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WIKI：深度學(xué)習(xí)相關(guān)術(shù)語(yǔ)

fastone — Mon, 17 May 2021 08:51:59 +0000

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它模擬人腦神經(jīng)元的工作方式，通過(guò)多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)系和特征。

深度學(xué)習(xí)的核心是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是由多個(gè)神經(jīng)元組成的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，每個(gè)神經(jīng)元接收來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入，并根據(jù)權(quán)重和偏置值計(jì)算出一個(gè)輸出。這些神經(jīng)元按照層次結(jié)構(gòu)排列，每一層的神經(jīng)元都與下一層的神經(jīng)元相連，以便在網(wǎng)絡(luò)中傳遞信息。

深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并使用反向傳播算法來(lái)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以提高網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和性能。此外，深度學(xué)習(xí)還涉及到一些技術(shù)，如正則化、批處理、優(yōu)化器等，以幫助提高訓(xùn)練效率和網(wǎng)絡(luò)的性能。

深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)

準(zhǔn)確性高：深度學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和特征，能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)上實(shí)現(xiàn)非常高的準(zhǔn)確性，因此在識(shí)別、分類(lèi)、預(yù)測(cè)等方面表現(xiàn)出色。
自適應(yīng)性強(qiáng)：深度學(xué)習(xí)模型能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并優(yōu)化模型，不需要手工設(shè)計(jì)特征，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性。
能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)：深度學(xué)習(xí)模型具有較強(qiáng)的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，可以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量巨大、高維度的復(fù)雜數(shù)據(jù)，例如圖像、語(yǔ)音、文本等。
可擴(kuò)展性強(qiáng)：深度學(xué)習(xí)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以很容易地進(jìn)行擴(kuò)展和修改，因此可以適應(yīng)不同的任務(wù)和場(chǎng)景。
非線性建模能力強(qiáng)：深度學(xué)習(xí)模型能夠處理非線性問(wèn)題，并對(duì)非線性關(guān)系進(jìn)行建模，因此在很多實(shí)際問(wèn)題中表現(xiàn)優(yōu)異。
可遷移性強(qiáng)：深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得到的特征可以遷移到其他任務(wù)中，具有較強(qiáng)的可遷移性。
深度學(xué)習(xí)框架豐富：目前已經(jīng)有很多優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，能夠加速模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練。

深度學(xué)習(xí)在識(shí)別、分類(lèi)、預(yù)測(cè)等方面表現(xiàn)出色，并且在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、非線性問(wèn)題和自適應(yīng)性等方面具有優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)框架豐富，能夠大大加速模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練。

為什么深度學(xué)習(xí)越來(lái)越重要

深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的重要分支之一，也是目前最為熱門(mén)和前沿的研究方向之一。

帶來(lái)了突破性進(jìn)展：深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域帶來(lái)了突破性進(jìn)展，使得機(jī)器能夠像人類(lèi)一樣進(jìn)行復(fù)雜的任務(wù)。
可以自動(dòng)化特征提取：傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)需要手工提取特征，但深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取出最具代表性的特征，大大降低了人工干預(yù)的成本和時(shí)間。
處理復(fù)雜的非線性關(guān)系：深度學(xué)習(xí)模型具有很強(qiáng)的非線性建模能力，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，適用于實(shí)際問(wèn)題中復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布和變化。
可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)：深度學(xué)習(xí)模型可以應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)，并從中學(xué)習(xí)出復(fù)雜的規(guī)律，具有較強(qiáng)的泛化能力。
對(duì)于未知數(shù)據(jù)有預(yù)測(cè)能力：深度學(xué)習(xí)模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的規(guī)律，對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，能夠應(yīng)用于很多實(shí)際問(wèn)題中，如圖像分類(lèi)、自然語(yǔ)言處理、醫(yī)學(xué)診斷等。

深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域具有非常重要的地位，帶來(lái)了突破性進(jìn)展，并且具有很多優(yōu)點(diǎn)，能夠應(yīng)用于很多實(shí)際問(wèn)題中，因此深度學(xué)習(xí)很重要。

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景

計(jì)算機(jī)視覺(jué)：深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用，如圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、物體跟蹤、人臉識(shí)別、圖像生成等。
語(yǔ)音識(shí)別：深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域中也有廣泛應(yīng)用，如語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音情感分析等。
自然語(yǔ)言處理：深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中也有廣泛應(yīng)用，如文本分類(lèi)、情感分析、機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)等。
推薦系統(tǒng)：深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中也有很好的應(yīng)用，如商品推薦、廣告推薦、音樂(lè)推薦等。
金融：深度學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中也有應(yīng)用，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資組合優(yōu)化、欺詐檢測(cè)等。
醫(yī)療：深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域中也有應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)圖像分析、疾病診斷、藥物研發(fā)等。
自動(dòng)駕駛：深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中也有應(yīng)用，如圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、車(chē)道識(shí)別等。
游戲：深度學(xué)習(xí)在游戲領(lǐng)域中也有應(yīng)用，如游戲智能AI、圖像生成等。

深度學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，由于其強(qiáng)大的建模能力和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，它能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。

深度學(xué)習(xí)的常用軟件包括以下幾種：

TensorFlow：谷歌公司開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，是目前最流行的深度學(xué)習(xí)框架之一，具有很強(qiáng)的靈活性和高效性。
PyTorch：Facebook公司開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，是一個(gè)非常靈活的框架，廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。
Keras：一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，能夠運(yùn)行于TensorFlow、Theano和CNTK等后端，簡(jiǎn)單易用，適合初學(xué)者。
Caffe：由加州大學(xué)伯克利分校開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，主要用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。
MXNet：亞馬遜公司開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，具有高效的分布式訓(xùn)練和優(yōu)秀的性能表現(xiàn)。
Theano：由蒙特利爾大學(xué)開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，主要用于科學(xué)計(jì)算和數(shù)值計(jì)算領(lǐng)域。

這些框架各有特點(diǎn)，根據(jù)具體需求可以選擇不同的框架。同時(shí)，還有一些其他的深度學(xué)習(xí)軟件，如Torch、Chainer等。

深度學(xué)習(xí)的公司

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，吸引了眾多企業(yè)和組織的關(guān)注和投入。以下是一些主要從事深度學(xué)習(xí)相關(guān)業(yè)務(wù)的公司：

Google：作為全球最大的互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎公司，Google也是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的領(lǐng)軍者，它在深度學(xué)習(xí)方面有著多年的積累和研究，如TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。
Facebook：作為全球最大的社交網(wǎng)絡(luò)公司之一，F(xiàn)acebook也在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)展，如PyTorch深度學(xué)習(xí)框架等。
Microsoft：作為全球最大的計(jì)算機(jī)軟件公司之一，Microsoft在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域也取得了很大的成就，如CNTK深度學(xué)習(xí)框架等。
NVIDIA：作為全球最大的圖形處理器（GPU）制造商之一，NVIDIA在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展和推廣也非常成功，如CUDA深度學(xué)習(xí)框架、TensorRT等。
Baidu：作為中國(guó)最大的搜索引擎公司之一，Baidu在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域也非常活躍，如PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架等。
Alibaba：作為中國(guó)最大的電子商務(wù)公司之一，Alibaba在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域也有很大的投入和成果，如Aliyun深度學(xué)習(xí)平臺(tái)等。
Tencent：作為中國(guó)最大的互聯(lián)網(wǎng)公司之一，Tencent在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域也有很多研究和應(yīng)用，如MindSpore深度學(xué)習(xí)框架等。

總之，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用非常廣泛，吸引了全球眾多的企業(yè)和組織的關(guān)注和投入。這些公司都在不斷地推動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，推動(dòng)人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步。

以上是關(guān)于深度學(xué)習(xí)的一些介紹，后期會(huì)繼續(xù)更新更多AI信息。

- END -

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人工智能 (AI)概念詳解

fastone — Wed, 17 Mar 2021 06:24:59 +0000

什么是人工智能

雖然在過(guò)去數(shù)十年中，人工智能 (AI) 的一些定義不斷出現(xiàn)，但 John McCarthy 在 2004 年的論文中給出了以下定義：“這是制造智能機(jī)器，特別是智能計(jì)算機(jī)程序的科學(xué)和工程。它與使用計(jì)算機(jī)了解人類(lèi)智能的類(lèi)似任務(wù)有關(guān)，但 AI 不必局限于生物可觀察的方法”。

然而，在這個(gè)定義出現(xiàn)之前數(shù)十年，人工智能對(duì)話的誕生要追溯到艾倫·圖靈 (Alan Turing) 于 1950 年發(fā)表的開(kāi)創(chuàng)性工作：“計(jì)算機(jī)械和智能” 。在這篇論文中，通常被譽(yù)為“計(jì)算機(jī)科學(xué)之父”的圖靈提出了以下問(wèn)題：“機(jī)器能思考嗎？”由此出發(fā)，他提出了著名的“圖靈測(cè)試”，由人類(lèi)審查員嘗試區(qū)分計(jì)算機(jī)和人類(lèi)的文本響應(yīng)。雖然該測(cè)試自發(fā)表之后經(jīng)過(guò)了大量的審查，但它仍然是 AI 歷史的重要組成部分，也是一種在哲學(xué)中不斷發(fā)展的概念，因?yàn)樗昧擞嘘P(guān)語(yǔ)言學(xué)的想法。

Stuart Russell 和 Peter Norvig 隨后發(fā)表了“人工智能：現(xiàn)代方法”，成為 AI 研究的主要教科書(shū)之一。在該書(shū)中，他們探討了 AI 的四個(gè)潛在目標(biāo)或定義，按照理性以及思維與行動(dòng)將 AI 與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)區(qū)分開(kāi)來(lái)：

人類(lèi)方法：

像人類(lèi)一樣思考的系統(tǒng)
像人類(lèi)一樣行動(dòng)的系統(tǒng)

理想方法：

理性思考的系統(tǒng)
理性行動(dòng)的系統(tǒng)

艾倫·圖靈的定義可歸入“像人類(lèi)一樣行動(dòng)的系統(tǒng)”類(lèi)別。

以最簡(jiǎn)單的形式而言，人工智能是結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)和強(qiáng)大數(shù)據(jù)集的領(lǐng)域，能夠?qū)崿F(xiàn)問(wèn)題解決。它還包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等子領(lǐng)域，這些子領(lǐng)域經(jīng)常與人工智能一起提及。這些學(xué)科由 AI 算法組成，這些算法旨在創(chuàng)建基于輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類(lèi)的專(zhuān)家系統(tǒng)。

目前，仍有許多圍繞 AI 發(fā)展的炒作，市場(chǎng)上任何新技術(shù)的出現(xiàn)都會(huì)引發(fā)熱議。正如Gartner 的炒作周期中所指出的，包括自動(dòng)駕駛汽車(chē)和個(gè)人助理在內(nèi)的產(chǎn)品創(chuàng)新遵循：“創(chuàng)新的典型發(fā)展進(jìn)程，從超高熱情到幻想破滅期，最終了解創(chuàng)新在市場(chǎng)或領(lǐng)域中的相關(guān)性和作用”。正如 Lex Fridman 在其 2019 年的 MIT 講座中所指出的那樣，我們正處于泡沫式期望的顛峰，逐漸接近幻滅槽。

人工智能的類(lèi)型 - 弱 AI 與強(qiáng) AI

弱 AI 也稱(chēng)為狹義的 AI 或人工狹義智能 (ANI)，是經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的 AI，專(zhuān)注于執(zhí)行特定任務(wù)。弱 AI 推動(dòng)了目前我們周?chē)拇蟛糠?AI。“范圍窄”可能是此類(lèi) AI 更準(zhǔn)確的描述符，因?yàn)樗鋵?shí)并不弱，支持一些非常強(qiáng)大的應(yīng)用，如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 以及 IBM Watson 和自主車(chē)輛。

強(qiáng) AI 由人工常規(guī)智能 (AGI) 和人工超級(jí)智能 (ASI) 組成。人工常規(guī)智能 (AGI) 是 AI 的一種理論形式，機(jī)器擁有與人類(lèi)等同的智能；它具有自我意識(shí)，能夠解決問(wèn)題、學(xué)習(xí)和規(guī)劃未來(lái)。人工超級(jí)智能 (ASI) 也稱(chēng)為超級(jí)智能，將超越人類(lèi)大腦的智力和能力。雖然強(qiáng) AI 仍完全處于理論階段，還沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用的例子，但這并不意味著 AI 研究人員不在探索它的發(fā)展。 ASI 的最佳例子可能來(lái)自科幻小說(shuō)，如 HAL、超人以及《2001 太空漫游》電影中的無(wú)賴(lài)電腦助手。

深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)

由于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)往往可互換使用，因此必須注兩者之間的細(xì)微差別。如上所述，深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)都是人工智能的子領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)實(shí)際上是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域。

深度學(xué)習(xí)實(shí)際上由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。深度學(xué)習(xí)中的“深度”是指由三層以上組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括輸入和輸出）可被視為深度學(xué)習(xí)算法。這通常如下圖表示：

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的不同之處在于每個(gè)算法如何學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)執(zhí)行過(guò)程中的大部分特征提取，消除某些必需的人工干預(yù)，并能夠使用更大的數(shù)據(jù)集。可將深度學(xué)習(xí)視為“可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)”，正如 Lex Fridman 在同一 MIT 講座中所指出的那樣。常規(guī)的機(jī)器學(xué)習(xí)，或叫做"非深度"機(jī)器學(xué)習(xí)，更依賴(lài)于人工干預(yù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。人類(lèi)專(zhuān)家確定特征的層次結(jié)構(gòu)，以了解數(shù)據(jù)輸入之間的差異，通常需要更多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以用于學(xué)習(xí)。

"深度"機(jī)器學(xué)習(xí)則可以利用標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)集，也稱(chēng)為監(jiān)督式學(xué)習(xí)，以確定算法，但不一定必須使用標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)集。它可以原始格式（例如文本、圖像）采集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且可以自動(dòng)確定區(qū)分不同類(lèi)別數(shù)據(jù)的特征的層次結(jié)構(gòu)。與機(jī)器學(xué)習(xí)不同，它不需要人工干預(yù)數(shù)據(jù)的處理，使我們能夠以更有趣的方式擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)。

人工智能應(yīng)用

目前，AI 系統(tǒng)存在大量的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。下面是一些最常見(jiàn)的示例：

語(yǔ)音識(shí)別：也稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別 (ASR)、計(jì)算機(jī)語(yǔ)音識(shí)別或語(yǔ)音到文本，能夠使用自然語(yǔ)言處理 (NLP)，將人類(lèi)語(yǔ)音處理為書(shū)面格式。許多移動(dòng)設(shè)備將語(yǔ)音識(shí)別結(jié)合到系統(tǒng)中以進(jìn)行語(yǔ)音搜索，例如： Siri，或提供有關(guān)文本的更多輔助功能，最近比較火的的chatGPT也是。
客戶(hù)服務(wù)：在線聊天機(jī)器人正逐步取代客戶(hù)互動(dòng)中的人工客服。他們回答各種主題的常見(jiàn)問(wèn)題 (FAQ) ，例如送貨，或?yàn)橛脩?hù)提供個(gè)性化建議，交叉銷(xiāo)售產(chǎn)品，提供用戶(hù)尺寸建議，改變了我們對(duì)網(wǎng)站和社交媒體中客戶(hù)互動(dòng)的看法。示例包括具有虛擬客服的電子商務(wù)站點(diǎn)上的聊天機(jī)器人、消息傳遞應(yīng)用（例如 Slack 和 Facebook Messenger）以及虛擬助理和語(yǔ)音助手通常執(zhí)行的任務(wù)。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)：該 AI 技術(shù)使計(jì)算機(jī)和系統(tǒng)能夠從數(shù)字圖像、視頻和其他可視輸入中獲取有意義的信息，并基于這些輸入采取行動(dòng)。這種提供建議的能力將其與圖像識(shí)別任務(wù)區(qū)分開(kāi)來(lái)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供支持，應(yīng)用在社交媒體的照片標(biāo)記、醫(yī)療保健中的放射成像以及汽車(chē)工業(yè)中的自動(dòng)駕駛汽車(chē)等領(lǐng)域。
推薦引擎：AI 算法使用過(guò)去的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，幫助發(fā)現(xiàn)可用于制定更有效的交叉銷(xiāo)售策略的數(shù)據(jù)趨勢(shì)。這用于在在線零售商的結(jié)帳流程中向客戶(hù)提供相關(guān)的附加建議。
自動(dòng)股票交易：旨在用于優(yōu)化股票投資組合，AI 驅(qū)動(dòng)的高頻交易平臺(tái)每天可產(chǎn)生成千上萬(wàn)個(gè)甚至數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的交易，無(wú)需人工干預(yù)。

人工智能與云計(jì)算

人工智能的發(fā)展需要三個(gè)重要的基礎(chǔ)，分別是數(shù)據(jù)、算力和算法，而云計(jì)算是提供算力的重要途徑，所以云計(jì)算可以看成是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。云計(jì)算除了能夠?yàn)槿斯ぶ悄芴峁┧懔χ沃猓朴?jì)算也能夠?yàn)榇髷?shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算服務(wù)，而大數(shù)據(jù)則是人工智能發(fā)展的另一個(gè)重要基礎(chǔ)，所以從這個(gè)角度來(lái)看，云計(jì)算對(duì)于人工智能的發(fā)展還是比較重要的。當(dāng)然，說(shuō)到大數(shù)據(jù)還需要提一下物聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)為大數(shù)據(jù)提供了主要的數(shù)據(jù)來(lái)源，可以說(shuō)沒(méi)有物聯(lián)網(wǎng)也就不會(huì)有大數(shù)據(jù)。

云計(jì)算目前正在從IaaS向PaaS和SaaS發(fā)展，這個(gè)過(guò)程中與人工智能的關(guān)系會(huì)越來(lái)越密切，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

第一：PaaS與人工智能的結(jié)合來(lái)完成行業(yè)垂直發(fā)展。當(dāng)前云計(jì)算平臺(tái)正在全力打造自己的業(yè)務(wù)生態(tài)，業(yè)務(wù)生態(tài)其實(shí)也是云計(jì)算平臺(tái)的壁壘，而要想在云計(jì)算領(lǐng)域形成一個(gè)龐大的壁壘必然需要借助于人工智能技術(shù)。目前云計(jì)算平臺(tái)開(kāi)放出來(lái)的一部分智能功能就可以直接結(jié)合到行業(yè)應(yīng)用中，這會(huì)使得云計(jì)算向更多的行業(yè)領(lǐng)域垂直發(fā)展。

第二：SaaS與人工智能的結(jié)合來(lái)拓展云計(jì)算的應(yīng)用邊界。當(dāng)前終端應(yīng)用的迭代速度越來(lái)越快，未來(lái)要想實(shí)現(xiàn)更快速且穩(wěn)定的迭代，必然需要人工智能技術(shù)的參與。人工智能技術(shù)與云計(jì)算的結(jié)合能夠讓SaaS全面拓展自身的應(yīng)用邊界。

第三：云計(jì)算與人工智能的結(jié)合降低開(kāi)發(fā)難度。云計(jì)算與人工智能結(jié)合還會(huì)有一個(gè)明顯的好處，就是降低開(kāi)發(fā)人員的工作難度，云計(jì)算平臺(tái)的資源整合能力會(huì)在人工智能的支持下，越來(lái)越強(qiáng)大。

人工智能的發(fā)展歷史：大事記

“一臺(tái)會(huì)思考的機(jī)器”這一構(gòu)想最早可以追溯到古希臘時(shí)期。而自從電子計(jì)算技術(shù)問(wèn)世以來(lái)（相對(duì)于本文中討論的某些主題而言），人工智能進(jìn)化過(guò)程中的重要事件和里程碑包括以下內(nèi)容：

1950：艾倫·圖靈發(fā)表了論文“計(jì)算機(jī)械和智能”。圖靈因?yàn)樵诙?zhàn)期間破譯納粹德國(guó)的 ENIGMA 碼而聞名于世。在這篇論文中，他提出了問(wèn)題“機(jī)器是否可以思考？”并進(jìn)行回答，推出了圖靈測(cè)試，用于確定計(jì)算機(jī)是否能證明具有與人類(lèi)相同的智能（或相同智能的結(jié)果）。自此之后，人們就圖靈測(cè)試的價(jià)值一直爭(zhēng)論不休。
1956：John McCarthy 在達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦的首屆 AI 會(huì)議上創(chuàng)造了“人工智能”一詞。（McCarthy 繼續(xù)發(fā)明了 Lisp 語(yǔ)言。）同年晚些時(shí)候，Allen Newell、J.C.Shaw 和 Herbert Simon 創(chuàng)建了 Logic Theorist，這是有史以來(lái)第一個(gè)運(yùn)行的 AI 軟件程序。
1967：Frank Rosenblatt 構(gòu)建了 Mark 1 Perceptron，這是第一臺(tái)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)，它可以通過(guò)試錯(cuò)法不斷學(xué)習(xí)。就在一年后，Marvin Minsky 和 Seymour Papert 出版了一本名為《感知器》的書(shū)，這本書(shū)既成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的標(biāo)志性作品，同時(shí)至少在一段時(shí)間內(nèi)，成為反對(duì)未來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究項(xiàng)目的論據(jù)。
1980 年代：使用反向傳播算法訓(xùn)練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 AI 應(yīng)用中廣泛使用。
1997：IBM 的深藍(lán)計(jì)算機(jī)在國(guó)際象棋比賽（和復(fù)賽）中擊敗國(guó)際象棋世界冠軍 Garry Kasparov。
2011：IBM Watson 在《危險(xiǎn)邊緣！》節(jié)目中戰(zhàn)勝冠軍 Ken Jennings 和 Brad Rutter。
2015：百度的 Minwa 超級(jí)計(jì)算機(jī)使用一種稱(chēng)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特殊深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別圖像并進(jìn)行分類(lèi)，其準(zhǔn)確率高于一般的人類(lèi)。
2016：由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持的 DeepMind 的 AlphaGo 程序在五輪比賽中擊敗了圍棋世界冠軍 Lee Sodol。考慮到隨著游戲的進(jìn)行，可能的走法非常之多，這一勝利具有重要意義（僅走了四步之后走法就超過(guò) 14.5 萬(wàn)億種！）。后來(lái)，谷歌以四億美元的報(bào)價(jià)收購(gòu)了 DeepMind。
2021: 由于openA研發(fā)的聊天機(jī)器人程序，于2022年11月30日發(fā)布。ChatGPT是人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理工具，它能夠通過(guò)學(xué)習(xí)和理解人類(lèi)的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行對(duì)話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)，真正像人類(lèi)一樣來(lái)聊天交流， 2023年1月末，ChatGPT的月活用戶(hù)已突破1億，成為史上增長(zhǎng)最快的消費(fèi)者應(yīng)用。2023年2月7日，微軟宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必應(yīng)）和Edge瀏覽器。微軟CEO表示，“搜索引擎迎來(lái)了新時(shí)代”。

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