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谷歌研究提出,随着训练数据数量级的增加,相同机器视觉算法模型的性能呈指数上升。
人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面,海量优质数据助力人工智能发展。另一方面,人工智能显著提升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。
美国计算机科学家艾伦图灵对于人工智能的发展起到了至关重要的推动作用
就人才分布而言,全球人工智能领域的人才分布与各地区的科技、经济实力情况大体一致,美国仍然是人工智能高端人才的集聚地,中国依靠众多应用场景以及海量数据优势,也培育和吸纳了众多人工智能人才,但产业人才缺口仍较大
从产业链的角度来讲,人工智能分为三层,由基础层、过程层、应用层组成
人工智能主要分为计算智能、感知智能、认知智能。计算智能,即机器“能存会算”的能力;感知智能,即机器具有“能听会说、能看会认”的能力;认知智能,即机器具有“能理解会思考”的能力。
人工智能是指能够像人一样进行感知、认知、决策和执行的人工程序或系统。
广义人工智能是指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果,通过研究和开发用于模拟、延伸人的智能的理论、方法、技术及应用系统所构建而成的,其构建过程中综合了计算机科学、数学、生理学、哲学等内容
人工智能是对人的意识和思维过程的模拟,利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力
人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”,将其视为计算机科学的一个分支,指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等
