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在人工智能的早期,自上而下的创建智能系统的方法(在上一课中讨论过)很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式,然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法:
人工智能并非专家系统,但是却或多或少的与专家系统有关系,可以说专家系统是人工智能很早期的存在形式。专家系统(ES, Expert System)是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 专家系统具有如下的一些特点: 1)知识的汇聚 2)启发性推理 3)推理和解释的透明性 4)知识的更新 典型的专家系统模型如图:
专家系统(ES)是人工智能的一个重要分支,它模仿人类专家的决策过程,为特定领域的复杂问题提供解决方案。下面是专家系统的关键组成部分及其与一般计算机系统的主要区别。
专家系统(Expert Systems,简称ES)是一种基于人工智能(AI)的计算机系统,旨在模拟和复制人类专家的决策和问题解决能力。它结合了领域专家的知识和推理技术,用于解决特定领域的问题,通常是那些需要高度专业知识和经验的问题。
导读:数据科学界经常开玩笑说,专家系统好比是过时的恐龙,它们很有意思,但是就现代应用而言不切实际。我完全不同意,人工智能领域没有哪一项进步完全取代得了专家系统的功能和效用。此外,由于专家系统已存在相当一段长的时间,你可以运用久经考验的最佳实践。下面是使用专家系统、让你开始入手的六个最佳实践。 我经常遇到着迷于深度学习、压缩分类和自动驾驶汽车的数据科学团队,它们渴望运用当下流行的算法。比如说,我最近在与一家大型金融机构合作,共同加强其网络安全;我们甚至还没有开始基本的监控,我团队中的一名数据科学家就在谈论K-
文章来自思迈特,CDA获授权转载 专家系统是典型的大数据和人工智能结合的计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说,
人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用--机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统等。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论,进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域,它同原子能技术,空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。 需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。 需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。
逻辑程序设计语言:不需要描述具体的接替过程,只需给出一些必要的事实和规则,作为专家系统的开发工具。 函数式程序设计语言:主要用于符号数据处理,如积分演算、数理逻辑、游戏推演和人工智能等领域。 面向对象程序设计语言:java、C++。 命令式程序设计语言:基于动作的语言,如fortran、pascal和c。
此部分包含第15、16、17和18章,包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论,即哪些是可计算的,哪些是不可计算的,最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点,加深我们对计算机数据处理的的认识,为后续学习扩展基础认识。
原文刊载于 明略数据(Minglamp_BigData) 量子位 | QbitAI 已获授权编辑转载 这是7月下旬,马少平老师在明略数据内部做的一个分享,基于此前马老师随笔《人工智能能做什么?》中的一些思考进行了扩展。 📷 AlphaGo的出现,让很多人对人工智能产生了不切合实际的幻想,究竟人工智能能做什么?1个半小时的分享,整理成如下内容,包含以下几个部分: ● 人工智能发展历史 ● 人工智能典型应用 ● 当前行业中人工智能的应用情况 ● 如何指导科研工作 📷 作者:
在软件工程中,虚拟机通常是指通过软件模拟的具有硬件系统特性的平台,它们允许用户在一个主机上模拟和运行为另一种计算架构设计的程序。虚拟机可以有多种风格,包括解释器和基于规则的系统,每种风格有其特定的用途和工作方式。
随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格,以及不断发展的网络,很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前,智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。 人工智能经历了三次飞跃阶段: 实现问题求解是第一次,代替人进行部分逻辑推理工作的完成,如机器定理证明和专家系统; 智能系统能够和环境交互是第二次,从运行的环境中对信息进行获取,代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人; 第三次是智能系统,具有类
从广义上讲,人工智能涉及机器做一些只有人才能做到的事情。也就是说,计算机科学家不同意几年前的某些计算能力是否可以构成人工智能。如今,许多这些功能可能仅仅只被称为软件。
作者:枫叶松木木 本人年轻时爱下围棋,记得上中学、大学时常跟好朋友们手谈。后来,越来越忙了,一是没有时间了,二是手谈的朋友们也很少相聚了,就很少下围棋了。于是,有点空闲就找来一款围棋软件对上一局。说实
AI(Artificial Intelligence)是对人类智能的模拟、延伸和扩展。这种智能包含如下方面:思维、感知、行为等方面的智能。AI研究的目的是如何通过模拟人的智能来提高现有机器的智能水平以及如何设计和制造出更高级、更智能化的机器。 知识工程是AI技术的应用工程,是以知识表示、知识推理、知识获取、知识存储、知识管理、知识利用等技术为基础的各种AI应用工程。 专家系统ES(Expert System)是典型的知识工程系统,是AI技术领域中发展最迅速、应用最广泛,当前最活跃的一个分支,并在实际应用中取
量子位已获马少平教授授权转载 原发新浪微博:@马少平THU,点击左下角“阅读原文”可直达原文 马少平,清华大学计算机科学与技术系教授 研究领域:智能信息处理, 信息检索 讲授课程:人工智能导论、人工智能等 马少平还是中国人工智能学会常务理事 最近,有不同人问了我同一个问题:是什么渊源,走上了人工智能这条路。说实话,别说是人工智能,就连进入计算机行业,都完全是阴差阳错的结果,并不是我的主动选择。 1977年,文革结束后,突然传来消息,要回复高考了,当时我还在读高中,对于怎么填报志愿,一概不知。班主任老师的意见
统一编程环境,使我们的软件在一个环境上运行成功之后,迁移到另外一个环境下面也是可以正常运行的,从而降低我们学习的成本,再者就是智能的编程工具,能够在开发阶段帮助我们检查我们最常见的语法,等逻辑错误。
信息系统的分类可以基于系统的功能、使用的技术、以及它们服务的对象来进行。下面是主要的几类信息系统及其简要说明:
自从网络出现以来,网络故障就没有停止过。如何快速、准确地定位故障和保持网络的稳定运行一直是人们追求的目标。为了分析网络故障的原因,一类专业的网络分析软件便产生了。网络分析软件充当了网络程序错误的检修工具,开发人员使用它发现协议开发中的BUG,很多人使用它监听网络数据,同时也是检查安全类软件的辅助工具。
人工智能发展至今,已经由最初的专注推理转为数据驱动的统计学习与深度学习,并取得了巨大的进步,未来发展潜力巨大。
机器人学,特别是智能机器人,与人工智能有十分密切的关系。人工智能的近期目标在于研究智能计算机及其系统,以模仿和执行人类的某些智力功能,如判断、推理、理解、识别、规划、学习和其他问题求解。这一研究抓住了
人们在关注AI,企业在拥抱AI,资本在追逐AI。凡是和AI有关的概念,都会吸引大量的目光。
📷 软考中级(软件设计师)——程序设计语言与语言处理程序基础(3-5分,一般是3分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——程序设计语言与语言处理程序基础(3-5分,一般是3分) 编译与解释(★★★) 编译过程 文法(★★) 文法的分类 有限自动机(★) 后缀表达式(★★★) 传值与传址(★★★★) 多种程序语特点(★★★) ---- 编译与解释(★★★) 编译过程 词法错误:非法字符,关键字或标识符拼写错误 语法错误:语法结构出错,if endif不匹配, 缺分号 语义错误:死循环,零除数,其它
知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴,是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力,在智能问答中也大显神威,已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起,已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
知识图谱是实现机器人之智能的基础,也是一门应用广泛的工程学科。其具体方法大都来自计算机或人工智能的其他领域,比如自然语言处理、机器学习、知识工程等。面对如此庞杂的知识,初学者应该如何着手?
解读 | Antonio 编辑丨陈彩娴 近期,一家以色列NLP研究机构AI21 Labs开发了一个名叫Jurassic-X的算法系统,它基于该实验室提出来的MRKL(它与miracle谐音)系统。Jurassic-X的前身是对标GPT-3的Jurassic-1,然而却克服了它们不擅于推理、更新昂贵、不能有效处理时序数据等缺点。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2204.10019.pdf 1 MRKL系统 MRKL的全称是模块化推理、知识和语言系统(Modular Reasoning
1.2人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献,他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 ◆古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle(亚里士多德)(公元前384-322),他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中,就给出了形式逻辑的一些基本规律,如矛盾律、排中律,并且实际上已经提到
文 | 传感器技术(WW_CGQJS) 12月15日,工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》,为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础,而智能传感器正排在核心基础的第一位,处于最基础最重要的地位。 万物相连技术链 传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢?在人工智能时代硬件和软件是共生演化的,彼此影响的呢? “物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的,拧成一个大趋势, 在这个链条里
智能技术与Istio文档巧妙结合,可极大地便利开发者解析这一热门开源Service Mesh的技术架构与实现机制。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
摘要: 探索人工智能系统类别:专家系统、机器学习、神经网络、进化算法与混合智能的多重视角,解读人工智能认知观:符号主义、连接主义与行为主义的理论与实践。文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
作者:Shahin Khan, OrionX 翻译:GPU世界 高性能(HPC)和人工智能(AI)的结合正创建一个充满活力的新市场:“高性能人工智能”(HPAI),它正推动了AI平台和产品的发展。 经过几十年的缓慢进展,直到HPC的出现给予AI所需要的推动力。 通过超级计算技术实现,HPC技术,如深度学习,正在改变AI,使其真正用在了很多领域。 而这必要成分包括了: 由数字化流程、传感器和仪器产生的大数据 巨大的计算能力,通常以云计算的形式 具备经济价值的使用场景 HPC和人工智能的结合表示认知可
目前人工智能的主要学派有下列三家: (1) 符号主义(symbolicism),又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理
在本文中,我们提出了LLaMA-Adapter V2,一种参数高效的视觉指令模型。具体而言,我们首先通过解锁更多可学习参数(例如,norm、偏置和比例),增强LLaMA Adapter,这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次,我们提出了一种早期融合策略,只将视觉token输入到早期的LLM层,有助于更好地融合视觉知识。第三,通过优化可学习参数的不相交组,引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰,并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中,我们将额外的专家模型(例如,字幕,OCR系统)集成到LLaMA-Adapter中,以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比,LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数,就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力,甚至在聊天互动中表现出色。
2020的春季中小学受疫情影响,一直还没有开学,孩子宅在家说想做一个学校要求的研究项目,我就说你做一个怎么样通过编程来学习数学的小项目吧,用最简单的计算机语言来解决小学数学问题。虽然我是一个老码农,但一直不赞成教小学生学编程,觉得这是揠苗助长,小学生不应该过早的固化逻辑思维而放松形象思维,某些少儿编程机构居然教学C++游戏编程,我觉得这真是在摧残祖国的花朵。现在孩子宅在家 ,想让他学点什么好几次冒出学编程的想法都被自己给否决了,直到我看到数学老师要求同学们整理小学阶段的数学公式、概念,我看到有一个小朋友居然画出了平面几何体的“继承”关系,让我眼前一亮:这种抽象关系如果用程序来表示不正合适吗?明白抽象方法了,那么学编程问题就不大了。于是我在想应该教孩子学什么语言比较好:LOGO、VB还是炙手可热的Python?虽然我非常熟悉C#,但需要了解许多背景知识,还需要安装一个很大的框架环境,显然C#不适合小学生学习,Java也是。LOGO是老牌的儿童编程语言了,操控一个小海龟来画图很形象,VB入门简单,但要一个小学生熟悉它的集成开发环境要求还是高了点,选Python无非就是因为AI应用火它就火,除此之外我找不出它适合儿童使用的理由。
小明是一家互联网公司的软件工程师,他们公司为了吸引新用户经常会搞活动,小明常常为了做活动加班加点很烦躁,这不今天呀又来了一个活动需求,我们大家一起帮他看看。 小明的烦恼 活动规则是根据用户购买订单的金额给用户送相应的积分,购买的越多送的积分越多,用户可以使用积分来兑换相应的商品,我们这次活动的力度很大,肯定会吸引很多的用户参加,产品经理小王兴高采烈唾液横飞的对小明讲到。小明心想,又tm来这套,这次需求又要变更多少次呢?表面上还的配合,说赶紧把规则给我们吧,早点开发早点上线,小王说这次需求老简单啦,估计你们两
MindStudio 提供一站式AI开发环境,依靠工具与性能调优,采用插件化扩展机制,打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。
我写过几篇关于人工神经网络的文章,但都是关于随机概念的随机文章。本系列文章将向您详细介绍人工神经网络及其相关概念。所有内容的参考资料和参考资料将在本系列的最后提到,以便您可以深入研究所有的概念。
1950 年,艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence) 中提出了著名的图灵测试 (Turing test)
人类智能的本质是知识的发现与应用。 知识工程是人工智能学科中让机器具备人类的知识,特别是专家的知识及推理能力,来解决现实问题的重要分支。以专家系统为代表的传统知识工程实践在封闭应用场景下取得了显著效果。 但是,伴随着大规模开放应用的兴起,传统的专家系统面临着日益严峻的挑战。以 知识图谱 技术为代表的大数据知识工程有逐渐取代传统知识工程的趋势。 当前,数据驱动的大数据知识工程方兴未艾,并呈现出从互联网开放应用场景向特定领域应用场景转变的鲜明趋势。 知识图谱自2012年提出至今,发展迅速,如今已经成为人工智
场景一:一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。我们不知道它何时会举起标识牌。无人车必须理解这种场景,即使他举起了Stop Sign标识牌,自动驾驶汽车也不应该停下来。
作为中国IT业的第一批程序员,雷军入行要比其他互联网大佬都早。据悉,他在大学期间就已展现出在计算机方面的天赋,并且每天都会花费大量时间在实验室专注于编程和软件开发的实践。
很高兴和大家一起分享关于人工智能的基础常识性内容,今天我们来聊聊人工智能的过去,从历史的角度看看人工智能的来龙去脉。
近期,斯坦福法律信息学中心将举办“2016年代码X未来法律大会”(CodeX FutureLaw Conference 2016),这第四届大会将着眼于技术,如人工智能将如何改变法律界的前景,法律本身以及这些变化如何影响我们所有人。本次活动将有几个小组讨论,其中包括与IBM的Watson和相关机器学习的工具。 AI已经在许多领域产生了深远的影响,包括法律实践。AI改变了合同、电子披露和综合法律研究,但是计算机的处理能力在不断增加,其表现出非凡智能行为,我们只能假定这些进步才刚刚开始。无论是在律师所内部、合作
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我一直很好奇人工智能是如何提出来的,它背后有什么样的故事,在人工智能发展的这60年的时间中,又经历了什么?为什么现在才是人工智能的爆发点,未来人工智能又将走向何处?带着这样的问题我读了吴军博士的《智能时代》这本书,打开了我对人工智能的了解,这篇文章主要内容也来自于这本书。 我们这代人对人工智能的关注,来自于2016年AlphaGo大战世界著名围棋选手李世民,在比赛之前各方关注度非常高,国内各方媒体争相报道,预测这场比赛的结果,人们好奇人工智能现在智能到什么程度以及计算机如何和人下围棋,最终AlphaGo以4
专家系统(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题,识别性能瓶颈,重点构建瓶颈分析、优化推荐模型,支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。
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