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2019-07-31 23:12

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几年前,IBM沃森在知识问答游戏Jeopardy里战胜了人,很轰动。在AI应用的例子里,机器与人类的交互一直被以为是人工智能领域的重点方向 , 其中对话式人机交互的方式既要求 AI机器 能听会说 , 也需要 理解语言的意义。“自然语言处理”技术使得跟机器进行自由形式的交互成为可能,使有需要了解香港服务器,欢迎咨询鸿网-luluAI可以“理解”自然语音并且以有意义的方式做出回应。但是研发此类产品,为了能够正确理解用户多样化的需求表述 , 开发者通常需要为对话系统提供充足的练习数据 , 使理解模型能够充分学习用户的语言表达习惯。然而 , 练习数据的采集的方案直接影响着研发结果,并且采集本钱很高 , 对研发企业来说是不小的门槛。

在另一个AI应用的例子里,计算机视觉正在取得巨大进展,在无人车、导航、机器人、模式识别、医疗诊中断等领域已经有了大规模的应用。同理,计算机视觉”让机器通过复杂的算法,被练习来识别图像当中的各种地形、人以及对象,可以“看见”东西,并进行判定。在这里面除了核心算法,和计算能力的提升,大量的练习数据支撑才是应用的关键,而数据采集本钱,获取数据中有价值的信息的方式,同样是解决的难点。

人工智能应用正在迅速改变和颠覆各个行业的发展,但是从技术角度而言,人工智能的应用离不开计算能力、核心算法以及大规模数据这三个核心能力的支撑。

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