人工智能

人工智能最近得到了很多宣传,但它肯定不是一个新领域。几十年前的第一波炒作并没有产生预期的结果,但现在人们的兴趣又重新高涨起来。早期的人工智能尝试侧重于逻辑和博弈论,但这些方法未能捕捉到现实生活中存在的不确定性。近几十年来,人工智能领域发生了重大转变,其核心是概率和统计,而不是逻辑。正是在这个基础上,现代人工智能再次抓住了公众的兴趣和希望,开启了新的可能性门槛。



人工智能的分支学科


人工智能有许多领域相互重叠和交织,但这些是最受欢迎的几个。

机器学习

简而言之,机器学习是指让计算机从数据中学习的技术。”什么他们学习了吗?”你可能会问。他们通常学习如何分类或评分,数据科学家称之为分类回归

自然语言处理

自然语言处理实质上是机器学习在语言上的应用。这允许计算机学习文本的结构(即解析),发现所提到的实体(命名实体识别),等等。

计算机视觉

这一领域涉及的技术使计算机获得对图像的理解。这可能包括物体识别、运动跟踪、姿态估计等等。



我们如何使用人工智能


PaperRater大量使用机器学习和自然语言处理(NLP)在我们的自动校对服务.NLP用于准确解析文本并从中提取有用信息。机器学习用于操作由NLP收集的数据,并为输入的文本生成一个等级。最后,使用自然语言生成将通知输出给最终用户。


人工智能的未来


虽然一些人对超级智能机器人控制世界的想法感到威胁,但包括PaperRater在内的许多人认为,未来100年不会有任何潜在威胁,在遥远的未来也不会有无法避免的威胁。近年来,人工智能已经完成了许多相当重要的任务,并将继续处理越来越大的任务,直到那些令人难以置信的令人印象深刻的任务变得平淡无奇。以下是过去十年的一些壮举:
  • 对非结构化文本(如论文)进行高风险评分
  • 十几种语言之间的语言翻译
  • 无需预先训练的准确语音识别
  • 投资交易
  • 新闻文章的一代
  • 战胜危险冠军
  • 半自治的车辆
  • 打败了世界排名第一的围棋选手
  • 机器人吸尘器

这些都是人工智能在未来10-20年可能实现的里程碑:
  • 用电脑进行创造性写作
  • 文本的准确释义
  • 自动客服代理
  • 视频场景转录
  • 视频监控和报警
  • 全自动汽车和出租车
  • 能够设计和执行自己实验的实验室机器人
主题涵盖:人工智能,人工智能,机器学习,自然语言处理(NLP),数据挖掘,统计推理