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    百度ai智能問答精選(百度ai智能問答精選題庫)

    發(fā)布時間:2023-03-19 11:41:01     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 95        問大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于百度ai智能問答精選的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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    本文目錄:

    百度ai智能問答精選(百度ai智能問答精選題庫)

    一、人工智能是研究人類什么的規(guī)律構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)

    人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律,構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)。

    人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)。

    百度ai智能問答精選(百度ai智能問答精選題庫)

    并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品。

    將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識,心理學(xué)和哲學(xué)。

    人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計算機(jī)視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

    百度ai智能問答精選(百度ai智能問答精選題庫)

    但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。 2017年12月,人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。  2021年9月25日,為促進(jìn)人工智能健康發(fā)展,《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。

    二、什么是人工智能?發(fā)展過程中經(jīng)歷了哪些階段

    1、人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

    2、一開始是圖靈提出的概念:機(jī)器人是否會思考

    然后就被擱在一邊了,直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的提出,又火了一段時間,然后因為隱層訓(xùn)練規(guī)則不明所以又被擱一邊了;

    在接下來有人解決了隱層訓(xùn)練問題,又一下子活躍起來了,大概活躍到了上世紀(jì)70年代,劃時代的SVM提出來了,至此機(jī)器學(xué)習(xí)從以仿生為主正式轉(zhuǎn)為以統(tǒng)計學(xué)為主;

    接下來是1995年AdaBoost算法提出,實(shí)現(xiàn)了多分類器的級聯(lián),又把分類效果提升了一個等級;

    最后就是06年深度學(xué)習(xí)概念提出,現(xiàn)在看來效果很不錯,接近甚至超過人分類效果了;

    總的來說就是一開始人們想用計算機(jī)做一個大腦出來,經(jīng)過幾十年摸索發(fā)現(xiàn)不現(xiàn)實(shí),最后發(fā)現(xiàn)可以用統(tǒng)計學(xué)大數(shù)據(jù)來解決。

    三、在AI時代,AI如何解決員工的個性化學(xué)習(xí)需求?

    AI并不神秘,甚至可以說無處不在——來自購物、娛樂平臺的“猜你喜歡”,來自社交平臺、新聞媒體的“為你推薦”等等無一不在使用AI技術(shù)來解決每個人的個性化消費(fèi)。

    在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng),AI技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用得越來越成熟,在企業(yè)學(xué)習(xí)領(lǐng)域用來解決員工的個性化學(xué)習(xí)需求也是AI及企業(yè)學(xué)習(xí)發(fā)展的必然趨勢。

    其中,數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),這里的數(shù)據(jù)包括精準(zhǔn)的員工畫像數(shù)據(jù)及足夠量級的內(nèi)容數(shù)據(jù);機(jī)器學(xué)習(xí)是決定推薦內(nèi)容準(zhǔn)確度及影響員工學(xué)習(xí)體驗的關(guān)鍵,這里的機(jī)器學(xué)習(xí)主要指建立員工與數(shù)據(jù)之間循環(huán)往復(fù)不斷修正完善的關(guān)系。

    要解決員工的個性化學(xué)習(xí)需求,必須從數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)兩個方面入手,這兩個方面又是你中有我我中有你的關(guān)系,那么他們?nèi)绾螀f(xié)同作戰(zhàn)解決員工的個性化學(xué)習(xí)需求呢?

    百度ai智能問答精選(百度ai智能問答精選題庫)

    建立立體的員工畫像

    對于員工畫像來說,采集數(shù)據(jù)的維度越多,畫像越精準(zhǔn)。

    為了更好地規(guī)劃員工個性化學(xué)習(xí)路徑,精準(zhǔn)把握員工學(xué)習(xí)需求,推送符合企業(yè)和員工學(xué)習(xí)需求的知識內(nèi)容,最終提升企業(yè)學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效果,立體多維的員工畫像是基礎(chǔ)。

    現(xiàn)在大部分學(xué)習(xí)平臺所謂精準(zhǔn)的員工畫像更多的是基于企業(yè)內(nèi)部員工基本的崗位信息而建立,采集數(shù)據(jù)的維度非常有限。

    深度應(yīng)用AI技術(shù)的企業(yè)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng),在企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,可以從全網(wǎng)數(shù)千萬個數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)理解每個崗位的知識結(jié)構(gòu),繪制高精度崗位地圖,精準(zhǔn)定位員工角色和技能水平,并通過同行同事的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、行業(yè)動態(tài)、員工在社交、購物等消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)上的行為數(shù)據(jù)等等維度了解員工興趣愛好、生活學(xué)習(xí)規(guī)律,精準(zhǔn)描摹員工畫像,為員工建立從工作、生活、娛樂休閑三位一體的立體畫像。

    為了更好地為員工建立多維的立體畫像,F(xiàn)iltered的產(chǎn)品Magpie在確保引擎了解員工角色、興趣、學(xué)習(xí)需求和技能概況時,會不時向員工提出很多問題,以期對員工有更加全面的認(rèn)識;

    國內(nèi)的布本知魚從公司特點(diǎn)、團(tuán)隊需求、崗位地圖、個人情況等9大類30多個維度精準(zhǔn)刻畫員工畫像;

    建立知識單元盡可能小的微知識系統(tǒng)

    在知識內(nèi)容的數(shù)據(jù)上,包含兩個方面:企業(yè)內(nèi)外已有的知識數(shù)據(jù)和正在或未來可能創(chuàng)建的知識數(shù)據(jù)。

    企業(yè)在內(nèi)容數(shù)據(jù)方面的難題大概有兩個:一是原有的大課數(shù)據(jù)、厚重的知識材料長期沉寂,造成知識數(shù)據(jù)資產(chǎn)的浪費(fèi);二是內(nèi)容單一,數(shù)據(jù)量不足。

    解決員工個性化學(xué)習(xí)需求,從知識內(nèi)容的角度可以分兩步:

    第二步,在正確的時間提供精確的知識內(nèi)容,正確的時間是指員工發(fā)生需求的時間,精確的內(nèi)容是剛剛好解決需求的知識單元或知識點(diǎn),而不是長篇大論的課程或材料。

    要完成第一步,在將企業(yè)內(nèi)部知識數(shù)字化的同時,還應(yīng)當(dāng)開放第三方數(shù)據(jù),從第三方數(shù)據(jù)中獲取對員工有價值的與時俱進(jìn)的知識數(shù)據(jù)。

    要完成第二步,首先需要的就是拆解知識內(nèi)容,包括對內(nèi)容進(jìn)行知識單元的識別、標(biāo)記和分類等,幫助企業(yè)建立知識單元盡可能小的內(nèi)容數(shù)據(jù),方便在員工需要的時候精準(zhǔn)提取相應(yīng)的解決方案;

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    機(jī)器學(xué)習(xí),不斷校準(zhǔn)、完善推送內(nèi)容的精準(zhǔn)度

    機(jī)器學(xué)習(xí)通過員工對內(nèi)容數(shù)據(jù)的相關(guān)行為反饋,逐步校準(zhǔn)內(nèi)容的精準(zhǔn)度。

    有一種機(jī)器學(xué)習(xí)叫強(qiáng)化學(xué)習(xí),它專注于系統(tǒng)性能,會根據(jù)用戶或積極或消極的反饋,以及自身的大量重復(fù)學(xué)習(xí)來執(zhí)行任務(wù),調(diào)整自己的系統(tǒng)行為。

    比如,AI系統(tǒng)為員工推送的某一主題內(nèi)容,并未引起員工的點(diǎn)擊、關(guān)注,系統(tǒng)就會判斷這一主題的內(nèi)容并不符合員工的當(dāng)下需求,那么系統(tǒng)將不再推送這類內(nèi)容;在某天員工對該主題的內(nèi)容進(jìn)行了主動搜索,機(jī)器就會判斷員工在這一階段可能需要這一主題的相關(guān)內(nèi)容了,后續(xù)將會再增加這一主題的相關(guān)推送。

    強(qiáng)化學(xué)習(xí)這種通過越來越多的系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)或經(jīng)驗來做出決策的學(xué)習(xí)方式或能力,與人類根據(jù)積極或消極后果來改進(jìn)自身學(xué)習(xí)極為相似,但它的這種學(xué)習(xí)是不間斷的,不受時間、地點(diǎn)的約束。

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    智能機(jī)器人讓學(xué)習(xí)融入員工的日常工作

    員工在遇到難題的時候,不可能正好有一場培訓(xùn)等著他,通常情況下,他們會首先向同事、領(lǐng)導(dǎo)等相關(guān)業(yè)務(wù)專家尋求幫助,保證問題處理的高效快捷,但這樣的業(yè)務(wù)專家也同樣不太可能隨時出現(xiàn)在身邊。

    基于AI技術(shù)的智能機(jī)器人就是可以隨時隨地幫助員工高效解決問題的專家,是每個人身邊的導(dǎo)師,員工遇到問題的時候,只需要喚醒智能機(jī)器人說出相關(guān)的問題,就可以第一時間得到相關(guān)的解決方案。

    為什么能夠成為員工身邊的導(dǎo)師呢?因為它能夠在員工發(fā)出需求后,快速理解員工問題,并在盡可能小的知識單元存在的微知識系統(tǒng)中精準(zhǔn)定位到員工需要的解決方案。這不但為員工的即時性難題找到了答案,還可以盤活企業(yè)歷史知識的價值。

    同時智能機(jī)器人還有一套自己的運(yùn)營邏輯,即判斷企業(yè)知識庫有沒有答案、找到能夠解答業(yè)務(wù)問題的專家或業(yè)務(wù)骨干:有答案,直接提取答案推送給員工;沒有答案,自動邀請專家或同事作答,并觸發(fā)獎勵機(jī)制,對問答人給出相應(yīng)獎勵,得出的答案也會沉淀下來,豐富企業(yè)知識庫,推送給問答人或可能有這個問題的人。這也直接促進(jìn)了組織經(jīng)驗的萃取、優(yōu)化。

    四、機(jī)器人是怎么實(shí)現(xiàn)人工智能的呢?

    機(jī)器人只是人工智能的一個載體。

    人工智能(AI):

    它是計算機(jī)科學(xué)的一個分支。它涉及開發(fā)計算機(jī)程序來完成否則需要人類智能的任務(wù)。AI算法可以解決學(xué)習(xí),感知,問題解決,語言理解和邏輯推理。AI在現(xiàn)代世界中以許多方式使用。例如,AI算法用于Google搜索,Amazon推薦引擎和SatNav路線查找器。大多數(shù)AI程序不用于控制機(jī)器人。即使AI用于控制機(jī)器人,AI算法也只是較大的機(jī)器人系統(tǒng)的一部分,它還包括傳感器,執(zhí)行器和非AI編程。

    機(jī)器人:

    是可編程機(jī)器,通常能夠自主地或半自主地執(zhí)行一系列動作。構(gòu)成機(jī)器人有三個重要因素,:機(jī)器人通過傳感器和執(zhí)行器與物理世界進(jìn)行交互。機(jī)器人是可編程的。機(jī)器人通常是自主或半自主的。

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    以上就是關(guān)于百度ai智能問答精選相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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