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人工智能基础名词理解

近期在研究相关的自然语言处理,难免会涉及到相关的机器学习等知识,对于非计算机专业的人来说杠开始一脸迷茫,再经过多次的理解和请教后,有了一个大概的认知,这里做一个记录。

人工智能

人工智能是一个比较广泛的概念,这个概念实际上指的是让机器像人一样思考,其最早由计算机科学之父阿兰图灵在1950年的一篇《计算机器与智能》论文中写出“如果电脑能在5分钟能回答由人类测试者提出的一系列的问题,且超过30%回答让测试者误认为人类所答,则电脑通过测试”,这段话也直接启蒙式的开启了人工智能领域的研究。

而“人工智能”一词,第一次出现在1956年,达特茅斯大学召开的学术会议室,由人工智能之父约翰·麦卡锡首次提出。

通常人工智能被分为弱人工智能和强人工智能,前者可以让机器有一定程度的学习、理解和推理能力,后者则是由自适应能力,比如解决一些之前没有遇见过的问题,我们常在电影里看见的机器人就是一种强人工智能。

机器学习

机器学习为人工智能的一个研究分支,也可以理解为弱人工智能的一种实现,而机器学习做的事情是让机器取模拟和实现人类的学习行为,以获得新的技能和知识。

人工智能领域的先驱Arthur Samuel在1959年给出的机器学习定义为“不直接编程,却能赋予计算机提供能力的方法”,而美国工程院院士Tom Mitchell则给出了一个更明确的含义,指出“机器学习是通过某项人物的经验数据提高了在该人物上的能力”。

机器学习最基本的是利用给出的算法来解析数据,从中学习到一定规则(模式)得到经验,并利用学习到的经验对类似的问题作出预测和判断。
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