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人类棋手一滴泪下,为这场似乎一开始便已注定结局的人机围棋大战画上了句号.是什么给了“阿尔法狗”如此高超的棋艺？是什么让人工智能成为“超强大脑”？答案是算法.
什么是算法？
算法是指由计算机执行的一系列独立的指令和动作.从初始状态和初始输入开始,这些指令描述了完整的计算步骤——通过一系列有限的、确切的指令,产生并输出答案和数据,最终止于结束状态.
人工智能的算法是一套利用机器智能解决问题的复杂手段.过去,我们给计算机下达规则式的指令来解决问题；现在,我们只要告诉计算机想解决的问题,它就可以自行选择算法来解决问题——这便是人工智能带来的根本性变革.
人工智能最重要的是学习能力,即根据机器以往的经验来不断优化算法.第一次人工智能的浪潮始于上世纪70年代,当时的人工智能算法采用的是符号逻辑推理规则,以实现知识表征.由于缺乏自我学习能力,那时的人工智能无法解决新领域中出现的问题.第二代人工智能虽然在学习和感知能力上表现更佳,但由于当时的机器学习模型不具备大量吸收训练数据的能力,与人类的水平仍有很大差距.
算法的发展
大约在10年前,深层与结构化机器学习,或称为深度学习的新范式,让人工智能算法的智能程度越来越高.传统的机器学习方法让电脑学习的“知识”,要由人来设计并输入,因为需要掌握大量的专业知识,导致特征工程成为机器学习的瓶颈.深度学习打破了这一瓶颈,通过多层结构算法,机器对数据集的“特征”进行筛选和提取,通过反复训练,最终获得了提取抽象概念的能力.
随着神经网络研究的深入,计算机视觉和听觉等让人工智能技术再次迎来发展的拐点,计算机的算法也越来越精进.未来,计算机对自然语言的应用还将大幅提高,电脑可以听懂、读懂人类平常所用的语言,而不仅仅是机器指令.这样,存在于互联网和局域网中的海量信息,都可以成为深度学习的素材.
通过深度学习,人工智能可以达到近似或超过人类的识别精度.但与人类相比,机器所需要的训练数据、能耗和计算资源却要多得多.从统计学角度看,虽然机器能够达到的识别精度总体上令人印象深刻,但在个体应用中的表现往往不尽如人意.此外,由于目前大多数深度学习模型不具备推理和解释能力,因而无法预测和提前防范严重错误的出现.
在提高人工智能学习能力的过程中,科学家和研究者们从未放松过对与之相关的*道德问题的思考.例如美国电气与电子工程师协会去年便发布了全球首个《人工智能道德准则设计草案》,力求让人工智能更好地为人类服务.相信随着未来在范式、算法和硬件领域不断出现新的突破,人工智能的浪潮将深刻影响人类的生活方式.（编辑/有庆）
该文点评:该文是关于对不知道怎么写人工智能和大脑和算法论文范文课题研究的大学硕士、人工智能本科毕业论文人工智能论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
参考文献：
1、 GeeKPwn2019：人工智能若变坏，谁来拯救人类？ 10 月24 日是全球程序员节 在这个重要的节日里,第五届GeekPwn 大赛在上海开战,主题是“人‘攻’智能,洞见未来” 在大会开幕前的视频中,播放了.
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