AI就是机器学习和深度学习?错!大错特错!

原文:Abhishek Parbhakar

翻译:Lingfei 编辑:森森

如果你正在阅读这篇文章,相信你已经被人工智能技术所围绕,从你面前的网站到阅读CT扫描,人工智能应用场景无处不在。

当人们聊起人工智能时,通常会把它等同于机器学习和深度学习,然而它们只是人工智能研究领域中的小分支。虽然这两个可以说是当今人工智能领域最炙手可热的话题,但是在人工智能研究中还有很多领域具有很大的吸引力,并且有广阔的应用前景。在本文中,我们将讨论人工智能的一些热门话题,其中许多话题之间是相互关联的,并且隶属人工智能的研究范畴内:

机器学习

机器学习关注的是开发系统,并通过经验提高它们的性能。在过去的十年里,人工智能技术的进步很大归因于机器学习的进步。机器学习如此流行,以至于它成为了人工智能的代名词,现在研究人员正致力于将最先进的机器学习算法扩展到大型数据集。

深度学习

深度学习是机器学习的一个分支,它是对神经网络的重新命名,受人类大脑中的生物神经元启发而产生的模型。深度学习一直推动着人工智能领域的许多应用,比如物体识别,语音,语言翻译,电脑游戏和自动驾驶汽车等。

强化学习

强化学习如同人类学习方式,是一种封闭形式的学习。它由一个智能代理组成,该代理与它的环境进行巧妙的交互以获得一定的回报。代理的目标是学习顺序操作,这就像一个从现实世界中学习经验、不断探索新事物、不断更新价值观和信念的人一样,强化学习的智能代理也遵循着类似的原则,并从长远角度获得最大化的回报。在2017年,谷歌的AlphaGo电脑程序使用强化学习打败了围棋世界冠军。

机器人

从技术上讲,机器人技术是一个独立的分支,但它确实与人工智能有一些交叉。人工智能已经在动态环境中实现了机器人导航。你如何确保一辆自驾车在最短的时间内从A点开到B点并且不伤害自己和其他人? 深度学习和强化学习的研究可能已经为机器人技术找到了这个问题的答案。

计算机视觉

如果我们想让机器思考,我们需要教他们看见。 ——斯坦福人工智能实验室主任李飞飞

计算机视觉关注的是计算机如何在视觉上感知周围的世界。 然而具有讽刺意味的是,计算机擅长做一些庞大的任务,比如寻找100位数字的第十次根,但在识别和区分对象等简单的任务上却很吃力。 近年来随着深度学习、标记数据集的可用性以及高性能计算的进步,计算机视觉系统在可视对象分类等狭义定义的任务中已经超越了人类。

自然语言处理

自然语言处理涉及能够感知和理解人类语言的系统,它包括语音识别,自然语言理解,生成和翻译等子任务。 随着全球范围内使用多种语言,自然语言处理系统可能成为一个真正的变革者。 目前自然语言处理的研究包括开发可与人类动态互动的聊天机器人。

推荐系统

算法博弈论与计算机制设计

算法博弈论从经济学和社会科学的角度考虑了多重代理的系统,它看到了这些代理如何在基于激励的环境中做出选择。这些多代理系统可以包括自利的人类成员以及在有限资源环境中共同竞争的智能代理。

物联网

物联网概念即日常使用的物理设备连接到互联网,其可以通过数据交换相互通信。 物理设备收集到的数据可以被智能处理,并使设备更加智能化。

神经形态计算

随着基于神经元模型的深度学习的兴起,研究人员一直在开发可直接实现神经网络架构的硬件芯片, 这些芯片被设计成在硬件层面上模拟大脑。在普通芯片中,数据需要在中央处理单元和存储单元之间进行传输,从而产生时间开销和能耗。而在神经形态的芯片中,数据既以模拟方式处理并存储在芯片中,又可在需要时产生突触,从而节省时间和能量。

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