人類辨識通過照片辨識一個動物是貓,還是狗,是非常簡單的事情,就算是剛學會走路的孩子,也能輕易地做到.
但是,人工智能要做到這些,你知道有多麼複雜嗎?
幼兒,只需要十幾個比方,就能辨別出貓狗的區別。
而人工智能,需要數百萬個比方,即數百萬的貓狗的相片，或是數據，去讓他知道，什麼是貓，什麼是狗。
人工智能儘管像個比人類笨幾十萬倍的新生兒，但是這種技術，依舊是無可爭議的前沿。
時下少兒編程行業正處在風口之上，有資本熱捧、市場高漲、家長認可、行業走高、政策利好等多方優勢因素在因勢利導，所以不少家長，尤其是80後、90後家長們非常看好少兒編程教育。那麼，在形勢一片大好的今天，有哪些和少兒編程息息相關的前沿科技知識需要了解呢？今天阿童木人工智能就帶大家一起來領略這些最前沿的科技！
前沿一：雲端人工智能
人工智能與雲計算的深度融合。
將雲計算的運作模式與人工智能深入融合，在雲端集中使用和共享機器學習工具的技術。該技術將龐大的人工智能運行成本轉移到雲平臺，能夠有效降低終端設備使用人工智能技術的門檻，有利於擴大用戶群體，未來將廣泛應用於醫療、製造、能源、教育等多個行業和領域。
前沿二：情感智能
人工智能發展的新方向。
可以利用人工智能手段模擬表情、語氣、情感等類人化情緒響應，以打造具有情緒屬性的虛擬形象的技術。該技術可賦予機器設備更好的對人類情感的識別、理解和引導能力，為用戶帶來更具效率和人性化的交互體驗，未來將在智能機器人、智能虛擬助手等領域得到更為頻繁和深入的應用。
前沿三：機器學習
人工智能的實現方式。
一種實現人工智能的方式。在人工智能這一概念出現後不久， Arthur Samuel 在 1959 年提出“機器學習”這一概念即“（計算機）無需專門編程就能自主學習”。你可以在不使用機器學習的情況實現人工智能，但這意味著需要編寫數百萬行規則複雜的代碼。
前沿四：對話式人工智能平臺
人工智能的重要分支和發展方向。
可以融合語音識別、語義理解、自然語言處理、語音合成等多種解決方案，為開發者提供具備識別、理解及反饋能力的開放式平臺的技術。該技術能夠實現機器與人在對話服務場景中的自然交互，未來有望在智能可穿戴設備、智能家居、智能車載等多個領域得到大規模應用。
前沿五：深度學習
人工智能的深入發展模式。
深度學習是實現機器學習的途徑之一。 其他途徑包括策樹，歸納邏輯程序設計，聚類，強化學習和貝葉斯網絡等。深度學習這一概念的靈感來自大腦的結構和功能，即眾多神經元的相互連接。 人工神經網絡（ ANNs ）即為模擬大腦生物結構的算法。在ANNS中，存在具有獨立處理層的“神經元”，且這些“神經元”與其他“神經元”相接。其中每個處理層具有特定的學習特徵，如圖像識別中的曲線/邊緣。 正是這種分層賦予深度學習這一概念的名稱，其中的深度是通過使用多個層而不是單個獨立層實現的。
現如今，人工智能是一個不斷改進的過程，隨著科技的進步，它也將有更多更好的改進，越來越多的人願意利用人工智能，它是一個良性循環，我們也希望用一種人工智能去編程另一種人工智能。
人工智能的發展，已有半個世紀，如今尚處於初步應用階段，未來，漫漫長路，需要我們去探索，只是不知道，當又一個五十年過去之後，我們回首如今，會想到什麼，會發出何種感慨。
阿童木人工智能專注於3-18歲孩子的機器人、編程、創客等教育，提供品牌合作，希望自己的教學理念得到傳播，惠及到更多的孩子，專注於培養面向未來的人才。更多信息請關注阿童木人工智能公號。
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