此刻人工智能到底成长到什么地步了？

那莳花开ing · 发表于 2024-9-13 14:26:45

小冰太笨了？此刻人工智能到底成长到什么地步了？

屏犯园笨 · 发表于 2024-9-13 14:27:23

小编整理了以下内容，希望可以帮到你（数据来源：行行查 | 行业研究数据库）：
人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，用来生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。对于人工智能的智能程度，分为弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）和超强人工智能（ASI）。弱人工智能是指专注于且只能解决单个特定领域问题的人工智能。强人工智能是指能够胜任人类所有工作的人工智能。超强人工智能是指在科学创造力、智能和社交能力等每一个方面都比最强人类大脑聪明的人工智能。人工智能具有算力、算法、数据三大要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。

人工智能机器学习领域典型应用

1、GPT：生成型预训练模型

GPT即生成型预训练变换模型，是解决NLP（自然语言处理）任务的训练模型之一。该预训练模型基于Transformer架构（具有自注意力机制，可以捕捉句子中的上下文关系），可以根据给定文本预测下一个单词的概率分布，从而生成人类可以理解的自然语言。以GPT模型为核心，从三个维度出发去拆解GPT模型。
•单一大模型：单一大模性具备丰富的垂直领域应用潜力。基于对底层能力的训练，AI大模型积累了对于数据背后特征和规则的理解，因此在进行垂直领域的时候，可以做到“举一反三”。这一过程，与人类学习知识的过程类似，都是先学习如何去学习，再构建听说读写能力，最后在不同学科深入探索。AI大模型也是一样，在完成通用能力积累之后，可以将学习能力移植到需要应用的特定领域，通过投喂垂直领域数据，可以使模型达到目标场景所需的性能。

•预训练语言模型：预训练属于迁移学习的范畴，其思想是在利用标注数据之前，先利用无标注的数据，即纯文本数据训练模型，从而使模型能够学到一些潜在的跟标注无关的知识，最终在具体的任务上，预训练模型就可以利用大量的无标注数据知识，标志着自然语言处理模型进入了大规模复制阶段。从实现原理上来看，预训练语言模型是通过计算某个词句w的出现概率，即p(W)，在给定词句的情况下，可以自行计算出后一个词或句出现的概率。

2、GPT：基于Transformer

•Transformer特征抽取器：Transformer模型最早由谷歌在2017年提出，属于深度学习模型架构的一种，特点是在学习中引入了注意力机制。对比循环神经网络(RNN)来看，Transformer与RNN均对输入数据，如自然语言等，进行顺序处理，并主要应用于翻译和文本摘要等工作。但Transformer与RNN不同的是，Transformer中的注意机制可以为输入序列中的任何字符提供上下文，因此可以一次处理所有输入，而不是一次只处理一个词。因此，与RNN相比，Transformer可以实现更大规模的并行计算，大大减少了模型训练时间，使得大规模AI模型得以被应用。
Transformer解码模块是GPT模型的核心要建。从Transformer架构细节来看，核心是由编码模块和解码模块构成，而GPT模型只用到了解码模块。拆解模块来看，大致分为三层：前馈神经网络层、编码/解码自注意力机制层（Self-Attention）、自注意力机制掩码层。其中，自注意力机制层主要作用在于计算某个单词对于全部单词的权重（即Attention），掩码层则需要在这一过程中帮助模型屏蔽位于计算位置右侧尚未出现的单词，最后输出的向量结果输入前馈神经网络，完成模型参数计算。
BERT模型在结构上是一个多层的双向transformer的Encoder模型，GPT是由12个Transformer中的Decoder模块经修改后组成。相比来说，BERT模型的核心优势在于自然语言理解，GPT模型的核心优势在于自然语言生成。

3、GPT：监督学习+奖励模型

ChatGPT，美国“开放人工智能研究中心”研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。该模型是OpenAI基于先前推出的NLP预训练模型GPT-3.5之上的衍生产品，使用简单，只需向ChatGPT文字提出需求，即可让其完成回答问题、书写代码、创作文本等指令，根据用户输入的文本，完成智能内容生成并回复内容。ChatGPT可以通过从数百万个网站收集信息，以对话式、人性化的方式生成独特的答案，能在一定程度上替代搜索引擎。2023年3月15日，OpenAI又发布大型多模式模型GPT-4。GPT-4增强了高级推理和处理复杂指令方面的能力，另外，它还具有更多的创造力，在各种专业和学术基准上表现出人类水平的性能。

4、通过语音实现人机交互

智能语音识别主要研究人机之间语音信息的处理和反馈问题，即研究如何通过语音实现人机交互，相关的技术流程为前端处理、语音预处理、语音激活、语音识别、自然语言处理和语音合成。随着网络信息技术和人工智能的发展，智能车载系统通过融合数字显示、手势操作、智能语音等多项技术，为汽车的驾乘人员提供多元化的人车交互服务。自然语音识别系统相比传统语音系统，最大的特点是对中文语言进行深入优化，无需刻板的命令词汇，系统便可以理解驾驶员的指令。此外在智能家居、智慧医疗等领域，智能语音识别技术被广泛用于AI助手等设备终端，极大地方便了人们的生活。

5、运用学习算法实现自动驾驶

智能交通引入人工智能技术，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通运输相关数据，推动交通运输相关产业的运行和发展。智能交通主要应用在车辆违法取证、智能识别抓拍、实时预警反馈、立体布控稽查、车辆大数据分析等业务。
运用了机器学习算法的自动驾驶汽车会根据用户的打分回馈去不断修正自己的行为模式，从而逐渐满足客户的要求。例如，当特斯拉自动驾驶汽车用户行驶在右车道，靠近高速公路出口坡道时，车子会倾向于直接开往出口，因此用户必须快速将主控权拉回来（修正路径），直到车子离开出口坡道。但随着经验的累计，车子也慢慢降低了每当车子靠近出口坡道时，直接开往出口的倾向，直至无需手动修复。

6、数据库信息抓取更优

生物识别技术是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，人类的生物特征通常具有可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。生物识别技术的主要研究对象还包括语音、脸部、虹膜、视网膜、体形、个人习惯（包括敲击键盘的力度和频率、签字）等，与之相应的识别技术包括语音识别、人脸识别、虹膜识别等。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。

7、机器视觉提供传感器模型

工业制造的整个生命周期可划分为生产制造、供应链管理、质量监测、物流运输、销售服务等多个环节。以最核心的生产过程为例，基于收集的生产数据，人工智能可以自动设置和调整机器的运行参数，让机器和部件成为自优化的系统，更加节能高效。未来的工业不仅是规模化、标准化，也会是智能化、定制化。
机器视觉能够解决以往需要人眼进行的工业零部件的尺寸与缺陷检测等重复性劳动；通过机器视觉进行定位、引导，控制工业机器人完成智能化组装、生产。工业机器视觉的核心零部件主要包括光源、镜头、相机和图像采集卡。机器视觉的主要应用领域包括智能制造及物流仓储等方面。

8、自适应教育智能化程度高

自适应教育是AI教育的核心，传统教学方式将发生转变，可直接或间接代替老师，让学生成为主体核心，增强学习效果的可控性。自适应教育可依据智能化程度分为6个等级。L0传统教育是指所有环节由真人老师负责，无自动化工具；L1互联网教育以人为主导，通过信息化工具帮助改变教学场景、提升教学效率；L2智能工具在一些非教学环节采用AI技术，但全环节基本仍由真人老师负责；L3部分智适应教育开始在教学环节采用AI技术辅助教师决策，但教学环节仍以真人老师主导；L4高级智适应教育在教学环节采用AI技术，并在全环节由AI主导，产品为智适应学习平台或AI老师；L5完全智适应教育是智适应教育的终极形态，各个环节均由AI系统全权负责。

9、算法分析制定最优学习路径

人工智能在教育领域的应用场景包括教师的辅助教学和学生的自主学习。在学习过程中利用人工智能技术构建学生数据画像，通过AI算法对数据持续分析。从老师的角度出发，收集学生反馈来提升教学质量和完善教学细节，让老师的教学更有针对性；从学生的角度出发，在多个维度分析学生学习能力、学习偏好、自身学科水平等，更全面的对学生的综合能力进行评估，描绘学生知识点的薄弱之处，制定最优学习路径，有针对性的提供个性化解决方案帮助改进学习模式，实现“因材施教”。

10、训练样本数据质量提升精度

健康医疗大数据时代，大量医疗数据被源源不断采集，并被使用到生物医学研究中。其中医学影像学数据是一个非常重要的组成部分。在医学影像实际问题中，人工智能模型精度和效果往往是由训练样本的数据量及其质量决定的。智慧医疗的发展为传统医疗行业带来了更高性能的计算能力、更深入的知识学习以及全面精准的数据分析。其中机器学习、计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、知识图谱等关键技术，已经在医疗影像识别、辅助诊断、药物研发、医疗机器人、健康管理等领域取得了巨大的突破。人工智能赋能新药研发领域的应用场景有靶点发现、先导化合物研究、化合物合成、晶体预测、药理作用评估、患者招募、临床试验、批量生产、药品销售等。

11、AI与传统医学技术相结合

智能辅助诊断是指将计算机视觉技术、生物识别技术、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术与传统的医学诊断技术相结合，通过计算机处理与分析，辅助医生发现病灶，提高诊断准确率的智能医疗技术。
人工智能辅助诊疗的基本流程：
•获取病症信息：医生可通过电子处方或病历系统将患者的化验结果、症状及用药治疗等基本情况上传至人工智能系统，帮助人工智能系统有效获取诊断的基本内容。
•可能性诊断判定：前期的专业医学知识的录入可以使AI系统通过深度学习充分模拟专家思维逻辑，进而根据患者的生理信息，做出多样化的可能判断，从多种判断中找寻出可行性最高的一条加以实施。
•选择治疗方案：人工智能可以有效分析治疗方式的疗效、副作用以及毒性，从而对最终的治疗方案加以完善，有效发挥出人工智能的辅助诊疗作用。

人工智能机器学习领域观点与分析

1、自动化与多模态机器学习

自动化机器学习，可持续的效率提升
多模态机器学习，提升对外界信息的感知能力
与众多基础科学研究与实践的深度融合
2、AI发展存在的问题

软硬件设施存在利用率低、兼容性差的问题
人工智能的行业发展不均衡
人工智能中的伦理问题
人工智能的局限性与安全问题
3、AI行业的发展趋势

技术渗透进更多生活场景，带来生活方式的深刻变革
人工智能与脑科学融合，孕育出“超级大脑”
算法公平性程度提升，推动AI应用走向普惠无偏见
注重隐私保护，向安全智能方向迈进

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