4月10日，為期5天的人工智能與頂尖德州撲克牌手對(duì)戰(zhàn)暨“冷撲大師”對(duì)“龍之隊(duì)”表演賽在海南生態(tài)軟件園完美收官，人工智能“冷撲大師”最終以792327總記分牌的戰(zhàn)績(jī)完勝并贏得200萬(wàn)獎(jiǎng)金。
賽后，比賽發(fā)起人李開復(fù)表示：“德州撲克冷撲大師和中國(guó)龍之隊(duì)對(duì)決結(jié)束了。不出意外地，AI 完勝人類。這場(chǎng)比賽證實(shí)了：人工智能已從完美信息的AlphaGo，延伸到了不完美信息的冷撲大師。人機(jī)對(duì)戰(zhàn)基本沒有懸念了，據(jù)聞AlphaGo近期即將來華和柯潔對(duì)戰(zhàn)，其實(shí)已經(jīng)不再具有科學(xué)意義了。以后我們應(yīng)該更關(guān)注商業(yè)領(lǐng)域的人工智能，在金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，讓世界變得更美好。”
AI人工智能的發(fā)展以及應(yīng)用，已經(jīng)延伸到了很多領(lǐng)域當(dāng)中。
今天我們就為大家分享一篇關(guān)于AI人工智能在“企業(yè)在線學(xué)習(xí)”領(lǐng)域的應(yīng)用，看看AI人工智能到底為企業(yè)在線學(xué)習(xí)帶來了怎樣的變化！
隨著在線學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)能力變得更加成熟,在線學(xué)習(xí)將會(huì)變得可以適應(yīng)每一個(gè)學(xué)習(xí)者偏好, 且具備更強(qiáng)大的學(xué)習(xí)行為分析能力。
AI或人工智能，簡(jiǎn)單的來說，這是一個(gè)相當(dāng)時(shí)髦的詞匯：這個(gè)詞似乎無處不在,一旦有這個(gè)詞出現(xiàn)，總會(huì)讓人覺得有點(diǎn)不同。它涵蓋范圍很廣，并不特指，且無處不在。
AI的定義
一種定義是 AI Now symposium的主席凱特·克勞福德和梅雷迪思·惠塔克, 在2016年7月提出的:人工智能(AI)是包括機(jī)器學(xué)習(xí)、感知、推理、和自然語(yǔ)言處理的一個(gè)系列的技術(shù)。
另一個(gè)說法是加州大學(xué)伯克利分校建筑機(jī)器智能,計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程的教授斯圖亞特·羅素提出的：他認(rèn)為判斷一個(gè)機(jī)器是否智能，它需要具備視覺，聽覺，認(rèn)知，,學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)，幫助制定計(jì)劃，并決定行動(dòng)的能力。羅素在2015年12月的一次TED演講中指出，人工智能已經(jīng)無處不在：谷歌的搜索引擎就是人工智能的一個(gè)例子，Siri也是。
基于這些定義,很明顯人工智能已經(jīng)是在線學(xué)習(xí)不可分割的組成部分。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)變得更加復(fù)雜,人工智能在在線學(xué)習(xí)的作用會(huì)顯著增加。
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？
機(jī)器學(xué)習(xí)是指讓一臺(tái)智能機(jī)器（AI）通過算法來教它做出決策，最終，這種決策是沒有明確指向性的。例如，當(dāng)你使用拼寫程序在手機(jī)上輸入“Cali”時(shí)，在你多次輸入并修正以后程序終將停止把它修正為 “Kelly””或者“Callie”，他會(huì)意識(shí)到“Cali”是你家狗的名字，且拼寫是正確的。更多的“訓(xùn)練”之后，“當(dāng)你鍵入“Ca”時(shí)它會(huì)自發(fā)建議“Cali”。
當(dāng)亞馬遜建議你可能要購(gòu)買某品類或Netflix推薦的項(xiàng)目時(shí)，他們也使用了機(jī)器學(xué)習(xí)。這些服務(wù)篩選了大量的數(shù)據(jù)，包括你過去的行為，基于算法，作出決定或建議。
這些建議是自動(dòng)的，但機(jī)器學(xué)習(xí)是基于人類的指導(dǎo)。人們寫的算法，人類告訴機(jī)器需要注意什么，忽略什么，以及通過信息收集來進(jìn)行決策 。與任何人為控制一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)算法反映反映了程序員或者使用者的假設(shè)。
斯威尼（2013）在她的“廣告服務(wù)中的歧視”報(bào)告中指出，在谷歌的廣告中：“廣告主可以為相同的搜索字符串和“谷歌算法”等多個(gè)模板去學(xué)習(xí)判斷隨著時(shí)間的推移，哪個(gè)廣告文本能從觀眾中得到最的點(diǎn)擊。然后基于每個(gè)廣告文本的點(diǎn)擊歷史來分配權(quán)重（或概率）。最初所有可能的廣告文本都是相同的權(quán)重，它們有同樣的概率產(chǎn)生點(diǎn)擊。隨著時(shí)間的推移，人們更傾向于點(diǎn)擊某一個(gè)版本的廣告文本，權(quán)重發(fā)生改變，所以獲取最多點(diǎn)擊次數(shù)的廣告文本最終顯示的頻率會(huì)更高。這種方法作為廣告載體，為廣告主在客戶謀取了大量客戶，調(diào)整了Google以此在廣告商手上獲利。”像論文中所說的那樣，它導(dǎo)致廣告中包含了大量的用戶偏見，甚至導(dǎo)致“逮捕”這個(gè)詞的搜索結(jié)果顯示非洲裔美國(guó)人的名字比白人的名字要多。
什么是深度學(xué)習(xí)？
機(jī)器是否能通過更多的決策導(dǎo)致更好更精準(zhǔn)的結(jié)果？這就是深度學(xué)習(xí)的畫面。雖然仍然受到人類編程的影響，但深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠執(zhí)行“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”。
深度學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)形式，計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)如何自主學(xué)習(xí)，不再需要人工輸入。它使用的算法模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人類大腦的運(yùn)行。他們獲取信息并產(chǎn)生輸出。當(dāng)然并不是那這么簡(jiǎn)單，在信息輸入和結(jié)果輸出之間會(huì)發(fā)生許多層次的處理。雖然不是每一個(gè)行動(dòng)和決策都是由一個(gè)人編程，但是該算法提供了初始的決策指令。
深度學(xué)習(xí)可以快速行形成模式；很常見的例子就是圖像識(shí)別軟件使用深度學(xué)習(xí)來識(shí)別貓的圖片。電腦給了成千上萬(wàn)張貓的圖片，不同顏色和不同大小的貓，在不同的位置從事不同的活動(dòng)。計(jì)算機(jī)會(huì)“看”一組特征--由程序員記決定--來區(qū)別照片中的什么是貓什么不是。隨著處理越來越多的照片，計(jì)算機(jī)的準(zhǔn)確性會(huì)提高。它就學(xué)會(huì)了如何識(shí)別貓。
語(yǔ)言學(xué)習(xí)是導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)巨大進(jìn)步的又一領(lǐng)域。根據(jù)紐約時(shí)代雜志的報(bào)道，谷歌翻譯基于深度學(xué)習(xí)的升級(jí)，導(dǎo)致了一夜之間的堪稱戲劇性的進(jìn)步。
隨著計(jì)算機(jī)的識(shí)別模式變得越來越好，系統(tǒng)也變得更加容易地識(shí)別圖像中的其他對(duì)象以及圖像之間微妙的差別。這是一個(gè)多層次的網(wǎng)絡(luò)功能；不同層級(jí)學(xué)會(huì)識(shí)別不同的項(xiàng)目，系統(tǒng)基本上是通過“自學(xué)”來排序和進(jìn)行項(xiàng)目分類，盡管目前沒有人能明確的解構(gòu)和標(biāo)記每個(gè)項(xiàng)目。
AI人工智能對(duì)在線學(xué)習(xí)意味著什么？
進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，系統(tǒng)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力；到目前為止，也只有廠房像Google和Facebook這樣的企業(yè)擁有強(qiáng)大的計(jì)算能力來訓(xùn)練AI系統(tǒng)去執(zhí)行特定的，數(shù)據(jù)密集型任務(wù)。然而，開源工具和其他技術(shù)上的進(jìn)步使企業(yè)在線學(xué)習(xí)的開發(fā)者能夠更容易的使用這些工具。它對(duì)企業(yè)在線學(xué)習(xí)的潛在利益是巨大的。
比如聊天機(jī)器人技術(shù)的迅速提高，展現(xiàn)了在在線學(xué)習(xí)當(dāng)中潛在的“人”的相互作用能幫助或加強(qiáng)學(xué)習(xí)。AI已經(jīng)在學(xué)習(xí)項(xiàng)目當(dāng)中被使用，它可以為每一個(gè)學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的在線學(xué)習(xí)體驗(yàn)。隨著在線學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)能力變得更加復(fù)雜，在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)將變得更加適應(yīng)每個(gè)學(xué)生的偏好，性能和行為模式，導(dǎo)致更大的參與感。甚至說，在線學(xué)習(xí)可以從所有人被“要求”使用同樣的模型，觀看同一視頻和閱讀他們可能已知的文字材料等這種固有的模式發(fā)生轉(zhuǎn)變。項(xiàng)目可以采取讓一個(gè)學(xué)習(xí)者使用自己的個(gè)性化的課程，只覆蓋他或她的薄弱領(lǐng)域，用最適合他們的展現(xiàn)的形式及最合適的學(xué)習(xí)節(jié)奏。