《人工智能》讀后感750字
自從谷歌研發(fā)的阿爾法狗(AlphaGo)對戰(zhàn)世界圍棋冠軍李世石并最終以4：1取勝，引發(fā)了全世界范圍的大討論，為什么一場圍棋比賽能引發(fā)如此廣泛的關(guān)注?
“人工智能”這個(gè)buzzword，常常會(huì)因?yàn)闋I銷或者新聞報(bào)道的需求而被賦予不同的含義，其外延有時(shí)等同于“機(jī)器學(xué)習(xí)”，有時(shí)不等同，所以最外圈的這個(gè)等號并不完全準(zhǔn)確。不過在2016年被大家普遍討論的這些“AI”，可以認(rèn)為基本上就是機(jī)器學(xué)習(xí)。內(nèi)部的四個(gè)小圈則是學(xué)術(shù)上有確定外延的四個(gè)概念，代表了當(dāng)前最重要的四個(gè)問題領(lǐng)域，是需要明確的重點(diǎn)概念。
有監(jiān)督學(xué)習(xí)——讓機(jī)器觀測到一些輸入，并告訴機(jī)器在這些輸入下應(yīng)該產(chǎn)生什么樣的輸出。機(jī)器通過這些數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出一個(gè)模型，之后給它新輸入的時(shí)候，它能夠根據(jù)模型預(yù)測應(yīng)該產(chǎn)生什么樣的`輸出。比如機(jī)器看到一個(gè)圖片，可以判斷圖片中的物體屬于哪一個(gè)分類。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)——讓機(jī)器觀測到一些輸入，而沒有標(biāo)準(zhǔn)輸出，讓機(jī)器自行去總結(jié)這些輸入數(shù)據(jù)有什么統(tǒng)計(jì)特征，并生成有意義的產(chǎn)出。例如自動(dòng)把大批文章聚成相似的幾類，又例如給計(jì)算機(jī)看一些小狗小貓的照片，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成一些新的(與看過的相似但又不同的)小狗小貓的照片。
增強(qiáng)學(xué)習(xí)——讓機(jī)器觀測到一些輸入，并讓機(jī)器根據(jù)輸入做特定動(dòng)作(action)。這些動(dòng)作導(dǎo)致機(jī)器獲得收益或者懲罰(reward)。機(jī)器通過增強(qiáng)學(xué)習(xí)優(yōu)化它的動(dòng)作策略(strategy)，使得它的長期收益最大化。下棋就是這一類典型的問題，strategy就是行棋策略，reward就是贏棋。
深度學(xué)習(xí)——事實(shí)上不是一類問題，而只是一種方法，一種通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建上述三種問題所需要的模型的方法。
人工智能已經(jīng)來了，它就在我們身邊，幾乎無處不在。
人工智能技術(shù)正在徹底改變?nèi)祟惖恼J(rèn)知，重建人機(jī)相互協(xié)作的關(guān)系。史無前例的自動(dòng)駕駛正在重構(gòu)我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術(shù)也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行大膽的嘗試。
不管怎么說，努力應(yīng)變吧，這本書講得還算全面，算是一本入門圖書。
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