本文摘要：在宁波奇点机器人体验馆，机器人于是以与一位观众现场棋士“对局”不久前，成都某公司研发的机器人和高考状元进行了一场答案中考数学题的对决，虽然机器人最后败给，但其解读语义、逻辑分析以及较慢自学的能力令人惊叹。
在宁波奇点机器人体验馆，机器人于是以与一位观众现场棋士“对局”不久前，成都某公司研发的机器人和高考状元进行了一场答案中考数学题的对决，虽然机器人最后败给，但其解读语义、逻辑分析以及较慢自学的能力令人惊叹。从非常简单的娱乐游戏到辅助人类智慧决策的工具，人工智能于是以更为普遍地应用于到人们的生活中。尽管人工智能仍正处于“婴儿期”，但它的时代也许于是以悄悄来临。人工智能最重要的特征是有自学能力随着技术的发展，人工智能可以超过甚至多达人类的辨识精度关于人工智能，学界尚能没统一的精确定义。
一般来说指出，人工智能的核心是算法，是一套利用机器智能解决问题的手段。“过去的算法，人类给计算机发布命令指令来解决问题；现在，我们只要告诉他计算机想要解决问题的问题，它就可以自行自由选择算法来解决问题，这是人工智能带给的根本性变革。
”人工智能专家邓力说道。“比如给瓶子加装盖子，如果只是机器人反复安装动作，不是确实的人工智能。
只有机器人能根据瓶子方位的变化作出适当调整，能够对突发状况作出准确反应，才算是是人工智能。”百度研究院院长林元庆说道。邓力指出，人工智能最重要的特征是有自学能力，即机器能根据以往的经验来大大优化算法。例如“阿尔法狗”就能辨别决策模式，并从之前的比赛中吸取经验，平时也不会通过跟自己对局来增强自学。
人工智能并不是一个新名词。上世纪50年代，科学家就明确提出了人工智能概念，并于上世纪70年代引发了一个小高潮。但当时算法使用的是符号逻辑推理规则，缺少自我自学能力。
80年代，科学家改良了机器学习模型，但智能水平依旧较低，有价值的成果寥寥无几，人工智能研究转入低潮期。约10年前，一种被称作深度自学的新的机器学习方法，让人工智能的算法更加智能。
“深度自学通过多层结构算法，让机器对数据集的‘特征’展开检验和萃取，通过重复训练，最后取得了萃取抽象概念的能力。”邓力说道。微软公司人工智能及微软公司研究事业部负责人沈向洋博士回应，当前人工智能火一起主要有三个原因：互联网大量的数据、强劲的运算能力以及深度自学的突破。
“深度自学是机器学习方法之一，是让计算机从周围世界或某个特定方面的范例中自学从而显得更为智能的一种方式。”深度自学的广泛应用必不可少计算机硬件的发展。
浙江大学计算机科学与技术学院教授蔡登说道，深度自学又叫深度神经网络模型，以前计算机硬件敢，不了自学很深的神经网络，随着计算机性能大幅度提高，训练很多层数的神经网络沦为有可能。有专家把人工智能的特点总结为“数据多了、计算出来大了、层次浅了”。
邓力指出，随着神经网络研究的了解，计算机视觉和听力等未来将会让算法更加准确。未来，计算机对自然语言的应用于将大幅提高，电脑可以听不懂、背诵人类平时所用的语言，而某种程度是机器指令。
“人工智能享有计算机视觉、语音辨识、自然语言处置等能力，与之对应，它就能像人一样看、听得、解读事物。随着技术的发展，人工智能可以超过甚至多达人类的辨识精度。”林元庆说道。
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