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个人对智能系统的看法
这个版块里所提及的很多信息,其实也属于技术版块,但由于这是一个专业性比较强的垂直行业,所以另外独立成了一个版块。

下面这些想法不一定完全正确性,不代表任何人,仅仅是个人想法,希望能找到更多的朋友一起交流。

对目前人工智能的看法

到2020年为止,人工智能距离真正的智能化还有很长一段距离,目前大部分的人工智能系统只到达了第二阶段,就是数据推理阶段。 但是很多智能系统即使到达第二阶段,也只属于第二阶段的初级阶段,目前的大部分系统本质上是属于关联型的数据库系统,利用海量数据,将其中有关联的数据关联起来,然后统计规律,预测一些数据。 这些系统都有一个共同缺点:还不能将推导出来的理论(或结论)主动性的参与实践活动,并利用从实践活动中得到的数据,反过来修正理论或数据,并改进采集数据的方式,这是一个自我修正的过程。 把目前的大部分系统称之为智能系统,还为时过早。如果能做到一个完整的“认知流程环”,才具备智能的特征。

当然了,事物的发展是具有阶段性的,不能跳跃式发展的,所以现阶段的智能系统所做的事情,是必不可少的必经阶段,也是整个发展阶段的基石。同时也要看到一些事实, 目前的大部分系统距离智能系统还很远,并不具备智能能力。

如何做好人工智能?

很多人在做人工智能的过程中,几乎把所有眼光或精力都放在算法上面,甚至变得沉迷于算法,企图用算法去解决一切问题,实际上这种做法有点过于局限了。 从人的角度来说,它(创作算法)是一种告诉计算机的怎么做事语法。

算法不等于人工智能,算法只是人工智能的其中一部分。人工智能是一件系统性的事情,它由多个工作阶段组成,每一个阶段都有自己的工作方式和特点,每个阶段之间又是互相关联互相影响的。

从唯物辩证论来说,我们生活在这个客观实体世界上,就应该尊重各种客观的规律或实物去做事,承认它们的客观存在性作为做事的基本准则。用自己的主观能动性去探索各种未知的但早已存在的客观事物(或规律)。 唯物辩证法教会了人们如何去认知客观世界,把未知的事物逐渐变成已知的事物,其中所讲述的认知方法,不仅适用于人类用于生产学习的实践中,还能用于计算机智能系统的指导设计。

智能的本质就是:能够借助于第三方事物或力量,进行自我反复学习与修正,以达到无限接近100%认知事物。

如何认知一个事物?

用唯物辩证论的方法去做的话,认知,是一个重复循环的过程,一次完成的认知过程要经过好几个阶段:

  • 第一阶段,感性认知阶段,收集片面的,表面的数据。在这个阶段里,是对认知目标进行直接接触或观察,收集数据为主。也就是说,通过诸多现象,知道有那么一回事(知其然)。
  • 第二阶段,理性认知阶段,将第一阶段收集到的数据进行分析,关联,找出其内部之间的关联,与外部事物之间的关联,内部与外部之间的关联,从中推理出一些理论性的知识,也就是说,这个阶段已经是知道一些原理了(知其所以然),这是一个升华阶段,提升了一个高度。
  • 第三阶段,主观能动性实践阶段,将第二阶段得到的理论知识,去指导,参与与认知目标事物有关的社会实践活动,并在活动过程中得到的一些关于认知目标的反馈信息收集起来,这个阶段用于检验理论正确性。
  • 第四阶段,修正阶段,将第三阶段得到的反馈信息,反过来修正之前的理论及数据,然后回到第一阶段,根据修正需求,针对性的收集指定的感性数据。至此,一个认知大循环已经完成。如下图(1)所示:
  • 从上面四个阶段可以看出,这就是一个认知事物的过程,四个阶段环环相扣,缺一不可。但是,是不是完成一次认知循环就能完全认知事物了呢?答案是否定的,因为单靠一次或几次的认知,是没办法深入去了解一个事物的,更何况在认知的过程中有可能会犯错误的,而且在第一阶段里,采用不同的方法收集到的某类感性数据,仅仅决定了能够认知事物的某一面而已。

    认知一个事物就是反反复复的做循环式的工作,如上面右边的图(2)所示,就像个不规则螺旋形那样,每一次循环面积都会增大(也就是知识增加,对目标的认知度提高),但是永远都不可能100%的认知一个事物,只能越来越接近真相,越是到后期就越困难,到了那时候,每一点点小的进步都需要付出巨大的努力。

    人类的发展史其实就是一个不断认知客观世界的过程。

    如何尽量最好每一个阶段的工作,这些更加详细的讨论,由于篇幅问题,我将其放在另一篇文章上《关于人工智能的每一个阶段的看法》。

    常用算法

    在人工智能这个领域,切勿教条主义和经验主义的生搬硬套,就像人类做事一样,出发点不同,服务对象不同,导致做事方法也不同;万事无绝对,都是变化的,相对的,没有最好,只有更合适。 机器学习算法也如此,虽然算法有快慢,复杂,计算精度之分,但是对于不同的实际应用场景和服务对象来说,没有最好的机器学习算法,只有更合适的机器学习算法; 犹如学习方法一样,别人的学习方法不一定是最好的方法,合适自己(当服务对象是自己的时候)的学习方法才是最好的学习方法。

    AI机器学习资料 实现机器学习的一些常用算法,以及各种资料
    重复数据处理 对重复的数据进行操作的一些算法(判断,删除,等)
    字符串相似度 对多个字符串进行比较,计算它们之间的相似度
    数据结构 学习各种数据结构是必不可少的过程
     
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    这回把网站设计得那么漂亮,这下子不会被人笑了吧。