资料介绍
让机器具备智能是人们长期追求的目标,但是关于智能的定义也十分模糊。Alan Turing在1950年提出了著名的图灵测试:“一个人在不接触对方的情况下,通过一种特殊的方式,和对方进行一系列的问答。如果在相当长时间内,他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机,那么就可以认为这个计算机是智能的”。要通过真正地通过图灵测试,计算机必须具备理解语言、学习、记忆、推理、决策等能力。这也延伸出很多不同的学科,比如机器感知(计算机视觉、自然语言处理),学习(模式识别、机器学习、增强学习),记忆(知识表示)、决策(规划、数据挖掘)等。所有这些分支学科都可以看成是人工智能(Artificial Intelligence,AI)的研究范畴。其中,机器学习(Machine Learning,ML)因其在很多领域的出色表现逐渐成为热门学科。机器学习的主要目的是设计和分析一些学习算法,让计算机从数据中获得一些决策函数,从而可以帮助人们解决一些特定任务,提高效率。对于人工智能来说,机器学习从一开始就是一个重要的研究方向,并涉及了概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),也简称神经网络,是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神经网络通过模拟生物神经网络(大脑)的结构和功能,由大量的节点(或称“神经元”,或“单元”)和之间相互联接构成,可以用来对数据之间的复杂关系进行建模。
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