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完整解析AI人工智能:3大浪潮+3大技术+3大应用

时间:2018-04-18 09:42  编辑:眼爆科技

所谓人工智能(Artificial Intelligence;缩写:AI),是指以人工方式来实现人类所具有之智慧的技术。只不过,目前能实现与人类智能同等的技术还不存在,世界上绝大多数的人工智能还是只能解决某个特定问题。本篇文章是在我阅读了几本AI的相关书籍后,所概略统整出的架构,希望让初次接触AI的读者,能透过333口诀,快速理解AI到底是什么。

一、AI的三次浪潮

第一次AI浪潮

第一次AI浪潮起于1950~1960年,止于1980年代。由于出现在网络之前,因此又被称为“古典人工智能”。这时期出现的“符号主义”与“联结主义”,分别是日后“专家系统”与“深度学习”的雏形。只不过,虽然当时的成果已能解开拼图或简单的游戏,却几乎无法解决实用的问题。

第二次AI浪潮

第二次AI热潮伴随着计算机的普及,出现在1980年代。这时期所进行的研究,是以灌输「专家知识」作为规则,来协助解决特定问题的“专家系统”(Expert system)为主。然而,纵使当时有商业应用的实例,应用范畴却很有限,热潮也因此逐渐消退。

第三次AI浪潮

第三次AI浪潮则出现于2010年代,伴随着高性能计算机、因特网、大数据、传感器的普及,以及计算成本的下降,“机器学习”随之兴起。所谓机器学习(Machine leaning),是指让计算机大量学习数据,使它可以像人类一样辨识声音及影像,或是针对问题做出合适的判断。

二、AI的三大技术

快速了解了AI的发展史后,我们来看看当代人工智能的三大代表性模型:遗传算法、专家系统、类神经网络。

1、遗传算法

遗传算法(Genetic algorithm;GA),又称为演化式算法(Evolutionary algorithm),是受达尔文演化论所启发的人工智能。它透过「适者生存」的规则,将“优秀的个体”想象成“好的答案”,透过演化的方式来找出最佳解。

2、专家系统

专家系统(Expert system),则是针对预设的问题,事先准备好大量的对应方式。它应用在很多地方,尤其是疾病诊断。只不过,专家系统只能针对专家预先考虑过的状况来准备对策,它并没有自行学习的能力,因此还是有其局限性。

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