人工智能的发展与预测学习报告.pdf
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2022-06-05
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人工智能的发展及预测学习报告
姓名
人工智能
(Aritificiallntelligence, AI)
是一门融合了计
算机科学、统学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科。它的目标 是希
望计算机拥有像人一样的智力能力，可以替代人类实现识别、认 知、分类
和决策等多种功能。
一、实现人工智能的方法----机器学习
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然
后对真实世界中的事件做岀决策和预测。与传统的为解决特定任务、 硬编
码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过 各种算法
从数据中学习如何完成任务。
机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树
学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知, 我
们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人 工智
能。
机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量
的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器, 以
便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来 判断检
测对彖是不是有八条边；写分类器来识别字母
“ST-O-P” O
使
用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像, 判断
图像是不是一个停止标志牌。
这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。特别
是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部 分，
算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性 能一直无
法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的
T
扰。
随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。
二、实现机器学习的技术一深度学习
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