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人工智能術語小抄[人工智能術語簡單解釋]

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人工智能(AI)領域由許多學科、技術和子領域組成。

有幾十個術語用來描述人工智能技術,它們的定義可能是複雜和令人困惑的。

我們與營銷人工智能研究所的很大一部分重點是使人工智能更容易接近和可操作BETVlCTOR1946伟德。

為此,我們創建了這個AI術語備忘單,其中包含了核心AI術語的簡單易懂的定義。

我們鼓勵你直接跳到你感興趣的術語。但是,這些術語也是按特定順序排列的,以幫助您在每個知識的基礎上進行構建。

算法

算法是用來解決問題或執行動作的一係列步驟。

人類程序員編寫算法。然後,機器跟隨它們產生一個結果。

幾乎你使用的每一個軟件都是由一台機器執行由人編寫的指令組成的。

包括人工智能。除了人工智能使用不同的算法以不同的方式來做你的典型軟件不能做的事情。

人工智能(AI)

人工智能是一門讓機器變得智能的科學。

這個定義來自於人工智能專家和DeepMind的首席執行官黛米斯。

以下是我們所說的讓機器智能的意思……

典型的軟件隻能按照給出的指令操作。

這對自動化很有幫助。即使是最基本的軟件也能讓我們的生活更輕鬆,因為它能更好更快地為我們做事。

但是典型的軟件是靜態的。它隻會一遍又一遍地做別人讓它做的事。隻有當程序員對它進行升級時,它才會變得更好。

簡而言之,典型的軟件不能適應實時或不斷變化的數據或環境條件。

這使得它不適合快速變化的情況或市場。

人工智能是不同的。它讓我們能夠教會機器變得更像人類。

我們賦予他們看、聽、說、動和寫的能力。我們甚至賦予它們理解和預測的能力。

在某些情況下,這些智能機器可以自我學習,更好地完成上麵列出的任務。

這賦予了人工智能典型軟件所不具備的能力。它可以實時響應、反應和推薦,而無需人類明確地告訴它該做什麼。

這使得人工智能適用於廣泛的智能任務,而這些任務通常隻適用於人類。

今天,AI可以:

  • 寫出句子和段落。
  • 理解人類的語言並做出連貫的反應。
  • 驅動車輛。
  • 識別人臉和物體。
  • 導航道路,城市和倉庫。
  • 預測你接下來想買什麼或看什麼。
  • 預測不同的行動將如何影響業務。
  • 為問題創造新的解決方案。

還有很多很多。

現在,“人工智能”並不是一項能夠完成所有這些智能任務的技術。

它實際上是一係列技術的總稱。

其中一些技術包括自然語言生成(NLG)、自然語言處理(NLP)、機器學習、深度學習和神經網絡。

機器學習

機器學習是人工智能的核心子集,使其最先進的能力成為可能。

機器學習就是人工智能技術如何自己學習和變得更聰明。

在機器學習中,人類訓練機器使用人類準備的數據來達到一個結果。

利用它從人類那裏學到的東西,機器會嚐試使用它從未見過的數據來實現結果。

每當機器試圖獲得結果時,它就會從結果中學習——即使它們是壞的。它將這些經驗應用到下一次嚐試中。

通過這種方式,機器使用機器學習在沒有人類直接參與的情況下快速改進任務。

在這個過程中,它可能會發現新的、創造性的或反直覺的方法來達到人類從未想過嚐試的結果。

這就是機器學習支持的人工智能如此強大的原因。一旦經過訓練,它的速度就能很快超過人類,還能找到我們看不到的解決方案和模式。

例如,Demis Hassabis(上麵提到的)教一個機器學習程序如何打80年代的電子遊戲。

該係統“被設定為找到一個值得獎勵的分數,但沒有給出如何獲得該獎勵的指令,”據《紐約客》報道

開始時,係統會隨機移動,有時會得分,有時不會。

然而,該程序的機器學習算法會評估它過去的走法,並確定哪些走法效果最好,將這些信息應用到未來的遊戲中。

通過這種方式,它得到了改進。DeepMind的係統從對一款遊戲一無所知,到使用這種方法在幾小時內掌握它。

模式識別

模式識別是指機器檢測數據中的模式。

這些模式幫助機器更好地優化結果,這使得模式識別成為機器學習的一個關鍵功能。

模式識別也增強了人工智能的預測能力。機器利用曆史數據中的模式來預測未來最有可能發生的結果。

自然語言生成(NLG)

自然語言生成是指人工智能寫或說聽起來像人類的語言。

自然語言生成從寫作工具到智能家居助手再到聊天機器人,都可以使用它。它使與機器對話成為可能。

自然語言處理

自然語言處理是人工智能解釋人類語言的意思。

要進行NLG,機器必須首先使用自然語言處理來理解書麵語或口語。

例如,穀歌Translate使用NLP來理解您鍵入的文本,然後用您選擇的任何語言生成它的翻譯。

情緒分析

情感分析是指人工智能理解人類語言的語氣和情感。

情緒分析使NLP更進一步。它不僅能聽懂語言,還能聽懂它的語氣和情感。

情感分析使得機器能夠根據與它交談的人的情緒來調整它的NLG輸出。

圖像識別

圖像識別是指人工智能精確識別照片中的物體。

通過機器學習,人工智能係統可以高度準確地識別圖像中的物體。

人工智能係統經過數百萬或數十億張圖像的訓練,以檢測特定物體。經過良好的訓練,它就能識別出以前從未見過的圖像中的物體。

今天圖像識別的一個例子是在放射學中。人工智能能夠比人類更準確、更快、更便宜地識別某些腫瘤。

麵部識別

麵部識別是指人工智能精確識別照片和視頻中的人臉。

你可以在使用iPhone的Face ID功能時使用麵部識別。人工智能能夠識別你的臉,然後使用該信息確認你的身份。

社交媒體平台也使用麵部識別技術在照片中給你的朋友貼上標簽,或將視頻濾鏡映射到你的麵部。

計算機視覺

計算機視覺是指人工智能準確識別視頻或實時視覺信息中的物體。

計算機視覺使圖像和麵部識別更進一步。人工智能可以識別移動的物體,無論是在視頻中還是在外麵的世界。

事實上,自動駕駛汽車依靠計算機視覺來駕駛而不會撞車。它們用傳感器“看”周圍的世界,然後用計算機視覺繞過物體。

機器人

機器人和機器人不是人工智能,它們是由人工智能驅動的。

機器人技術結合了圖像識別、麵部識別和計算機視覺,為身體提供動力。(如果機器人會說話,它也可以使用NLG和NLP。)

機器人本身不是人工智能,但它嚴重依賴人工智能軟件來運行。

機器人可以使用這些核心的人工智能功能來完成從走路和說話到在倉庫裏卸貨的所有事情。

深度學習

深度學習是機器學習的一個子集,可以解鎖超人的人工智能性能。

機器學習讓人工智能的高級能力成為可能,而深度學習則打破了人工智能的極限。

深度學習試圖模仿人類大腦的工作方式。它通過使用“神經網絡”來實現這一點,“神經網絡”是一組相互連接的人工神經元。

每一層的神經元都被“加權”,根據神經網絡的目標,優先考慮某些標準。

機器學習係統可以學習如何在它們從未見過的數據上改進它們被訓練去做的任務。

深度學習在這方麵更進一步。

最複雜、最前沿的深度學習係統實際上可以學會做它們從未接受過訓練的事情。

這開啟了一種可能性,即我們將創造出能夠學習做許多不同事情的機器,其水平遠遠超過人類。

人工狹窄智能(ANI)

所有的人工智能係統都是人工狹義智能,這意味著它們隻執行狹義定義的任務。

他們可能以超人的水平完成這些狹義的任務。

例如,一個識別人臉比人類更好、更快的係統不能轉過身去學習如何開車。

無論人工智能多麼強大,它所能做的範圍都是有限的。但這種情況可能會改變。

人工通用智能(AGI)

人工通用智能並不存在,但它描述了一個可以學習和理解任何智能任務的人工智能係統。

現在,AGI還不存在,也不接近於存在。

但這是許多人想到人工智能時首先想到的:超級智能計算機或機器人,可以做人類能做的任何事情。

這在今天是不可能的。一些專家對是否有可能建造這種建築存在分歧。

但隨著深度學習等技術的進步,我們可能離通用智能機器越來越近。

AGI的潛在創建提出了關於技術的好處和危險的基本問題,以及它對人類意味著什麼。

值得慶幸的是,今天我們不必回答這些問題,因為AGI目前是科幻小說。

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