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[導讀] 人工智能的浪潮正在席卷全球,大數據、機器學習等諸多類似科技熱詞時刻縈繞在我們耳邊。大多數人對這些高頻詞匯背后的含義總是似懂非懂。相較而言,大數據與人工智能我們常聽,那么“機器學習&r

人工智能的浪潮正在席卷全球,大數據、機器學習等諸多類似科技熱詞時刻縈繞在我們耳邊。大多數人對這些高頻詞匯背后的含義總是似懂非懂。相較而言,大數據與人工智能我們常聽,那么“機器學習”有怎樣的含義?

“機器學習是人工智能的核心,是類人學習的一種方式,大致可以分成三種。”清華大學教授季向陽介紹,第一種為有監(jiān)督的學習,第二種為無監(jiān)督的學習,第三種為強化學習。

2016年,谷歌人工智能“AlphaGo”與韓國職業(yè)圍棋高手李世石之間展開了一場“人機大戰(zhàn)”,李世石的落敗使人們再一次為人工智能的強大能力驚嘆不已。隨著技術的成熟,機器學習在教育、醫(yī)療、圖像識別、語音識別等領域也展開廣泛應用。未來,機器學習可能將觸及各行各業(yè),改變人們的日常生活,而這也引發(fā)了人們對人工智能安全問題的普遍憂慮。人工智能是否會成為人類“最后的發(fā)明”?當機器越來越像人,能夠完成人類的工作時,這是否意味著它們會搶走人類的飯碗呢?

有專家認為,在一些重復性高和缺乏創(chuàng)造性的勞動中,機器的確可以取代人,因為機器可以通過大數據訓練獲得某種技能來完成任務。但那些需要跟人打交道的領域、需要不斷學習新知識的行業(yè),機器可能就束手無策了。

季向陽表示,機器學習在某些功能上學習能力可能比人類強,但是人類在某些方面肯定比機器更聰明。“機器的學習能力與智慧想達到人類的水平,還有很長的路要走。”

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