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01 | 我们为什么选择机器学习?
02 | 学习AI对我们有什么帮助?
03 | AI概览:宣传片外的人工智能
04 | AI项目流程:从实验到落地
05 | NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向
06 | NLP应用:智能问答系统
07 | NLP应用:文本校对系统
08 | NLP的学习方法:如何在AI爆炸时代快速上手学习?
09 | 深度学习框架简介:如何选择合适的深度学习框架?
10 | 深度学习与硬件:CPU
11 | 深度学习与硬件:GPU
12 | 深度学习与硬件:TPU
13 | AI项目部署:基本原则
14 | AI项目部署:框架选择
15 | AI项目部署:微服务简介
16 | 统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?
17 | 神经网络基础:神经网络还是复合函数
18 | 神经网络基础:训练神经网络
19 | 神经网络基础:神经网络的基础构成
20 | Embedding简介:为什么Embedding更适合编码文本特征?
21 | RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程
22 | RNN简介:RNN和LSTM
23 | CNN:卷积神经网络是什么?
24 | 环境部署:如何构建简单的深度学习环境?
25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算
26 | PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?
27 | PyTorch简介:如何构造神经网络?
28 | 文本分类实践:如何进行简单的文本分类?
29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?
30 | 经典的数据挖掘方法:数据驱动型开发早期的努力
31 | 表格化数据挖掘基本流程:看看现在的数据挖掘都是怎么做的?
32 | Pandas简介:如何使用Pandas对数据进行处理?
33 | Matplotlib简介:如何进行简单的可视化分析?
34 | 半自动特征构建方法:Target Mean Encoding
35 | 半自动特征构建方法:Categorical Encoder
36 | 半自动特征构建方法:连续变量的离散化
37 | 半自动特征构建方法:Entity Embedding
38 | 半自动构建方法:Entity Embedding的实现
39 | 半自动特征构建方法:连续变量的转换
40 | 半自动特征构建方法:缺失变量和异常值的处理
41 | 自动特征构建方法:Symbolic learning和AutoCross简介
42 | 降维方法:PCA、NMF 和 tSNE
43 | 降维方法:Denoising Auto Encoders
44 | 降维方法:Variational Auto Encoder
45 | 变量选择方法
46 | 集成树模型:如何提升决策树的效果
47 | 集成树模型:GBDT和XgBoost的数学表达
48 | 集成树模型:LightGBM简介
49 | 集成树模型:CatBoost和NGBoost简介
50 | 神经网络建模:如何让神经网络实现你的数据挖掘需求
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NLP入门到实战精讲(上)
小册名称:NLP入门到实战精讲(上)
### 03 | AI概览:宣传片外的人工智能 在科技日新月异的今天,人工智能(Artificial Intelligence, AI)已不再仅仅是科幻电影中的概念,它正以不可阻挡之势渗透到我们生活的方方面面,从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融风控,AI的力量无处不在。然而,当我们被各种关于AI的炫酷宣传片所吸引时,往往容易忽略其背后复杂而深邃的技术体系、伦理考量以及实际应用中的挑战与机遇。本章将带您走进“宣传片外的人工智能”,揭开其神秘面纱,探讨AI的真正内涵、发展历程、核心技术、社会影响及未来展望。 #### 一、AI的定义与范畴 首先,让我们从基础出发,明确人工智能的定义。广义上,人工智能是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能,这些系统能够执行通常需要人类智慧才能完成的任务,包括但不限于学习、推理、自我修正、自然语言处理、计算机视觉等。AI并非单一技术,而是涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个子领域的综合体系。 #### 二、AI的发展历程 追溯AI的历史,可以大致分为几个关键阶段: 1. **萌芽期(20世纪40-50年代)**:随着图灵测试的提出和电子计算机的诞生,人们开始探索如何让机器模拟人类的智能行为。这一时期,AI主要依赖于规则编程,尝试解决简单的逻辑推理问题。 2. **发展期(20世纪60-70年代)**:随着知识表示和推理技术的进步,AI研究进入了一个相对繁荣的时期,出现了诸如专家系统等重要成果。然而,由于计算能力和数据量的限制,AI的发展遭遇了瓶颈。 3. **寒冬期(20世纪80-90年代)**:由于早期AI项目的商业化失败和性能远未达到预期,AI研究陷入了低谷,被称为“AI寒冬”。 4. **复兴期(21世纪初至今)**:随着互联网技术的普及、大数据的积累以及计算能力的提升,特别是深度学习技术的突破,AI迎来了前所未有的发展机遇,逐渐从实验室走向实际应用,开启了智能化时代。 #### 三、AI的核心技术 AI的快速发展离不开一系列核心技术的支撑,以下是其中几个关键领域: 1. **机器学习**:作为AI的核心驱动力,机器学习使计算机能够从数据中自动学习并改进其性能,无需进行明确的编程。监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习是机器学习的主要类型。 2. **深度学习**:作为机器学习的一个分支,深度学习通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程,特别擅长处理图像、语音、文本等复杂数据。卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)是深度学习中的代表性模型。 3. **自然语言处理(NLP)**:NLP旨在使计算机理解和生成人类自然语言。随着深度学习技术的应用,NLP在机器翻译、情感分析、问答系统等领域取得了显著进展。 4. **计算机视觉**:通过模拟人类的视觉系统,计算机视觉技术能够处理和分析图像和视频,实现目标检测、人脸识别、场景理解等功能。 5. **强化学习**:强化学习通过让智能体在环境中不断探索和学习,以最大化累积奖励为目标,特别适用于解决复杂的决策和控制问题,如AlphaGo在围棋领域的成功应用。 #### 四、AI的社会影响 AI的广泛应用正深刻改变着社会经济的每一个角落,既带来了前所未有的机遇,也伴随着诸多挑战。 **机遇方面**: - **效率提升**:AI能够自动化处理大量重复性工作,显著提高生产效率和服务质量。 - **创新驱动**:AI技术为各行各业提供了新的解决方案和创新思路,推动产业升级和转型。 - **生活便利**:智能家居、智能医疗、智能交通等领域的AI应用,极大地提升了人们的生活品质和便利性。 **挑战方面**: - **就业结构变化**:AI的普及可能导致部分传统岗位消失,引发就业市场的重新洗牌和结构性失业问题。 - **数据安全与隐私保护**:AI系统依赖大量数据训练,如何确保数据安全、防止隐私泄露成为亟待解决的问题。 - **伦理道德问题**:AI的决策过程可能受到偏见和误导,导致不公平的结果,如何构建负责任的AI成为全社会关注的焦点。 #### 五、AI的未来展望 展望未来,AI将继续在多个领域展现其巨大潜力,推动社会向更加智能化、高效化、人性化的方向发展。以下是一些可能的趋势: - **AI与物联网的融合**:随着物联网技术的普及,AI将更深入地融入万物互联的世界,实现更精准的智能控制和服务。 - **通用人工智能的探索**:虽然目前AI主要集中于特定领域的智能应用,但未来对通用人工智能(AGI)的研究将不断深入,力求实现像人类一样具备全面智能的AI系统。 - **AI伦理与法律的完善**:随着AI技术的广泛应用,相关伦理规范和法律法规将不断完善,以确保AI技术的健康发展和社会福祉的最大化。 总之,人工智能作为21世纪最具变革性的技术之一,正引领着全球科技革命和产业变革的浪潮。在享受AI带来的便利与机遇的同时,我们也应正视其带来的挑战与风险,共同探索一条可持续、负责任的AI发展之路。在《NLP入门到实战精讲(上)》的后续章节中,我们将更深入地探讨自然语言处理这一AI领域的重要分支,揭示其背后的技术原理、应用场景及未来趋势。
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