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第108章 人工智能領域

    測試廣告1        林世傑對人工智慧的認知自然還是有的,畢竟他也曾編譯過遊戲。文師閣 www.wenshige.com

    但只局限於遊戲中的簡單對抗,只能算是數字人,擁有的算法也很簡單。

    觸發範圍,追擊範圍,選擇模式,設置好這些行為模式的限值就ok了。

    不要小看這種模式,這就是最簡單的人工智慧。

    當然,林世傑講述的時候自然要加上自己看過的不少知識,否則自己能開發出ar網絡可就有破綻了。

    張院士聽完後點點頭,「你其實對人工智慧已經有了不少了解,甚至有些方面已經很深入了,就比如你ar的優化算法,和對具體事物的模型建立。」

    「只不過你卻沒有一個完整的系統整理,或者說缺一個完整的認知。」

    林世傑立刻點點頭,「沒錯,所以這才厚顏討教啊。」

    「呵呵,無妨。」張院士笑著說道。

    「其實什麼人工智慧,字面上理解,就是我們人工的創造製作出擁有智能表現的系統。」

    「這裡面其實有兩個點最重要,一個就是模型的建立,這是你建立人工智慧的前提,它包括事件,周圍的環境,以及你要處理的問題。」

    「一個好的模型是非常重要的,有了它就相當於完成了一半!」

    「接下來就是算法,有簡單的空間算法,棋盤算法,還有擁有自我學習和進化能力的遺傳算法。」

    林世傑不由得一驚,「遺傳算法,能夠自我學習和進化?」

    張院士點點頭,「沒錯,只要設定好編碼方式就能達到條件下的最優編碼!」

    「所以好的模型和好的算法,就是一個人工智慧誕生的關鍵因素了!」

    林世傑不由得點點頭,這麼說來,自己倒是具有誕生人工智慧最好的環境了。


    「算法方面現在研究的比較多,比較流行的就是大數據深度學習法,畢竟世界如此廣大,人為的輸入信息無論效率還是效果不如讓智能去自己識別。」

    張院士笑了笑,「你知道無人駕駛技術吧,那就是人工智慧在大數據上學習的一個重要標誌。」

    「你知道嗎,無人自動駕駛要保證安全至少需要177

    (本章未完,請翻頁)

    億公里的測試,而系統疊代升級後,還要重新測試一遍,這在現實世界中是根本不可能完成的任務。」

    「可在數字虛擬世界則沒問題,它能模擬任何現實中的路段,也能同時測試數百台車輛,更能模擬各種不同的突發惡劣環境。」

    「這才是這項技術能夠應用於實際的根本原因。」

    林世傑連忙說道,「看來我這裡還真的很適合人工智慧測試啊。」

    「是啊,要不你以為那些科技公司為什麼死命的要各種數據信息。」張院士笑著說道。

    「也是,」林世傑也笑了,畢竟各大科技公司對於用戶的信息可是都在儘可能的搜集,而且還有各種交互應用。

    畢竟現在網際網路上全都是各種大數據的應用,這可都是在催生著一個個的人工智慧啊。

    不過張院士接著說道,「不過這些人工智慧只能算是專項的人工智慧,距離通用的人工智慧還有很遠的路要走呢。」

    林世傑那怕通過字面意思也明白了這兩個詞的意思,通用人工智慧內,那豈不就是科幻電影中的智能了。

    想到這類,林世傑忍不住的說道,「那人工智慧內發展到那個程度,真的不會出問題嗎?」

    「哈哈,」張院士不由得笑了起來,「其實在科學界這種人工智慧翻盤人類的想法是最少的,因為我們普遍都認為那幾乎是不可能的。」

    「倒是那些藝術家,或者所知不全的傢伙更傾向於這個可能呢。」

    林世傑不由得想了想,緩緩說道,「就像您之前提到的遺傳算法,雖然他們會學習,進化,自我編碼,但依然在框架之內?」

    「不全是,」張院士笑了笑,「人工智慧擁有的就是智能的表象,是在我們設計的算法之內。」

    「它更像是我們人類



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