【.com原创文章】近日，以超越“我”为主题的MATLABEXPO2019大会在京召开。会议围绕人工智能这一革命性技术展开。从人工智能改变世界，到如何加速人工智能的应用，MATLAB对人工智能的一些方法进行了深入探讨，推出了一系列产品。它旨在将人类洞察力带入人工智能时代。 MathWorks高级策略师JimTung在大会演讲中表示，虽然人工智能在提高生产力方面具有巨大的潜力，但人工智能在今天仍然处境艰难，数据太多，数据太少，没有数据科学家，工具不完善，能力不强与其他系统交互等一系列原因导致人工智能的失败。针对这些问题，MATLAB推出了一系列不同领域的工具，帮助用户解决困难，加速人工智能的发展进程。在MathWorks高级策略师JimTung的会面中，笔者就人工智能的实现采访了JimTung。JimTung告诉记者，深度学习、机器学习和强化学习的用户可能面临不同的挑战。 对于机器学习来说，由于涉及到很多不同的技术和算法，客户最大的困难就是如何选择最合适的算法和参数。虽然有些客户对每种算法都非常熟悉，但如何快速选择最合适的算法是他们面临的最大挑战，而MathWorks提供的工具可以帮助客户快速选择最适合自己应用的算法。 对于深度学习，由于很多用户不熟悉，所以开发起来比较困难。JimTung认为深度学习有很大的潜力，但是如何正确地应用这些技术或者正确地选择一些技术参数是一个非常重要的问题。MathWorks要做的就是帮助客户了解深度学习，通过一些工具和方法，帮助客户利用深度学习完成自己最擅长的开发。 对于强化学习，JimTung表示，虽然它已经存在了很长时间，但由于是另一个完全不同的领域，传统上并没有特别合适的工具来配合强化学习的应用。MathWorks提供了相应的工具，将深度学习工具与其他工具配合，共同应对实际应用。强化学习本质上是一个反馈系统，是学习人工智能的另一种方式。增强学习不是机器学习算法或深度学习的增强版。它可以是增强型通用机器学习，也可以是增强型深度学习。 采访***的时候，记者问了一个问题，算法和流程谁更重要。JimTung认为两者都很重要。虽然算法很重要，但他认为，如果把算法比作一个idea，如果没有流程辅助idea的实现，idea就会白费，也没有办法实现。因此，两者相辅相成。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
