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    第798章图灵测试
    
    听到这里,原本神色平静的大BOSS们,脸上终于露出了郑重。
    
    能坐在这里的都是聪明人。
    
    他们都能从徐良的话里听出大数据应用的真实性。
    
    “不过,大数据和云计算只是基础,真正带来行业变革的是人工智能。
    
    我相信很多人都听过图灵测试。
    
    让一台机器和一个人坐在幕后,让一个裁判同时与幕后的人和机器进行交流,如果这个裁判无法判断自己交流的对象是人还是机器。
    
    这就说明这台机器有了和人同等的智能。
    
    这便是大名鼎鼎的图灵测试的全部内容。
    
    计算机科学家们认为,如果计算机实现了五件事,就可以认为它拥有图灵所说的那种智能。
    
    第一,语音识别。
    
    第二,机器翻译。
    
    第三,文本的自动摘要或者写作。
    
    第四,战胜人类的国际象棋冠军。
    
    第五,自动回答问题。
    
    对于怎么实现这五件事,学术界分为传统人工智能的方法和现代其它的方法。
    
    那么传统的人工智能方法是什么呢?
    
    简单讲,就是先了解人类是如何产生智能的,然后让计算机按照人的思路去做。
    
    这种方法又称为鸟飞派。
    
    就像人类观察鸟的飞行,发明了飞机。
    
    观察鱼的游行发明了潜艇一样。
    
    通过模拟进而发明。
    
    但后来经过多年研究证明,这种方法非常不现实。
    
    因为机器始终是机器,永远不可能像人那样思考。
    
    科学家们不得不另辟蹊径。
    
    到了20世纪70年代,大家开始尝试机器智能的另一条发展路径。
    
    即,用数据驱动和超级计算的方法,来实现人工智能。
    
    这种方法又称为机器学习或者知识发现,也就是我们之前说的现代的人工智能发展方式。
    
    最早在这方面做出成果的是1972年美国康奈尔大学的教授弗雷德贾里尼克。
    
    他不是人工智能专家,他是一位卓越的通信专家。
    
    他认为人的大脑是一个信息源,从思考到找到合适的语句,再通过发音说出来,是一個编码的过程。
    
    经过媒介声道、空气等传播到听众的耳朵里,是经过了一个长长的信道的信息传播问题。
    
    最后听话人把它听懂,是一个解码的过程。
    
    也就是说,他认为人工智能的语音识别,是一个典型的通信问题。
    
    可以用解决通信问题的方法来解决。
    
    为此贾里尼克用了两个数学模型,即马尔科夫模型,分别描述信息源和信道。
    
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