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《人工智能》读后感600字

旌旗读后感发表于2018-01-22 09:22:37归属于读后感600字本文已影响手机版
《人工智能》读后感

AI复兴:深度学习 大数据=人工智能
这一次人工智能复兴的最大特点是,AI在语音识别,机器视觉,数据挖掘等多个领域走进了业界真实的应用场景,与商业模式紧密结合,开始在产业界发挥真正的价值。
第三次AI热潮:有何不同?
AlphaGo与李世石的围棋人机大战刚刚尘埃落定,“人类是不是要被机器毁灭”这类的话题在普通人中流传开来。可大家千万不要忘了,这并不是人机对弈第一次激起公众的热情。1997年IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫的那一天,全世界科技爱好者奔走相告的场景丝毫不比今天人们对AlphaGo的追捧逊色多少。
 
几乎每一项新兴企业成功的技术,在真正成熟之前,都要经历先扬后抑的过程,并在波折起伏中通过积累和迭代,最终走向真正的繁荣,稳定和有序发展。
人工智能之所以有今天的成就,深度学习居功至伟。
图灵测试:假如一台宣称自己会“思考”的计算机,人们如何辨别计算机是否真的会思考呢?一个好方法是让测试者和计算机通过键盘和屏幕进行对话,测试者并不知道与之对话的到底是一台计算机还是一个人,如果测试者分不出与之的对话只是人还是机器,即,如果计算机能在测试中表现出与人等价或至少无法区分的智能,那么我们就说这台计算机通过了测试并具备人工智能。
语音识别的发展告诉我们,老一代研究者如果不能尽快更新知识储备,就只有面临被解雇的命运。
早在20世纪70年代,语音识别就曾经有过一些技术突破,有趣的是,今天异常成功的深度学习技术,当年曾在语音识别领域尝过失败的苦涩。而在近年来的第三次人工智能热潮中,语音识别领域发生了天翻地覆的变化,深度学习就像一个秘密武器,蛰伏多年,重出江湖,首先在计算机视觉领域,帮助计算机认识人脸,认识图片,视频中的物体,然后,拔剑四顾,冲入语音识别,机器翻译,数据挖掘,自动驾驶等几乎所有人工智能技术领域大展伸手。
 
语音识别系统在近年来突飞猛进,技术上只有一个原因--深度学习!
人工智能领域的研究者,几乎无人不谈深度学习。很多人甚至高喊出了“深度学习==人工智能”的口号。
深度学习能够大的伸手的两个前提条件—强大的计算能力和高质量的大数据,都是在2010年前后逐渐不成熟的。
国内的高科技企业,如百度,阿里,腾讯,华为,小米,搜狗,今日头条,都在近年纷纷建立人工智能研究团队,搭建类似谷歌大脑的大规模深度学习集群,而这些集群已经在诸多产品中发挥着深度学习的神奇效能。
AI的发现并不是被AlphaGo推向了风口,相反AlphaGo是人工智能的一个产物。的确,第三次人工智能正在复兴,这一次的规模会更大,范围会更广,语音识别就是一个活生生的例子,深度学习的加入,让语音识别的准确度,再上一个台阶。