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“人工智能的主要物质基础是计算机,它能够实现人工智能技术的平台。人工智能的发展历史与计算机科学技术的发展史密切相关。除了计算机科学,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多个学科领域。人工智能学科的研究内容包括知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。研究人工智能的方法多种多样。”
我们对人工智能越来越感兴趣,但该领域主要由理解。本文的目的就是希望以浅显的语言解释AI。首先解释AI的含义和关键术语。本文将说明AI的领域之一,即深度学习(DeepLearning)的工作原理。我们将探索AI解决的问题以及它们为什么对AI很重要。了解AI的历史,为什么20世纪50年代就有AI概念,但直到现在才爆发。风险投资家一直努力寻找新的趋势,为消费者和公司创造价值。他们相信AI是一种比移动或云计算转变更重要的计算演进。亚马逊首席执行官杰夫·贝佐斯写道:“这是很难夸大的,在未来20年,AI将对社会造成巨大的影响。”无论你是消费者、公务员、企业家或投资者,这种新兴趋势都对我们所有人都非常重要。通过大数据挖掘和机器学习,AI可以快速分析市场趋势、客户痛点和竞争对手动态,为营销策略提供依据。
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利用知识库、语义网络等方式,对单词、短语和句子的意义进行理解和表示,再利用实体识别、关系抽取等技术从文本中提取结构化的信息,如人名、地点、组织、事件等实体及其之间的关系。在生成符合语法和语义规则的自然语言文本后,利用统计机器翻译、神经网络机器翻译等技术,对文本进行跨语言的转换。当涉及到AI智能助手的原理时,知识图谱是一个非常重要的概念。什么是知识图谱呢?知识图谱是一种用于表示和组织结构化知识的方式,它通过将实体、属性和关系编码为图形结构,以便机器可以理解和查询这些知识。在一个知识图谱中,实体通常表示为节点,属性表示为节点上的标签,关系表示为节点之间的连接边。这种图形结构有助于机器理解实体之间的关联和语义关系。 厦门珍云AI助手贵不贵
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