淘宝网站的内容建设,泉州网站建设哪里好,电商推广方法,linux 部署wordpress人工智能#xff0c;就是让机器可以像人一样思考问题。典型的场景有#xff1a;图像识别、自然语言处理、语音处理、动态物体跟踪、可运动的机器人#xff0c;等等。智能#xff0c;就是人类可以很容易作出判断#xff0c;但是却根本描述不清楚为什么是这样。比方说#…人工智能就是让机器可以像人一样思考问题。典型的场景有图像识别、自然语言处理、语音处理、动态物体跟踪、可运动的机器人等等。智能就是人类可以很容易作出判断但是却根本描述不清楚为什么是这样。比方说一张人脸人类盯上不超过一秒钟然后几乎不需要思考就立刻认出这是谁。但是人类却根本无法用文字作出该脸特征的描述。读文章有“语感”听音乐有“乐感”。为什么某首乐曲听上去悲伤感觉乐感真的说不清楚悲伤的原因。开车也是讲“感觉”。只有学驾照的时候教练才教很多公式教很多特殊点(雨刷铆钉右边玻璃的右下角等等)。AlphaGo为什么是人工智能对了就是“棋感”。而早期的深蓝下国际象棋胜过人类就不能叫智能。因为它基本上是以穷举为主深蓝的每一步操作都是精确可描述的是“可知”的是机器思维而不是人类思维。相反AlphaGo就连开发者都搞不清楚这机器是怎么运作的。它就是个“黑匣子”。它模拟的是人的“感觉”而不是一堆人类发明的精确围棋算法公式。感觉是无法用语言描述的。简单算术运算也不是智能因为人类列算式计算的每一步都是可精确描述的。同样电子计算器在算术运算时的每一个步骤同样也是如此(虽然它用的是二进制计算数字电路泰勒级数展开等与人类不太一样的方法)。人工智能要模拟人的“感觉”就必须训练也可以叫做“学习”。比如让它区分猫和狗就给它几万张猫和狗的图片让它自己去慢慢学习。在学习前人类只需要告诉它某张图是猫或是狗其他信息一概不用多说。比如完全没有必要提醒它有胡子的就是猫。从目前的技术来看训练是非常考验技术和花费时间的。以致于大家一提到人工智能就是以为在说机器训练(机器学习)。训练是个反复迭代的过程就是说需要不断地探索此路不通就换一条路非常艰辛。现实中往往是不断地调整神经网络的参数不断地对比训练结果。多数时候还要数据预处理以及辅助传统的机器学习、传统图像处理、模式识别等技术。那么上述过程谁最擅长现在公认的就是Python。Python是解释性语言而弱类型用起来很方便开发效率大大高过C 、JAVA等语言而且有很多现成的机器学习、深度学习、科学计算库这些都是它作为人工智能语言的优势。AlphaGo的顶层代码大部分是用的PythonAlphaGo的成功也对Python起了很大的推动作用。数据的训练还可以细分为两类。一是前期的算法探索和小样本数据训练二是后期正式的大规模数据训练。比如实验的1万个样本可能要训练1个小时才能得到理想的网络。而最终的100万个样本时可能就需要100个小时。这已经很长了。这时候C 的作用就体现出来了。可以用C 花很多的人力成本投入去优化算法。概括说来就是前期用Python进行算法探索待算法和相关参数确定后期用C 重写算法实现生产环境的真实的正式的训练。训练是人工智能的很难的一部分但是绝对不是人工智能的全部。人工智能还包括前期的数据获取、数据预处理和后期的实际应用。训练得到的只是一个巨大的神经网络有了它以后就可以预测了。预测所需要花的时间远远短于训练。比如训练花100个小时而用训练好后的网络预测可能只需要5秒。可别小看这5秒的短时间。我们仍然有必要优化比如是否可以1秒就完成0.1秒完成试想设计一个无人驾驶系统那可是分秒必争啊稍微反应迟缓就可能酿成事故。这时候C 的作用又一次体现出来了这还没完。人工智能的载体可能会很精简。比方说嵌入到人体嵌入到汽车这么小的系统不是Python的天下。还有机器人是可以运动的如何驱动机器动这不还是C 的强项嘛。另外还涉及到前期的数据采集和预处理。比如图像、音频、视频需要实时感知包括必要的预处理(比如灰度化、关键部位快速定位)。这就要用到音频视频的高效处理数据通信物联网等技术。这不还是C 的强项吗总之在人工智能开发的整个过程中Python主要处理算法模型部分而具体的前期数据获取和后期与外部设备部分的交互则可以用C 来实现。说个最夸张的例子。假如我们已知X要预测YPython做的工作就是找到YaX b这测关系式特别是a和b的具体数值最值钱。而除此之外的所有工作从数据采集软件架构设计数据库设计与读写后台运作分布式处理一直到前端展示可能都是用的Python以外的技术(比如C )来实现。Python的工作仅仅是得到a和b仅此而已不过从目前来看人工智能最主要和最难的部分依然是由Python来实现的。谷歌的搜索引擎源自Page和Brin的博士论文当时他们的程序就是用Python写的当日他们两就决定让谷歌投入做AI时首选的语言就是Python。在收购DeepMind之后谷歌开始发布大量的论文放出的代码也基本上是基于Python的所以自然而然……02这是由于Python的优点决定的它具有多平台兼容性代码简洁、可读性强丰富的开源库等等。C在人工智能方面毫无用处恰恰相反C在人工智能方面的用处很大。目前机器学习的底层框架和所以来的支持库几乎都是在使用C。只是相比之下Python的需求量更大并不代表C就没有市场了。如果你写的是底层的库那么C语言是最佳的选择如果是代码量巨大且有大量底层库支持保证速度不至于慢到不能接受的程度Python还是最佳的选择。为什么招聘的需求不同再看一个例子你就明白了。来自腾讯人工智能职位的招聘。招聘岗位有语言识别/合成研究员机器学习研究员、自然语言处理研究员、计算机视觉研究员、语音识别开发工程师……阅读一下这些岗位要求你会发现一条几乎通用至少精通一种技术语言包括但不限于Java、C/C、C#、Python等。另外要么就是要求你同时精通C和Python。结合上面对C和Python的阐述你应该知道为什么有些企业会招聘C有些企业会招Python了吧。编程语言谁是核心
