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符合人工智能概念的产品 人工智能包括哪些方面

生活百科生活经验

作者：阿米特V. 乔希（Ameet V Joshi）
来源：华章科技
01 人工智能艾伦图灵（Alan Turing）对人工智能的定义如下：
如果窗帘后面有一台机器，并且有人正在与之互动（无论以何种方式，例如音频或打字等），并且如果该人觉得他正在与另一个人互动，那么这台机器就是人工智能的 。
这是定义AI的一种非常独特的方式 。它并不直接针对智能的概念，而是专注于类人的行为 。事实上，这一目标的范围甚至比单纯的智能更为广泛 。从这个角度来看，AI并不意味着要建造一台可以立即解决任何问题的超智能机器，而是要建造一台能模仿人类行为的机器 。
然而，仅仅制造模仿人类的机器听起来并不有趣 。从现代角度来看，每当我们谈到AI时，指的是能够执行以下一项或多项任务的机器：理解人类语言，执行涉及复杂操纵的机械任务，在很短的时间内解决可能涉及大量数据的基于计算机的复杂问题，并以类人的方式回复答案，等等 。
电影《2001：太空漫游》中描述的超级计算机HAL非常接近现代AI的观点 。它是一台机器，能够处理各种来源的大量数据，并以极快的速度生成对其的见解和总结，并且能够以类人的交互方式（如语音对话）将这些结果传达给人类 。
从类人行为的角度来看，人工智能有两个方面 。一方面，机器是智能的并且能够与人类交流，但是没有任何运动功能 。HAL就是这类人工智能的例子 。另一方面，涉及与类人的运动能力的物理交互，这涉及机器人领域 。
02 机器学习术语“机器学习”或简称ML（Machine Learning），是亚瑟塞缪尔（Arthur Samuel）在1959年用机器解决跳棋游戏的背景下提出的 。该术语指的是一种计算机程序，它可以学习产生一种行为，而这种行为不是由程序的作者明确编程实现的 。相反，它能够显示出作者可能完全没有意识到的行为 。
这种行为的学习基于三个因素：

  1. 程序消耗的数据；
  2. 量化当前行为和理想行为之间的误差或某种形式的距离的度量；
  3. 使用量化误差指导程序在后续事件中产生更好行为的反馈机制 。
可以看出，第二个和第三个因素很快使这个概念变得抽象，并强调其深层的数学根源 。机器学习理论中的方法对于构建人工智能系统至关重要 。
机器学习算法大致分为三种类型：
  1. 监督学习算法
  2. 无监督学习算法
  3. 强化学习算法 。
让我们详细了解每种类型 。
03 监督学习为简单起见，让我们将机器学习系统看作一个黑盒，在给定一些输入时会产生些输出 。如果我们已经有一个历史数据，该历史数据包含一组输入的一组输出，则基于这些数据的学习称为监督学习 。
监督学习的一个经典示例是分类 。假设我们已经测量了3种不同类型的花（ Setosa山鸢尾、 Versicolor变色鸢尾、 Virginica弗吉尼亚鸢尾）的4种不同的属性（尊片长度、尊片宽度、花瓣长度和花瓣宽度） 。
我们对每种花的25种不同示例进行了测量 。然后，这些数据将用作训练数据，其中有可用于训练模型的输入（4个测量的属性）和相应的输出（花的类型） 。然后以监督的方式训练合适的机器学习模型 。一旦模型被训练好，就可以根据萼片和花瓣的尺寸对任何花（在三种已知类型之间）进行分类 。
04 无监督学习在无监督学习范式中，标记数据是不可用的 。无监督学习的一个经典例子是“聚类” 。考虑与前面小节中描述的相同示例，在该示例中，我们对三种类型的花的萼片和花瓣尺寸进行了测量 。但是，在本例中，我们没有每组测量的花的确切名称 。我们所拥有的只是一组测量值 。此外，我们被告知这些测量值属于三种不同类型的花 。

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