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Jul. 22,2019

automazione e vita


c'è una storia nella Bibbia: i babilonesi vogliono costruire una torre per andare dritti in paradiso.

Dio vede che gli esseri umani hanno il coraggio di fare tali cose e hanno cambiato il linguaggio umano.

la gente non capisce mai cosa sta dicendo l'altra parte e non può continuare. mettere su.




questa torre è chiamata la torre di Babele. se riusciamo a capire che lingue diverse sono comprese,

possiamo realizzare la comunicazione senza ostacoli e la comunicazione tra due persone nel mondo.

è possibile "ricostruire la torre di Babele". questo è uno degli obiettivi finali dell'intelligenza artificiale.


"decisione", il simbolo dell'era dell'intelligenza artificiale 3.0



infatti, quando fu ufficialmente proposta l '"intelligenza artificiale", scacchi per computer e traduzione automatica

erano due obiettivi fondamentali dell'intelligenza artificiale, ma fino a quando gli scacchi e persino la caccia non furono catturati da ai,

il primo stadio della traduzione automatica, ovvero l'intelligenza cognitiva automatica una delle competenze chiave

- capacità di elaborazione del linguaggio naturale (nlp) - non possono ancora essere paragonate agli umani.



nlp consiste generalmente di tre aspetti tecnici: analisi lessicale, analisi sintattica e analisi semantica.

i tre sono progressivi e reciprocamente inclusivi, il che costituisce anche il maggiore collo di bottiglia della tecnologia nlp.

poiché le parole e le frasi hanno spesso significati diversi in scenari specifici, le persone si baseranno su riserve e contesti di conoscenza esistenti quando li capiranno.

tuttavia, l'intelligenza artificiale è ancora difficile da raggiungere al momento.

non esiste un supporto di conoscenza di base così forte come mappe di conoscenza simili.


può capire la lingua. affinché le macchine possano comprendere il nostro linguaggio umano, le macchine devono condividere conoscenze di base simili alle nostre,

e si basano su tecniche di apprendimento profondo, che richiedono l'accumulo di dati su larga scala o addirittura su larga scala, consentendo alle macchine di allenarsi e apprendere continuamente.




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