人工智能神经网络-AI专家:人工智能将有50％的机会发展到90％

机器学习的一个子集是深度学习，其中神经网络被扩展为具有大量层的庞大网络，这些层使用大量数据进行训练。正是这些深层神经网络推动了计算机执行语音识别和计算机视觉等任务的能力的当前飞跃。

什么是机器学习？什么是神经网络？

AI研究人员Vincent CMüller和哲学家Nick Bostrom在2012/13年度对四组专家进行的一项调查显示，到2040年至2050年，人工智能将有50％的机会发展，到2075年将上升到90％。该小组甚至走得更远，预测所谓的“ 超级智能 ”被Bostrom定义为“在所有感兴趣的领域中大大超过人类的认知表现的任何智力”预计在AGI实现后约30年。

就是说，一些AI专家认为，鉴于我们对人脑的了解有限，这样的预测是非常乐观的人工智能神经网络，并且认为AGI尚有数百年的历史。

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什么是机器学习？

关于AI的研究非常广泛，其中许多研究相互补充。

当前正在兴起，机器学习是向计算机系统馈送大量数据的机器学习，然后用于学习如何执行特定任务，例如理解语音或为照片加字幕。

什么是神经网络？

机器学习过程的关键是神经网络。这些是由大脑启发的，相互连接的算法层的网络，它们相互馈送数据，并且可以通过修改归因于输入数据在各层之间传递的重要性来训练它们执行特定任务。在训练这些神经网络的过程中，附加在不同输入上的权重将继续变化人工智能神经网络，直到神经网络的输出与所需的输出非常接近为止，此时网络将“学习”如何执行特定任务。