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人工智能實(shí)現(xiàn)方法有哪些?人工智能突破性進(jìn)展有哪些?

時(shí)間:2023-08-08 14:07:38來源:21ic電子網(wǎng)

導(dǎo)語:?人工智能在未來會(huì)應(yīng)用到我們生活的方方面面中,未來是我們與人工智能共存的時(shí)代。

     一、人工智能AI實(shí)現(xiàn)方法

  人工智能在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時(shí)有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù),使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果,而不考慮所用方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法(ENGINEERING APPROACH),它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果,如文字識(shí)別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELING APPROACH),它不僅要看效果,還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。遺傳算法(GENERIC ALGORITHM,簡稱GA)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,簡稱ANN)均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。為了得到相同智能效果,兩種方式通常都可使用。采用前一種方法,需要人工詳細(xì)規(guī)定程序邏輯,如果游戲簡單,還是方便的。如果游戲復(fù)雜,角色數(shù)量和活動(dòng)空間增加,相應(yīng)的邏輯就會(huì)很復(fù)雜(按指數(shù)式增長),人工編程就非常繁瑣,容易出錯(cuò)。而一旦出錯(cuò),就必須修改原程序,重新編譯、調(diào)試,最后為用戶提供一個(gè)新的版本或提供一個(gè)新補(bǔ)丁,非常麻煩。采用后一種方法時(shí),編程者要為每一角色設(shè)計(jì)一個(gè)智能系統(tǒng)(一個(gè)模塊)來進(jìn)行控制,這個(gè)智能系統(tǒng)(模塊)開始什么也不懂,就像初生嬰兒那樣,但它能夠?qū)W習(xí),能漸漸地適應(yīng)環(huán)境,應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯(cuò)誤,但它能吸取教訓(xùn),下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正,至少不會(huì)永遠(yuǎn)錯(cuò)下去,用不到發(fā)布新版本或打補(bǔ)丁。利用這種方法來實(shí)現(xiàn)人工智能,要求編程者具有生物學(xué)的思考方法,入門難度大一點(diǎn)。但一旦入了門,就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時(shí)無須對(duì)角色的活動(dòng)規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定,應(yīng)用于復(fù)雜問題,通常會(huì)比前一種方法更省力。

  二、人工智能AI突破性進(jìn)展

  1、人工智能與量子計(jì)算:新算力時(shí)代

  量子計(jì)算是一種新的計(jì)算范式,其利用量子力學(xué)的原理來執(zhí)行比經(jīng)典計(jì)算機(jī)快幾個(gè)數(shù)量級(jí)的計(jì)算。量子計(jì)算最令人興奮的應(yīng)用之一是在人工智能領(lǐng)域,其有望顯著提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的速度和效率。量子計(jì)算機(jī)特別適合解決優(yōu)化問題,這是許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)鍵組成部分。隨著量子計(jì)算技術(shù)的不斷進(jìn)步,我們可以期待看到比以往任何時(shí)候都更快、更準(zhǔn)確、更強(qiáng)大的新一代人工智能應(yīng)用。

  2、可解釋的人工智能:邁向透明和信任的一步

  當(dāng)今人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)之一是構(gòu)建透明且可解釋的模型。在許多情況下,人工智能模型被視為“黑匣子”,其根據(jù)數(shù)據(jù)中的模式做出決策,而沒有任何對(duì)這些決策是如何做出的明確解釋。這種缺乏透明度可能會(huì)成為采用的障礙,特別是在醫(yī)療保健和金融等問責(zé)制和透明度至關(guān)重要的行業(yè)??山忉屓斯ぶ悄?XAI)是一個(gè)專注于開發(fā)人工智能模型的研究領(lǐng)域,這些模型可以為其決策過程提供清晰易懂的解釋。XAI仍處于早期階段,但其在使AI更易于訪問和值得信賴方面擁有巨大的希望。

  3、人工智能與網(wǎng)絡(luò)安全:保護(hù)數(shù)字世界

  眾所周知,開發(fā)新藥的過程緩慢、昂貴且有風(fēng)險(xiǎn)。然而,人工智能的最新進(jìn)展有望徹底改變藥物發(fā)現(xiàn)過程。人工智能可以幫助研究人員更快、更準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的藥物靶點(diǎn),篩選大型化合物數(shù)據(jù)庫以了解其潛在的療效和毒性,甚至可以從頭開始設(shè)計(jì)新藥。通過將AI與機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)化等其他技術(shù)相結(jié)合,可以顯著加速藥物發(fā)現(xiàn),從而加快開發(fā)針對(duì)多種疾病的新療法。

  4、人工智能與金融服務(wù):革新銀行方式

  自然語言處理(NLP)是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域,專注于理解和處理人類語言。NLP在語音識(shí)別和語言翻譯等領(lǐng)域已經(jīng)取得了重大進(jìn)展,但仍有很長的路要走。在未來幾年,我們可以期待看到NLP的進(jìn)一步發(fā)展,這將使機(jī)器能夠更好地理解人類語言的細(xì)微差別,包括幽默、諷刺等內(nèi)容。這些進(jìn)步可能會(huì)對(duì)廣泛的行業(yè)產(chǎn)生重大影響,從客戶服務(wù)和聊天機(jī)器人到法律和醫(yī)學(xué)研究。

  5、人工智能與電子商務(wù):個(gè)性化在線購物體驗(yàn)

  隨著我們的生活變得越來越數(shù)字化,網(wǎng)絡(luò)攻擊的威脅不斷增加。人工智能有可能顯著提高我們檢測(cè)和應(yīng)對(duì)這些威脅的能力。人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全工具可以實(shí)時(shí)分析大量數(shù)據(jù),識(shí)別可能表明潛在攻擊的模式和異常。其還可以幫助自動(dòng)化日常任務(wù),例如補(bǔ)丁管理和系統(tǒng)更新,從而讓人類安全團(tuán)隊(duì)騰出時(shí)間來專注于更復(fù)雜的威脅。隨著人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全工具變得越來越復(fù)雜,我們可以期待看到轉(zhuǎn)向更主動(dòng)和預(yù)防性的安全措施。


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