27、自然语言理解和生成中的深度学习应用

自然语言理解和生成中的深度学习应用

在过去的四到五年里，神经网络和深度学习技术在人工智能领域引起了众多关注。许多科技巨头都在使用这些前沿技术来解决现实生活中的问题，并且取得了令人瞩目的成果。本文将先介绍人工智能的整体概况，包括其组件、阶段、类型，以及目标和应用，进而探讨为什么深度学习是实现人工智能最有前景的技术之一。

人工智能概述

人工智能（AI）是一门致力于赋予机器人类水平智能的科学领域。其基本理念是让机器具备智能，从而能够执行一些原本只有人类才能完成的任务。实现这一目标所采用的各种算法技术大多属于机器学习技术的范畴。

人工智能的组成部分

人工智能主要由两个关键部分组成：
- 自动化 ：自动化是人工智能中广为人知的一个组成部分。在汽车制造领域，自动机器人按照预设的指令完成车辆制造任务，虽然它们不具备与人类交互的智能，但能以高精度、高效率和高速度完成制造工作。在DevOps领域，机器学习被用于自动化许多人力密集型流程，例如通过分析服务器日志给出建议，并对警报和建议进行优先级排序，从而节省了团队的时间。
- 智能 ：人类期望机器能够理解我们的行为和情感，并基于人类的行为做出智能反应，模仿人类的智能。近年来，谷歌助理能够准确理解人类的自然语言，Facebook研究团队构建的问答系统善于运用推理，特斯拉和谷歌的自动驾驶汽车等都是机器智能取得进展的例子。智能包含推理、学习、从经验中学习、解决问题、感知和语言智能等子组件，这些能力对人类来说是自然具备的，但机器需要特定的技术才能获得。

人工智能的阶段

人工智能系统主要有三个阶段：