人工智能深度学习的理论框架模型

<p>概述</p><p>在看了微软研究院的人工智能课程,又偶遇一篇相关文章,再睡了一个大大的午觉以后产生了这篇文章,可以加深一下对AI的理解.</p><p><br ></p><p>以下是正文</p><p>之前读到一篇文章理论地指出深度学习的本质,说人类大脑皮层能瞬间完成计算机深度学习框架的100步.</p><p>据他的进一步说明结合我的理解,这里的一步是一个映射,一个概念或者关键词的集合与另外一个同一范畴但位于不同层级的集合的对应.例如句子集合→短语集合→词组集合→词语→文字字母→语素发音→音节→元音辅音→唇齿音舌根音塞音鼻音→发音器官→...→宇宙大爆炸(这个是我瞎编的).换而言之,人类大脑通过映射的方式可以迅速完成这里100层的信息提取,包括从这里的发音器如官舌头与齿根,马上提取到如了无生趣等词句.然鹅,计算机在一定的时间内也能同样的完成这一任务,甚至可以将逻辑框架建立在更多的层级以上如从宇宙大爆炸到了无生趣,虽然人类也可以通过一定的理性达到这一效果,但需要花一定的代价进行认知和记忆.</p><p>于是对于人机交流就可能出现以下情景,用户:宇宙大爆炸了！计算机反馈:真是了无生趣啊:).在无特定的对话情景中,计算机还可能会反馈:请不要感到了无生趣呀.</p><p>然后人们很可能会判断这样的计算机是AI.</p><p>所以这就是人工智能,感谢那篇文章的作者让我认识了AI,在掌握集合映射和计算机语言的前提下,起码造一个智障AI是可行的.</p><p>最后人类不也可以同样地进行深度学习吗.</p><p>关于拥有自己的AI的目标又开出了一条道路.</p><p><br ></p><p>结语</p><p>你若看完赶紧来夸我.</p><p>大吉大利,今晚吃鸡.</p><p>版权所有转载须注明出处.</p>