位置:编程技术网 > 物联网 > 正文 >

人工智能的技术结构是怎样的

2019年10月21日 13:30来源:未知手机版

我叫mt公会副本,火影忍者日语 影音,全新凯越

让机器实现人的智能,一直是人工智能学者不断追求的目标,不同学科背景或应用领域的学者,从不同角度,用不同的方法,沿着不同的途径对智能进行了探索。其中,符号主义、连接主义和行为主义是人工智能发展历史上的三大技术流派。

符号主义又称为逻辑主义,在人工智能早期一直占据主导地位。该学派认为人工智能源于数学逻辑,其实质是模拟人的抽象逻辑思维,用符号描述人类的认知过程。早期的研究思路是通过基本的推断步骤寻求完全解,出现了逻辑理论家和几何定理证明器等。上世纪70年代出现了大量的专家系统,结合了领域知识和逻辑推断,使得人工智能进入了工程应用。PC机的出现以及专家系统高昂的成本,使符号学派在人工智能领域的主导地位逐渐被连接主义取代。

连接主义又称为仿生学派,当前占据主导地位。该学派认为人工智能源于仿生学,应以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能。连接主义最早可追溯到1943年麦卡洛克和皮茨创立的脑模型,由于

受理论模型、生物原型和技术条件的限制,在20世纪70年代陷入低潮。直到1982年霍普菲尔特提出的Hopfield神经网络模型和 986年鲁梅尔哈特等人提出的反向传播算法,使得神经网络的理论研究取得了突破。2006年,连接主义的领军者 Hinton 提出了深度学习算法,使神经网络的能力大大提高。2012年,使用深度学习技术的AlexNet模型在 ImageNet 竞赛中获得冠军。

行为主义又称为进化主义,近年来随着AlphaGo取得的突破而受到广泛关注。该学派认为人工智能源于控制论,智能行为的基础是 感知 行动 的反应机制,所以智能无需知识表示,无需推断。智能只是在与环境交互作用中表现出来,需要具有不同的行为模块与环境交互,以此来产生复杂的行为。

在人工智能的发展过程中,符号主义、连接主义和行为主义等流派不仅先后在各自领域取得了成果,各学派也逐渐走向了相互借鉴和融合发展的道路。特别是在行为主义思想中引入连接主义的技术,从而诞生了深度强化学习技术,成为AlphaGo战胜李世石背后最重要的技术手段。

(二) 深度学习带动本轮人工智能发展

深度学习已经在语音识别、图像识别等领域取得突破。深度学习全称深度神经网络,本质上是多层次的人工神经网络算法,即从结构上模拟人脑的运行机制,从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。深度学习已经开始在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了突破。在语音识别领域,2010年,使用深度神经网络模型的语音识别相对传统混合高斯模型识别错误率降低超过 20%,目前所有的商用语音识别算法都基于深度学习。在图像分类领域,目前针对ImageNet数据集的算法分类精度已经达到了 95%以上,可以与人的分辨能力相当。深度学习在人脸识别、通用物体检测、图像语义分割、自然语言理解等领域也取得了突破性的进展。

海量的数据和高效的算力支撑是深度学习算法实现的基础。深度学习分为训练(training)和推断(inference)两个环节。训练需要海量数据输入,训练出一个复杂的深度神经网络模型。推断指利用训练好的模型,使用待判断的数据去 推断 得出各种结论。大数据时代的到来,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)等各种更加强大的计算设备的发展,使得深度学习可以充分利用海量数据(标注数据、弱标注数据或无标注数据),自动地学习到抽象的知识表达,即把原始数据浓缩成某种知识。当前基于深度学习的人工智能技术架构如图1所示。

二、基于深度学习的人工智能技术现状

(一)基于深度学习的人工智能技术体系综述

当前,基于深度学习的人工智能算法主要依托计算机技术体系架构实现,深度学习算法通过封装至软件框架1的方式供开发者使用。软件框架是整个技术体系的核心,实现对人工智能算法的封装,数据的调用以及计算资源的调度使用。为提升算法实现的效率,其编译器及底层硬件技术也进行了功能优化。具体架构请见图1中的基础硬件层、深度神经网络模型编译器及软件框架三层。

本文地址:http://www.reviewcode.cn/wulianwang/84412.html 转载请注明出处!

今日热点资讯