第四次工业革命:人工智能(AI)入门

第四次工业革命:人工智能(AI)入门

机器学习的二阶后果将超过其直接的影响。深度学习已经提高了计算机视觉,例如,自主汽车 (轿车和卡车) 是可行的突破点。但它们的影响将是什么?今天,90%的人和 80%的货运运输通过在英国的道路。自主车辆仅会影响︰

  • 安全 (90%的事故由司机注意力不集中引起的)
  • 就业 (220 万人在英国运输和物流行业工作,每年工资越 57B 英镑)
  • 保险 (自主研究预计英国汽车保险费随着时间的推移下降了 63%)
  • 部门经济学 (消费者很可能会使用对运输的需求服务到位汽车所有权);
  • 车辆的吞吐量;城市规划;监管,等等。

4.为什么是 AI 今天时代来临?

人工智能的研究始于 20 世纪 50 年代;经过多次虚假的黎明,为什么是现在的转折点?由于近年来发明的新算法,更多的数据,更好的硬件,以及 云服务加速了开发者的安装,这些让 AI 更有效。

1.改进算法

深的学习并不是新东西 — — 1965 年发表第一个有效的、 多层神经网络的规范 — — 在过去十年期演化过程中,深度学习算法已经改变了结果。

我们已能够开始通过卷积神经网络 (CNN) 的开发,识别图像中的物体 (图 9,下)。从动物视觉皮层得到设计灵感,在神经网络中的每一层作为筛选器的一个特定的模式存在。到 2015 年,微软的基于 CNN 的计算机视觉系统比人类 (94.9%精度)更有效地识别图片中的对象 (95.1%精度)。”对我们的知识而言,”他们写道,”我们的结果是得到了第一个超越人类级别的性能。” CNN 有广泛的应用,包括视频和语音识别。

同时,语音和手写识别的进展也随着递归神经网络 (RNNs)迅速改善 (图 10) 。RNNs 有使数据循环的反馈连接,与传统的神经网络只能’前馈’不同。强大的新型 RNN 是 ‘长短期记忆’ (LSTM) 模型。增加连接和记忆细胞,RNNs ‘记住’ 他们看见数千步骤前的数据,并以此来告知他们之后的解释 — — 下一词的释义将通过它之前的文字的语音识别衡量。从 2012 年起谷歌 LSTMs 用于增强安卓系统的语音识别。就在六个星期前,微软工程师报道他们的系统达到的 5.9%的误码字率 — — 历史上第一次大致等于人的能力。

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Author: 太极客