人工智能技術(shù)進步背后的系統(tǒng)構(gòu)思
人工智能技術(shù)進步背后的系統(tǒng)構(gòu)思
近年來,人工智能迅猛發(fā)展,正在重塑世界。媒體報道中不乏各種人工智能的神奇案例,但這些成果的背后,是技術(shù)專家們長期潛心攻關(guān)、積累經(jīng)驗的結(jié)果。要實現(xiàn)人工智能在復(fù)雜環(huán)境中的可靠應(yīng)用,需要全面的系統(tǒng)構(gòu)思作為支撐。本文擬通過概述人工智能的主要技術(shù)模塊,解析人工智能強大背后蘊含的系統(tǒng)思維。
一、人工智能的多學(xué)科融合
人工智能技術(shù)源于多學(xué)科交叉合作,主要包括:
機器學(xué)習(xí):通過統(tǒng)計學(xué)方法,使計算機在不被明確編程的情況下,通過學(xué)習(xí)自動改進自身的性能。它是人工智能的核心。
知識表示與推理:將知識表達為計算機可理解的形式,并通過推理算法進行運算推導(dǎo)。
自然語言處理:使計算機理解和處理人類語言。
計算機視覺:使計算機像人類一樣可以從圖片或視頻中識別目標并理解場景內(nèi)容。
專家系統(tǒng):通過規(guī)則引擎模擬專家進行決策的推理過程。
可以看出,人工智能技術(shù)源自認知科學(xué)、數(shù)學(xué)、語言學(xué)、控制論、計算機科學(xué)等多個領(lǐng)域的融合創(chuàng)新。正是多學(xué)科綜合支撐,才構(gòu)筑了人工智能強大的技術(shù)體系。
二、 知識系統(tǒng)構(gòu)建
與通用知識庫不同,針對特定行業(yè)或領(lǐng)域構(gòu)建的垂直知識庫,可以產(chǎn)生更準確的專業(yè)回復(fù)。比如法律知識庫可以聚焦法律案例和條文,金融知識庫可以聚焦金融產(chǎn)品信息。用戶可以利用某些智能問答工具,通過上傳自定義文本文檔的方式,快速構(gòu)建自己的專屬知識庫。
這里就不得不提到國內(nèi)領(lǐng)先的智能問答產(chǎn)品“扶搖AI助手”。它允許用戶上傳自定義數(shù)據(jù),并基于這些數(shù)據(jù)構(gòu)建私有知識庫。用戶可以對知識庫進行提問,扶搖AI助手會自動匹配相關(guān)知識點并進行多輪對話式推理,給出符合邏輯的回復(fù)。這極大地提升了用戶的知識管理和問答效率。
這樣的智能問答技術(shù)將大大提升企業(yè)的知識管理和問答效率。它可廣泛應(yīng)用于客戶服務(wù)、產(chǎn)品推介、法律咨詢等場景,為用戶提供專業(yè)、即時的問答服務(wù),大幅降低人工成本。
三、系統(tǒng)優(yōu)化提升智能決策
人工智能要在復(fù)雜環(huán)境中進行智能決策,單一方法往往力有不逮。這需要采用系統(tǒng)化的構(gòu)思,integrate不同方法的優(yōu)勢。例如,結(jié)合基于語義理解和信息檢索的方法,可以處理開放域問答任務(wù);而利用遷移學(xué)習(xí)和多任務(wù)學(xué)習(xí),可以將模型在一個領(lǐng)域?qū)W到的知識遷移到新領(lǐng)域,實現(xiàn)快速適應(yīng)。
端到端的深度學(xué)習(xí),也是一個重要的系統(tǒng)化思路。它通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)端到端學(xué)習(xí)特征表達和決策,減少人工特征工程,降低系統(tǒng)復(fù)雜度。AlphaGo就是采用端到端強化學(xué)習(xí)方法,直接從圍棋棋譜中學(xué)習(xí)高層策略。
可以預(yù)見,隨著計算能力提升和算法創(chuàng)新,人工智能技術(shù)會不斷深化系統(tǒng)化思考,向著更智能的決策方向發(fā)展。這需要業(yè)界技術(shù)專家持續(xù)協(xié)同創(chuàng)新,以系統(tǒng)角度思考人工智能建設(shè)。
四、結(jié)語
人工智能作為復(fù)雜的系統(tǒng)工程,需要鏡像人腦的系統(tǒng)性思考能力。在深入研究認知科學(xué)的基礎(chǔ)上,以系統(tǒng)視角充分整合算法、數(shù)據(jù)、計算等要素,人工智能才能不斷進步,最終造福人類。相信在技術(shù)專家們的不懈努力下,智能機器必將成為推動社會發(fā)展的重要動力!
