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來源: 發(fā)布時間:2024-01-19

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機器翻譯,智能控制,機器人學(xué),語言和圖像理解,遺傳編程機器人工廠,自動程序設(shè)計,航天應(yīng)用,龐大的信息處理,儲存與管理,執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。值得一提的是,機器翻譯是人工智能的重要分支和先應(yīng)用領(lǐng)域。不過就已有的機譯成就來看,機譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離目標(biāo)仍相差甚遠;而機譯質(zhì)量是機譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。中國數(shù)學(xué)家、語言學(xué)家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出:要提高機譯的質(zhì)量,首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計問題;單靠若干程序來做機譯系統(tǒng),肯定是無法提高機譯質(zhì)量的;另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下,機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。智能家居之后,人工智能成為家電業(yè)的新風(fēng)口。莆田珍云數(shù)字AI數(shù)字人智能數(shù)字人可以精確傳達畫面信息。

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統(tǒng)計學(xué)法90年代,人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學(xué)方法,即這些方法的結(jié)果是可測量的和可驗證的,同時也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學(xué)語言也允許已有學(xué)科的合作(如數(shù)學(xué),經(jīng)濟或運籌學(xué))。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出這些進步不亞于“NEATS的成功”。有人批評這些技術(shù)太專注于特定的問題,而沒有考慮長遠的強人工智能目標(biāo)。這和其他的子符號方法,如模糊控制和進化計算,都屬于計算智能學(xué)科研究范疇。

馬文·明斯基:馬文·明斯基是美國計算機科學(xué)家,他是人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)之一。他與約翰·麥卡錫共同創(chuàng)立了人工智能實驗室,并開發(fā)了世界上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。李飛飛:李飛飛是華裔計算機科學(xué)家,他是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要人物之一。他是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系教授,并創(chuàng)立了GoogleBrain團隊,是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人物之一。吳恩達:吳恩達是華裔計算機科學(xué)家,他是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要人物之一。他是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系教授,并曾任百度的首席科學(xué)家和谷歌Brain的創(chuàng)始人之一。視頻可疊加,實現(xiàn)畫中畫。

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