困惑随着人工智能存储到多个应用程序。
人工智能用于更多的方法和设备的方式相同devices-raising混淆的程度正是人们谈论时指的是人工智能和AI-enabled系统。
人工智能是工具和过程。它也是一个东西,虽然不是一点点接近奇点阿瑟·c·克拉克于2001年。它复制,它是越来越难区分从另一个。也有人工智能的子集,特别是机器学习和深入学习和神经网络的变异,使人工智能。
在工具方面,人工智能被添加到从验证到制造业。它是一种建立指南被认为是可接受的高斯分布基于大量的数据输入。这是一个巨大的效率改进铸造,规则的甲板可能1000页或更多,这取决于流程节点。能够访问数据从数十亿芯片和确定是什么导致了异常值的数据,导致错误的芯片或产生问题可以提供巨大的成本和时间效益的铸造和芯片设计师。和能够发现设计错误签收之前能有很大的影响和负阻元件成本,提高的可能性实现首次硅post-manufacturing较少的问题。
AI也是一个过程。它需要训练数据的权重,使用“训练”或干净数据推断能力分配在一个可接受的行为。在这一过程有子流程,提高数据的价值。所以修剪减少数据集的大小,每一位量化得到更多,改善速度和加速度数据修剪和量化数据可以利用。随着越来越多的数据被收集,它被添加回训练数据增加推断法的准确性。
此外,人工智能是一个东西。IBM已经沃森。谷歌已经DeepMind。微软,Facebook,阿里巴巴和亚马逊有自己的版本,主要应用在幕后。但在光担心AI取代人的各种工作,包括高收入的医疗专家,他们修改后的营销。他们现在叫人工智能工具,大大减少威胁的人在大学里度过了8到12年。在这种情况下,它可能是更像一个东西可以作为一种工具。
AI渗入我们的生活在很多方面,从自然语言语音识别辅助和自主驾驶,和从小事我们从来没有看到改善电池性能或更快的上市时间,这将变得更加模糊。对于任何电子设备,人工智能可能是开发过程的一部分,使用模型的一部分,该体系结构的重要组成部分。它可能会与其他人工智能通信系统和增加自主权,甚至变形的方式,没有人可以想象。
但至少我们可以肯定的一件事。人工智能不是verb-yet。
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