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人工智能技术定义

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    发表于 7 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式
    人工智能技术是指利用计算机和机器模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学,旨在使计算机能够理解、学习、推理、规划和感知,以实现类似人类的智能行为。人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为一门学科,其定义自1956年在Dartmouth学会首次提出以来经历了多次演变。最初定义为“制造智能机器的科学与工程”,如今则被视为研究人类智能活动规律、构造具有一定智能的人工系统,以及应用计算机软硬件来模拟人类某些智能行为的学科。

    人工智能技术涉及多个子领域,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习专注于开发算法,让计算机通过数据学习知识和技能,而深度学习则依赖于神经网络模型,尤其是深层神经网络,以实现更复杂的任务。自然语言处理则致力于让计算机理解、生成和处理人类自然语言。这些技术共同推动了人工智能在各领域的广泛应用。

    人工智能的发展也面临挑战,如伦理道德问题、法律法规建设、风险防范等。马斯克曾指出,人工智能机器学习的本质是统计学,因此需要建立规范发展与风险防范的动态平衡。随着技术的不断进步,如何确保人工智能系统的公平、透明和可控成为重要议题。

    综上所述,人工智能技术不仅在理论上取得显著进展,也在实际应用中展现出巨大潜力。从语音识别到自动驾驶汽车,从智能制造到**诊断,人工智能正逐步渗透至生活的各个角落。未来,人工智能将继续引领科技创新浪潮,推动社会进步与发展。

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  • TA的每日心情
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    3 天前
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    发表于 7 天前 | 显示全部楼层
    请问,人工智能技术在哪些方面取得了突破?楼主能详细说一下吗
    噢,你说得都对
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     楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
    andytime 发表于 2024-9-10 09:16
    请问,人工智能技术在哪些方面取得了突破?楼主能详细说一下吗

    人工智能技术在多个领域取得了突破,包括自然语言处理、机器学习模型、自动驾驶等。这些进步不仅提升了人工智能的能力,也深刻影响了各行各业的发展。具体如下:

    1、自然语言处理:

    大模型如OpenAI的GPT-4在基于文本的应用中表现出色,重新定义了AI的能力,尤其是在创意写作和复杂问题解决方面。

    2023年,生成式AI投资激增,比2022年增长了近八倍。

    2、机器学习模型:

    产业界产生了51个著名的机器学习模型,而学术界贡献了15个,表明产业界在前沿研究中的主导地位。

    全球立法程序中与AI相关的法规数量急剧增加,仅2023年就增长了56.3%。

    3、自动驾驶:

    特斯拉和Waymo在自动驾驶汽车领域取得了显著进展,推动了技术的发展并扩展了应用场景。

    AI技术在**领域的应用提高了诊断精度,加速了药物研发进程。

    4、预训练模型:

    2021年是超大规模预训练模型的爆发之年,谷歌、微软、英伟达等科技巨头纷纷投身于相关研究。

    预训练模型的知识学习和表征机理逐步明确,增强了对复杂任务的应对能力。

    5、蛋白质结构预测:

    DeepMind的AlphaFold2和华盛顿大学研发的RoseTTAFold成功预测了大量蛋白质结构,解决了长期困扰生物学界的难题。

    AlphaFold2开源代码和技术细节的发布,促进了科学研究的开放性和协作性。
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