人工智能技术以及国内产业链现状分析

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物联网、大数据、人工智能等科技热词这几年似乎每天都在科技头条中轮番出现,到底哪一种技术对人类社会的发展有更大的推动作用呢?不知道有没有人有这样的疑惑,事实上,它们都是未来的趋势,彼此之间并不矛盾。

有人说,万物互联的时代,大数据是未来的新石油。怎么去理解这一句话呢?我们知道,物联网技术主要是实现物理世界(现实世界)和信息世界的融合,从而获取到现实世界海量、动态、多态以及关联的数据。而大数据概念,正是对于这些数据的抽象描述,通常是指大小已超出传统意义的尺度,并且软件工具难以捕捉、存储、管理与分析的数据。再者就是人工智能技术,它是建立在大量数据的基础上的一门技术,可以让机器像人一样去思考。

说到人工智能,就不得不提到机器学习和深度学习。很多人对此不是很了解,在这里我就用一张表示集合的图来直观地描述下三者的关系。

图1 机器学习是人工智能的一个分支,而深度学习又是机器学习的一个分支

人工智能、机器学习、深度学习技术的辨析

1、人工智能

图2 人工智能——让机器像人一样思考

人工智能技术是1956年提出的,被认为是21世纪三大尖端技术之一,是对人的思维和意识的信息过程的模拟。人工智能的概念很宽泛,从表面上可以理解为让机器像人一样能思考并解决问题。其实,人工智能核心技术包括很多的方面,推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。

通常情况下,我们按照实力将人工智能分为以下三大类:

弱人工智能:擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能,但是它只会下象棋,你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据,它就不知道怎么回答你了。

强人工智能:人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。

超人工智能:超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强数倍的,而最终能否实现,业界并无统一说法。

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑其具体的结构是否与人类大脑相似或相同。另一种是模拟法,它不仅要看最终呈现的结果,还要求其结构也与人类大脑相似或相同

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