《完全圖解物聯網》:「工作都要被AI搶走了」,關於人工智慧 ... | 就是愛看書
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2021年6月28日—AI人工智慧概要與使用.目前市場上和IoT一樣被受關注的還有人工智慧(AI,ArtificialIntelligence)了。現在被稱為第三 ...
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文:八子知礼(YAKO Tomonori)、杉山恒司(SUGIYAMA Koji)、竹之下航洋(TAKENOSHITA Koyo)、松浦真弓(MATSUURA Mayumi)、土本寛子(TSUCHIMOTO Hiroko)
5.6 AI人工智慧與數據的應用 AI人工智慧概要與使用目前市場上和IoT一樣被受關注的還有人工智慧(AI,Artificial Intelligence)了。現在被稱為第三次人工智慧的浪潮,也是AI人工智慧實際上在商業實務上的應用,比以往的任何時候都要多。
只是,現在還有一個問題。現在不管什麼都可以稱為AI,例如應用大量數據的機器學習和機會學習、甚至傳統的統計方法、圖像識別等,好像全都可以稱為AI。其實,隨著以深度學習為代表的進化式演算法和自我學習神經網路的發展,未來的AI勢必是走向一個自動分析的世界,筆者本人也非常期待這個時候的到來。
但是,目前的AI還是以輸入大量的數據和學習為前提。如果沒有蒐集、投入大量的數據,很難提高AI的能力,的確這也是目前存在的瓶頸。
我們也經常誤解「只要導入AI,AI什麼都可以做」,在目前這個時點,AI並不是魔杖。基於這樣的考量,以下,筆者將介紹一些有關IoT和AI人工智慧相結合,所帶來的各種可能性。
AI人工智慧的謬誤2016年12月,顧能(Gartner)曾經發表關於人工智慧(AI)的10個常見誤解。以下介紹的十種狀況,完全是被誤解或是對AI的過度期待,與現實有非常大的一段距離。
非常聰明的AI已經存在。 任何人都可以透過導入諸如IBM華生(Watson)之類的人工智慧程式,進行機器學習和深度學習之後,立即可以從事一切「令人讚嘆的事情」。 有一種單獨存在的技術稱為AI。 AI導入後,效果可以立竿見影。 「非監督式學習」優於「監督式學習」,因為無須定義就會了。 深度學習是最強的。 可以像選擇電腦語言一樣...人工智能和物聯網——5個不斷發展的用例 | 就是愛看書
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