人工智能自动问答系统方案设计.pptx

释放数据决策力 人工智能自动问答系统解决方案 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页，当前为第1页。 目录 第一部分 人工智能大数据概览 第二部分 知识图谱技术概览 第三部分 自动问答解决方案 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页，当前为第2页。 我国的大数据+人工智能战略 国外 2016年初，AlphaGo在围棋领域实现了重大突破 2016年10月，美国政府发布《国家人工智能研究与发展策略规划》 国内 2016年5月，发改委等印发《＂互联网＋＂人工智能三年行动实施方案》 2017年3月，"人工智能"首次进入我国政府工作报告 浙江省发改委制定《浙江省"互联网+"人工智能三年行动实施方案》，建示范区 国外 2005年Hadoop项目研究分布式系统基础架构 2008年末，部分计算机研究人员认可"大数据" 2012年3月，美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》 国内 2014年2月，贵州印发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》，开始布局大数据 2015年11月中共中央在"十三五"规划的建议中提出实施国家大数据战略 2016年3月， "国家大数据战略"写进了 "十三五"规划纲要(草案) 人工智能战略发展历程 相辅相成 人工智能新成就 国外 AlphaGo击败世界围棋冠军 特斯拉Autopilot将血栓病人送到医院 Swarm人工智能预测肯塔基赛马结果 微软人工智能的语言理解能力超过人类 人工智能预测美国大选 人工智能诊断癌症 国内 百度大脑已孵化出无人驾驶、智能搜索等创新技术 科大讯飞即时语音翻译 智慧气象预报\山东智慧旅游 国外 美国爱荷华和印度增加农业产量 阿联酋设计节能建筑 巴塞罗那打造智慧城市 通用公司改善航空业 瑞典斯德哥尔摩出租车缩短通勤时间 美国挽救更多"早产儿" 美国预测灾害天气 国内 智慧气象预报 智慧城市 阿里信用贷款和淘宝数据魔方 腾讯大数据视频 大数据既有成就 大数据战略发展历程 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页，当前为第3页。 人工智能 什么是人工智能 人工智能有多种表述方式，多种处理技术 必须能够感知、推断和行动，然后根据经验进行调整 1，从大量数据中确定和识别 人工智能 2，根据背景环境制定实现的目标 3，推荐或直接启动最佳行动方案 感知 推断 行动 调整 4，根据经验调整更智能的算法 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页，当前为第4页。 人工智能的实现 两种方式让机器执行人工智能：机器学习和深度学习 机器学习就是学习算法从数据构建模型，并随着数据量的增加不断改进。 增强学习是如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积回报（某种强化信号） Q学习是最常用的增强学习方法，其中Q代表某种动作的长期回报价值。 Q学习是通过观察来学习Q值的 深度学习是多层神经网络从大量数据中进行学习，如卷积神经网络 深度增强学习是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从感知到动作的端对端学习的一种全新的算法 类脑学习是一种低功耗、将生物机制与数学原理融合的新型网络模型和学习方法，是人工智能的发展方向 人工智能 机器学习 深度学习 增强学习 深度增强学习 卷积神经网络 类脑学习 Q学习 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页，当前为第5页。 人工智能-机器学习-深度学习 传感器数据 预处理 特征提取 特征选择 推理、预测、识别 机器学习 中间三部分是特征表达。良好的特征表达，对最终算法的准确性起了非常关键的作用，而且系统主要的计算和测试工作都耗在这一大部分。而实际中一般都是人工完成的，靠人工提取特征费时费力、准确性查。 不要人工参与的特征自动选取 模拟人脑信息处理分层模式 需要多层来获得更抽象的特征表达 人的视觉系统的信息处理是分级的，高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表示越来越抽象，越来越能表现语义或者意图 深度学习 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页，当前为第6页。 人工智能-深度学习 深度学习 照片识别 知识图谱 语音搜索 精准营销 自动驾驶 机器翻译 医学图像识别 语音识别 工业保养 运动效果 包含多隐层的多层感知器，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了突破 思想就是堆叠多个层，一层的输出作为下一层的输入，输入信息分级表达 一堆输入I（如一堆图像或者文本） 一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I 自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。 输出严格地等于输入或者输入与输出的差别尽可能地小 训练耗时，模型正确性验证复杂且麻烦 某些深度网络不仅训练而且线上部署也需要GPU支持，计算资源要求高 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页，当前为第7