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拓展人工智能技术的应用场景

【摘要】:近年来,随着深度学习算法、脑机接口技术进步,使得人工智能基本理论和方法的研究开始出现新的变化,特别是以2016年谷歌围棋人工智能AlphaGo以4∶1战胜韩国棋手李世石为标志,人工智能再次成为大众关注的热点。AlphaGo技术本质是大数据+深度学习,AlphaGo通过大量的训练数据,训练了一个价值神经网络用以评估局面上的大量选点,又训练了一个策略神经网络负责走子,在蒙特卡洛树搜索中同时使用这两个网络。

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术,目标是让机器像(单一)个体一样思考和学习,从而理解世界。

自从1956年斯坦福大学John McCarthy教授(图灵奖获得者)、麻省理工学院MarvinLee Minsky教授(图灵奖获得者)、贝尔实验室的Claude Elwood Shannon、国际商业机器公司(IBM)的Nathaniel Rochester四位学者在美国达特蒙斯大学首次提出了“人工智能”这一术语以来,人工智能迅速发展成为一门广受关注的交叉和前沿学科,沿着“从符号主义走向连接主义”和“从逻辑走向知识”两个方向蓬勃发展,在象棋博弈、机器证明和专家系统等方面取得了丰硕成果,并应用于机器人、语言识别、图像识别自然语言处理等。

近年来,随着深度学习算法、脑机接口技术进步,使得人工智能基本理论和方法的研究开始出现新的变化,特别是以2016年谷歌围棋人工智能AlphaGo以4∶1战胜韩国棋手李世石为标志,人工智能再次成为大众关注的热点。AlphaGo技术本质是大数据+深度学习,AlphaGo通过大量的训练数据(包括以往的棋谱和自我对局),训练了一个价值神经网络用以评估局面上的大量选点,又训练了一个策略神经网络负责走子,在蒙特卡洛树搜索中同时使用这两个网络。