《電子技術(shù)應(yīng)用》
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入門:人工智能4大技術(shù)了解嗎?人工智能AI不會(huì)代替人類!

2022-08-29
來源:FJH00

  今天,小編將在這篇文章中為大家?guī)砣斯ぶ悄艿挠嘘P(guān)報(bào)道,通過閱讀這篇文章,大家可以對(duì)人工智能具備清晰的認(rèn)識(shí),主要內(nèi)容如下。

  一、人工智能AI不會(huì)代替人類

  近年來隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步,許多人擔(dān)憂有朝一日人工智能會(huì)替代人類的工作崗位,造成人類大規(guī)模失業(yè)。恐懼歸恐懼,現(xiàn)實(shí)歸現(xiàn)實(shí),人工智能并不會(huì)取代人類。

  因?yàn)槿斯ぶ悄鼙旧砭吞N(yùn)藏著巨大的就業(yè)增長潛力。人工智能技術(shù)無論在哪個(gè)行業(yè)落地,都會(huì)創(chuàng)造出一系列新崗位。在傳統(tǒng)行業(yè)中,人工智能設(shè)備或許可以代替人類進(jìn)行勞動(dòng),但是AI設(shè)備的生產(chǎn)、維護(hù)、檢測(cè)都需要人類來完成。在新經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中,人工智能可以代替人類進(jìn)行許多重復(fù)性較高的工作,但產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和運(yùn)營都離不開人類。舉例來說,人工智能技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)了虛擬現(xiàn)實(shí)工程的發(fā)展,但VR產(chǎn)品的邏輯設(shè)計(jì)還是要人來做,VR設(shè)備的維護(hù)也增加了技術(shù)人員的需求。這說明,人工智能本身作為一個(gè)行業(yè),它所能帶來的新就業(yè)崗位不可低估。

  技術(shù)進(jìn)步必將帶來生產(chǎn)力的發(fā)展,生產(chǎn)力的發(fā)展將創(chuàng)造新型的職業(yè)。從歷史上來看,蒸汽機(jī)的發(fā)明和紡紗技術(shù)的進(jìn)步,讓紡織工人紛紛失業(yè)。但是紡出了布就要賣,本地市場(chǎng)無法消化全部產(chǎn)能,就有了出口的可能,而出口又刺激了運(yùn)輸。圍繞這些商業(yè)行為的需求,金融服務(wù)也得到了發(fā)展。

  人工智能不可能完全替代人類。從經(jīng)營的角度看,無論什么廠商,無論他們利用人工智能生產(chǎn)出什么產(chǎn)品,他們的目的都是把產(chǎn)品賣出去。如果這時(shí)候人類已經(jīng)大規(guī)模失業(yè),那么這些產(chǎn)品還能賣給誰?人工智能可以代替人類工作,但它不可能代替人類消費(fèi)。

  二、人工智能4大技術(shù)

  1、自動(dòng)駕駛

  自動(dòng)汽車,也稱為機(jī)器人汽車,自動(dòng)駕駛汽車,或無人駕駛汽車,是一種能夠感知其環(huán)境并在很少或完全沒有人工輸入的情況下行駛的汽車。自動(dòng)駕駛汽車結(jié)合了多種傳感器來感知周圍環(huán)境,例如雷達(dá) , 激光雷達(dá) , 聲納 , 全球定位系統(tǒng) , 里程計(jì)和慣性測(cè)量單元。

  2、機(jī)器翻譯

  機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性,翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日常口語等一些場(chǎng)景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識(shí)邏輯推理能力的發(fā)展,自然語言知識(shí)圖譜不斷擴(kuò)充,機(jī)器翻譯將會(huì)在多輪對(duì)話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

  3、生物特征識(shí)別

  生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過個(gè)體生理特征或行為特征對(duì)個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看,生物特征識(shí)別通常分為注冊(cè)和識(shí)別兩個(gè)階段。注冊(cè)階段通過傳感器對(duì)人體的生物表征信息進(jìn)行采集,如利用圖像傳感器對(duì)指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對(duì)說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集,利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。

  4、深度學(xué)習(xí)框架

  深度學(xué)習(xí)框架即知識(shí)圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識(shí)庫,是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系,其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組,以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對(duì)。不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié),構(gòu)成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。在知識(shí)圖譜中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”,每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講,知識(shí)圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò),提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

  以上便是小編此次帶來的有關(guān)人工智能的全部內(nèi)容,十分感謝大家的耐心閱讀,想要了解更多相關(guān)內(nèi)容,或者更多精彩內(nèi)容,請(qǐng)一定關(guān)注我們網(wǎng)站哦。



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