История и нынешняя ситуация ИИ

В этой статье будут представлены происхождение, текущая ситуация и тенденции развития ИИ, чтобы каждый мог понять происхождение и тенденции применения ИИ, а также сформировать предварительную основу для дальнейшего понимания конструкции систем ИИ. Система искусственного интеллекта (AI System), представленная в следующей статье, заложит основу. Стоит отметить, что большинство этих принципов проектирования систем также подходят для систем машинного обучения (ML System).

Поскольку сама система продолжает развиваться вместе с разработкой приложений верхнего уровня, это можно наблюдать из контекста развития и тенденций самого искусственного интеллекта: текущие модели продолжают развиваться от небольших моделей к большим моделям распределенного обучения и от единой модели. Для метода обучения глубокому обучению с подкреплением для конкретных приложений создание моделей нейронных сетей на уровне предприятия варьируется от эксклюзивного использования аппаратных ресурсов до многопользовательских общих ресурсов кластера ИИ в облаке для обучения модели.

Что касается разработки самой структуры модели алгоритма ИИ, то требования к обучению и развертыванию привели к быстрому развитию структуры модели с точки зрения процессов выполнения и развертывания, управление ресурсами становилось все более сложным, что создавало все больше проблем для проектирования; и разработка систем искусственного интеллекта. В то же время здесь также полно возможностей для проектирования новых систем, исследований и инженерной практики.

Я надеюсь, что следующие статьи не только принесут читателям более систематические знания об искусственном интеллекте, но также простимулируют интерес разработчиков к исследованиям систем искусственного интеллекта, освоят соответствующие методы исследования систем искусственного интеллекта и принципы проектирования, а также получат более глубокое понимание искусственного интеллекта. Тенденции развития и контекст.

Полевые применения ИИ

Искусственный интеллект все активнее проникает во все технические области, а глубокое обучение в настоящее время является наиболее активной отраслью искусственного интеллекта. За последние годы в области глубокого обучения было достигнуто множество важных достижений, некоторые из которых привлекают внимание из-за их тесной связи с общественностью, а некоторые из них скромны, но имеют большое значение. Специалистам по глубокому обучению следует сохранять достаточное обоняние. В этой области происходит множество событий, и они должны бежать достаточно быстро, чтобы идти в ногу со временем. Глубокое обучение позволило добиться замечательных результатов в трех основных областях: компьютерном зрении CV, обработке естественного языка (НЛП) и распознавании речи (аудио).

Полевая заявка на резюме

Глубокое обучение широко признано за свою надежность. Компьютерное зрение и, в частности, распознавание изображений были предметом некоторых из первых важных демонстраций возможностей глубокого обучения, совсем недавно — в распознавании лиц и обнаружении объектов.

• Обнаружение и отслеживание объектов. Алгоритмы глубокого обучения используются в различных приложениях, таких как обнаружение и отслеживание объектов в режиме реального времени в беспилотных автомобилях, дронах и камерах наблюдения. Например, беспилотные автомобили используют глубокое обучение для идентификации и отслеживания транспортных средств, пешеходов и других объектов в их окружении. Аналогичным образом, дроны, оснащенные алгоритмами глубокого обучения, могут обнаруживать и отслеживать интересующие объекты, такие как дикая природа или транспортные средства, в режиме реального времени.
• Распознавание изображений и видео: модели нейронных сетей могут идентифицировать и классифицировать изображения и видео с высокой точностью, поддерживая такие приложения, как поисковые системы изображений, модерацию контента и системы рекомендаций. Например, такие поисковые системы, как Google и Bing, используют алгоритмы глубокого обучения для предоставления точных и релевантных результатов поиска на основе запросов изображений. Аналогичным образом, платформы модерации контента, такие как Meta и YouTube, используют глубокое обучение, чтобы автоматически отмечать и удалять нежелательный контент.
• Распознавание лиц: алгоритмы глубокого обучения могут идентифицировать и сопоставлять лица с высокой точностью, что позволяет использовать такие приложения, как безопасный контроль доступа, наблюдение и даже персонализированный маркетинг. Например, аэропорты и правительственные здания используют распознавание лиц для проверки пассажиров и сотрудников в целях безопасности. Аналогичным образом, ритейлеры используют распознавание лиц для анализа поведения и предпочтений клиентов и предоставления персонализированного опыта покупок.

Как показано на рисунке ниже, глубокое обучение в области CV постепенно перешло от реализации классификации изображений, обнаружения целей и сегментации объектов слева к реализации генерации двумерных или даже трехмерных изображений справа.

Полевое применение НЛП

Глубокое обучение тесно связано с НЛП. Глубокое обучение — это метод машинного обучения, который имитирует процесс обучения человеческого мозга путем построения многослойной нейронной сети. НЛП — это технология искусственного интеллекта, которая изучает, как заставить компьютеры лучше понимать и обрабатывать естественный язык. Основные концепции НЛП в основном включают обработку текста и понимание естественного языка.

• Обработка текста: серия процессов обработки текстовых данных, включая сегментацию слов, разметку частей речи, синтаксический анализ, семантический анализ и т. д. Эти процессы могут помочь компьютерам лучше понимать и обрабатывать текстовые данные на естественном языке. Понимание естественного языка позволяет компьютерам понимать значение и контекстную информацию текстовых данных на естественном языке, чтобы они могли принимать соответствующие ответы и решения.
• Векторное представление слов: векторное представление слов преобразует слова в формат данных, который может быть обработан компьютерами. Глубокое обучение позволяет изучить представление векторов слов путем построения модели нейронной сети и использования большого количества корпусов для обучения. Такое представление может лучше уловить семантическую информацию слов и обеспечить лучшую основу для последующих задач обработки естественного языка.
• Классификация текста и анализ настроений. Глубокое обучение может классифицировать или анализировать тексты по настроению, создавая такие модели, как сверточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN). Например, использование модели CNN для классификации текста позволяет определить категорию, к которой принадлежит текст; использование модели RNN для анализа настроений позволяет определить эмоциональную тенденцию, выраженную в тексте;
• Машинный перевод. Машинный перевод — важное приложение в области НЛП. Это процесс автоматического перевода одного текста на естественном языке в текст на другом естественном языке. Глубокое обучение позволяет добиться высококачественного машинного перевода за счет построения модели нейронной сети и использования большого количества двуязычных корпусов для обучения.

Как показано на рисунке ниже, последний прогресс в области НЛП позволил использовать большую языковую модель LLM для реализации таких функций, как диалог человека с компьютером, автоматическое создание сводных данных и поиск информации. В последнее время применение больших моделей резко возросло, и появилось большое количество компаний, таких как KIMI, которые создают базовые большие модели LO и соответствующие им приложения.

Приложение для аудиополя

Благодаря быстрому развитию технологий глубокого обучения интеллектуальная обработка звука становится одной из важных областей применения. Технология глубокого обучения может использоваться для решения таких задач, как анализ, распознавание и синтез аудиосигналов. Применение и инновации технологии глубокого обучения в интеллектуальной обработке звука предоставляют мощные инструменты и методы для таких задач, как анализ, распознавание и синтез аудиосигнала. С помощью технологии глубокого обучения можно добиться автоматической обработки и оптимизации аудиосигналов, повышая эффективность и точность обработки звука. В будущем мы сможем продолжить исследования и изучить новые приложения и инновации технологий глубокого обучения в интеллектуальной обработке звука, чтобы удовлетворить растущие потребности в обработке звука.

• Анализ аудиосигнала. Технология глубокого обучения может использоваться для анализа аудиосигнала, такого как классификация звука, сегментация звука, снижение уровня шума и т. д. Обучая модель нейронной сети, можно извлечь характеристики аудиосигнала, а звук можно классифицировать или сегментировать. Кроме того, технология глубокого обучения также может применяться для снижения звукового шума, а автоматическое удаление шума может быть достигнуто путем изучения моделей шума и моделей сигналов.
• Распознавание речи. Технология глубокого обучения совершила крупный прорыв в области распознавания речи. С помощью моделей нейронных сетей речевые сигналы можно преобразовать в текстовую информацию. Модели нейронных сетей могут автоматически изучать характеристики речевых сигналов и повышать точность распознавания за счет крупномасштабных обучающих данных. Приложения технологии распознавания речи включают голосовых помощников, голосовой перевод и голосовое управление.
• Синтез звука. Технология глубокого обучения может использоваться для синтеза звука, например синтеза речи и синтеза музыки. Обучая модель нейронной сети, можно получить реалистичные результаты синтеза речи. Кроме того, технологию глубокого обучения можно также использовать для синтеза музыки для создания новых музыкальных произведений путем изучения закономерностей и структур музыки.
• Сквозная обработка звука. Традиционные методы обработки звука обычно требуют нескольких шагов и модулей, в то время как технология глубокого обучения может обеспечить сквозную обработку звука. Обучая сквозную модель нейронной сети, функции можно извлекать непосредственно из исходного аудиосигнала и выполнять задачу обработки звука, что упрощает процесс обработки и повышает эффективность.
• Кросс-модальная обработка звука. Технология глубокого обучения может реализовать кросс-модальную обработку звука, интегрируя и обрабатывая аудиосигналы с информацией из других модальностей. Например, аудиосигналы могут обрабатываться совместно с изображением или текстовой информацией для достижения более богатого и точного анализа и синтеза звука.

Как показано на рисунке ниже, в сфере аудио применяется все больше и больше технологий искусственного интеллекта. Например, в дополнение к автоматическому генерированию звука на основе предоставленного контента, традиционное программное обеспечение для создания аудио и видео может обеспечивать более гуманные функции автоматического выравнивания. классификация аудио и многие другие приложения, повышающие производительность.

Сценарии искусственного интеллекта и отраслевые приложения

С развитием и продвижением технологий искусственного интеллекта искусственный интеллект постепенно стал применяться в широком спектре приложений в различных отраслях и сценариях, таких как Интернет, производство, здравоохранение и финансы.

• Финансовая индустрия: Финансовая индустрия всегда была важным сценарием применения технологии ИИ. с помощью технологии глубокого обучения,Он может осуществлять интеллектуальный анализ оценки кредитоспособности клиентов, управления рисками, борьбы с мошенничеством и других аспектов. в настоящий момент,Многие финансовые учреждения в моей стране уже пытаются AI Используется в финансовой отрасли, такой как Bank of China, Ping An, China Merchants Bank и т. д. Эти финансовые учреждения используют AI Обеспечьте быструю обработку и анализ данных клиентов, повысьте эффективность бизнеса и снизьте риски.
• Медицинская промышленность: Медицинская промышленность всегда была важным сценарием применения технологии ИИ. с помощью технологии глубокого обучения,Он может осуществлять интеллектуальный анализ диагностики заболеваний, исследований и разработок лекарств, ведения медицинской документации и т. д. в настоящий момент,Многие медицинские учреждения в моей стране уже пытаются AI Модель используется в медицинской промышленности, например, в Университете Цинхуа, Пекинском университете, Университете Фудань и т. д. Эти медицинские учреждения проходят AI Реализуйте быструю обработку и анализ данных медицинских записей, повысьте точность диагностики заболеваний и сократите затраты на исследования и разработки лекарств.
• Индустрия образования: Индустрия образования всегда была важным сценарием применения технологии ИИ. с помощью технологии глубокого обучения,Персонализированное образование для студентов может быть достигнуто、Интеллектуальное обучение、Интеллектуальный анализ в интеллектуальной оценке и других аспектах. проходить AI Приложение реализует персонализированное обучение для студентов, повышает эффективность обучения и снижает затраты на образование.
• Интернет-индустрия: Google、Байду、Майкрософт Бинг（Bing）Ждем, пока компания пройдет ИИМетоды лучшей векторизации текста,Улучшите качество поиска,В то же время ИИ прогнозирует рейтинг кликов.,Получите более высокую прибыль.
• Автономное вождение. Благодаря глубокому обучению автономные транспортные средства могут более точно идентифицировать объекты на дороге, более безопасно принимать решения по вождению и более стабильно контролировать вождение автомобиля. Например, модель обнаружения объектов может лучше обнаруживать дорожные знаки и линии дороги, улучшая решение для автономного вождения. В то же время глубокое обучение также может улучшить адаптивность и интеллект автономных транспортных средств, позволяя им лучше справляться со сложными дорожными условиями и различными сценариями вождения. В будущем, с постоянным развитием технологий автономного вождения, глубокое обучение будет играть все более важную роль в содействии прогрессу и применению технологий автономного вождения.

Подводя итог, можно видеть, что эти компании, которые применяют и внедряют технологии искусственного интеллекта, будут инвестировать и развивать инфраструктуру и системы искусственного интеллекта, тем самым повышая эффективность производства моделей нейронных сетей и быстрее получая более качественные модели, а затем получают ведущие преимущества. затем проанализировать бизнес-сценарии, получить больше данных и увеличить инвестиции в исследования и разработки, стимулируя инновации и разработку систем искусственного интеллекта и цепочек инструментов.