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儿童机器人从“感知智能”走向“认知智能”

发布时间: 2019-06-20 15:33:02

    证件、人脸,扫描对比,绿灯亮,通过,在经过高铁安检闸口的这一流程时,你也许会想:机器认识我。而实际上,并不是。

 

“当前的人工智能(AI)识别做的只是比对,缺少信息进入大脑之后的‘加工、理解、思考’步骤,因此仅仅停留在‘感知’,而并非‘认知’。”AI从“感知智能”走向“认知智能”的实践目前在通用状态下比较困难,但是在智能教育领域,儿童机器人正在发挥重要作用。

 

AI“大脑”长成要先建知识库

 

“现在的AI处于弱人工智能状态,它没有大脑,要让它形成大脑,最核心的是要有‘知识’。”让AI获得知识的知识库在业界称为“知识图谱”,它不仅要关注知识点还要关注知识点间的关联,这些关联将赋予智能机器人联想力。“提到水,它要反应到密度、透明等多个性质,还要和浇水、能喝的功能联系起来,更高级的是计算出用多大力道去取水。”胡健说。

 

知识图谱的建立非常困难,人类海量的知识如何翻译成机器的语言,并与之建立联系,很成问题。尤其是之前这项工作一直是人工完成的,例如谷歌词库、百度百科、维基百科等都可以转换为知识图谱,但工作量大、内容异常庞杂。

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行业知识图谱能达“认知层面”

 

知识点的关联密度更像是一个AI大脑皮层,越复杂密集AI将越“聪明”。“聚焦到行业,AI可以做到相对聪明一点。”胡健说,一些行业本身就有自己的基础关联图,这为其制定图谱提供了帮助。

 

“我们也提出虚实网络结合的方向,在掌握了实际的社交网,和资金流、社交流联系之后,我们对于团伙的刻画就比较准确了。”丁宁说,这将大大提高智能机器人通过分析辅助决策的能力。

 

越密集越准确,AI知识图谱的关系图要做到像“福尔摩斯”一样综合分析,要形成凝集大量信息的知识图谱,这对传统的人工建立知识图谱的效率提出了挑战。为此,研发出人工智能的解决方式,能够自动从海量的多源异构数据中抽取知识构建关系、理解语义以及与业务场景有效结合,更标准化、效率更高、关联密度能做到更高。

 

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