人工是在1956q达特茅斯会(x)议上首先提出的。该?x)议定了(jin)h工智能的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”。虽?dng)q个梦想很快被一pd未果的尝试所ȝQ但却开启了(jin)人工漫长而曲折的研究历程?br />
人工的第一ơ高潮始于上世纪50q代。在法斚wQ感知器数学模型被提出用于模拟h的神l元反应q程Qƈ能够使用梯度下降法从训练h中自动学?fn),完成分类d。另外,׃计算机应用的发展Q利用计机实现逻辑推理的一些尝试取得成功。理Z实践效果带来W一ơ神l网l的潮。然而,感知器模型的~陷之后被发玎ͼ卛_本质上只能处理线性分c问题,p最单的异或题都无法正确分类。许多应用难题ƈ没有随着旉推移而被解决Q神l网l的研究也陷入停滞?br />
人工的第二次高潮始于上世U?0q代。BPQBack PropagationQ算法被提出Q用于多层神l网l的参数计算Q以解决非线性分cd学习(fn)的问题。另外,针对特定领域的专家系l也在商业上获得成功应用Qh工智能迎来了(jin)又一轮高潮。然而,人工经|络的设计一直缺相应的严格的数学理论支持,之后BP法更被指出存在梯度消失问题Q因此无法对前层q行有效的学?fn)。专家系l也暴露出应用领域狭H、知识获取困隄问题。h工智能的研究q入W二ơ低谗?br />
人工的第三次高潮始于2010q代。深度学?fn)的出现引v?jin)广泛的x(chng)Q多层神l网l学?fn)过E中的梯度消失问题被有效地抑Ӟ|络的深层结构也能够自动提取q表征复杂的特征Q避免传l方法中通过人工提取特征的问题。深度学?fn)被应用到语韌别以及(qing)图像识别中Q取得了(jin)非常好的效果。h工智能在大数据时代进入了(jin)W三ơ发展高潮?br />
现在Q在国家加快培育壮大新兴产业、全面实施战略性新兴业发展规划、“h工智能”首度被列入政府工作报告的大背景下,L呼在人工的第三次高潮中逐浪而行Q率先在人工+?sh)销领域发力Q自d斎ͼ潜心(j)研发Q推Z(jin)L呼智能电(sh)话系l、轻村֑?sh)话机器人,通过赋予机器更多的智慧,旨在解决传统?sh)销行业的痛点,高效、准、智能,
更h性地实现人工在商业场景中的高?sh)值应用?br />
AI?sh)话机器人,Z业赋能,让电(sh)销更轻松!Lg(zhn)共享亿万电(sh)销?jng)场Q我们期待与(zhn)合作、共赢未来!