大數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到了匹配。在這片數(shù)據(jù)的田野里，收集數(shù)據(jù)的能力在生物學(xué)上爆炸式增長(zhǎng)，其基因組和蛋白質(zhì)數(shù)量迅速增長(zhǎng);在天文學(xué)中，從云空間調(diào)查中抓去可用的數(shù)據(jù);在社會(huì)科學(xué)中，挖掘數(shù)百萬(wàn)的在互聯(lián)網(wǎng)上彈起的帖子和文章。數(shù)據(jù)泛濫可以壓倒人類的洞察力和分析能力，但是幫助實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的計(jì)算機(jī)進(jìn)步也引發(fā)了強(qiáng)大的新工具，使其全部了解作為個(gè)體人的大腦所沒(méi)有的能力程度。

在一場(chǎng)涉及大部分科學(xué)的革命中，研究人員通常以人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式在數(shù)據(jù)洪流中釋放人工智能（AI）。與早期對(duì)AI的嘗試不同，這種“深度學(xué)習(xí)”系統(tǒng)不需要用人類專家的知識(shí)來(lái)編程。相反，他們自己學(xué)習(xí)，往往是從大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，直到他們能夠看到數(shù)據(jù)集中的模式和現(xiàn)象異常，這些異常比人類能夠應(yīng)付的要大得多。

人工智能不僅僅是科學(xué)的轉(zhuǎn)變，在智能手機(jī)上跟你說(shuō)話，走在無(wú)人駕駛汽車的路上，令人不安的未來(lái)主義者擔(dān)心會(huì)導(dǎo)致大規(guī)模的失業(yè)。對(duì)于科學(xué)家來(lái)說(shuō)，前景是光明的：AI承諾增加發(fā)現(xiàn)的過(guò)程。

然而，與于研究生或博士后不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能解釋他們的想法：導(dǎo)致結(jié)果的計(jì)算是隱藏的。所以他們的興起產(chǎn)生了一個(gè)稱為“AI神經(jīng)科學(xué)”的領(lǐng)域：努力打開黑匣子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立對(duì)他們產(chǎn)生的見解的信心。

理解機(jī)器內(nèi)部的思維可能會(huì)變得更加迫切，因?yàn)锳I在科學(xué)中的作用擴(kuò)大。已經(jīng)有一些先驅(qū)們轉(zhuǎn)向AI來(lái)設(shè)計(jì)和實(shí)施實(shí)驗(yàn)以及解讀結(jié)果，開辟了全自動(dòng)化科學(xué)的前景。不知疲倦的人工智能工人可能很快就會(huì)成為一個(gè)成熟的同事，或者是你的領(lǐng)導(dǎo)，想想多么可怕。但有時(shí)值得期待的，畢竟也是你的良師益友。

人工智能，用這么多話來(lái)說(shuō)：（以下內(nèi)容分析）

人工智能（AI）是什么意思？這個(gè)詞從來(lái)沒(méi)有過(guò)界。當(dāng)它在達(dá)特茅斯學(xué)院的一個(gè)1956年的一個(gè)精采的講習(xí)班上被介紹時(shí)，它被廣泛地解讀為使一臺(tái)機(jī)器的行為方式如果在人類中被視為智能的。AI最近的一個(gè)重要進(jìn)展是機(jī)器學(xué)習(xí)，它顯示了從拼寫檢查到自駕車的技術(shù)，并且常常被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。對(duì)AI的任何討論也可能包括其他術(shù)語(yǔ)。

算法一套分步說(shuō)明：計(jì)算機(jī)算法可以簡(jiǎn)單（如果是下午3點(diǎn)，發(fā)送提醒）或復(fù)雜（識(shí)別行人）。

反向傳播算法：他們發(fā)現(xiàn)他們的輸出和期望的輸出之間的差異，然后根據(jù)執(zhí)行順序調(diào)整計(jì)算。

BLACKBOXA描述了一些深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)：他們接受輸入并提供輸出，但是在這兩者之間發(fā)生的計(jì)算并不容易解釋。

深度學(xué)習(xí)：一個(gè)具有多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為敏捷的，更為抽象的抽象模式。放映照片時(shí)，圖層可能會(huì)首先對(duì)邊緣產(chǎn)生響應(yīng)，然后再向內(nèi)查看，然后快速識(shí)別圖像，給出處理結(jié)果。最后執(zhí)行命令，然后學(xué)習(xí)記錄，建立記錄集，匯編數(shù)據(jù)庫(kù)。學(xué)習(xí)成功。

專家系統(tǒng)AI的形式：試圖在醫(yī)療診斷領(lǐng)域復(fù)制人類的專長(zhǎng)。它將知識(shí)庫(kù)與一組用于應(yīng)用該知識(shí)的手寫編碼規(guī)則相結(jié)合。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)越來(lái)越多地取代手工編碼。比如很復(fù)雜的一個(gè)手術(shù)，人工智能機(jī)器人在初級(jí)價(jià)段就已經(jīng)學(xué)習(xí)好內(nèi)外科，那么進(jìn)入復(fù)雜手術(shù)他會(huì)很快的處理復(fù)雜的手術(shù)，人類在處理復(fù)雜手術(shù)時(shí)會(huì)因?yàn)楦鞣N因素?zé)o法很好的進(jìn)行，人工智能可以一步步進(jìn)入指定階段，全世界搜集可用數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析，最后處理完手術(shù)，給出手術(shù)結(jié)論，供人類參考學(xué)習(xí)。

一般性的專業(yè)網(wǎng)絡(luò)：一對(duì)共同訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：生成逼真的新數(shù)據(jù)，并通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)得到改善。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造了新的例子，另一個(gè)試圖檢測(cè)數(shù)據(jù)的真假，相互作用得出最優(yōu)結(jié)果。

機(jī)器學(xué)習(xí)：使用在沒(méi)有明確指令的情況下在數(shù)據(jù)中查找模式的算法。系統(tǒng)可能會(huì)了解如何將輸入的功能與圖像與輸出（如標(biāo)簽）相關(guān)聯(lián)。比如一張打了馬賽克的圖像，它可以很準(zhǔn)確的回復(fù)和處理，就像比戴著眼鏡戴著口罩，他也可以根據(jù)你的輪廓把你顯示出來(lái)。當(dāng)然還有更奇特的。

自然語(yǔ)言：處理計(jì)算機(jī)試圖“理解”口語(yǔ)或書面語(yǔ)言。它必須解析詞匯，語(yǔ)法和意圖，并允許語(yǔ)言使用的變化。該過(guò)程通常涉及機(jī)器學(xué)習(xí)。比如咱們的中國(guó)話包括方言，不久的將來(lái)他會(huì)學(xué)習(xí)的也許比你我更順口。比如：你吃了嗎？你喝了嗎？哪里玩兒去？......

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是機(jī)器學(xué)習(xí)中人類腦部的高度抽象和簡(jiǎn)化模型。一組輸入（例如aphoto中的像素）的單元接收片段對(duì)它們執(zhí)行簡(jiǎn)單的計(jì)算，并將它們傳遞到下一層單元。最后一層代表了答案。

神經(jīng)形態(tài)芯片：計(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì)為充當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它可以是模擬，數(shù)字或組合。

感知器：早期類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在20世紀(jì)50年代開發(fā)。后來(lái)顯示有限制，抑制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興趣多年。

加強(qiáng)學(xué)習(xí)機(jī)器：學(xué)習(xí)方法，通過(guò)采取“抽取高視頻游戲得分”或“有效管理工廠”等抽象目標(biāo)來(lái)實(shí)現(xiàn)算法學(xué)習(xí)。在訓(xùn)練過(guò)程中，根據(jù)對(duì)目標(biāo)的貢獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)估。

強(qiáng)大的AI：是一個(gè)像人類一樣聰明和計(jì)算周全的人。有人說(shuō)這是不可能的。目前的AI是弱的，還是狹隘的，它可以下棋或者開車，但不能兩者兼有，缺乏常識(shí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)：類型的機(jī)器學(xué)習(xí)，其中該算法在訓(xùn)練期間將其輸出與正確的輸出進(jìn)行比較。在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中，該算法僅在一組數(shù)據(jù)中查找模式。

TENSORFLOWA由Google開發(fā)的用于深度學(xué)習(xí)的軟件工具集。它是開源的，意思是可以使用或改進(jìn)它。

遷移學(xué)習(xí)技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)：其中算法執(zhí)行一個(gè)任務(wù)，例如識(shí)別汽車，并在學(xué)習(xí)不同的相關(guān)任務(wù)（例如識(shí)別貓）時(shí)建立在該知識(shí)上。根部不同環(huán)節(jié)不同環(huán)境進(jìn)行的一種可以遷移是的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，就是“多面手”，有道是：藝多不壓身。

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