机器学习(1) - 人工智能起源
这是深度学习课件的第一页,在这个课件的第一章节讲到了机器学习的历史和范围。
首先,我们来看一个成语接龙小游戏,在历史文章中有这个小游戏。
成语接龙大战(AI来袭)
这是三个机器人在玩成语接龙游戏。
我们来看看这个游戏背后是啥?
在一个有限的范围内,通过训练,得到了一个可以自主决策的AI。
其实这背后都是数学公式,下图展示的是蒙特卡洛算法的运用,无序背后的有序。
这大概就是智能。
图灵最早提出了图灵测试的概念,1950年,图灵发表了一篇划时代的论文,文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义,他提出了著名的图灵测试:如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。
1952年,在一场BBC广播中,图灵谈到了一个新的具体想法:让计算机来冒充人。如果不足70%的人判对,也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机,那就算作成功了。
图灵是人工智能之父。
关于图灵的生平,大家可以去看看《模仿游戏》这部电影。
影片改编自安德鲁·霍奇斯编著的传记《艾伦·图灵传》,讲述了“计算机科学之父”艾伦·图灵的传奇人生,故事主要聚焦于图灵协助盟军破译德国密码系统“英格玛”,从而扭转二战战局的经历。
目前关于人工智能的定义。
从应用和技术角度梳理下目前的人工智能范围。
人工智能主要的应用包括机器视觉,机器学习,机器人,自然语言处理NLP,语音识别,等等。
我们再来看机器学习的技术划分:监督学习,非监督学习和强化学习。
简言之,监督学习有老师教,非监督学习是自学,强化学习靠的是反馈(易经经,越练越精进,学;葵花宝典,一练就掉胡子,不学)。
监督学习的算法,包括回归分析,决策树,贝叶斯,SVM,KNN,ANN等,其中ANN就是人工智能网络。
非监督学习的算法,包括K-mean,EM,PCA,ICA,SVD等。
人工智能网络的历史如下图简述,其中最火的就是深度学习了。
深度学习发展如此之猛,以至于当我们提到机器学习的时候,一般指的就是深度学习。
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