关于人工智能发展前景-法律人工智能的前景

人工智能目前的发展前景如何?

随着深度学习技术的成熟，人工智能从尖端技术逐渐变得越来越流行。 AlphaGo和人类之间的游戏不是我们之前理解的视频游戏。视频游戏的水平永远不会提高，AlphaGo拥有人工智能最关键的“深度学习”功能。 AlphaGo中有两个深度神经网络，Value 网络(价值网络)和政策网络(政策网络)。价值网络评估董事会选择点的位置，政策 网络选择放弃。这些神经网络模型以新的方式进行训练，结合人类专家竞赛所学习的游戏分数，以及自身和自我游戏中的强化学习(自我游戏)。换句话说，人工智能的存在可以使AlphaGo的Go水平在学习上升。

人工智能的技术应用主要有以下几个方面：

自然语言处理(包括语音和语义识别，自动翻译)，计算机视觉(图像识别)，知识表示，自动推理(包括计划和决策)，机器学习和机器人技术。根据技术类别，它可以分为两种类型：感知输入和学习和培训。计算机通过语音识别，图像识别，阅读知识库，人机交互，物理传感等获取音频和视频的感知输入，然后从大数据中学习，使大脑具有决策和创造力。

从20世纪80年代和90年代的个人电脑时代开始，进入互联网时代后，我们带来的是信息的爆炸式增长和信息载体的分散化。在将网络信息获取通道从PC传输到移动终端之后，万物互联成为一种趋势，但是技术限制使得移动互联网难以产生更多新的应用和商业模型。如今，人工智能已成为这个时代最令人兴奋和最受期待的技术，并将成为未来10年及以后IT产业发展的重点。

人工智能的概念在20世纪80年代实际上是激烈的，但硬件和软件的技术限制已经沉溺了很长时间。如今，大规模并行计算，大数据，深度学习算法和人脑芯片等四大催化剂的开发关于人工智能发展前景，以及计算成本的降低，使人工智能技术飙升。

一，推动人工智能发展的先决条件

物联网——物联网为计算机提供了一个界面和手段来感知和控制物理世界。他们负责收集数据，记忆，分析，传输数据，交互，控制等。摄像机和摄像机记录大量关于世界的图像和视频，麦克风记录语音和声音，各种传感器将他们感觉到的世界数字化，等等。这些传感器关于人工智能发展前景，如人类的面部特征，是智能系统的数据输入和他们感知世界的方式。大量智能设备的出现进一步加速了传感器领域的繁荣。对现实世界的这些扩展是机器感知世界的基础，感知是智能实现的先决条件之一。

大规模并行计算——人类大脑中有数百至数十亿个神经元。每个神经元通过数千个突触连接到其他神经元，形成一个非常复杂和庞大的神经网络来分布并且信号以并发方式传输。这种超大规模的并行计算结构使人脑远远超出计算机，成为世界上最强大的信息处理系统。近年来，基于GPU(图形处理器)的大规模并行计算如雨后春笋般涌现，并且具有远远超出CPU的并行计算能力。

从处理器的计算方法的角度来看，CPU计算使用基于x86指令集的串行架构，该架构适合于尽快完成计算任务。 GPU最初是为处理3D图像中的数百万像素图像而创建的，具有更多内核来处理更多计算任务。因此GPU自然具有执行大规模并行计算的能力。云计算的出现和GPU的大规模应用使集中式数据计算和处理能力比以往更加强大。

大数据——据统计，2023年全球产生的数据总量达到十年前的20倍，海量数据为人工智能的学习和发展提供了很好的基础。机器学习是人工智能的基础，数据和过去的经验是人工智能学习的书，可以优化计算机的处理性能。

深度学习算法——最后，这是人工智能发展的最重要条件，也是人工智能，深度神经网络(深度学习算法)中最先进和最广泛使用的核心技术。 2006年，杰弗里 欣顿教授的论文《A fast learning algorithm for deep belief nets》。本文提出的深层神经网络逐层训练的有效算法使得在计算条件下同时训练神经网络模型成为可能。同时，深度神经网络模型获得的优秀实验结果使人们开始关注人工智能。在此之后，深度神经网络模型已成为人工智能领域的一个重要前沿，深度学习算法模型也经历了一个快速迭代的循环，深度。 信念网络，稀疏编码，递归神经网络，卷积神经网络 不断提出各种新的算法模型，如网络，卷积神经网络(卷积神经网络) 网络，CNN)是最流行的图像识别算法模型。

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