|
|
jinsai
| 未知
按我的理解，人工智能的深度学习，应该是多种多样的。
比如：人脸识别，它可以通过人对人脸图片，进行图像百万倍级别放大，就象十字绣一样分格取像素，空像为0，有像为1，记住这些代码，并进行比对，这样在100亿人中，也不会岀现完全一样的你。
更复杂的则使用提取法，即层层筛选，抓住特殊点，作数据切片，在每一片的数据上找到相同与不同，进行编码。
所有切片（横切，竖切，对角切）几万片完成并存贮，这样任何人脸，数据，事物，信息均有身份认证，逻辑关系建立，并比对，判定，研究。
经过长时间，大范围对所有的大数据包，自然运动，声音，图文，等进行处理的过程，就是人工智能深度学习。
例如，人骑自行车，男女老少，高低胖瘦，车新车旧，技术好，初学者，一般人，喝醉了，身体形状，骑姿，骑速，动作，习惯，灵或是笨，等等。
人工智能通过数据运算，标地，格式化，像素码，切片比对，提取特质，删除雷同，抽取关健词（数据），搜索参照系等方法，反复学习，研究，加上人的训练。
训练师告诉智能人，哪个是老人，哪个是归女，哪个是醉汉，哪个是小孩，或人工编辑这样的资料，让人工智能自主认知，时间一长，就会产生感知。
以上这些过程，就是人工智能深度学习的走向，由浅入深，由简到繁，在人编制的训练材料（APP）的帮助下逐渐增强它的认知能力，继续深入就会唤醒人工智能的感知能力。
不是不可能，日久会生情。野生的动物，经过几百几千年被人训化成能干活，懂人语的帮手（马，牛，狗，猫），人工智能发展下去，也一定会被人训练成宠物，邦手，能手。一招不成换一招，只要人 有思想，有耐心。
深度学习人工智能，就是学习，与深度学习的人工智能打交道，为它深度学习探索新思路，新方法。培训培练人工智能，编写深度学习人工智能可以认知，并具有提示，引导性，启发性答案的应用软件。
金犁独家解读，深度学习人工智能。探索科学，有时就要天真一些。
|
|
| 来自北京
