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人工智能時(shí)代,Web 前端能做什么?

人工智能 前端
最近做了一個(gè)項(xiàng)目,通過爬蟲去抓取頁面快照,然后對(duì)頁面兼容性進(jìn)行全面測(cè)試。但是遇到一個(gè)問題,抓取到海量頁面之后,難道還要人工去分析嗎?

最近做了一個(gè)項(xiàng)目,通過爬蟲去抓取頁面快照,然后對(duì)頁面兼容性進(jìn)行全面測(cè)試。但是遇到一個(gè)問題,抓取到海量頁面之后,難道還要人工去分析嗎?

類似的場(chǎng)景并不會(huì)少,是否可以讓機(jī)器去幫我們實(shí)現(xiàn),最終輸出一個(gè)可靠報(bào)告?答案是肯定的,快照生成后,我們可以對(duì)大量快照進(jìn)行分析,結(jié)合 OpenCV 跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫,實(shí)現(xiàn)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的數(shù)據(jù)分析,最終輸出結(jié)果。

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我們總會(huì)找到一些合適的場(chǎng)景用機(jī)器來代替人,而 AI 正是這個(gè)支點(diǎn)。

AI 如果是這個(gè)時(shí)代的契機(jī),那么作為 Web 前端,在這人工智能時(shí)代,我們能做什么?

一、什么是人工智能?

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為 AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

1.計(jì)算機(jī)科學(xué)

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

2.智慧「容器」

人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會(huì)是人類智慧的「容器」。

3.信息加工

人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

4.研究目標(biāo)

人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

二、有哪些場(chǎng)景會(huì)涉及到 AI?

如果要列舉一下有哪些場(chǎng)景會(huì)用到 AI,我想可能不僅僅是如下這些:

機(jī)器視覺,指紋識(shí)別,人臉識(shí)別,視網(wǎng)膜識(shí)別,虹膜識(shí)別,掌紋識(shí)別,專家系統(tǒng),自動(dòng)規(guī)劃,智能搜索,定理證明,博弈,自動(dòng)程序設(shè)計(jì),智能控制,機(jī)器人學(xué),語言和圖像理解,遺傳編程等。

人工智能就其本質(zhì)而言,是對(duì)人的思維的信息過程的模擬。

對(duì)于人的思維模擬可以從兩條道路進(jìn)行,

  1. 結(jié)構(gòu)模擬,仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制,制造出「類人腦」的機(jī)器;
  2. 是功能模擬,暫時(shí)撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu),而從其功能過程進(jìn)行模擬。

現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對(duì)人腦思維功能的模擬,是對(duì)人腦思維的信息過程的模擬。

三、弱人工智能,強(qiáng)人工智能

弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展,尤其是 2008 年經(jīng)濟(jì)危機(jī)后,美日歐希望借機(jī)器人等實(shí)現(xiàn)再工業(yè)化,工業(yè)機(jī)器人以比以往任何時(shí)候更快的速度發(fā)展,更加帶動(dòng)了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破,很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。

而強(qiáng)人工智能則暫時(shí)處于瓶頸,還需要科學(xué)家們和人類的努力。

人工智能是依賴機(jī)器學(xué)習(xí)的,數(shù)據(jù)和算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心,而數(shù)據(jù)更為重要。按照解決問題的能力,我們可以把人工智能,分成兩類:

  • 強(qiáng)人工智能:擁有自我意識(shí),具備解決通用問題的能力
  • 弱人工智能:沒有自我意識(shí),具備解決特定問題的能力

目前,我們能看到的人工智能,幾乎都是弱人工智能,在解決特定問題的能力上,超越了人類。

四、AI 如何影響前端

  1. 數(shù)據(jù)可視化
  2. 模型可視化
  3. 相關(guān)技術(shù)

進(jìn)行中~

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: Jartto's blog
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