在已知输入函数和特征函数时,求解输出函数的过程,叫作“求卷积”,实际上就是计算傅立叶积分的过程。
猜测对象的特征函数,也就是为对象建模的过程(识别)
据对象的输入-输出响应序列,进一步调节对象参数的过程,这一过程也是“学习”的内在含义。也就是说,做卷积分析,就是面对一个不知其内部构造如何的对象,通过输入一个已知的函数,观察输出函数,最终给出对目标对象内部构造的一个猜测。
逻辑智能(AI 1.0)和近20年来作为主力的计算智能(AI 2.0),向人机混合、虚实交互的平行智能(追命传说3Candyman: Day of the Dead)迈进。
著名的经验法则:项目前90%的工作占用10%的时间,而后10%的工作占用90%的时间。
掌握核心常识以及复杂的抽象和类比能力,是人工智能未来发展不可或缺的重要一环。
现代人工智能以深度学习为主导,以DNN、大数据和超高速计算机为三驾马车
马文·明斯基的“容易的事情做起来难”这句格言仍然适用于人工智能的大部分领域