86-18030235313/86-18030132586
nouvelles
/nouvelles /

automatisation

automatisation

Jul. 22,2019

automatisation et vie


il y a une histoire dans la Bible: les babyloniens veulent construire une tour pour aller directement au paradis.

Dieu voit que les êtres humains osent faire de telles choses et ils ont changé le langage humain.

les gens ne comprennent jamais ce que dit l'autre partie et ne peuvent pas continuer. faire des réserves.




cette tour s'appelle la tour de babel. si nous pouvons comprendre que différentes langues sont comprises,

nous pouvons réaliser la communication sans entraves et la communication entre deux personnes dans le monde.

il est possible de "reconstruire la tour de babel". c'est l'un des objectifs ultimes de l'intelligence artificielle.


"décision", symbole de l'ère de l'intelligence artificielle 3.0



en fait, quand "l'intelligence artificielle" a été officiellement proposée, les échecs informatiques et la traduction automatique

étaient deux cibles historiques de l'intelligence artificielle, mais jusqu'à ce que les échecs et même aller ont été capturés par ai,

la première étape de la traduction automatique, à savoir l'intelligence cognitive de la machine, une des compétences clés

- capacités de traitement du langage naturel (nlp) - ne peuvent toujours pas être comparées à des humains.



nlp comprend généralement trois aspects techniques: l'analyse lexicale, l'analyse syntaxique et l'analyse sémantique.

les trois sont progressifs et mutuellement inclusifs, ce qui constitue également le plus gros goulot d'étranglement de la technologie nlp.

étant donné que les mots et les expressions ont souvent des significations différentes dans des scénarios spécifiques, les personnes se baseront sur les réserves de connaissances et les contextes existants lorsqu'elles les comprendront.

Cependant, l'intelligence artificielle est encore difficile à atteindre pour le moment.

il n’existe pas de support de connaissances de base aussi solide que des cartes de connaissances similaires.


peut comprendre la langue. pour que les machines comprennent notre langage humain, elles doivent partager des connaissances de base similaires aux nôtres,

et s'appuient sur des techniques d'apprentissage en profondeur, qui nécessitent une accumulation de données à grande ou même grande échelle, permettant aux machines de se former et d'apprendre en permanence.




discuter maintenant veuillez cliquer ici pour l\'enquête
Si vous avez des questions ou des suggestions, s'il vous plaît laissez-nous un message, nous vous répondrons dès que possible!