万门大学-人工智能、大数据与复杂系统-03.人工智能的三个阶段
3.1 规则阶段
人工智能最先看起来是很傻瓜似的。Artificial Intelligence as an idiot.
1. 符号学派-图灵机
3.2 机器学习发展至连接主义阶段
统计机器学习:Using data to inverse engineer the complexity.
数据不能解决所有问题,需要有能够学习自身的算法.
上面图中的几种算法的共同点都在模拟人的思维。
Shallow neural network is not sufficient.
3.3 连接注意阶段发展至学习阶段
特征工程:在机器学习或者统计学中,又称为变量选择、属性选择或者变量子集选择,是在模型构建中,选择相关特征并构成特征子集的过程。
深度学习:深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
3.4 三个阶段的总结
2015年深度学习大概相当于猫的水平。
3.5 人工智能应用
1.文本分类:例如今日头条。
2.娱乐:例如Netflix,推荐电影,后面利用人工智能设计电影。
3.视觉:神经网络
4.Speech recognition:Siri,智能家居
5.机器翻译 machine translation
6.AI设计师
7.人工智能艺术家
8.AI business detection
9.financial AI report
10.agriculture AI
11.医疗AI
12.地震预测
13.未来的人工智能
无人车