大神之路-起始篇 | 第18章.计算机科学导论之【人工智能】学习笔记
欢迎来到全栈工程师修炼指南,每天致力于基础-实践-提升。在这里,我们将深入探讨计算机科学导论,特别是第18章,聚焦于人工智能的深度学习之旅。不要错过,快来一起踏上这段知识探索的征程吧!在计算机科学的广阔领域中,我们从数据安全与人工智能的交叉点出发,涵盖数据压缩、安全传输、计算理论,以及人工智能的历史和基础知识。18.1节,我们将一起回顾AI的简史,从古希腊哲学家亚里士多德到布尔代数,再到图灵测试,感受AI智慧的演变之路。
人工智能的应用无比广泛,涵盖了机器学习,如通过数据驱动的预测模型;异常检测,比如识别信用卡欺诈和工业生产中的异常;计算机视觉,如Seeing AI帮助视力障碍者感知世界;自然语言处理,让VR游戏中的对话流畅自如;以及对话式AI,如ChatGPT,让交互变得更自然。
然而,AI并非无懈可击,它受限于数据依赖、信息确定性和静态环境。为了确保公平、可靠和安全,开发者需要遵循一系列原则,如避免偏见,确保生命安全,并在所有阶段透明地解释AI决策。在实践层面,我们需要设定明确的开发指南,以保证AI全生命周期的负责任运用。
让我们深入到具体技术细节:异常检测通过算法检测潜在问题,如信用卡欺诈预警;计算机视觉则是通过图像处理技术,如Seeing AI,实现对视觉信息的解析。自然语言处理则是AI理解文字和语音的关键,例如VR游戏中的语言交互。
编程语言在AI领域扮演重要角色,Python凭借丰富的库支持在AI开发中大放异彩,而LISP和PROLOG则专为AI设计,各有其独特之处。知识表示方法如语义网和框架,帮助我们组织和理解复杂的逻辑关系。
图灵测试和专家系统在AI理解智能体分类中起着基础作用,而机器学习模型的训练,就像植物识别应用,通过数据驱动不断学习和成长。在人工智能感知部分,我们聚焦于视觉和语言处理的实用性,如工业制造中的自动化应用。
在自然语言理解和生成中,搜索技术如广度优先和启发式搜索,为问题解决提供策略。从语音识别到语义分析,再到启发式搜索,每一环节都是构建智能AI不可或缺的组成部分。
最后,我们提到了神经网络,它模拟人脑的学习机制,是OCR和信用评估等领域的重要工具。生物神经元和多层网络架构,为我们揭示了人工智能学习的奥秘。
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