人工智能：現(xiàn)在的人工智能應(yīng)用，簡答來說就是“弱人工智能”也被稱為，應(yīng)用人工智能，它通常包含語言處理、視覺處理、語音識別等。

怎樣評價現(xiàn)在的人工智能技術(shù)？

就好比一個人類出生有一段嬰兒期，像目前人工智能智能就處于三到四歲的嬰兒一樣，他只能不斷的深入學(xué)習(xí)。

谷歌（AlphaGo）以4比1的總比分獲勝、第一個戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍 的人工智能機(jī)器人

主要工作原理是不斷的“深度學(xué)習(xí) “?！鄙疃葘W(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣，通過合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理，就像人們識別物體標(biāo)注圖片一樣。

現(xiàn)在的人工智能技術(shù)通過準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力。飛速的計(jì)算力支撐了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算，不斷深入學(xué)習(xí)為機(jī)器提供了「動力」。

一些高級語言交互的過程中，可以把人工智能當(dāng)成一個程序，他能通過算法在現(xiàn)有的問題和答案之間找到一些合理的匹配；同時還能將相似的提問進(jìn)行合并，或者能找到提問的近似表達(dá)，從而找到適合的答案。最終來說就是結(jié)合算法加上巧妙的工程化方法以及針對性的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法，讓一個基于自然語言的對話看上去「智能」。

但人工智能不僅僅僅局限于基于機(jī)器語言，比如人臉識別、紅膜識別、靜脈識別。雖然沒有語言看起來那樣智能，但也為社會獻(xiàn)出了很大的貢獻(xiàn)。目前的人工智能技術(shù)依然是能夠完成特定任務(wù)的技術(shù)手段，雖然并不能像人一樣思考，但已經(jīng)能夠在一定的工程、產(chǎn)品化設(shè)計(jì)的幫助下，也取代看人們的重復(fù)性危險的工作內(nèi)容。
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