第656章

 與志同道合的夥伴們一起前進，前方還有指路明燈。 

 在張俊平看來，這個世界上，就沒有更美好的事情了。 

 弱人工智能是隻能在特定的領域或任務中表現出人類的智能，而強人工智能已經能夠在任何領域或任務中表現出人類的智能，甚至超過人類的智能。 

 至於超人工智能，這種在所有領域或任務中遠遠超越人類的智能程序，雖然有這個劃分，但在場所有人都十分懂事的沒有提及這個層級的人工智能開發工作。 

 “Ai算法的分類方式多，不同的學習機制、功能用途以及模型結構，已經有著許多科學家在專研。比如咱們大夏新科的語音精靈也是弱人工智能領域的項目成果。 

 從線性迴歸到邏輯迴歸，還有決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡、如多層感知器…… 

 還有無監督學習的聚類算法、k均值、層次聚類、自編碼器…… 

 按照模型複雜度和更新方式，批處理算法下，批量梯度下降訓練的經典機器學習模型，能夠即時適應新數據流的在線學習算法，還有基於多層次非線性變換構建的複雜模型深度學習算法。 

 以上這些都只是我做的一個簡要概述，並未窮盡所有可能的分類和對應的算法。 

 實際的研發過程中，許多智能Ai算法會根據具體應用場景和技術發展而不斷演進和創新。 

 而我目前比較中意的有兩種，一種是生成式Ai大模型，在自然語言處理領域中，經過大規模訓練能夠根據輸入自動生成輸出文本的深度學習模型。 

 這類模型主要運用深度神經網絡結構，並且大多基於自迴歸或變分自編碼器等框架設計而成，只不過太考驗數據資源庫的優秀程度，也十分考驗服務器運算性能。” 

 雖然在場的都是數學專家、教授級別的精英人物，但有部分人都是術業專攻，所以周瑜不厭其煩的為大家都進行著科普。 

 人無完人，更何況是在專業領域進行深耕的這部分精英，他們對專業以外其他領域的認知，可以說非常普通，甚至對某些領域的認知，還比不過普通大學生。