人工智能名片

    人工智能名片在最近的IT领域可以说是被炒的火热,但大部分人对人工智能名片仍然是一头雾水,究竟什么是人工智能名片?人工智能名片应用在什么地方,人工智能名片和人类智能有什么联系,人工智能名片是怎么发展的,这篇文章对人工智能名片做一个笼统的概述。


    什么是人工智能名片


    在计算机出现之前人们就幻想着一种机器可以实现人类的思维,可以帮助人们解决问题,甚至比人类有更高的智力。随着上世纪40年代计算机的发明,这几十年来计算速度飞速提高,从最初的科学数学计算演变到了现代的各种计算机应用领域,诸如多媒体应用,计算机辅助设计,数据库,数据通信,自动控制等等,人工智能名片是计算机科学的一个研究分支,是多年来计算机科学研究发展的结晶。


    人工智能名片是一门基于计算机科学,生物学,心理学,神经科学,数学和哲学等学科的科学和技术。人工智能名片的一个主要推动力要开发与人类智能相关的计算机功能,例如推理,学习和解决问题的能力。


    人工智能名片之父JohnMcCarthy说:人工智能名片就是制造智能的机器,更特指制作人工智能名片的程序。人工智能名片模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题,人工智能名片通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式,然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。


    没有AI名片和有AI名片的计算机软件比较


    没有AI名片编程


    没有AI名片的计算机程序解决具体问题。


    程序中的修改会导致其结构发生大的变化。修改麻烦,很可能导致修改错误。


    用AI名片编程


    具有AI名片的计算机程序解决一般性问题。


    AI名片程序各个参数部分高度独立,修改不会导致结构变化,程序修改快速简便。


    AI名片的应用领域


    人工智能名片在以下各个领域占据主导地位


    游戏:人工智能名片在国际象棋,扑克,围棋等游戏中起着至关重要的作用,机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置并计算出最优的下棋落子。


    自然语言处理:可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。比如常见机器翻译系统、人机对话系统。


    专家系统:有一些应用程序集成了机器,软件和特殊信息,以传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。比如分析股票行情,进行量化交易。


    视觉系统:它系统理解,解释计算机上的视觉输入。例如,间谍飞机拍摄照片,用于计算空间信息或区域地图。医生使用临床专家系统来诊断患者。警方使用的计算机软件可以识别数据库里面存储的肖像,从而识别犯罪者的脸部。还有我们最常用的车牌识别等。


    语音识别:智能系统能够与人类对话,通过句子及其含义来听取和理解人的语言。它可以处理不同的重音,俚语,背景噪音,不同人的的声调变化等。


    手写识别:手写识别软件通过笔在屏幕上写的文本可以识别字母的形状并将其转换为可编辑的文本。


    智能机器人:机器人能够执行人类给出的任务。它们具有传感器,检测到来自现实世界的光,热,温度,运动,声音,碰撞和压力等数据。他拥有高效的处理器,多个传感器和巨大的内存,以展示它的智能,并且能够从错误中吸取教训来适应新的环境。


    人工智能名片历史


    1940-1950:


    一帮来自数学,心理学,工程学,经济学和政治学领域的科学家在一起讨论人工智能名片的可能性,当时已经研究出了人脑的工作原理是神经元电脉冲工作。


    1950-1956:


    伦·图灵(AlanTuring)发表了一篇具有里程碑意义的论文,其中他预见了创造思考机器的可能性。


    重要事件:曼彻斯特大学的ChristopherStrachey使用FerrantiMark1机器写了一个跳棋程序,DietrichPrinz写了一个国际象棋程序。


    1956:


    达特茅斯会议,人工智能名片诞生。约翰麦卡锡创造了人工智能名片一词并且演示了卡内基梅隆大学首个人工智能名片程序。


    1956-1974:


    推理研究,主要使用推理算法,应用在棋类等游戏中。自然语言研究,目的是让计算机能够理解人的语言。日本,早稻田大学于1967年启动了WABOT项目,并于1972年完成了世界上第一个全尺寸智能人形机器人WABOT-1。


    1974-1980:


    由于当时的计算机技术限制,很多研究迟迟不能得到预期的成就,这时候AI名片处于研究低潮。


    1980-1987:


    在20世纪80年代,世界各地的企业采用了一种称为“专家系统”的人工智能名片程序,知识表达系统成为主流人工智能名片研究的焦点。在同一年,日本政府通过其第五代计算机项目积极资助人工智能名片。1982年,物理学家JohnHopfield发明了一种神经网络可以以全新的方式学习和处理信息。


    1987-1993:


    第二次AI名片研究低潮。


    1993-2011:


    出现了智能代理,它是感知周围环境,并采取最大限度提高成功的机会的系统。这个时期自然语言理解和翻译,数据挖掘,Web爬虫出现了较大的发展。


    里程碑的事件:1997年深蓝击败了当时的世界象棋冠军GarryKasparov。2005年,斯坦福大学的机器人在一条没有走过的沙漠小路上自动驾驶131英里。


    2011年至今:


    在深度学习,大数据和强人工智能名片的发展迅速。


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