什么是窄人工智能
窄人工智能是指特别擅长处理单一任务或者特定范围内工作的系统。在大多数情况下,它们在特定领域中的表现远优于人类。不过一旦它们遇到的问题超过了适用空间,效果则急转直下。换言之,它们无法将自己掌握的知识从一个领域转移到另一个领域。
窄AI无法全面执行需要人类智能的任务,但在特定场景中仍然非常实用,而且已经在诸多应用之内发挥着自己的作用。谷歌搜索查询现在可以利用窄AI算法回答问题;窄AI系统会在YouTube及Netflix中推荐用户可能感兴趣的视频,并在Spotify中按喜好整理出周推音乐列表。
窄AI技术可以大体分为两类:符号型AI与机器学习。
符号型人工智能(又称传统AI,GOFAI)在很长一段历史时期中都是学术研究的主要领域。符号型AI要求程序员精心定义规则,借此引导智能系统的行为,符号AI适用于那些具备可预测且规则明确的应用场景。尽管过去几年当中,符号型AI的关注热度有所下降,但我们目前的大部分应用程序仍然以这类方案为基础。
机器学习则属于窄人工智能的另一分支,通过示例建立起智能系统。机器学习系统的开发者负责创建模型,并为其提供大量示例以完成“训练”过程。机器学习算法将处理这些示例,并建立起通过数据中的数学表示执行预测与分类任务的能力。
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