人工智能簡介及對保險業(yè)的影響(編輯修改稿)
2025-03-22 00:24 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 如：智能多媒體教學系統(tǒng) 。 1 智能 智能人機接口就是智能化的人機交互界面 , 也就是將人工智能技術應用于計算機與人的交互界面 , 使人機界面更加靈性化 、 擬人化 、 個性化 。 這也是當前人機交互的迫切需要和人機接口技術發(fā)展的必然趨勢 。 智能人機接口已成為計算機 、 網(wǎng)絡和人工智能等學科共同關注和通力合作的研究課題 。 該課題涉及到機器感知特別是圖形圖像識別與理解 、 語音識別 、 自然語言處理 、 機器翻譯等諸多 AI技術 , 另外 , 還涉及到多媒體 、 虛擬現(xiàn)實等技術 。 如：虛擬現(xiàn)實界面 ， 微軟 Hololense眼鏡 1 模式識別 識別是人和生物的基本智能信息處理能力之一 。 所謂模式識別 , 則指的是用計算機進行物體識別 。 這里的物體一般指文字 、 符號 、 圖形 、 圖像 、 語音 、 聲音及傳感器信息等形式的實體對象 ,而并不包括概念 、思想 、 意識等抽象或虛擬對象 , 后者的識別屬于心理 、 認知及哲學等學科的研究范疇 。 經(jīng)過多年的研究 , 模式識別已發(fā)展成為一個獨立的學科 , 其應用十分廣泛 , 諸如信息 、 遙感 、 醫(yī)學 、 影像 、 安全 、 軍事等領域 , 模式識別已經(jīng)取得了重要成效 。 如：微軟的從照片判斷年齡 HowOld、 汽車號牌自動識別 。 1 數(shù)據(jù) 挖掘 （ DM） 與數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn) （ KDD） 數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)的本質含義是一樣的 , 只是前者主要流行于統(tǒng)計 、 數(shù)據(jù)分析 、 數(shù)據(jù)庫 和信息系統(tǒng)等領域 , 后者則主要流行于人工智能和機器學習等領域 , 。 DM與 KDD現(xiàn)已成為人工智能應用的一個熱門領域和研究方向 , 其涉及范圍非常廣泛 , 如企業(yè)數(shù)據(jù) 、 商業(yè)數(shù)據(jù) 、 科學 實驗數(shù)據(jù) 、 管理決策 數(shù)據(jù) 、 Web數(shù)據(jù)等的挖掘和發(fā)現(xiàn) 。 如：通過大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘出有價值的信息 ， 啤酒與尿布 、 圖書推薦 。 1 計算機輔助 創(chuàng)新 計算機輔助創(chuàng)新 (Computer Aided Innovation, CAI)是以 “ 發(fā)明問題解決理論 (TRIZ)” 為基礎 , 結合本體論 (Ontology)、 現(xiàn)代設計方法學 、 計算機技術而形成的一種用于技術創(chuàng)新的新手段 。 近年來 , CAI在歐美國家迅速發(fā)展 , 成為新產(chǎn)品開發(fā)中的一項關鍵性基礎技術 。 計算機輔助創(chuàng)新可以看做是機器發(fā)明創(chuàng)造的初級形式 。 如：機械制造計算機輔助創(chuàng)新 、 電影特效制作等 。 1 計算機 在文藝創(chuàng)作方面 , 人們也嘗試開發(fā)和運用人工智能技術 。 如：自動寫詩 、 自動寫文章 。 云 松 鑾仙玉骨寒 , 松虬雪友繁。 大千收眼底 , 斯調(diào)不同凡。 1 機器 機器博弈是人工智能最早的研究領域之一 , 而且一直久經(jīng)不衰 。 早在人工智能學科建立的當年 —— 1956年 , 塞繆爾就研制成功了一個跳棋程序 。三年后的 1959年 , 裝有這個程序的計算機就擊敗了塞繆爾本人 ,1962年又擊敗了美國一個州的冠軍 。 1997年 IBM的 “ 深藍 ” 計算機以 2勝 3平 1負的戰(zhàn)績擊敗了蟬聯(lián)12年之久的世界國際象棋冠軍加里 〃 卡斯帕羅夫 , 轟動了全世界 。 2023年 , 德國的“ 更弗里茨 ” 國際象棋軟件更是擊敗了當時世界排名前 10位棋手中的 9位 , 計算機的搜索速度達到創(chuàng)紀錄的 600萬步每秒 。 阿 爾法圍棋（ AlphaGo） AlphaGo是 一款圍棋人工智能程序， 由（ Google）旗下 DeepMind公司開發(fā)。 2023年 10月阿爾法圍棋以 5:0完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾；2023年 3月以 4:1戰(zhàn)勝世界 圍棋冠軍、職業(yè)九段選手 李世石。 AlphaGo的主要工作原理是 “深度學習”，通過神經(jīng)網(wǎng)絡技術會 把 大量輸入進行復雜運算并產(chǎn)生優(yōu)選的輸出。 具體來說， AlphaGo的開發(fā)團隊在程序中輸入職業(yè)棋手的 3000萬種下法讓其 學習。 在此基礎上，人工智能將自己的對戰(zhàn)重溫數(shù)百萬次，在不斷積累勝負經(jīng)驗的過
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