學(xué)習(xí)方法介紹素材
大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于學(xué)習(xí)方法介紹素材的問題，于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹學(xué)習(xí)方法介紹素材的解答，讓我們一起看看吧。
人工智能是什么原理，為什么具有學(xué)習(xí)性？
謝邀，人工智能簡(jiǎn)單的說就是運(yùn)用了大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，將大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)合進(jìn)入一個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中，然后使用合理的算法之后就可以讓設(shè)備反饋合適的信息。
大數(shù)據(jù)是這些年炒得比較火熱的概念，其實(shí)這里可以參考一下阿爾法狗（圍棋機(jī)器人）。
阿爾法狗可以說是屠殺一片的圍棋高手，這是什么原理？
其實(shí)就是因?yàn)檫@些圍棋高手的棋路和思路都已經(jīng)被收集成為數(shù)據(jù)，然后阿爾法狗在面對(duì)棋手的時(shí)候就可以直接有針對(duì)性的進(jìn)行分析。
這也就造成了一個(gè)人工智能很強(qiáng)大的錯(cuò)覺，如果有沒有見過的，那么就會(huì)措手不及。
而下面就來(lái)說說所謂的學(xué)習(xí)性。
學(xué)習(xí)性就是機(jī)器可以自我學(xué)習(xí)，不斷成長(zhǎng)。
其實(shí)通過之前描述了人工智能的原理之后也很好理解，所謂的學(xué)習(xí)性就是數(shù)據(jù)的不斷收集。
而這里就要強(qiáng)調(diào)一下算法的重要性了。
大數(shù)據(jù)收集之后，需要合理合適的算法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。
說點(diǎn)最簡(jiǎn)單的算法來(lái)幫助理解好了：
比如你和機(jī)器說“你好！”，那么機(jī)器接受信息之后將會(huì)返回一個(gè)：“你好！”的聲音。
這是比較簡(jiǎn)單的，如果是服務(wù)型的機(jī)器，那么回答可能是：“你好，需要什么幫助？”
而這樣的算法經(jīng)過不斷的修正之后就變成了前文提到的“合理合適的算法”。
就好像是得到了更多的數(shù)據(jù)，經(jīng)過一些計(jì)算發(fā)現(xiàn)新的“返回值”或者“回答”是更符合需求的，那么就會(huì)替換之前的東西。
這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)，通過數(shù)據(jù)分析等到更新的答案。
其實(shí)和人類也是有本質(zhì)的差別的，人類可以在自身的角度來(lái)思考問題。
而機(jī)器學(xué)習(xí)，只有先得到數(shù)據(jù)才可以得到新的答案，沒有創(chuàng)新。
人工智能的概念很廣泛，我們就舉大家都知道的兩個(gè)例子好了: 阿爾法狗和圖像識(shí)別。
在阿爾法狗例子中，阿爾法狗首先學(xué)習(xí)了歷史上的經(jīng)典對(duì)弈， 就是學(xué)了所有前代大師的招數(shù)。事實(shí)上它做的事情是判斷在特定局面下，如何基于大量歷史數(shù)據(jù)在有限時(shí)間內(nèi)選擇一個(gè)較優(yōu)解。阿爾法狗雖然有很強(qiáng)大的計(jì)算能力，但也沒辦法在有限時(shí)間內(nèi)窮盡所有可能。這樣，學(xué)習(xí)的大師水平越高阿爾法狗越厲害，學(xué)的越多，它也越厲害，所以當(dāng)時(shí)大家知道阿爾法狗的棋力是越來(lái)越高的。等到阿爾法狗ZERO的時(shí)候，它已經(jīng)不滿足于學(xué)習(xí)人類的對(duì)弈了，因?yàn)樗梢詰{借自己的算力創(chuàng)造不曾被人類棋手摸索過的模式。到了這一步，我們可以說，它已經(jīng)把圍棋玩通關(guān)了，因?yàn)殡m然圍棋復(fù)雜，但歸根結(jié)底還是一個(gè)計(jì)算問題，所以只要算力夠強(qiáng)大，就可以把所有的可能性學(xué)習(xí)一遍。
另外一個(gè)經(jīng)典例子是圖像識(shí)別。首先拿很多比如貓的圖片告訴機(jī)器這些是貓，然后機(jī)器就從圖片中提取相同的特征，比如兩只耳朵、一條尾巴、幾縷胡須，還有它們的相對(duì)大小相對(duì)位置等等。訓(xùn)練結(jié)束后，再拿另外一張貓的圖片測(cè)試，機(jī)器就能根據(jù)已經(jīng)學(xué)習(xí)的特征來(lái)判斷這是貓，其實(shí)挺像人類識(shí)別物體的邏輯的。在這個(gè)例子中，也是訓(xùn)練的數(shù)據(jù)越多，學(xué)習(xí)到的特征越精細(xì)，后面判斷的時(shí)候越準(zhǔn)。
這兩個(gè)例子雖然是不同的人工智能技術(shù)問題，但大家可以看到，機(jī)器可以通過更多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來(lái)提高智能，所以大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)。
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人工智能是人類賦予機(jī)器和電腦一些思維的特質(zhì)，比如邏輯的上的判斷、推理、決策的過程。
人類通過把機(jī)器和電腦進(jìn)行程式化設(shè)計(jì)的方法，將人類邏輯思維的過程用結(jié)構(gòu)化的方法，分解成一連串的數(shù)據(jù)運(yùn)行步驟。
這樣的方法，能夠使機(jī)器和電腦具備一些聰明的特性，可以幫助人類解決和處理一些只有思維和智力能夠解決的問題。
這就是人工智能工作的原理。
在這個(gè)過程中，人工智能始終是通過機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)獲得這個(gè)能力的。所以，機(jī)器學(xué)習(xí)并不是機(jī)器人自主進(jìn)行的，它是人類特意設(shè)計(jì)成這樣。
在此過程中，帶有條件判斷的邏輯程式就形成智能；持續(xù)輸入的數(shù)據(jù)幫助機(jī)器對(duì)事物的屬性進(jìn)行識(shí)別和歸納，這就是學(xué)習(xí)；在知識(shí)庫(kù)的大數(shù)據(jù)里進(jìn)行高效的邏輯思維和選擇，就形成智慧。
人工智能之所以能夠進(jìn)行學(xué)習(xí)，因?yàn)樗菁{了邏輯學(xué)、電腦科學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)、工程學(xué)等學(xué)科的知識(shí)和方法。
這些方法既是人類學(xué)習(xí)的結(jié)果，同時(shí)，還包含了人類進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法和過程。機(jī)器和電腦獲得了人類賦予的這些方法和學(xué)習(xí)過程的啟迪，并且按照人類行為的心理學(xué)將它轉(zhuǎn)化為自身的辨識(shí)和學(xué)習(xí)過程。
即便這樣，機(jī)器學(xué)習(xí)也非常緩慢，單個(gè)機(jī)器一開始并不能有效地學(xué)會(huì)所有可能的任務(wù)。它的學(xué)習(xí)能力直接是由人類的算法提供的，受到算法的支撐和限制。
算法操控邏輯程式，運(yùn)行人類現(xiàn)行的知識(shí)和其他大數(shù)據(jù)，這些通常就是機(jī)器人學(xué)習(xí)的素材。機(jī)器學(xué)習(xí)在知識(shí)庫(kù)和大數(shù)據(jù)的范圍內(nèi)模擬問題的存在區(qū)間和進(jìn)行求解。
還需要指出的是，機(jī)器人進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)依賴于人類多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成功應(yīng)用。在深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中有一個(gè)特別有用的架構(gòu)，被稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前這是機(jī)器強(qiáng)化學(xué)習(xí)最有效的算法。
圍棋之王阿爾法元就只使用了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，雖然它可以拋開大數(shù)據(jù)，但是它卻具有了另一個(gè)弱點(diǎn)：它需要海量的試錯(cuò)才能學(xué)會(huì)單一的贏棋任務(wù)。
所以，機(jī)器學(xué)習(xí)雖然不需要象學(xué)生那樣去背誦概念、理解問題，但是，它比人類學(xué)習(xí)還是復(fù)雜很多。學(xué)生學(xué)習(xí)在被老師批改、糾錯(cuò)一次之后，往往就能掌握標(biāo)準(zhǔn)答案。
人工智能是通過計(jì)算機(jī)編程技術(shù)實(shí)現(xiàn)類似人類認(rèn)知和思考的一門綜合性交叉學(xué)科，在現(xiàn)有的學(xué)科分類中將人工智能歸入計(jì)算機(jī)相關(guān)學(xué)科。人工智能主要試圖模擬人類的學(xué)習(xí)和認(rèn)知能力以賦予機(jī)器等具有像人一樣的智能和學(xué)習(xí)行為，例如人類思維的判斷、推理能力，對(duì)外界環(huán)境的感知、理解，以及思考、規(guī)劃自己的行為和與外界的通信等。
簡(jiǎn)單來(lái)講，人工智能就是研究通過某種途徑使得計(jì)算機(jī)可以模仿人腦來(lái)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行認(rèn)知、學(xué)習(xí)、和規(guī)劃等來(lái)處理一些我們生活中所遇到的復(fù)雜問題。人工智能的實(shí)現(xiàn)方式是一系列的計(jì)算機(jī)程序。人工智能的計(jì)算機(jī)程序是基于某種或者多種數(shù)學(xué)知識(shí)來(lái)編寫的。與傳統(tǒng)的程序所不同之處是人工智能的計(jì)算機(jī)程序是具有演繹能力和歸納能力。
人工智能的一個(gè)非常重要的特性是學(xué)習(xí)性。人工智能是綜合利用多種數(shù)學(xué)知識(shí)，其中使得人工智能具有學(xué)習(xí)性的最為重要因素是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過數(shù)學(xué)手段模擬人腦的結(jié)構(gòu)和思維運(yùn)算模式，是由眾多的神經(jīng)元通過交替的網(wǎng)絡(luò)連接在一起。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過輸入和輸出數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的懲罰函數(shù)賦予了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)特性，該懲罰函數(shù)類似于人類的學(xué)習(xí)特性。當(dāng)出現(xiàn)訓(xùn)練錯(cuò)誤時(shí)，通過懲罰函數(shù)的調(diào)整對(duì)神經(jīng)元的調(diào)整使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)性。
從外部角度觀察來(lái)看，人工智能便具有了學(xué)習(xí)性。
目前的人工智能，想要智能就需要有很多很多數(shù)據(jù)，然后通過一定的算法，從這些數(shù)據(jù)中分析出來(lái)最佳的答案然后智行。
比如現(xiàn)在的無(wú)人駕駛汽車，想要自己行駛在道路上，首先它的有這些道路的信息，哪里改拐彎，哪里改直行，這些數(shù)據(jù)都得有，然后分析。加入哪天一個(gè)道路變了跟最先輸入的信息不符，那就會(huì)有錯(cuò)的答案了。
隨著錄取的道路的信息越多，這個(gè)系統(tǒng)也就更智能，所以看起來(lái)它好像在學(xué)習(xí)。其實(shí)很人類的經(jīng)驗(yàn)差不多，一個(gè)人見過的東西越多，經(jīng)驗(yàn)越就多。而給人工智能錄取新的數(shù)據(jù)，也就是增加了經(jīng)驗(yàn)。在算法不變的情況下，數(shù)據(jù)越多越智能。
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