• 在AI发展的不同阶段,驱动力各有侧重,我们可以将AI的发展划分为三个阶段:技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。
• 技术驱动阶段集中诞生了基础理论、基本规则和基本开发工具。在此阶段,算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。现在主流应用的基于多层网络神经的深度算法,一方面不断加强从海量数据库中自行归纳物体特征的能力,一方面不断加强对新事物多层特征提取、描述和还原的能力。对算法来说 ,归纳和演绎同样重要,最终目的是提高识别效率 。最新ImageNet测试结果显示,AI错误率低达3.5%,而人类对同一数据库识别错误率在5.1%1,理想情况下,计算机图像识别能力已超越人类。
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