正如上述,现实生活中,信息是要以数据的形式来表达和传递的,数据中蕴涵着信息,然而,并不是所有的数据中都蕴涵着信息,而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的,是以增加知识为目的的。比如,你看到0571-8888888这样的数字,你可能会根据自己已有的知识猜测到它是一个电话号码,但不知道它是哪个城市的电话号码,但如果你通过一些方法确定0571是杭州市的区号后,以后再碰到相同格式的数据时,你就会知道它代表杭州市的一个电话号码,实际上你的知识也就增加了。
不同格式的数据蕴涵的信息量也不一样,比如,图像数据所蕴涵的信息量就大,而文本数据所蕴涵的信息量就少。数据处理信息在人类生活中占有十分重要的地位,但是,只有把有关的信息关联到一起的时候,它才有实际的意义。一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。知识是人们在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验,人们把实践中获得的信息关联在一起,就获得了知识。
终上所述,知识、信息和数据是3个层次的概念。有格式的数据经过处理、解释过程会形成信息,而把有关的信息关联再一起,经过处理就形成了知识。知识是用信息表达的,信息则是用数据表达的,这种层次不仅反映了数据、信息和知识的因果关系,也反映了它们不同的抽象程度。人类在社会实践过程中,其主要的智能活动就是获取知识,并运用知识解决生活中遇到的各种问题。
人工智能的相关职业是什么?
人工智能的相关职业主要是基于算法为基础发展起来的岗位。从领域分布来看,自动驾驶、智能机器人、语音识别是目前人工智能的主战场,这方面的职位从业人群相对稀缺;智能客服ADAS、语义识别也极为火热,且近两年企业增速呈上升趋势;一二线互联网公司急需研发、AI类型的科学家、研发总监、核心工程师等。具体相对稀缺的职位有:深度学习工程师:年薪在40-150万区间计算机视觉工程师:年薪在50-160万区间语音识别工程师:年薪在45-150万区间机器学习工程师:年薪在40-150万区间NLP工程师:年薪在45-150万区间深度学习框架研发工程师:年薪在40-150万区间图像识别工程师:年薪在40-140万区间人工智能领域的其他相关职业有:自然语言处理、AI开源平台开发、产品经理、数据分析、产品开发等相关职位,年薪也在30万-80万不等。
人工智能这个专业是干什么的?
谢谢邀请!作为一名教育领域的工作者,同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向,所以我来回答一下这个问题。随着人工智能领域的发展,整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大,传统的研究生教育方式已经不能满足巨大的市场需求,所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉,目前一小部分教育资源比较丰富的高校(以双一流高校为主)陆续开设了人工智能专业。
人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力,而且是一种通用的能力。从体现结构上来说,人工智能系统有三个大的组成部分,分别是感知系统、智力系统和行动系统,当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持,所以人工智能是一个典型的交叉学科。
从知识体系结构上来说,人工智能目前的研究内容集中在六大方面,包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示,目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。从人工智能专业的课程设置来看,重点包括三个部分,其一是基础学科,重点是数学和物理;其二是计算机基础知识,重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容;其三是人工智能基础知识,涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。
虽然目前人工智能领域的热度比较高,一部分智能体也开始走进生产环境,但是人工智能行业依然处在初期阶段,还有大量的课题有待攻克,所以选择人工智能专业最好读一下研究生。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
截止目前为止,共有九位答主从各个方面基于不同的角度介绍了人工智能的相关概念以及应用化场景,我的这个回答尝试着从学术的角度去科普一下人工智能(“AI”),可能读起来未必朗朗上口,但是对于理解AI及其应用会有另外一番感受!AI的概述及发展历程AI是由McCarthy在Dartmouth学会上正式提出的,被人们称为世界三大尖端科技之一(其他的两个是纳米技术与基因工程)。
AI作为计算机学科的一个重要分支,是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学的综合型技术学科。对于AI大的定义,至今并没有形成一个统一的定义,尼尔逊教授认为AI是关于知识的学科,及怎么表示知识以及怎么样获得知识并使用知识的学科。温斯特教授认为AI就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做好的工作,从这两个定义大致的可以看出,AI是研究人类活动的规律,使得机器或者计算机能够像人一样进行思考、决策、行动。
AI大致经历了五个阶段:黄金时期(20 世纪50 年代至70 年代)、第一次低谷(20 世纪70、80 年代)、大繁荣时期(1982 年至1987 年)、寒冬阶段(1990年至2000年)、春天时代(21世纪初至今),其发展举世瞩目,2017年 AlphaGo 机器人使用树搜索的算法在与围棋界的世界顶级棋手柯洁的对弈中取胜后,AI一夜蹿红,它现在已然成为这个时代的新宠儿。
我国在2017年发布了《新一代人工智能发展规划》,人工智能从研究层面上升到了国家战略高度。人工智能的应用机器翻译近几年,随着采用深度学习和神经网络的方法,使机器翻译的技术有了很大进步。例如目前被广泛应用的是基于深度学习技术的长短时记忆循环神经网络的机器翻译模型,它可以转换任意长度的句子并对关键词进行“记忆”,从而解决了句子向量化的难题,也使机器对语言的处理提升至语义理解的高度。
然而,无论采用哪种方法,不可否认的是,目前机器翻译的最大困难在于译文的质量,机器翻译水平与人工翻译水平仍然相差甚远,不能相提并论。早在20多年前,国内著名语言学家周海中就认为要想达到翻译的“信、达、雅”机器翻译是做不到的。也可以说,机器翻译是人工智能领域中一个很难攻克的课题。在提高机译质量的困难面前,只靠机器本身根本无法做到,这有待未来科学技术的发展,尤其是人工智能在神经信息学研究上的重大突破。
生物特征识别生物特征识别技术是一种借助计算机、生物传感器等手段对人类所固有的生物特征如指纹、骨骼、视网膜和DNA 等,或行为特征如姿势和习惯等,进行个体身份识别认证的技术。这项技术的关键在于计算机如何获得个人独有的生物特征,在将之转换成数字信息后进行特征存储,并借助可靠的匹配算法进行分析,进而完成个人身份的识别与验证。
其中,它涉及到图像处理与模式识别等多项技术,并在教育、管理、金融、国家安全、信息安全等领域都得到了广泛应用。例如,目前成熟且大规模运用的人脸识别技术就是生物特征识别的热点技术之一,它是计算机视觉的典型应用,属于一种非接触型认证。此外,指纹识别、皮肤芯片、步态识别、虹膜识别、静脉识别、视网膜识别、DNA识别等也是生物特征识别的热点技术,它们在特定的领域都各有所长,是生物特征识别技术的突出发展成果。
无人视觉系统是人工智能技术的组成部分,它可以引导汽车在车道上以更稳定的速度行驶。目前,美国已经成功将这一技术应用于微型车,微型车可以自主导航汽车。而且在2000公里左右的全程中,98%的时间,汽车都需要这个系统来控制。根据对视觉系统相关内容的调查,人们通常在寻找道路出口时控制汽车。视觉系统的进一步完善将使他们积累更多的实践经验,进而计算出最佳的行驶方向,实现对汽车的科学控制。随着人工智能技术的不断发展,未来将实现无人驾驶技术。