如何让计算机具备类似人类的思维?
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AI技术是近年来非常火热的技术之一。随着技术的进步以及应用场景的不断丰富,人们开始将目光投向了人工智能领域中的视觉智能(Vision)。在图像识别、视频分析等具体的应用中,机器已经能够实现部分人类能力,比如图片和视频内容的分类与检索等等。不过对于大部分用户来说,这些功能还只是停留在概念阶段而已。那么究竟如何才能够真正地让计算机具备类似人类的思维?
其实答案很简单:通过训练来赋予电脑以思考和判断的能力——也就是我们常说的机器学习算法。目前比较常用的两种方式分别是基于神经网络的深度学习方法和利用统计方法的监督式学习方法。前者是通过大量数据的学习从而获得更加精确的结果;后者则是通过对样本数据的观察和分析来进行推断并给出相应的结果。下面我们就这两种方法进行简单介绍。
1、基于神经网络的方法
这种方法的核心就是采用卷积层来实现特征提取的过程,同时使用全连接层的结构使得整个计算流程变得更加高效且具有可扩展性。由于这种方法是建立在人工神经元的基础上进行的运算,因此也被称为"类人脑模型"。它的优点在于不需要预先定义好所有的参数值并且可以快速完成对模型的构建过程,缺点则是在处理一些复杂的任务时容易出现错误或者出现瓶颈现象,例如无法解决多目标问题或难以适应复杂的环境变化等问题。
2、基于统计学的方法
这种方式主要是根据大量的实验数据进行分析后得出结论并进行相应操作的方式,通常情况下会用到回归分析和聚类等分析方法来完成相关问题的求解。虽然其原理比较简单而且易于理解,但是仍然存在一定的缺陷需要克服。首先是由于缺乏有效的理论支撑而容易受到各种因素的影响导致预测效果不佳;其次是因为没有考虑环境的变化而导致最终结果的误差较大。此外如果遇到某些特殊的数据类型的话还会面临诸如缺失信息的问题而无法得到正确的解答。(如上图所示)
总的来说无论是哪种类型的计算方法都各有优缺点。从实际应用的角度来看还是第一种更为适合,因为无论是从效率方面还是在稳定性等方面都是最为理想的解决方法。
当然以上内容并不是完全适用于所有情况下的数据处理工作,在实际工作中还需要结合具体的业务需求来选择合适的解决方案。
最后需要注意的是,不同的行业有着自己独特的特性要求。因此在选择的时候一定要综合考虑多种影响因素才能保证最终的输出结果是符合要求的。
