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Jul. 22,2019

automação e vida


Há uma história na Bíblia: os babilônicos querem construir uma torre para ir direto para o céu.

Deus vê que os seres humanos se atrevem a fazer tais coisas, e eles mudaram a linguagem humana.

as pessoas nunca entendem o que a outra parte está dizendo e não pode continuar. Levante.




esta torre é chamada a torre de babel. se podemos entender que línguas diferentes são entendidas,

podemos perceber a comunicação e comunicação desimpedida entre quaisquer duas pessoas no mundo.

é possível "reconstruir a torre de babel". Este é um dos objetivos finais da inteligência artificial.


"decisão", o símbolo da inteligência artificial 3.0 era



de fato, quando a "inteligência artificial" foi oficialmente proposta, o xadrez computadorizado e a tradução automática

eram dois alvos históricos da inteligência artificial, mas até o xadrez e até irem foram capturados por ai,

a primeira etapa da tradução automática, ou seja, a inteligência cognitiva das máquinas é uma das principais competências

- capacidades de processamento de linguagem natural (nlp) - ainda não podem ser comparadas a humanos.



O nlp geralmente consiste em três aspectos técnicos: análise lexical, análise sintática e análise semântica.

os três são progressivos e mutuamente inclusivos, o que também constitui o maior gargalo da tecnologia nlp.

uma vez que palavras e frases frequentemente têm significados diferentes em cenários específicos, as pessoas serão baseadas em reservas e contextos de conhecimento existentes quando as entenderem.

no entanto, a inteligência artificial ainda é difícil de alcançar no momento.

não há suporte de conhecimento tão forte como mapas de conhecimento semelhantes.


pode entender a linguagem. Para que as máquinas entendam nossa linguagem humana, as máquinas devem compartilhar conhecimento básico semelhante ao nosso,

e se baseiam em técnicas de aprendizagem profunda, que exigem acumulação de dados em larga escala ou até mesmo em larga escala, permitindo que as máquinas treinem e aprendam continuamente.




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