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人工智能科普

关键词:   发布时间:2019-07-30 08:00:01

何为人工智能?

图灵奖得主、“人工智能之父”约翰麦卡锡这样说:“人工智能是制造智能机器、尤其是智能计算机程序的科学和工程。”

它是一个领域跨度非常广的学科,涵盖很多专业领域,包括我们经常听到的计算机博弈、计算机视觉、自然语言理解、机器学习等。领域内,又可以细化出很多研究方向,比如人脸识别,是计算机视觉领域的具体问题;深度学习则属于机器学习领域的当红流派。2017720日,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,正式开启国内人工智能新篇章,人工智能已从“概念炒作”真正进入“实际应用”阶段。


  当我们在谈论人工智能时,我们在谈论什么?

人工智能研究的目标,是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人类的智能是靠生活经验的日积月累得到的,机器智能的获取也应如此:通过对过往的大量的数据进行综合和归纳,最终对新的信息做出推断。这种数据驱动(data-driven)的方式,正是机器学习的核心思想。因此,我们在讨论人工智能时,基本都绕不过机器学习这门学科。

机器学习又细分为监督学习无监督学习两大任务。这两种类型的主要区别在于,监督学习是使用基础事实完成的,我们事先知道样本的输出值应该是多少,因此,监督学习的目标是学习一个函数(模型),该函数(模型)在给定样本数据和期望输出的情况下,最接近于数据可观察到的输入和输出之间的关系,如分类和回归;而无监督学习则没有标注输出,其目标是推断一组数据中存在的内在的自然结构,如聚类和降维。监督学习的常用方法有逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络、以及一些集成算法(如baggingboosting等);无监督学习的常用方法有K-均值算法、主成分分析法等。



民生应用

 财务机器人:利用基于卷积神经网络(CNN)的光学字符识别(OCR)技术,通过卷积层的特征提取、池化层的特征降维、全连接层的预测输出,实现了银行票据上字符的精确识别,节省了百万级别人工录入成本,提高了税务人员的工作效率,减少了操作流程,真正做到了智能财务、降本增效。

 智能客服机器人:在语义理解上采用卷积神经网络-循环神经网络联合模型(CNN-bi-GRU),GRU可以很好地处理前后有依赖关系的序列数据(如文本),CNN在提取抽象特征方面表现出色,二者的联合模型使语义理解的准确率达到了90%以上,提升了用户交互体验,进一步减小了我行运营压力和人工成本。

 在科技金融的战略统筹下,人工智能正在逐步推进流程岗、操作岗、审批岗等环节的机器自动化。




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