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一、强化吸收数据
基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互,他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说,实时吸收数据是它们必备的技能之一,此外还需要获取不间断的流媒体数据(绝大多数都是小数据模块,比如物联网传感器评估)和批量数据(一些大数据模块,比如系统数据库内的历史数据表)。
二、自适应性
利用机器学习技术,自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移,他们会分析工作处理的结果,然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择,这涉及到一整套迭代流程,包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部,再导入新数据,该模型会进行数据分类,在按照分类分析处理行为。最后,这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果,再利用这些结果数据重新进行训练。
三、反应性
现代人工智能系统可以根据周围环境情况,实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务,它们运行,然后存储处理结果,最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入(通常来自于各种流媒体数据平台),然后根据实际情况执行操作,人工智能程序会自动调用程序、规则和行为,然后自己做出决策。简单的说,人工智能系统会一直处于运转之中,然后根据不同的输入做出反应。
四、前瞻性
许多人工智能系统不仅仅具备反应性,他们可以规划未来,执行最佳的行动计划。事实上,系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统,都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景(情况)随时切换输入数据的能力。举个例子,人工智能会及时获取天气预报数据,并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货,一旦发货延迟,是否会对美国的制造进度计划产生影响,是否需要重新优化生产计划。
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