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AI-它们的异同-推理和训练的奥秘-揭开

admin1个月前 (04-19)数码18

引言

人工智能 (AI) 已成为我们日常生活不可分割的一部分,从个性化推荐到语言翻译,它无处不在。但很多人不禁会问:AI 究竟是如何工作的?本文将揭示 AI 训练和推理背后的技术,并阐明它们之间的关键差异。

训练

AI 训练是一个复杂的过程,它涉及到神经网络从现有数据中学习新能力。神经网络是一种受人脑神经元启发的数学模型,它由多层相互连接的节点组成。

在训练过程中,神经网络读取数据集并尝试识别模式和规律。它使用一种称为正向传播的技术,将数据馈送至神经网络,并评估其预测结果。它使用反向传播算法更新节点之间的权重和偏差,以提高其预测的准确性。

经过大量的训练迭代,神经网络将调整其权重,以便最准确地表示数据中的关系。这个过程需要大量的数据和计算资源,可能需要数小时甚至数天的时间。

训练过程涉及多个步骤,包括正向传播、反向传播和权重更新。

推理

在训练完成后,神经网络就可以用于推理。推理是使用训练好的模型来解决新问题。它与训练不同,因为新数据不再需要大量处理或迭代。

在推理过程中,神经网络将新数据馈送至其节点,并使用训练期间确定的权重对数据进行评估。这个过程非常快速,只需几秒或几分之一秒即可得出结果。

推理过程涉及将新数据馈送至训练好的模型并获得结果。

训练与推理之间的差异

训练和推理之间存在几个关键差异:

  • 数据使用:训练需要大量的数据,而推理只需要少量的数据。
  • 计算量:训练是一个计算量很大的过程,而推理则不然。
  • 时间:训练可能需要数小时或数天,而推理只需几秒或几分之一秒。
  • 目的:训练的目的是优化模型,而推理的目的是使用模型解决问题。

结论

训练和推理是 AI 运作的两个基本方面。训练是让神经网络学习新能力的过程,而推理是使用训练好的模型解决新问题。通过了解这两种技术之间的差异,我们可以更深入地了解人工智能是如何发挥作用的,以及它在我们的日常生活中的应用。


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人工智能常识

它们的异同

1.人工智能的特点是什么 人工智能研究的特点· 人工智能是一门知识的科学.以知识为对象,研究知识的获取、表示和使用.· 人工智能的系统过程是,数据处理->知识处理,数据->符号.符号表示的是知识而不是数值、数据.· 有推导.· 人工智能是引起争论最多的科学之一.人工智能研究是非常困难的McCarthy:人工智能的所有问题都是难解的:人工智能是有史以来最难的科学之一.难在:实现智能需要浩繁的知识,而最难对付的知识是常识(不是专业知识):常识问题是实现人工智能的最大障碍.结论:万能的逻辑推理体系至今没有创造出来,并不是因为人工智能专家的本事不够,而是因为这种万能的体系从根本上就是不可能有的.他最大的弱点就是缺乏知识,缺乏人类在几千年的文明史上积累起来的知识,在实际生活中,人是根据知识行事的,而不是根据在抽象原则上的推理行事的.。 2.计算机常识中什么是人工智能 要说人工智能,先谈谈什么是智能。 “智能”一词现在很流 行,如“智能卡”、“智能仪器”、“智能大楼”等等。 我们这里所讲 的智能是人的智能,是指人类在认识世界和改造世界的活动中,由脑力劳动表现出来的能力。 可表现为:1。 认识和理解环境的能力,即通过视觉、听觉、触觉等感官活动感知外界信息。 2。 提出概念、建立方法、进行归纳和演绎推理,作出决策的能力,即通过人脑的生理活动和心理活动及时对信息进行处理,对事物及其规律进行抽象分析、判断和推理。 3。 学习的能力,即通过教育、训练和学习过程,不断丰富自身的知识和技能。 4。 自我适应的能力,即对变化多端的外界环境灵活地作出反应。 对照上述4点,古代歌舞机器人、端茶偶人、四则运算器等都不具有人工智能。 那么什么是人工智能呢?人工智能是研究如何制造出人工的智能机器或智能系统,来模拟人类某些智能活动,以延伸人类智能。 人们希望机器具有“智能”,并代替人脑做部分工作。 人类的许多活动,如解算术题、猜谜语、下棋、讲话、编制计划、学习等都需要上面提到的几种能力,即需要“智能”。 如果计算机能 够执行这种任务,就可以认为这类计算机具有某种程度的“人工智能”。 由计算机来表示和执行人类的智能活动,就是人工智能。 人工智能的研究领域极其广泛,几乎涉及人类创造的所有重要学科,诸如数学、物理、信息科学、心理学、生理学、医学、语言学、逻辑学、经济、法律、哲学等。 因此,它是一门综合性边缘学科。 目前研究人工智能有两条途径。 一条途径是从模拟人脑功能的角度来实现人工智能,也就是通过计算机程序的运行,达到和人们智能行为活动过程相类似的效果。 这是实现人工智能的近期目标。 另一条途径是从人的大脑的神经元模型着手研究,以揭示人类智能的奥秘。 这是个长期的目标。 总之,人工智能的最终目标是要搞清楚人工智能的有关原理,使计算机有智慧、更聪明、更有用。 3.什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence), 英文缩写为 AI, 是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。 人工智能的研究课题涵盖面很广,从机器视觉到专家系统,包括了许多不同的领域。 这其 *** 同的基本特点是让机器学会“思考” 。 为了区分机器是否会“思考”(thinking),有必要给出“智能”(intelligence)的定义。 究竟“会思考”到什么程度才叫智能?比方说,解决复杂的问题,还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”(perception),什么是“理解”(prehension)等等? 对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。 现在,人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统,可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。 或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。 他认为,如果一台计算机能骗过人,使人相信它是人而不是机器, 那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路,许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。 象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。 而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。 技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为,至少看起来不太遥远。 接下来的四十年里,尽管碰到许多阻碍, 人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究; 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统,人工智能的发 展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。 高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。 人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。 现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道,但是它们预示着人工智能的未来。 对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 4.学习人工智能要准备哪些基础知识 需要必备的知识有: 1、线性代数:如何将研究对象形式化? 2、概率论:如何描述统计规律? 3、数理统计:如何以小见大? 4、最优化理论: 如何找到最优解? 5、信息论:如何定量度量不确定性? 6、形式逻辑:如何实现抽象推理? 7、线性代数:如何将研究对象形式化?人工智能简介: 1、人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 2、它是研究、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。 人工智能涉及的学科: 哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,社会结构学与科学发展观。 5.人工智能是什么 人工智慧从字面上看就是人造的智慧,但是实际上涵盖了不少部分,大家最关心的实际上是人工自主意识,因为网络和电脑已经完成了知识的检索和存储,几大搜索引擎也完成了关键字-关联解释的功能和海量数据积累,而且大多数机器人厂商已经完成了反应机,自适应等等高级功能,但是还是没有能出现通过图灵测试的人工自主意识,当然这也包含了人类对自身意识的研究并没有上升到更透彻的层面。 现在应该是有两大派,也许还有更多分支,其实就是一个问题的是否两面性回答:自主意识是否是自主产生,还是人工赋予?如果是自主产生,那么就面临一个严重的认知性障碍,。 6.研究人工智能的知识需要哪些基础知识 人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,你要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障。 这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易。 在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云,毕竟人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科,如果你对人工智能感兴趣,那欢迎到网络的人工智能吧做客,那里有对人工智能丰富而深刻的讨论。

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