近年来，以深度学习、强化学习为代表的人工智能技术从语言翻译、图像识别、工业自动化等工程技术领域，拓展到智能生产、智能农业、智能物流、大数据宏观经济监测、量化投研等经济、金融范畴，可谓应用广泛。

  雲联人工智能技术具有处理高维数据的先天优势，可以通过表征学习、价值函数近似、特征选择等方式避开传统分析方法的诸多限制，获得了更好的预测和决策效果。为了使人工智能技术达到令人满意的预测和决策效果，研究人员往往需要投入大量的数据资源。这一技术特性使得数据资源,成为关键性生产要素。在大数据、智能化、移动互联网、云计算等日渐普及背景下，人工智能技术作为提供信息产品和信息服务的底层技术，也是工业经济逐步向数字经济转型的关键。
人工智能算法是什么

  雲联人工智能算法大致可分作监督学习、无监督学习与强化学习。其中，监督学习通过不断训练程序（模型）从人类已有经验中学习规律。在这一类机器学习中，研究人员会通过标记数据的方法，不断调整模型参数以达到学习目的。类似于父母会向孩子展示不同颜色、大小乃至种类的苹果，教会孩子认识“未曾见过”的苹果。这便是监督学习的目的：样本外预测。

  无监督学习则通过训练程序，使机器能直接从已有数据中提取特征，对信息进行压缩，用于完成其他任务。如传统的主成分分析，可以将高维特征使用低维度向量近似。例如，我们可以使用主成分分析技术压缩图片，以达到节省储存空间的作用。因此，这类机器学习算法并不需要以往经验，也被称之为无监督学习。

  当然，无监督学习与监督学习之间并不是彼此对立的关系，对于存在部分标注的数据，我们也可以使用半监督学习算法。比如最近比较流行的对抗神经网络——我们可以使用该算法学习一系列甲骨文后，令它生成多个足以以假乱真、却从不代表任何意义的“甲骨文”，相当于计算程序“照虎画虎”却不知为虎。

  此外，强化学习与以上（无、半）监督学习算法不同，强化学习是动态优化的延伸，而（无、半）监督学习则与统计学更为接近。强化学习通过使智能程序不断地与环境交互，通过调整智能程序的决策参数（过程）达到最大化其累积收益的目的。强化学习是最接近于人类决策过程的机器学习算法，类似于让一个智能体无限、快速地感知世界，并通过自身失败或者成功的经验，优化自身的决策过程，在这一过程中计算机程式并不那么需要老师。当然，强化学习也并不能完全同监督学习割裂开来。比如AlphaGo就是通过强化学习手段所训练的计算程序，但在AlphaGo训练的第一阶段，研究人员使用了大量的人类玩家棋谱供AlphaGo模仿学习，这里人类已有经验类似于老师；但是在AlphaGo的升级版本ZeroGo中，模仿学习已经完全被摒弃爱游戏APP最新版下载。

  雲联为了使人工智能算法拥有普遍适用性，我们往往需要大量数据、算力以及有效的计算算法。大量数据相当于我们聘请了一个知识渊博的老师指导计算机程序，高额算力则会赋予计算机程序更快学习到知识的能力。人工智能研究领域一个重要的方向，是不断开发能更有效利用既有数据和算力的计算算法，相当于为计算机程序提供更好的学习方法和路径。因此，数据标注、云计算、芯片设计与算法开发，可谓是人工智能行业的核心部分。
人工智能技术对社会经济带来什么影响爱游戏app下载

  雲联事实上，人工智能技术作为学科起源于20世纪50年代，比如“人工智能之父”McCarthy等人在50年代提出人工智能；决策树模型起源于上世纪50至60年代，当前广为应用的神经网络模型、Q学习强化学习算法则起源于20世纪80年代。但人工智能技术要想达到媲美人类决策的精准度，需要大量训练（经验）数据和高额算力，因此直到2000年以后，人工智能技术才得以实现跨越式发展。

  在大量数据与高额算力的加持下，部分人工智能技术已可替代人类做出大规模的精确决策，也取代了越来越多的人工岗位。从目前的影响来看，一方面，机器学习应用的确替代了部分传统劳动力，产生了劳动挤出效应：自动化机器人让生产流程趋于无人化，自然语言处理技术可较好完成大部分的翻译乃至信息提取工作，机器学习算法甚至能更准确地定性小分子化合物性质，从一定程度上减轻了大规模重复性工作所需要的劳动力和时间消耗爱游戏APP最新版下载。