式識(shí)別能力。
 
 
  深度學(xué)習(xí)
 
  深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,推動(dòng)計(jì)算機(jī)智能取得長(zhǎng)足進(jìn)步。它用大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力來模擬深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從本質(zhì)上說,這些網(wǎng)絡(luò)模仿人類大腦的連通性,對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類,并發(fā)現(xiàn)它們之間的相關(guān)性。如果有新學(xué)習(xí)的知識(shí)(無需人工干預(yù)),機(jī)器就可以將其見解應(yīng)用于其他數(shù)據(jù)集。機(jī)器處理的數(shù)據(jù)越多,它的預(yù)測(cè)就越準(zhǔn)確。
 
  例如,一臺(tái)深度學(xué)習(xí)的設(shè)備可以檢查大數(shù)據(jù)——比如通過水果的顏色、形狀、大小、成熟時(shí)間和產(chǎn)地——來準(zhǔn)確判斷一個(gè)蘋果是不是青蘋果,一個(gè)橙子是不是血橙。
 
  通過深度學(xué)習(xí),機(jī)器可以處理大量數(shù)據(jù),識(shí)別復(fù)雜的模式,并提出深入的見解。
 
  人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的差異并不像蘋果和橙子那么明顯,它們更微妙。Qualcomm已將人工智能技術(shù)整合進(jìn)驍龍移動(dòng)平臺(tái),創(chuàng)造出令人折服的、直觀的體驗(yàn),讓設(shè)備可以更深入地了解你。

 

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