新闻中心

因果推断与可解释机器智能

1、机器自动学习的东西，人类进行检视，也被抽象成可解释的 “因果”关系或者蕴含关系规则，加到机器推理的模型中，这样把人为的 “因果”推理 和机器自学习或者发现的规则等结合起来，不仅在新的环境下，机器不需要重新学习和训练，只要修改“因果”推理模型的输入和参数，机器就能够适应新的环境。

2、个人理解）因果推断可以被理解为想要1）what cause（Why）；2）what if。回答what if，必须基于多种干预下的结果。 而在观测中缺少反事实结果是因果推断的根本问题 。

3、因果推理型的人更适合创业。因果推理：因果推理是解释性分析的强大建模工具，它可使当前的机器学习变得可解释。如何将因果推理与机器学习相结合，开发可解释人工智能（XAI）算法，是迈向人工智能的关键步骤之一。

4、因果性学习在人工智能中的应用显著，如领域迁移中通过因果机制进行语义信息抽象，推荐系统中解决自选择偏差。这种因果推断能力对于提升机器学习的抽象、推理和可解释性至关重要。

人工智能与机器学习有哪些不同

1、简而言之，机器学习是人工智能的一个重要组成部分，但人工智能不仅限于机器学习，还包括其他各种技术和方法。

2、这种学习方法（称为强化学习）与传统的有监督机器学习的曲线拟合方法有很大的不同。特别是，强化学习的发生非常迅速，因为每一个新的反馈（如执行一个动作和获得一个奖励）立即被发送来影响随后的决定。强化学习已经获得了巨大的成功在自动驾驶汽车以及AlphaGO（下棋机器人）。

3、机器学习（Machine Learning）是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。

人工智能技术有哪些

1、人工智能技术主要包括以下几种： 机器学习：这是一种让计算机系统通过数据和经验自我改进的技术。它涵盖了监督学习、无监督学习、强化学习等多种子领域。在监督学习中，模型根据标记的训练数据进行学习；无监督学习则是在没有标签的情况下发现数据中的模式；强化学习则是通过与环境交互来学习最优策略。

2、语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面。

3、人工智能技术有：智能搜索引擎、自动驾驶（OSO系统）、人像识别、文字识别、图像识别、车牌识别、机器翻译和自然语言理解、专家系统、机器人学、自动程序设计、航天应用、机器学习、信息处理等。人工智能属于社会科学、技术科学、自然科学三向交叉学科，知识面涉及信息论、控制论、心理学、计算机科学等。

4、人工智能包括的技术有：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人技术等。机器学习是人工智能的核心技术之一。它通过训练模型，让计算机从数据中自主学习并作出决策。这种技术可以应用于各个领域，如医疗、金融、教育等，通过分类、预测等任务，提高效率和准确性。

5、人工智能技术包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaTIc Speech RecogniTIon，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。

6、人工智能技术涵盖多个领域，包括机器人技术、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。以下是各个技术的详细说明： 语音识别技术：也称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition， ASR），它旨在将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的格式，如键值、二进制编码或字符序列。