本文介绍: 更重要的是,如果其中一些输入,单个而言一般大,但不是非常大,这样由于信号的组合足够大,超过阈值,那么神经元也能激发。不采用其它方式,原因有两点,第一是这种一致的完全连接形式事实上可以相对容易地编码成计算机指令,第二是神经网络的学习过程将会弱化这些实际上不需要的连接(也就是这些连接的权重将趋近于0),因此对于解决特定任务所需最小数量的连接冗余几个连接,也无伤大雅。最初的成功,让人们看到了计算机可以进行简单的博弈、证明定理,因此,一些人相信,在十年左右的时间内,人类级别的人工智能将会出现。
1.1 序言——探索智能机器
人类从不满足于让机械或电子设备帮助做一些简单的任务,例如使用滑轮吊起沉重的岩石,使用计算器做算术。
人类希望计算机能够自动化执行更具有挑战性、相对复杂的任务,如对相似的照片进行分组、从健康细胞中识别出病变细胞,甚至是来一盘象棋博弈。这些任务似乎需要人类的智能才能完成,或至少需要人类思维中的某种更深层次、更神秘的能力来完成,而在诸如计算器这样简单的机器中找不到这种能力。
1997年,国际象棋卫冕世界冠军、国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫被IBM“深蓝”计算机击败,人类在庆祝这一历史性成就的同时,也担心机器智能的潜力。
2016年3月,阿尔法围棋程序(AlphaGo)挑战世界围棋冠军李世石,以4比1的总比分取得了胜利。此事震惊世界,2016年因此被称为人工智能(Artificial Intelligence,AI)元年。
2022年11月,OpenAI公司发布了ChatGPT聊天机器人,成为历史上用户增长最快的消费者应用,并在世界范围内引起广泛关注。
1.2 人工智能的新黄金时代
1.3 深度学习的概念
1.4 计算机和人类的特长
1.5 神经元——大自然的计算器
1.6 神经网络的数值传递
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