人工智能依靠什么来达到公众的目的?育儿百科

更新时间:2019-06-11 18:08
随着人脸识别、语音识别和自动驾驶仪成为人们关注的焦点,人工智能(ai)与社会和人类生活的融合程度正在迅速变化。事实上,早在1956年,人工智能的术语就正式提出了...

随着人脸识别、语音识别和自动驾驶仪成为人们关注的焦点,人工智能(ai)与社会和人类生活的融合程度正在迅速变化。

事实上,早在1956年,人工智能的术语就正式提出了。然而,面对计算能力有限、计算费用昂贵、现有计算方法存在缺陷和缺乏数据等基本障碍,模拟人脑还很遥远。从那以后,直到20世纪80年代初,人工智能才成为第二股热潮,因为被称为专家系统的人工智能项目开始被世界各地的公司所采用。各国已开始大量投资,例如日本经济、工业和工业部雄心勃勃的研究方案,目的是建造第五代计算机,目的是创造对话、翻译语言和翻译图像。和一台能像人类一样推理的机器。20世纪80年代末,该行业对人工智能系统的巨大但有限的应用提出了质疑。人工智能泡沫逐渐破灭,投资大大减少,人工智能再次进入寒冬。

那么,人工智能依靠什么才能走向公众呢?作者认为视觉人工智能技术将是未来的发展方向。

对于人类来说,70%到80%的信息来自视觉。在人工智能方面,视觉人工智能也被认为是目前最有价值的人工智能技术。它可以让机器从了解事物到识别一切事物理解和理解世界,并帮助我们提高生产和工作中处理信息的效率。

简单地说,可视化人工智能就是研究如何使机器看,即用照相机和计算机代替人眼进行特征提取和分析,从而训练模型来检测和识别新的图像数据。建立了一个能够从图像或多模数据中获取信息的人工智能系统。

由于深度学习的突破,视觉人工智能的识别能力正突飞猛进。2012年的两个耸人听闻的事件也被认为是视觉人工智能发展的拐点。当时,多伦多大学的Geoffreyhinton领导的团队,在一场名为ImageNet的图像识别比赛中,利用GPU的深度学习和强大的计算能力,将错误率降低了10%,震惊了学术界。因为以前的错误率每年只减少1%到2%。

同年,谷歌(Google)的大脑之父吴恩达(WuEnda)带领该团队使用一个带有10亿个参数的神经网络,在没有任何事先知情的情况下观看未加标记的YouTube视频。创建了一个猫脸识别系统,可以从大量照片中自动识别猫脸。

视觉人工智能(Visualai)从其在安全、医疗、无人驾驶等多个领域的应用前景,迅速成为人工智能领域最重要的研究领域。

例如,在安全领域,可视化人工智能技术可以进行人群分析、逃犯追捕、通过数千台摄像头锁定和屏蔽城市目标人群,实现实时报警,有助于提高安全效率;在手机领域,人工智能可以提供更安全、更方便的体验,如人脸识别解锁、人脸识别支付等,并能自动为面部美容节省后期绘画的时间。在自动驾驶仪领域,人工智能技术可以通过摄像机获取的图像对车身周围环境进行识别和分析,并帮助进行精确的路径规划。

在许多可视化人工智能应用场景中,人工智能医学图像分析是近年来研究热点的一个细分领域。这主要是由于医院信息化建设的不断加快,以医学影像为核心的大数据不断丰富,为医院信息化的发展提供了充足的营养。与此同时,高质量医疗资源的稀缺性和分布不均匀性也继续引发社会对人工智能的需求。

目前,ai+医疗的普及对推动这一行业的发展起到了不可磨灭的作用,同时也带来了丰富的应用场景和大量的挖掘机会,如个性化医疗服务、可穿戴智能医疗设备的实时监控和分析等。

他说:展望未来,更多的应用前景会在视觉上显示出来。例如,人脸识别技术有望在物联网终端设备中得到更多的应用,使得安全方便的身份认证随处可见,提高了人们的生活体验。在工业自动化领域,工业机器人和物流机器人将更多地取代传统劳动力。在人工智能+文化领域,基于人工智能的增强现实技术能够生动、虚假地还原古代文物和场景。在人工智能教育领域,利用可视化技术实现学生注意力管理,跟踪学生知识点的掌握,实现因材施教。

当然,人工智能引发的新一轮工业浪潮才几年,技术需要不断突破创新,行业需要继续耕耘和挖掘,公众也需要给它足够的耐心。

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