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Automatisierung

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Jul. 22,2019

Automatisierung und Leben


In der Bibel gibt es eine Geschichte: Die Babylonier wollen einen Turm bauen, um direkt in den Himmel zu gelangen.

Gott sieht, dass Menschen es wagen, solche Dinge zu tun, und sie haben die menschliche Sprache verändert.

Die Leute verstehen nie, was die andere Partei sagt, und können nicht weitermachen. aufstellen.




dieser turm heißt turm von babel. wenn wir verstehen können, dass verschiedene Sprachen verstanden werden,

Wir können die ungehinderte Kommunikation und Kommunikation zwischen zwei Menschen auf der Welt realisieren.

es ist möglich, "den turm von babel wieder aufzubauen". Dies ist eines der ultimativen Ziele der künstlichen Intelligenz.


"Entscheidung", das Symbol der Ära der künstlichen Intelligenz 3.0



in der Tat, als "künstliche Intelligenz" offiziell vorgeschlagen wurde, Computerschach und maschinelle Übersetzung

waren zwei wegweisende Ziele der künstlichen Intelligenz, aber bis Schach und sogar gehen wurden von ai gefangen genommen,

Die erste Phase der maschinellen Übersetzung, nämlich die maschinelle kognitive Intelligenz, ist eine der Kernkompetenzen

- Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (nlp) - sind immer noch nicht mit Menschen zu vergleichen.



nlp besteht im Allgemeinen aus drei technischen Aspekten: der lexikalischen Analyse, der syntaktischen Analyse und der semantischen Analyse.

die drei sind fortschrittlich und schließen sich gegenseitig ein, was auch den größten Flaschenhals der nlp-Technologie darstellt.

Da Wörter und Phrasen in bestimmten Szenarien oft unterschiedliche Bedeutungen haben, werden die Menschen auf vorhandenen Wissensreserven und Kontexten basieren, wenn sie diese verstehen.

Künstliche Intelligenz ist derzeit jedoch noch schwer zu erreichen.

Es gibt keine so starke Unterstützung für Hintergrundwissen wie ähnliche Wissenslandkarten.


kann die Sprache verstehen. Damit Maschinen unsere menschliche Sprache verstehen können, müssen sie ähnliche Hintergrundkenntnisse wie wir haben.

und vertrauen Sie auf Deep-Learning-Techniken, die eine umfangreiche oder sogar umfangreiche Datenakkumulation erfordern, damit Maschinen kontinuierlich trainieren und lernen können.




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