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人工智能技術定義

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    發表于 2024-9-10 09:11:22 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
    人工智能技術是指利用計算機和機器模擬、延伸和擴展人類智能的技術科學,旨在使計算機能夠理解、學習、推理、規劃和感知,以實現類似人類的智能行為。人工智能(Artificial Intelligence, AI)作為一門學科,其定義自1956年在Dartmouth學會首次提出以來經歷了多次演變。最初定義為“制造智能機器的科學與工程”,如今則被視為研究人類智能活動規律、構造具有一定智能的人工系統,以及應用計算機軟硬件來模擬人類某些智能行為的學科。

    人工智能技術涉及多個子領域,包括機器學習、深度學習、自然語言處理等。機器學習專注于開發算法,讓計算機通過數據學習知識和技能,而深度學習則依賴于神經網絡模型,尤其是深層神經網絡,以實現更復雜的任務。自然語言處理則致力于讓計算機理解、生成和處理人類自然語言。這些技術共同推動了人工智能在各領域的廣泛應用。

    人工智能的發展也面臨挑戰,如倫理道德問題、法律法規建設、風險防范等。馬斯克曾指出,人工智能機器學習的本質是統計學,因此需要建立規范發展與風險防范的動態平衡。隨著技術的不斷進步,如何確保人工智能系統的公平、透明和可控成為重要議題。

    綜上所述,人工智能技術不僅在理論上取得顯著進展,也在實際應用中展現出巨大潛力。從語音識別到自動駕駛汽車,從智能制造到**診斷,人工智能正逐步滲透至生活的各個角落。未來,人工智能將繼續引領科技創新浪潮,推動社會進步與發展。

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  • TA的每日心情
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    2024-11-14 09:45
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    沙發
    發表于 2024-9-10 09:16:33 | 只看該作者
    請問,人工智能技術在哪些方面取得了突破?樓主能詳細說一下嗎
    噢,你說得都對
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     樓主| 發表于 2024-9-10 10:49:33 | 只看該作者
    andytime 發表于 2024-9-10 09:16
    請問,人工智能技術在哪些方面取得了突破?樓主能詳細說一下嗎

    人工智能技術在多個領域取得了突破,包括自然語言處理、機器學習模型、自動駕駛等。這些進步不僅提升了人工智能的能力,也深刻影響了各行各業的發展。具體如下:

    1、自然語言處理:

    大模型如OpenAI的GPT-4在基于文本的應用中表現出色,重新定義了AI的能力,尤其是在創意寫作和復雜問題解決方面。

    2023年,生成式AI投資激增,比2022年增長了近八倍。

    2、機器學習模型:

    產業界產生了51個著名的機器學習模型,而學術界貢獻了15個,表明產業界在前沿研究中的主導地位。

    全球立法程序中與AI相關的法規數量急劇增加,僅2023年就增長了56.3%。

    3、自動駕駛:

    特斯拉和Waymo在自動駕駛汽車領域取得了顯著進展,推動了技術的發展并擴展了應用場景。

    AI技術在**領域的應用提高了診斷精度,加速了藥物研發進程。

    4、預訓練模型:

    2021年是超大規模預訓練模型的爆發之年,谷歌、微軟、英偉達等科技巨頭紛紛投身于相關研究。

    預訓練模型的知識學習和表征機理逐步明確,增強了對復雜任務的應對能力。

    5、蛋白質結構預測:

    DeepMind的AlphaFold2和華盛頓大學研發的RoseTTAFold成功預測了大量蛋白質結構,解決了長期困擾生物學界的難題。

    AlphaFold2開源代碼和技術細節的發布,促進了科學研究的開放性和協作性。
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    發表于 2024-9-19 08:37:33 | 只看該作者
    您的帖子如同一本好書,讓我在知識的海洋中暢游,非常感謝。
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