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人工智能對(duì)你有什么啟發(fā)

汽車玩家 ? 來(lái)源:今日頭條 ? 作者:探為觀指 ? 2020-04-19 11:20 ? 次閱讀

我為什么要寫這篇文章?我們?yōu)槭裁匆私?a target="_blank">人工智能的原理?上網(wǎng)搜一下百科不就可以了嗎?

第一,我本意并不想研究人工智能,但是人工智能的研究順帶促進(jìn)了對(duì)人腦的研究。而我則是想要了解人腦的工作原理,而順帶了解了一些人工智能的入門知識(shí)。

第二,在了解人工智能相關(guān)知識(shí)的過(guò)程中,我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)看似簡(jiǎn)單但卻意義重大的現(xiàn)象:螞蟻可以感知汽車和高樓大廈存在于這個(gè)世界上,但螞蟻卻不能知曉并理解汽車和高樓大廈是如何被創(chuàng)造出來(lái)的。想過(guò)為什么會(huì)這樣嗎?

第三,正常人都希望生活越過(guò)越好,最好能夠瞬間暴富、實(shí)現(xiàn)階層躍遷。讓生活越過(guò)越好、的源動(dòng)力來(lái)自哪里呢??jī)蓚€(gè)字:智能。智能又是什么呢?

人工智能這個(gè)概念是50年代被首次提出的,對(duì)于專業(yè)人士,你們盡管去科學(xué)定義這個(gè)詞。對(duì)于普通人,我們可以理解為“人造的智能”,甚至進(jìn)一具象化為“人造的智能工具、設(shè)備、或者系統(tǒng)”,比如電腦手機(jī)

如何開發(fā)人工智能?科學(xué)家和技術(shù)人員想出了不少路線,其中一條很好理解:模仿人腦。原本在醫(yī)療領(lǐng)域,人類就一直在研究人腦的相關(guān)機(jī)理與病癥,畢竟腦子也會(huì)生病。

而人工智能的順道促進(jìn),也推動(dòng)了認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展。通俗地講,認(rèn)知科學(xué)就是研究大腦是如何思考的、如何學(xué)會(huì)說(shuō)話的、如何辨別你看到的東西是什么,等等內(nèi)容。

現(xiàn)在,重點(diǎn)來(lái)了:根據(jù)科學(xué)家?guī)资甑难芯浚四X中的最基礎(chǔ)的功能單位叫神經(jīng)元,大腦的感知與思考完全靠神經(jīng)元來(lái)處理信息

人腦中以前說(shuō)有一千億個(gè)神經(jīng)元,現(xiàn)在據(jù)說(shuō)研究得稍微精確一點(diǎn),有860億個(gè)神經(jīng)元。為了簡(jiǎn)單一點(diǎn),后文我們四舍五入近似理解為一千億個(gè)。再據(jù)說(shuō),每一個(gè)神經(jīng)元與其他大約一萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元直接相連。

神經(jīng)元可以近似理解成三部分組成:接收信息的部位(科學(xué)名字叫“樹突”)、處理信息的部位(科學(xué)名字叫“細(xì)胞體”)、往外發(fā)出信息的部位(科學(xué)名字叫“軸突”)。

有人打比方說(shuō),人腦像一臺(tái)電腦。以前我也是這么說(shuō)的,現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)這個(gè)說(shuō)法大錯(cuò)特錯(cuò)。一個(gè)神經(jīng)元就可以近似理解成一臺(tái)電腦,而人腦則應(yīng)該打比方為一個(gè)由大約一千億臺(tái)電腦連接組成的超級(jí)機(jī)房。

說(shuō)這么多貌似和普通人也沒(méi)什么關(guān)系的內(nèi)容又要干嘛?這是為了說(shuō)明:對(duì)于任何一個(gè)健康狀況良好的人,都擁有一個(gè)在這個(gè)星球上計(jì)算能力無(wú)比強(qiáng)大的超級(jí)機(jī)房。

根據(jù)現(xiàn)有的信息,人腦的運(yùn)行方式可以近似描述成“分布式儲(chǔ)存和讀取”模式。什么叫分布式?就是一個(gè)神經(jīng)元作為最基礎(chǔ)的大腦功能單位,儲(chǔ)存了一定的信息,比如一個(gè)概念:“我”,或者“吃”等等。

每一個(gè)健康人從嬰兒時(shí)期成長(zhǎng)到成年時(shí)期,無(wú)時(shí)無(wú)刻不在接收各種信息,只是睡覺的時(shí)候接收的信息有沒(méi)有被儲(chǔ)存起來(lái),真不知道,抱歉!

這里順便插播一則育兒知識(shí):嬰兒從一出生開始,如果指望將來(lái)腦子更好用的話,家人應(yīng)該每天在嬰兒旁邊說(shuō)話。嬰兒在出生以后的最開始幾年時(shí)間內(nèi),接觸的語(yǔ)音信息,也就是家人所說(shuō)的話,越多越好。現(xiàn)在物質(zhì)條件好了,家長(zhǎng)覺得說(shuō)話太累,也可以考慮播放音頻文件的方式,從童話故事到三字經(jīng)到哈佛大學(xué)公開課,只要是積極健康的就好。

回到主題,剛才說(shuō)為什么叫“分布式”,就是因?yàn)槿四X有一千億個(gè)神經(jīng)元,一個(gè)神經(jīng)元儲(chǔ)存一點(diǎn)信息,一萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元就儲(chǔ)存了一萬(wàn)條信息,我們就理解為“這一萬(wàn)條信息分布在一萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元內(nèi)”。

生活中我們會(huì)發(fā)現(xiàn),有的人做事很有條理,比如把自己的辦公桌整理得井井有條,文具放在一個(gè)地方、書本放在一個(gè)地方、電子產(chǎn)品放在一個(gè)地方、充電線整理得清清爽爽,等等。

如果一個(gè)人思維很有條理,那么新學(xué)到一句話的時(shí)候,這個(gè)人會(huì)主動(dòng)把這句話分解成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的概念,讓組成這句話的基本單位元素“分布儲(chǔ)存在多個(gè)神經(jīng)元內(nèi)”。比如,“我要吃飯”這句話,可以先拆出三個(gè)比較具體的概念:“我”對(duì)應(yīng)儲(chǔ)存到一個(gè)神經(jīng)元;“吃”對(duì)應(yīng)儲(chǔ)存到一個(gè)神經(jīng)元;“飯”對(duì)應(yīng)儲(chǔ)存到一個(gè)神經(jīng)元。這就完成了“分布式儲(chǔ)存”。

順便說(shuō)一下,思維沒(méi)條理的人其實(shí)也是這樣儲(chǔ)存信息的,只是自己沒(méi)有意識(shí)到而已。

當(dāng)這個(gè)人肚子餓了之后,對(duì)父母親說(shuō)“我要吃飯”,過(guò)程就是這樣的:大腦中存儲(chǔ)“我”這個(gè)概念的神經(jīng)元、存儲(chǔ)“吃”這個(gè)概念的神經(jīng)元、以及存儲(chǔ)“飯”這個(gè)概念的神經(jīng)元,同時(shí)被激發(fā)、同時(shí)將信息傳送出去,瞬間抵達(dá)嘴巴里講出來(lái)。這就是所謂“分布式讀取”。

大家有沒(méi)有意識(shí)到前面提到的一個(gè)重要的細(xì)節(jié)信息:據(jù)說(shuō)一個(gè)神經(jīng)元和其他一萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元相連接。如果聯(lián)想到這一點(diǎn),說(shuō)明你的“分布式讀取”能力還是挺強(qiáng)大的。

我沒(méi)有查到人腦究竟可以同時(shí)調(diào)動(dòng)使用多少個(gè)神經(jīng)元,但是假設(shè)一次只刺激一個(gè)神經(jīng)元,它也和一萬(wàn)個(gè)其他神經(jīng)元相連接。而目前科學(xué)研究發(fā)現(xiàn),大腦神經(jīng)的信息傳遞速度為120米每秒,而人腦的大小如果不用毫米作為長(zhǎng)度單位,至少也應(yīng)用厘米吧。換句話說(shuō),神經(jīng)元之間信息傳遞的時(shí)間可以理解為“瞬間”。

那么,當(dāng)人腦子里想到一個(gè)概念的時(shí)候,這個(gè)概念所在的神經(jīng)元可以瞬間發(fā)送刺激到與其相連的一萬(wàn)個(gè)其他神經(jīng)元,瞬間激活了那一萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元內(nèi)儲(chǔ)存的概念信息。而那其他一萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元,每個(gè)又與其他一萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元相連,可能繼續(xù)傳遞這個(gè)刺激。那么在短短一秒鐘的時(shí)間里,理論上可以有不知道多少萬(wàn)個(gè)、甚至多少億個(gè)神經(jīng)元被刺激過(guò)了。

這就是我們大腦強(qiáng)大的真正原因!接收信息時(shí),同時(shí)實(shí)現(xiàn)分布式儲(chǔ)存;回憶東西、思考問(wèn)題時(shí),同時(shí)實(shí)現(xiàn)分布式讀取,而大腦內(nèi)部信息傳遞時(shí)間接近于零。這也就解釋了為什么我們?cè)诳吹揭粋€(gè)東西的時(shí)候,可以瞬間聯(lián)系到另一個(gè)事物,甚至另幾個(gè)事物。

我們平時(shí)做一件事情,可以近似地理解為一個(gè)“利用原材料進(jìn)行排列組合”的過(guò)程。比如炒個(gè)菜,就是將調(diào)味料和各種食材排列組合一下,按照特定的方式和順序,放在鍋里輸入能源加工一下。

那么,“思考”這件事情,不就是把大腦里儲(chǔ)存的各種“概念”排列組合一下,最后得出我們需要的“解”嗎!

換句話說(shuō),一件事情有辦法解決,就是我們通過(guò)“思考”,將大腦里的“概念”排列組合出至少一套解決方案;而所謂的“無(wú)解”,要么是缺一個(gè)或者幾個(gè)“概念”,導(dǎo)致“排列組合”這個(gè)類似拼圖的過(guò)程缺少元素,要么就是“排列組合”本身做得不夠好,最終導(dǎo)致排列不出一個(gè)解。

這里的“概念”,就是我們平時(shí)所說(shuō)的“知識(shí)”,要么讀書、要么實(shí)踐、要么別人教、以及其他方式,總之就是從各種渠道獲得的有用的信息。

這里的“排列組合”,就是我們平時(shí)所說(shuō)的“思維方式”,就是運(yùn)用知識(shí)的方法,就是排列組合各個(gè)單一知識(shí)點(diǎn)或者個(gè)體“概念”的方式方法。

最終,知識(shí)(概念)加思維方式(排列組合)加大腦(底層硬件)就等于文章最開始提到的兩個(gè)字“智能”。

以上的科學(xué)研究的推導(dǎo)再次證明了前面說(shuō)的一個(gè)重要結(jié)論:我們的大腦極其強(qiáng)大!它可以同時(shí)讀取數(shù)以萬(wàn)計(jì)、甚至數(shù)以億計(jì)個(gè)神經(jīng)元,瞬間實(shí)現(xiàn)數(shù)量龐大的“概念”的多種“排列組合”。這個(gè)能力是今天絕大多數(shù)電腦都不具備的:?jiǎn)魏诵碾娔X一次只能讀取并計(jì)算一個(gè)東西,它之所以強(qiáng)大,在于速度快,一秒鐘可以計(jì)算數(shù)億次。

文章開頭提到的第二點(diǎn),為什么螞蟻可以感知一個(gè)有汽車和高樓大廈的世界,卻不能理解汽車和高樓大廈,更加不能理解怎樣建造汽車和高樓大廈呢?

首先,螞蟻是有大腦的。但是,螞蟻的大腦大約有25萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元,也有人說(shuō)有50萬(wàn)個(gè)。那么即使往多里算,50萬(wàn)和1000億,是什么概念?100萬(wàn)和1000億是10萬(wàn)倍的差距,螞蟻大腦和人類大腦就是20萬(wàn)倍左右的神經(jīng)元數(shù)量的差距,按照十進(jìn)制來(lái)描述,就是5個(gè)數(shù)量級(jí)的差距!

其次,螞蟻接觸外界信息的渠道也遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于人類。我們至少可以通過(guò)聽覺、視覺、觸覺、味覺、嗅覺等方式接收外界信息。比如人類的視覺據(jù)科學(xué)研究結(jié)果表明,有2億像素,可以“近似”理解為19200乘以10800分辨率,這是普通高清顯示屏(1920乘以1080)的多少倍呢!

由此可以得出,螞蟻不光大腦的“硬件”基礎(chǔ)和人類差了5個(gè)數(shù)量級(jí),而且能夠接收的信息量也和人類差了不知道多少個(gè)數(shù)量級(jí)。因此,螞蟻的整體“智能”也就差了人類好多個(gè)數(shù)量級(jí)。

“智能”的數(shù)量級(jí)的差距,就是螞蟻不能理解、更加不能造出汽車和摩天大樓的根本原因。同理可得,人類可以感知自己生存在地球之上,卻暫時(shí)無(wú)法理解地球是怎么被創(chuàng)造出來(lái)的,更加無(wú)法去建造一顆行星,就是因?yàn)槿祟惖摹爸悄堋本嚯x理解地球和造出地球的水平,還差了不知道多少個(gè)數(shù)量級(jí)。

我們可以用第一性原理的思維方式倒推,要理解地球進(jìn)而創(chuàng)造地球,“智能”不夠的根本原因可能來(lái)自三方面的限制:知識(shí)量,思維方式,以及底層硬件能力;目前可能以上三方面都不足,或者兩方面不足,或者某一方面不足。

作為人類整個(gè)族群而言,目前這個(gè)階段,理解地球和創(chuàng)造地球的需求并沒(méi)有特別迫切。但是理解很多疾病、很多社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的需求,卻非常迫切。要找到解決疾病和各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的“解”,就是要從知識(shí)量、思維方式、以及底層硬件三方面著手,提升整個(gè)人類社會(huì)的“智能”水平。

那么,這一切和普通人有什么關(guān)系?關(guān)系就在于,普通人掌握了這個(gè)原理之后,通過(guò)適當(dāng)積累,人生中很多事情就“有解”了。

普通人的需求其實(shí)比較簡(jiǎn)單,甚至可以簡(jiǎn)化為一個(gè)字:錢。因?yàn)槠胀ㄈ说拇蠖鄶?shù)需求都與掙錢和花錢相掛鉤。當(dāng)然,普通人也有可能遇到錢解決不了的問(wèn)題,比如孩子怎么教育都不愿意好好學(xué)習(xí),比如某些疾病,比如已經(jīng)非常有錢了但卻找不到合適的對(duì)象,等等。

無(wú)論我們的問(wèn)題與錢有沒(méi)有關(guān)系,讓問(wèn)題“有解”的根本,就在于“智能”的水平。當(dāng)“智能”升高一個(gè)維度以后,低于這個(gè)維度的一切問(wèn)題,都講理論上“有解”。這也是“降維打擊”的一種體現(xiàn)。當(dāng)然,為了表明我是個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娜耍@里說(shuō)了,是“理論上”有解,實(shí)際上能不能“解”,還要看各種條件是否具備。

就大多數(shù)普通人在大多數(shù)情況下最想解決的問(wèn)題“掙錢”而言,有沒(méi)有“解”,本質(zhì)上就是看一個(gè)人的“智能”水平達(dá)到了哪個(gè)“錢數(shù)”的水平。

比如,按照今天我們社會(huì)的工資水平,在全國(guó)任何地方要掙兩千元一個(gè)月,只要是個(gè)年齡合適的健康人肯定都沒(méi)問(wèn)題。兩千元每月這個(gè)水平對(duì)應(yīng)的“智能”水平,絕大多數(shù)人都有了。那么,一年掙十萬(wàn)、一百萬(wàn)、一千萬(wàn)元,對(duì)應(yīng)的是什么樣的“智能”水平呢?

上網(wǎng)搜呀!各大招聘網(wǎng)站大概可以告訴你年薪十萬(wàn)到百萬(wàn)級(jí)別的工作崗位,上市公司發(fā)布的年報(bào)都包含高管薪酬待遇,應(yīng)該可以找到千萬(wàn)級(jí)別的;如果沒(méi)有,就看看公司的總利潤(rùn)有沒(méi)有達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別。

如果想成為首富呢?“解”當(dāng)然是有的,只是到了這個(gè)級(jí)別,“解”本身已經(jīng)不重要了,運(yùn)氣更加重要。

那么,最終怎么才能把十萬(wàn)、百萬(wàn)、千萬(wàn)年薪(或者年收入)拿到手呢?請(qǐng)啟動(dòng)各位大腦的“分布式讀取”功能,用瞬間的速度讀取前文的一段信息:知識(shí)(概念)加思維方式(排列組合)加大腦(底層硬件)就等于“智能”。

首先,最振奮人心的消息是,底層硬件每個(gè)健康人都有,而且功能極其強(qiáng)大,其真正的運(yùn)行能力,在目前的地球上僅有極少數(shù)幾臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)能夠相比。

其次,思維方式這個(gè)東西我在前面的文章《人生進(jìn)步的根本驅(qū)動(dòng)力:思維的維度》中詳細(xì)探討了。

最后,知識(shí)的獲取,除了讀書以外,千萬(wàn)不要忽略其他途徑:聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等等。這些不僅僅是我們獲取知識(shí)的渠道,而且它們本身就可以成為創(chuàng)造價(jià)值的途徑。比如樂(lè)器和音響的調(diào)音師,是不是就是靠聽覺掙錢的!

因此,上述倒推的推理方式(也就是第一性原理的思維方式),我們正過(guò)來(lái)敘述,就能把一切問(wèn)題“求解”的通用“公式”表達(dá)出來(lái)。

通過(guò)視覺、聽覺、觸覺等一切渠道來(lái)獲取信息,將信息分解為一個(gè)個(gè)單獨(dú)的概念,分布式儲(chǔ)存在大腦的一個(gè)個(gè)神經(jīng)元內(nèi)。在遇到一個(gè)需要求解的問(wèn)題時(shí),瞬間掃描無(wú)數(shù)個(gè)神經(jīng)元、分布式讀取適用的神經(jīng)元內(nèi)儲(chǔ)存的概念,在大腦中瞬間排列組合、并得出一個(gè)、兩個(gè)、甚至更多個(gè)候選解。

以上過(guò)程重復(fù)幾遍,如果有且僅有一個(gè)解,那么也只能按照這個(gè)來(lái)辦;如果超過(guò)一個(gè)候選解,那么權(quán)衡利弊選擇最優(yōu)的一個(gè)。

以上過(guò)程合并起來(lái)叫做四個(gè)字:“學(xué)習(xí)”與“思考”。目的是兩個(gè)字:“求解”。

關(guān)于學(xué)習(xí),我們需要再次反復(fù)地強(qiáng)調(diào)一個(gè)原理:復(fù)利增長(zhǎng)原理,也可以理解為指數(shù)增長(zhǎng)原理。當(dāng)大腦越來(lái)越多的神經(jīng)元內(nèi),儲(chǔ)存了越來(lái)越多的概念(也就是知識(shí)),那么可以進(jìn)行的“排列組合”的次數(shù)就會(huì)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。可以進(jìn)行的“排列組合”的次數(shù)越多,那么能夠“求得解”的機(jī)會(huì)就越大,或者能夠得出的“候選解”的數(shù)量就越多。最后,就能獲得“最優(yōu)解”。

因此,無(wú)論發(fā)財(cái)致富還是做成一番事業(yè),不要以為自己做不到是因?yàn)椤盁o(wú)解”,更不是不可能。“解”從來(lái)都有,只是你不知道而已,是你的“智能”維度沒(méi)有升級(jí)到那個(gè)級(jí)別而已。這,就是“書中自有黃金屋”的根本道理。只是我們這里將知識(shí)獲取的途徑,從單純的讀書擴(kuò)展到更廣闊的渠道。

多說(shuō)一句,從大腦工作原理角度來(lái)講,真正有效的教育方式,正是“填鴨式”教育:給更多神經(jīng)元填上概念(知識(shí))嘛!這種教育方式的核心技術(shù),反而不在教育本身,而在于引導(dǎo)興趣,讓受教育對(duì)象自愿接受填鴨,最好是自己主動(dòng)填鴨自己。

好像搞了半天都沒(méi)說(shuō)清楚人工智能的原理哦。類比不就行了!目前的人工智能領(lǐng)域,正在發(fā)展一種叫做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的東西,就是類似于把一臺(tái)電腦當(dāng)作一個(gè)神經(jīng)元,將很多很多臺(tái)電腦連接成一個(gè)網(wǎng)絡(luò),把這個(gè)整體模擬成我們的大腦。

然后通過(guò)編寫計(jì)算機(jī)程序,讓這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行所謂的深度學(xué)習(xí),希望通過(guò)類似于“生物進(jìn)化”的過(guò)程來(lái)讓這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(歸根結(jié)底也就是人工智能)成長(zhǎng)到具備我們?nèi)四X的各種能力。

這個(gè)技術(shù)過(guò)于尖端,大家只需知道原理就好。我們普通人需要的,是掌握先進(jìn)科技背后的通用性原理,來(lái)為我們自己的事情求解。這也是這篇文章的根本目的。

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    《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第一章人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)創(chuàng)新學(xué)習(xí)心得

    的同時(shí),確保其公正性、透明度和可持續(xù)性,是當(dāng)前和未來(lái)科學(xué)研究必須面對(duì)的重要課題。此外,培養(yǎng)具備AI技能的科研人才,也是推動(dòng)這一領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵。 4. 激發(fā)創(chuàng)新思維 閱讀這一章,我被深深啟發(fā)的是人工智能
    發(fā)表于 10-14 09:12

    risc-v在人工智能圖像處理應(yīng)用前景分析

    RISC-V在人工智能圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊,這主要得益于其開源性、靈活性和低功耗等特點(diǎn)。以下是對(duì)RISC-V在人工智能圖像處理應(yīng)用前景的詳細(xì)分析: 一、RISC-V的基本特點(diǎn) RISC-V
    發(fā)表于 09-28 11:00

    人工智能ai4s試讀申請(qǐng)

    目前人工智能在繪畫對(duì)話等大模型領(lǐng)域應(yīng)用廣闊,ai4s也是方興未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是個(gè)需要研究的課題,本書對(duì)ai4s基本原理和原則,方法進(jìn)行描訴,有利于總結(jié)經(jīng)驗(yàn),擬按照要求準(zhǔn)備相關(guān)體會(huì)材料。看能否有助于入門和提高ss
    發(fā)表于 09-09 15:36

    名單公布!【書籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.44】AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新

    ! 《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》 這本書便將為讀者徐徐展開AI for Science的美麗圖景,與大家一起去了解: 人工智能究竟幫科學(xué)家做了什么? 人工智能將如何改變我們所生
    發(fā)表于 09-09 13:54

    報(bào)名開啟!深圳(國(guó)際)通用人工智能大會(huì)將啟幕,國(guó)內(nèi)外大咖齊聚話AI

    8月28日至30日,2024深圳(國(guó)際)通用人工智能大會(huì)暨深圳(國(guó)際)通用人工智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)將在深圳國(guó)際會(huì)展中心(寶安)舉辦。大會(huì)以“魅力AI·無(wú)限未來(lái)”為主題,致力于打造全球通用人工智能領(lǐng)域集產(chǎn)品
    發(fā)表于 08-22 15:00

    FPGA在人工智能中的應(yīng)用哪些?

    FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: 一、深度學(xué)習(xí)加速 訓(xùn)練和推理過(guò)程加速:FPGA可以用來(lái)加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理過(guò)程。由于其高并行性和低延遲特性
    發(fā)表于 07-29 17:05

    人工智能對(duì)軍事領(lǐng)域的影響哪些

    智慧華盛恒輝人工智能對(duì)軍事領(lǐng)域的影響深遠(yuǎn)且廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: 智慧華盛恒輝一、作戰(zhàn)效能與智能化 智慧華盛恒輝提升作戰(zhàn)效能: 人工智能通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,能夠快速處理和分析戰(zhàn)場(chǎng)
    的頭像 發(fā)表于 07-16 09:55 ?547次閱讀

    人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么區(qū)別

    人工智能是一門研究如何使計(jì)算機(jī)模擬人類智能行為的學(xué)科。它起源于20世紀(jì)40年代,當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)家們開始嘗試開發(fā)能夠模擬人類思維過(guò)程的計(jì)算機(jī)程序。人工智能的目標(biāo)是通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)人類智能
    的頭像 發(fā)表于 07-04 09:39 ?1284次閱讀

    5G智能物聯(lián)網(wǎng)課程之Aidlux下人工智能開發(fā)(SC171開發(fā)套件V2)

    5G智能物聯(lián)網(wǎng)課程之Aidlux下人工智能開發(fā)(SC171開發(fā)套件V2) 課程類別 課程名稱 視頻課程時(shí)長(zhǎng) 視頻課程鏈接 課件鏈接 人工智能 參賽基礎(chǔ)知識(shí)指引 14分50秒 https
    發(fā)表于 05-10 16:46

    5G智能物聯(lián)網(wǎng)課程之Aidlux下人工智能開發(fā)(SC171開發(fā)套件V1)

    課程類別 課程名稱 視頻課程時(shí)長(zhǎng) 視頻課程鏈接 課件鏈接 人工智能 參賽基礎(chǔ)知識(shí)指引 14分50秒 https://t.elecfans.com/v/25508.html *附件:參賽基礎(chǔ)知識(shí)指引
    發(fā)表于 04-01 10:40

    嵌入式人工智能的就業(yè)方向哪些?

    嵌入式人工智能的就業(yè)方向哪些? 在新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的時(shí)代背景下,嵌入式人工智能成為國(guó)家新型基礎(chǔ)建設(shè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。同時(shí)在此背景驅(qū)動(dòng)下,眾多名企也紛紛在嵌入式人工智能
    發(fā)表于 02-26 10:17
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