人工智能的技术应用

随着深入学习技术的成熟，AI人工智能逐渐从尖端技术普及.AlphaGo和人类的对战，不是我们以前理解的电子游戏，电子游戏水平决不提高，AlphaGo具有人工智能最重要的深度学习功能.AlphaGo有两个深度神经网络，一个ValueNetworks，另一个是ValueNetworks(战略网络).其中ValueNetworks评价棋盘的选择位置，PolicyNetworks选择落子.这些神经网络模型通过新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的棋谱，在自己和自己的棋(Self-Play)中加强学习.也就是说，人工智能的存在可以提高AlphaGo的围棋水平.人工智能的技术应用主要在

自然语言处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识显示、自动推理(包括计划和决策)、机器学习和机器人学习.根据技术类别，可分为感知输入和学习和训练.计算机通过语音识别、图像识别、知识库阅读、人机交互、物理传感等方式获得语音视频的感知输入，从大数据中学习，获得有决策和创造力的大脑.

从上世纪八九十年代的PC时代，进入互联网时代后，给我们带来的是信息的爆炸和信息载体的集中化.网络信息获取渠道从PC转移到移动终端后，万物互联成为趋势，但由于技术限制，移动互联网难以产生更多的新应用和商业模式.现在，人工智能已经成为这个时代最令人兴奋和期待的技术，将成为未来10年甚至更长时间信息技术产业发展的焦点.

人工智能的概念实际上在1980年代被炒鱿鱼，但硬件和硬件两方面的技术限制长期沉迷.目前，大规模并行计算、大数据、深入学习算法和脑芯片四大催化剂的发展和计算成本的降低使人工智能技术飞跃.

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