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请问现阶段的AI人工智能和大数据有多少种算法方式呢？
你好，我正好在学习研究AI人工智能，很高兴能回答你的问题。首先，算法是无穷多的，而且每天都会有新的算法出现，不过有些算法成为了经典，也就成为我们需要学习作为基础的算法知识。
在AI人工智能领域，总体可分为传统算法和深度学习方面的算法。传统算法都是经典算法，比如k-近邻算法，线性回归，逻辑回归，svm，主成分分析pca,决策树，随机森林，集成学习，xgboost,朴素贝叶斯算法，隐马尔可夫算法，EM算法等等。
深度学习CV领域有faster-RCNN,SSD,YOLO，FCN，SegNet,UNet,DeepLab,MaskRCNN,FCNT,GOTURN,SiamFC等等。
深度学习NLP领域传统RNN,LSTM,GRU,Transformer,以及Transformer的变种，比如BERT,GPTGPT-2,Transformer-XL,XLNet,XLM,RoBERTa,DistilBERT,ALBERT,T5,XLM-RoBERTa等等。
如何看待斯坦福大学人工智能AI算法？
在对方不知情的情况下获取其性取向信息，在伦理上肯定站不住脚。而在技术上，即便该算法的准确率很高，在不能消除假正例(比如把某直男错误判断为Gay)的前提下，也不能用于在现实中辨别某个人群(“辨别”特定人群的动机，本身很值得讨论与批判)。
另外，《经济学人》指出，该研究在数据集上有一个非常大的局限性:
其数据集是来自美国某约会网站的36630名男用户的130741张照片，以及38593名女用户的170360张照片。同性恋和异性恋群体的样本大小基本一致。
众所周知，一个人在约会平台上发布的照片通常经过精挑细选，往往会化妆打扮以及对照片进行PS。这些照片和一个人真实的生活状态应该是有区别的。因而，若把该算法应用于普通生活照片，其准确性极有可能会大幅降低。
其实，研究员MichalKosinski表示，这项研究的真正目的是警告大家和政府--每个人的隐私究竟面临着多大的威胁。
AI人工智能算法如果突破，可以独立思考。那人类将何去何从？
要么……“创业创新”，要么“坐以待毙”（介于“铁拳模式”和“骇客帝国”等模式之间），或在现实的“劳动”中获得成就感，或“沉迷于自己的心理世界里”而做着永远也不可能醒来的“黄粱美梦”
人工智能依靠算法还是芯片
人类发展至人工智能时代核心是算法！以及一些语言程序代码，而芯片只是人工智能时代的工艺产品而已，人工智能时代的机器人的深度学习及聪明程度取决于人工智能的算法！人工智能的算法才是智能机器人深度学习及聪明智慧的灵魂……
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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