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[导读]   人工智能近年发展迅速,而接下来的发展,将以自动建立脉络为主轴。目前的人工智能还不够成熟,其所做的分类与模式辨识,还不会考量其背后的脉络。   据报导指出,第一波的人工智能仍局限于部分

  人工智能近年发展迅速,而接下来的发展,将以自动建立脉络为主轴。目前的人工智能还不够成熟,其所做的分类与模式辨识,还不会考量其背后的脉络。

  据报导指出,第一波的人工智能仍局限于部分问题的推理,没有学习能力,也无法处理不确定性;第二波的人工智能有比较多的认知、学习与推理,当今热门的脸部辨识,就是用统计学习来进行训练。第三波的人工智能科技,是以脉络化的适应为基础,可以自动化建立脉络化模型。

  在有限的脉络下,透过物联网(IoT)传感器取得信息来够建构整体环境,这是很有价值的。群众资源也可以用来侦测错误,包括Google翻译、以及Facebook、Google、Yelp和亚马逊(Amazon)的建议系统,就是利用这样的方法,当使用者发现某些结果不如人意,就会反馈给人工智能系统。

  目前许多仓储与工厂,都在打造让人工智能与机器人能够运行的环境。过去几年来,第二波人工智能让汽车拥有自动驾驶能力,让机器能够正确辨认影像和声音,也让计算机在围棋赛中打败顶尖棋手。这都是因为调适性机器学习的发展所促成。

  透过大量数据来训练,找出数据的模式、将这些模式进行连结。例如,在医学领域,专家将基因与医疗记录数据进行配对;在制造领域,可以把每个产品、机器、原物料、流程等进行分析。

  将人工智能模块化,重新利用这些元件重复训练,可以加速人工智能的发展。各界正在努力让人工智能用于更多的情境,相关发展也会越来越快。

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