人工智能是一門綜合性的交叉學科,快速發展的前沿學科,自從在1956被提出,已經取得了驚人的成就。 人工智能研究的基本內容還是比較紛繁而復雜的,主要包括知識表示、機器感知、機器思維、機器學習和機器行為 機器感知:機器視覺就是讓機器能別文字和圖像 機器聽覺是讓機器能識別并理解語言和聲響 機器思維:正如人的智能是來自來大腦的思維一樣,通過機器思維來實現 機器行為:其中對于智能機器人,還應該像人的四肢一樣 機器學習:知識是智能的基礎,如果想要使計算機擁有智能,就應該讓計算機擁有知識。 人們可以把有關的知識進行分類歸納,整理在一起,然后,通過計算機可以接受,可以處理的方式再輸入到計算機中,使計算機具有知識。 這種方法,已經比較落后,同時也滿足不了我們的需求,為了使計算機擁有真正的智能,讓計算機能夠快速而有效的更新知識,適應環境的變化,必須使計算機像人類一樣,能夠獲得新知識、學習新技巧,在實踐中完善、改進的能力,實現自我完善 機器學習是一個難度比較大的研究領域,與腦科學、神經心理學、計算機視覺、計算機聽覺等,有著密切的聯系,需要借助這些學科的共同發展 所以客觀來說,經過這些年的研究,機器學習研究雖然已經取得了很大的進展,提出了很多的學習方法,特別是深度學習的研究取得了長足的進步,但并未從根本上解決這些問題。 |