人工智能(AI),机器学习(ML)和深度学习是当今流行的一些流行语。随着苹果、亚马逊、Facebook和谷歌等领先科技公司在这些领域投入巨资,它们正在成为主流。当科技公司谈论语音助手和智能家居设备时,你更有可能听人工智能和机器学习。现在,虽然人工智能和机器学习非常相关,但它们并不是一回事。让我们深入了解这些术语的含义。

人工智能领域中的深度学习(搞明白人工智能)(1)

人工智能的历史和应用

虽然科技巨头最近开始谈论人工智能,但这是几十年前存在的事情,当时你可能还没意识到。还记得阿诺德·施瓦辛格1984年发行的电影“终结者”吗?这个故事是基于人工智能天网指挥的机器接管世界。“星球大战”拥有由人工智能驱动的R2-D2和C-3PO机器人。如果你是钢铁侠的粉丝,那你一定知道他的私人助手Jarvis,那也是一个人工智能。

印度BGR与英特尔并行计算实验室总监Pradeep Dubey进行了交谈,以了解更多关于人工智能、机器学习和深度学习的内容。简而言之,人工智能是机器展现人类智能的一个视角。人工智能的最终愿景是与人类无法区分,当给予它识别歌曲或图像的任务时,你不应该从回应中辨别出它是来自机器还是人类。

英特尔、高通和华为等公司也在其芯片组中使用人工智能来执行一系列不同的任务。拥有机载人工智能在许多方面都是有益的,比如能够实现更快的语音和图像识别、智能摄影等等。华为表示,麒麟970 SoC带有的人工智能,在图像识别基准测试中,每分钟处理2000张图像,速度比其他芯片组快。

人工智能也可用于物体识别,或提高图像质量。谷歌在其Pixel 2和Pixel 2 XL智能手机中也使用了人工智能,可以检测场景并相应的调整照片。当其他制造商使用双相机设置来增加类似数码单反相机的散景效果时,谷歌使用人工智能来确定前景和背景,并相应地添加景深效果,而且它确实也做得不错。OPPO F5同样配备了人工智能,可以帮助你在自拍中看起来更好。

另一方面,英特尔拥有自己的Loihi自我学习芯片组,目的是模仿人类的大脑。在一个例子中,英特尔表示,该芯片组可以使用图像识别应用程序来分析路灯照相机图像,并给出被绑架者或失踪者的报告。它甚至可以自动调整聚光灯时间来同步交通流量。

机器学习 - 数据是人工智能成功的关键

机器学习是实现人工智能的一种方法。随着时间的推移,很多程序都将涉及到机器学习的内容。该程序可以用于许多事情,如执行一些复杂的计算。它不一定与人工智能有关,因为人工智能就像人一样,而机器学习只是一种用程序或算法来解决问题的技术。

人工智能领域中的深度学习(搞明白人工智能)(2)

其中,数据是机器学习的关键。举一个学校老师的例子,他可以在绘图板上做一些乘法运算,这样你就可以学习和弄清楚如何得到答案。通过这些数据,你可以从自己的例子中学习到机器学习的工作原理。但是,如果老师没有解决那么多的例子(数据),就不得不依靠他来一步一步教你,这时候就不需要这些例子了。

过去,我们没有足够的数据解决问题,只能输入、输出数据。而现在人工智能时代是怎么做的?通常它是需要一位专家或是擅长于某个领域的人来“告诉”它或是“教”它如何赢得比赛、做一些复杂的计算。但是,这种方法是存在问题的。

“举一个歌手的例子,即使你找到最好的歌手,他/她也不能告诉你如何唱歌,再比如,一个漫画家,他不能轻而易举的用简单的笔触教会你画画。简而言之,专家不能总是告诉你他们是怎么做到的。”因此,人工智能的范围在过去是有限的,但是随着机器学习和数据的发展,情况已经发生了变化。

现如今,机器学习有大量的数据可以获得,通过互联网,来自世界各地的数据都可以为其学习提供基础。

还有一个例子来简化机器学习过程的工作。现在的大多数人都会在一些社交软件上“大声宣布”自己喜欢的食物、东西,机器学习就会通过互联网获取这一系列的信息、数据,从而为你提供相应的建议和推荐。机器知道你是素食主义者,就会查找一些有蔬菜产出的地方,然后推荐给你。这就是机器学习的力量。

深度学习 - 扩展机器学习的应用

深度学习、机器学习技术,都涉及将大量数据提供给计算机系统,以便做出决策。这在无人驾驶汽车中也会使用到这一技术,可以使他们区分灯柱和行人或是停车标志。在深度学习中,计算机学习直接从声音、图像或文本来执行不同的任务。

人工智能领域中的深度学习(搞明白人工智能)(3)

谷歌在其图像和语音识别算法中也使用该技术。比如说,电脑里充满了泰姬陵、印度、比萨斜塔等等的图像。那么,现在让我们假设你访问泰姬陵,你不知道它是什么地方,你只需用Google Lens点击照片,它就会告诉你它是什么地方。它是如何做到的,然后将你点击的图像与其数据库进行比较,并给出结果。

Netflix和亚马逊也使用深度学习来决定推荐给你一部什么样的电影或电视剧。比方说,你会看很多情景喜剧,下次登录的时候,它就会向你推荐这个类型的内容。该技术也可以帮助更好的预防保健。例如,可穿戴设备可以不时地读取你的心率,并将日志发送给医生。当注意到可能会发生某些令人担忧的事情时,医生会要求你到诊所进行必要的检查。

综上所述,人工智能既是现在,也是未来,借助机器学习和深度学习技术,它可以达到我们多年来一直幻想的科幻状态。我有我的贾维斯,而你可以有你的终结者。

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