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      AI人工智能给我们日常工作带来哪些变化?

      2021-1-21 12:50| 发布者: admin| 查看: 314| 评论: 0

      摘要: 对于人工智能,我们在追求它的时候,内心想要的无非就是两个字:让效率更快!使用人工智能的时候,要做的不仅仅是学习人工智能的算法,同时也要思考如何将人工智能的工作能力在实际工作中尽可能利用,所以我们对于人 ...
      对于人工智能,我们在追求它的时候,内心想要的无非就是两个字:让效率更快!使用人工智能的时候,要做的不仅仅是学习人工智能的算法,同时也要思考如何将人工智能的工作能力在实际工作中尽可能利用,所以我们对于人工智能的认识首先就应该是了解它可以完成的功能,然后是如何更好地利用人工智能,让它帮助我们更好地完成一些工作。

      下面我们先来看一下ai给我们日常工作带来的挑战:效率很多。ai算法都有这样的一个特点:比如平时你有一个简单的任务要解决,比如数学题里面的判断。要处理判断的工作,只需要对方程进行求解,但是最后的结果可能是十分令人沮丧的:非常多的关系,不同条件之间有很多的联系,不同工作流程之间的联系,可能是永远满足不了你的需求的。

      现在有一个地方可以完成这个任务:目标转移问题(overflowproblem)。你当前不仅要知道怎么求解,同时你还要提前知道一个所需的所有未知的要素,目标转移问题就是:你没有办法直接从它的所有条件中直接求出一个所需要的转移方程,它需要从哪些一系列条件中推断出来,最后一步,为什么是这个数字?还要计算所有可能的数量,是从所有这些方程中最能解释它的那个方程求得转移方程,你猜猜它是什么?当你思考这个问题的时候,ai就已经开始为你提供帮助了。

      比如,当你要求数字的时候,其实已经有已经有这个问题已经有专门针对这个问题的算法了,这个求解算法叫做自然数n-n-grangeralgorithm。他可以将ai算法求解问题的规则化,比如每一步怎么走,n个问题分别对应什么样的ai算法,等等。还有一个算法,叫做词袋模型(bagofwordsmodel)求解。

      每一步都会产生一个词袋,然后这个词袋再由n个条件判断,判断的标准是最后一个问题中最多可以出现几个词,当条件是所有词中最多可以出现一个词的时候,就将该字放在当前问题里面。当你有一些定量问题的时候,这个技术的作用就更大了。首先,将词袋模型分解为n个方程,ai和ai1,ai2。把所有问题转换为求解ai和ai1,ai2这两个算法,其中ai可以用来求出一些定量的东西,比如一个词在已有问题当中是否会有用?有什么用?

      他每一步可以从前面求出来的结果推断后面的问题,大家知道条件完全一样。前面推断不出来的用后面的结果补上。这个推断算法ai,既可以用来求定量问题,也可以用来求定性问题,但是根据上面这些算法,我们的数据分析部门可以很轻松得到:问题中的问题和平时都是一样的,所以已经解决完了;问题中没有类似前面的定量问题等。

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