人工智能的应用(哈哈,它赢得围棋主要靠计算蛮力)

摘要:北京时间20191203关于【人工智能的应用(哈哈,它赢得围棋主要靠计算蛮力)】的具体情况和说明,让www.gzmyyl.cn新闻频道的以图文形式为您慢慢道来。

人工智能的应用有哪些?

部分应用罗列如下。博弈(game playing):

你花几百美元就能买到具有大师级水平的下棋机器。它们有一些人工智能,但主要还是通过蛮力计算(每秒查看成千上万种可能状态)与人对弈。要用已有可靠的启发式方法和蛮力计算战胜世界冠军,程序每秒至少需要查看两亿个状态。语音识别(speech recognition):

20世纪90年代,局限在某些情形,计算机语音识别达到了实用水平。美国联合航空公司用一个通过语音识别航班号和城市名的系统替换了它关于航班信息的键盘树。它用起来相当方便。另一方面,用语音控制计算机是可能的,然而大多数用户还是回到了键盘和鼠标,因为它们还是更为方便。自然语言理解(understanding natural language):

仅将单词序列输入到计算机是不够的,只解析语句也是不够的。要实现自然语言理解,还必须让计算机能够理解文本的领域。目前,这只对很有限的领域才可能做到。计算机视觉(computer vision):

现实世界是由三维物体组成的,而人眼、计算机的电视摄像机接收的输入却是二维的。一些有用的程序只能处理二维信息,但完整的计算机视觉则需要部分不就是一组二维视图的三维信息。目前,直接表示三维信息的方式非常有限,这些方式也不如人类平常所用的方式那样好。

专家系统(expert systems):

一个“知识工程师”访谈某个领域的专家们,试图将他们的知识嵌入到计算机程序中以自动完成某种任务。这项工作的效果取决于完成任务所需的智能机制是否超出了人工智能的现状。如果确实如此,结果大都令人失望。最早的一个专家系统是1974年完成的MYCIN,它被用于诊断血液细菌感染、提供治疗建议。它比医科学生和实习医生做得都好,其前提是它的局限性已观察清楚。也就是说,它的本体知识包括细菌、症状和治疗方案,但不包括病人、医生、医院、死亡、康复以及突发事件等信息。其互动依赖于单个被诊治的病人。由于被咨询的专家们了解病人、医生、死亡、康复等信息,知识工程师只需将专家告知的信息塞入预先设定的框架即可。这就是当前人工智能发展的现状。目前专家系统有用与否取决于其用户是否具备常识。启发式分类(heuristic classification):

鉴于人工智能的现有知识,最可行的一种专家系统是使用多信息源将信息进行分组归类。一个具体的例子是建议是否接受提议的信用卡购物。已知的信息包括信用卡持有人,他的付款记录,他正在购买的商品以及他购买商品的商家(如该商家以前是否有过信用卡欺诈行为)等。


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