怎么买彩票才算中奖:中國“缺芯少魂”之痛難破解,打破AI核心技術瓶頸才有未來

智能家居 2019-12-02 10:31167未知admin

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【編者按】唯有擁抱開放、共享,才能真正推動中國核心技術,尤其是AI技術的快速進步和發展,從而突破“卡脖子”封鎖。

“中國有多少數學家投入到生日当天买彩票的基礎算法研究中?”

今年4月底,中國工程院院士徐匡迪等多位院士的發聲,直擊我國在算法這一核心技術上的缺失,引發業界共鳴,被稱為“徐匡迪之問”。

由此,“依靠開源代碼和算法是否足夠支撐人工智能產業發展?”、“為什么要有自己的底層框架和核心算法?”等一系列問題,成為行業熱議的話題。

事實上,除了核心算法之外,對底層框架的忽視,也成為影響我國人工智能發展的重要因素,甚至比“缺芯少魂”、“卡脖子”問題更危險!

然而,想要理清其中的緣由,就需要從讀懂機器學習開始。

什么是機器學習?

眾所周知,AI的根本目的就是讓計算機模擬人類的行為和思維,以實現解放人力,提升效率,降低成本。其中,機器學習(Machine Learning)則是AI的智慧源泉。

從學術上來說,機器學習涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多領域交叉的課題和技術。

從廣義上來說,機器學習就是賦予計算機學習能力,并實現模仿人類的一種方法。

從技術應用上來說,機器學習是利用大量數據,訓練出專用的算法模型,然后通過該模型實現類似人的預測、推理,從而獲取決策的方法。

從層級上來說,機器學習位于AI的技術層,與其他技術的相融合,構成了計算機視覺、智能語音、模式識別、數據挖掘、統計學習等AI核心技術,并在應用層得以體現。

從AI發展來看,幾乎所有核心技術和應用場景的背后,都離不開機器學習所賦予的學習能力,也就是智能。

總之,機器學習既是人工智能的核心,也是計算機獲得學習能力和智力的方法或途徑。

而機器學習的核心則是算法。

深度學習算法與底層框架

作為AI大三元素(數據、算力、算法),目前主流的算法主要面向機器學習領域。因此,機器學習也可以理解為用于訓練和推理的算法合集。

目前,機器學習算法可以分為傳統算法和深度學習(Deep Learning)算法兩大類。

深度學習是機器學習中一個新興的研究方向,也是一個復雜的機器學習算法。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究,建立模擬人腦進行分析學習的神經網絡,以模仿人腦的機制來解釋數據,強調模型結構的深度和明確特征學習的重要性。

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