淺談AI人工智慧 - Medium
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淺談AI人工智慧. 近年來人工智慧的熱潮席捲全球,無論是在學校或是職場中,都處處能夠見到「人工智慧」 ...
GetunlimitedaccessOpeninappHomeNotificationsListsStoriesWritePublishedinIM日記淺談AI人工智慧近年來人工智慧的熱潮席捲全球,無論是在學校或是職場中,都處處能夠見到「人工智慧」的身影。
那麼今天就來談談人工智慧的發展和有什麼應用吧!PhotobyMarkusWinkleronUnsplash人工智慧的興起「人工智慧」一詞是由英文”ArtificialIntelligence”直接翻譯而來,在神話、幻想終究有出現「人造人」的概念,而人工智慧學科的誕生是在1956年,來自不同領域的專家開始探討人工大腦的可能性。
在早期研究人工智慧的歷程中,「圖靈測試」應該是最多人所知道的學說了。
「圖靈測試」是AlanMathisonTuring,中譯為艾倫·麥席森·圖靈,在1950年所發表的一篇劃時代的論文中所提到,圖靈測試著要概念是,如果人類與機器在透過電傳設備對話的過程中,人類分辨不出是否在與機器或是人類對話,那麼就能夠證明機器是有智能的。
而在近年應用非常廣的「神經網路」,則是WalterPitts和WarrenMcCulloch兩位學者最早提出此概念,他們的學生MarvinLeeMinsky建造了第一台神經網路機,在此後50年,Minsky也是AI領域最重要的創新者之一。
早期AI在提出後,獲得廣大迴響,各界投注資金,但隨後迎接的,是兩次的AI低谷。
PhotobyMatiasMalkaonUnsplash人工智慧的兩次低谷第一次的低谷在1974–1980年,第二次的低谷在1987–1993年,中間有一段繁榮期,因為專家系統的誕生。
這兩次的低谷,不外乎的原因就是「沒有成果」,過度的吹捧一個技術,但最後的成果不如預期,或是根本沒什麼產出,導致資金外流,人工智慧技術被很多的研究者敬而遠之。
現代人工智慧PhotobyAlinaGrubnyakonUnsplash過去人工智慧失敗的原因,有很大一部份,是因為機器的算力不夠,或是缺乏足夠有效率的算法。
在2000年代,據說當時的研究者,只要想要做「機器學習」相關的論文,就一定會被reject。
但是隨著硬體的進步,以及GeoffreyHinton所提出的「反向傳播法」,讓神經網路得以有效的訓練,所以在2006年誕生的「深度學習」才能夠大紅大紫,有種讓機器學習「品牌重塑」的感覺。
時至今日,各種神經網路大放異彩,例如:RNN、LSTM、CNN、Transformer、GAN…,應用也是不勝枚舉,從自然語言到電腦視覺,現在我們的生活周遭,已經充滿了各式各樣的人工智慧。
人工智慧、機器學習、深度學習?PhotobyAlexKnightonUnsplash人工智慧、機器學習、深度學習,這三個詞常常讓然搞混,那麼這三個名詞之間有什麼關聯呢?這張圖是由顯示卡製造商,Nvidia所製作:https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/間單來說,要達成人工智慧,需要讓機器進行學習,而深度學習就是機器學習的其中一種方法啦~今天的分享就到這,我會不定期分享一些關於機器學習知識,或是一些程式的實作,如果喜歡我的文章,可以關注我。
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reference:[1]https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD[2]https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/MorefromIM日記我是一名研究生,這裡主要會分享一些論文、程式和資料科學領域的知識,希望和大家多多交流。
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