人工智能是對(duì)涉及解決問(wèn)題的智能過(guò)程的人類行為的模擬。這些過(guò)程涉及學(xué)習(xí)，分析，計(jì)劃，感知，推理，校正，語(yǔ)音識(shí)別，語(yǔ)言學(xué)和其他人類認(rèn)知科學(xué)流。
AI通過(guò)使機(jī)器從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，將工作和行動(dòng)映射到結(jié)果，識(shí)別錯(cuò)誤，糾正錯(cuò)誤，適應(yīng)新的和隨機(jī)的輸入值，以及通過(guò)深入分析方案毫不費(fèi)力地執(zhí)行類似人類的任務(wù)來(lái)簡(jiǎn)化任務(wù)。為此，AI使用自然語(yǔ)言處理來(lái)理解自然的人類交流，并將其內(nèi)部翻譯成機(jī)器理解的代碼。AI還依靠深度學(xué)習(xí)來(lái)完成這項(xiàng)任務(wù)。通過(guò)應(yīng)用這些技術(shù)，AI通過(guò)處理大量數(shù)據(jù)和識(shí)別數(shù)據(jù)中熟悉的或新的模式來(lái)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)以最少的人為干預(yù)執(zhí)行特定任務(wù)。
創(chuàng)建專家系統(tǒng)： 它涉及創(chuàng)建自動(dòng)化系統(tǒng)，展示智能行為，并在正確的行動(dòng)過(guò)程中為人們提供建議。
在計(jì)算機(jī)中實(shí)施人類智能： 它將有助于在計(jì)算機(jī)中創(chuàng)建相同的認(rèn)知模式，這將有助于他們像人類一樣行事，并采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)來(lái)解決復(fù)雜的問(wèn)題。這將通過(guò)算法的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化流程并減少人工工作量。
多域應(yīng)用： AI將幫助實(shí)現(xiàn)多個(gè)領(lǐng)域，如計(jì)算機(jī)科學(xué)，認(rèn)知科學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，心理學(xué)，醫(yī)學(xué)科學(xué)，工程學(xué)，倫理學(xué)，自然科學(xué)，醫(yī)療保健，空間技術(shù)，邏輯學(xué)，語(yǔ)言學(xué)，電子商務(wù)等。
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中的應(yīng)用： AI幫助開(kāi)發(fā)了許多機(jī)制來(lái)解決計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的許多難題，如搜索和優(yōu)化，邏輯，控制理論，語(yǔ)言分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分類器和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，以及概率方法的不確定的推理。
1956年，一位名叫約翰麥卡錫的科學(xué)家創(chuàng)造了人工智能這一術(shù)語(yǔ)，因?yàn)樗鼡碛懈蟮臄?shù)據(jù)量，先進(jìn)的算法和編程，以及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和電源方面的進(jìn)步，因此它已成為當(dāng)今的重要組成部分。
自然語(yǔ)言處理： 研究計(jì)算機(jī)如何與自然人類語(yǔ)言進(jìn)行交互，并獲得理解以采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。語(yǔ)音識(shí)別和合成是兩種NLP應(yīng)用。像Siri，Google智能助理，亞馬遜的Alexa等語(yǔ)音助手都是NLP實(shí)施的例子。使用的其他機(jī)制是解析，文本識(shí)別，詞性標(biāo)注，文本挖掘，機(jī)器翻譯和信息檢索。
矢量機(jī)器： 這些機(jī)器根據(jù)參數(shù)值幫助進(jìn)行信息分類。區(qū)分分割在實(shí)現(xiàn)矢量機(jī)中起著重要作用。圖像識(shí)別，面部識(shí)別和文本識(shí)別系統(tǒng)是矢量機(jī)的實(shí)現(xiàn)。
啟發(fā)式：Heuristics 采用了理解錯(cuò)誤和避免錯(cuò)誤的學(xué)習(xí)過(guò)程中的基本人類行為，它可以用于反復(fù)試驗(yàn)。這涉及與人類大腦類似的錯(cuò)誤和修正的映射。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)： 通過(guò)識(shí)別數(shù)據(jù)輸入中的模式，基于人腦布線和行為對(duì)ANN技術(shù)進(jìn)行建模。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理大量數(shù)據(jù)以識(shí)別模式并對(duì)其進(jìn)行映射以做出類似于人類大腦的決策。為此，它使用監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，模式識(shí)別，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方法來(lái)模仿人類學(xué)習(xí)行為。
各種類型的人工智能分為兩類：1型（基本）和2型（推進(jìn)）。1型AI系統(tǒng)是基于輸入和基于可變參數(shù)的編程輸出工作的智能機(jī)器。第2類人工智能系統(tǒng)考慮決策時(shí)出現(xiàn)的實(shí)時(shí)事件，情景和實(shí)體，并采取相應(yīng)行動(dòng)。觀察和動(dòng)態(tài)情況影響2型人工智能系統(tǒng)，它們也被稱為有感知系統(tǒng)，因?yàn)樗鼈兿袢祟愐粯幼R(shí)別，分析和反應(yīng)情緒。
弱或弱人工智能： 這種方法通過(guò)一系列相關(guān)任務(wù)的通用自動(dòng)化，專注于一個(gè)狹窄的任務(wù)而不是一系列任務(wù)。這是一種機(jī)制，即具有有限容量的非智能機(jī)器不會(huì)影響其智能處理能力。一個(gè)例子是紙牌游戲，其中所有機(jī)器指令，規(guī)則和有效動(dòng)作在與人類對(duì)戰(zhàn)時(shí)被送入機(jī)器。
強(qiáng)大的人工智能： 在這個(gè)系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)通過(guò)弱人工智能的人工智能分析和人類思維的原因，并在解決更復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)相似。由于它們使用復(fù)雜的內(nèi)部算法響應(yīng)查詢的方式，機(jī)器似乎更有感知力。像Siri和Google Assistant這樣的語(yǔ)音助手以更現(xiàn)實(shí)的方式回答隨機(jī)問(wèn)題，這是強(qiáng)AI的例子。
反應(yīng)機(jī)器： 這些機(jī)器不會(huì)對(duì)過(guò)去的信息采取行動(dòng)以便將來(lái)采取行動(dòng)。它們是最基本的類型，可以根據(jù)各種參數(shù)的當(dāng)前值預(yù)測(cè)某個(gè)結(jié)果，而不依賴于過(guò)去的數(shù)據(jù)或存儲(chǔ)的內(nèi)存。Chess的游戲軟件是響應(yīng)式機(jī)器的一個(gè)例子，它根據(jù)移動(dòng)進(jìn)行響應(yīng)，并且不會(huì)根據(jù)先前的知識(shí)對(duì)其進(jìn)行操作。
有限內(nèi)存： 這些AI系統(tǒng)可以使用基于過(guò)去經(jīng)驗(yàn)存儲(chǔ)的信息來(lái)影響未來(lái)的決策。駕駛助手是基于隨機(jī)和動(dòng)態(tài)參數(shù)值進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)決策的示例。他們使用以前訪問(wèn)過(guò)的地方的記憶來(lái)顯示最佳的遍歷路線。
心理理論： 這些人工智能機(jī)器根據(jù)情緒，信念，思想，情景等對(duì)反應(yīng)做出反應(yīng)。它們對(duì)社會(huì)互動(dòng)和人類行為觀察很有用。
自我意識(shí)： 這些系統(tǒng)使用他們自己的電容式思維，稱為超級(jí)智能，基于對(duì)內(nèi)部特征，狀態(tài)，機(jī)會(huì)和條件的自我意識(shí)。這只是具有未來(lái)實(shí)施范圍的概率。
人工智能的五大優(yōu)勢(shì)可以與其在現(xiàn)代商業(yè)和個(gè)人應(yīng)用中的實(shí)施相關(guān)聯(lián)。
客戶交互的自動(dòng)化： 大多數(shù)客戶交互需要人為干預(yù)。人工智能可用于自動(dòng)化電子郵件，電話，在線聊天，查詢響應(yīng)，購(gòu)買建議，社交媒體對(duì)話等。以前的客戶交互模式存儲(chǔ)在內(nèi)部，用于分析和提供更好的客戶體驗(yàn)。
實(shí)時(shí)協(xié)助： 這對(duì)于需要在嚴(yán)格的時(shí)間限制下實(shí)時(shí)滿足大量客戶需求的企業(yè)非常有用。示例包括機(jī)票管理系統(tǒng)，其中需要以個(gè)性化方式與客戶共享實(shí)時(shí)天氣和航班狀態(tài)信息。
數(shù)據(jù)挖掘功能： 使用基于云的AI將在處理大數(shù)據(jù)后快速發(fā)現(xiàn)相關(guān)信息。這可以為如何提高業(yè)務(wù)績(jī)效和獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)提供更好的見(jiàn)解。
預(yù)測(cè)能力： 人工智能系統(tǒng)基于對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)分析，并幫助用他們擁有的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)。許多庫(kù)存管理系統(tǒng)和在線市場(chǎng)利用人工智能的這一優(yōu)勢(shì)來(lái)利用其銷售并確定哪些產(chǎn)品需要進(jìn)行銷售。
操作自動(dòng)化： AI系統(tǒng)為操作自動(dòng)化提供跨功能智能。他們可以輕松地與其他技術(shù)合作，在各個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)。例子包括用于家庭通風(fēng)系統(tǒng)的溫度控制和智能加熱/冷卻以及用于消費(fèi)食品工業(yè)的冷凍庫(kù)。通過(guò)與RFID和云技術(shù)合作，簡(jiǎn)化了庫(kù)存跟蹤。
機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的分支，其中定義了目標(biāo)，并且實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的步驟與要考慮的規(guī)則和替代動(dòng)作一起被饋送到系統(tǒng)中。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)學(xué)習(xí)此信息，并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行改進(jìn)。生成算法的程序集成了輸入和輸出，以實(shí)現(xiàn)高效性能。
主要目的是產(chǎn)生準(zhǔn)確的結(jié)果，而不是產(chǎn)生所需的結(jié)果
它不涉及基于變化參數(shù)的隨機(jī)化，而是基于固定值
ML的目標(biāo)是從預(yù)定的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)并生成機(jī)械解決方案以獲得更好的機(jī)器性能，不涉及任何決策
它完全基于算法，具有輸入和輸出的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式
它涉及知識(shí)建設(shè)，沒(méi)有正確或錯(cuò)誤的自由裁量權(quán)
ML的重要功能包括在大型數(shù)據(jù)集中進(jìn)行模式識(shí)別并對(duì)其進(jìn)行操作
人工智能
人工智能基于機(jī)器獲取知識(shí)的能力，并基于各種現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)巧妙地應(yīng)用它。在AI中，目標(biāo)是以類似人的方式代替人，以執(zhí)行特定的獨(dú)立或相互依賴的任務(wù)。AI可以包含多個(gè)編程集成，驗(yàn)證和模式識(shí)別方法，以預(yù)期的方式運(yùn)行。
AI的主要目標(biāo)是通過(guò)智能數(shù)據(jù)分析，挖掘和更深入的理解來(lái)產(chǎn)生結(jié)果
它涉及基于智能實(shí)時(shí)處理和自動(dòng)化生成結(jié)果，其中參數(shù)是動(dòng)態(tài)的
人工智能的目標(biāo)是模擬人類智能，通過(guò)更好的決策為復(fù)雜問(wèn)題提供切實(shí)可行的解決方案
它基于機(jī)器對(duì)環(huán)境和復(fù)雜問(wèn)題的響應(yīng)，而沒(méi)有固定的算法。它涉及多個(gè)層次和形式的分析，以尋求最佳解決方案。
它導(dǎo)致了使用智能學(xué)習(xí)和自我判斷是非的智慧。
AI涉及計(jì)算機(jī)通過(guò)對(duì)過(guò)去迭代的意識(shí)以及需要不同能力的替代信息處理和認(rèn)知分析的應(yīng)用來(lái)進(jìn)行智能學(xué)習(xí)
優(yōu)點(diǎn)
通過(guò)分析，過(guò)濾，排序，預(yù)測(cè)，確定范圍和確定大數(shù)據(jù)量來(lái)簡(jiǎn)化工作，以遵循最佳實(shí)施程序，以生成最佳解決方案
當(dāng)AI系統(tǒng)有效執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行普通任務(wù)更快更有效，減少錯(cuò)誤
通過(guò)在技術(shù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜任務(wù)和困難/不確定的探索中實(shí)施高響應(yīng)的AI系統(tǒng)，可以獲得準(zhǔn)確的結(jié)果
它們?cè)谒协h(huán)境中都能發(fā)揮作用，而不受物理，環(huán)境或情感的束縛
模擬由AI系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理，就像它們是真實(shí)場(chǎng)景一樣，可以獲得更好，更真實(shí)的結(jié)果
人工智能系統(tǒng)維護(hù)數(shù)據(jù)和關(guān)鍵信息的安全和保護(hù)，并自動(dòng)修復(fù)或通知漏洞
通過(guò)與各種技術(shù)系統(tǒng)良好集成的AI系統(tǒng)提供高質(zhì)量的分析和結(jié)果
缺點(diǎn)
由于AI系統(tǒng)的復(fù)雜編程能力，相關(guān)成本很高
維修和維護(hù)不僅昂貴而且復(fù)雜，需要高水平的專業(yè)知識(shí)
人工智能系統(tǒng)在各種關(guān)鍵情況下缺乏人為判斷，例如戰(zhàn)斗機(jī)例程期間的目標(biāo)揀選或股票價(jià)值變化期間的投資呼叫
人工智能系統(tǒng)將在未來(lái)導(dǎo)致人員失去工作，因?yàn)樗麄儗⒔庸苡绕涫倾y行和零售等領(lǐng)域
由于內(nèi)部故障或外部系統(tǒng)漏洞，這些系統(tǒng)可能被誤用或改變
人工智能系統(tǒng)在人類開(kāi)發(fā)之前無(wú)法改進(jìn)功能或基礎(chǔ)設(shè)施，這可能會(huì)使他們?cè)谀承┣闆r下過(guò)時(shí)
云計(jì)算，API和開(kāi)源技術(shù)是人工智能的例子
醫(yī)學(xué)診斷的圖像處理
交通管理系統(tǒng)
氣候變化檢測(cè)
自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)
自動(dòng)駕駛汽車包括汽車，公共汽車，兩輪驅(qū)動(dòng)，潛艇，自動(dòng)駕駛飛行和無(wú)人駕駛飛機(jī)
教育領(lǐng)域的評(píng)分系統(tǒng)
服務(wù)器上的欺詐和垃圾郵件檢測(cè)
Google翻譯等語(yǔ)言翻譯軟
票務(wù)預(yù)訂系統(tǒng)
聊天機(jī)器人和個(gè)性化學(xué)習(xí)
像谷歌和優(yōu)步這樣的公司已經(jīng)在使用人工智能技術(shù)為自動(dòng)駕駛汽車提供動(dòng)力。人工智能將通過(guò)幫助殘疾司機(jī)和預(yù)防事故，對(duì)自動(dòng)化運(yùn)輸領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響。
更多演化的AI系統(tǒng)將支持基于危險(xiǎn)工廠的工作，也可能取代人類。
人工智能系統(tǒng)可以使用數(shù)據(jù)科學(xué)和環(huán)境技術(shù)進(jìn)行氣候變化預(yù)測(cè)。
大約80％的客戶服務(wù)運(yùn)營(yíng)將由有效和及時(shí)的AI系統(tǒng)處理。
通過(guò)AI系統(tǒng)癥狀識(shí)別和醫(yī)療數(shù)據(jù)處理能力，個(gè)性化健康管理將變得更加容易。
通過(guò)與機(jī)器人系統(tǒng)通信，機(jī)器人技術(shù)可以幫助患者利用人工假肢以獲得更好的生活。
在空間技術(shù)方面，人工智能可以在成功發(fā)射期間研究軌道路徑，并根據(jù)其觀察結(jié)果提出建議
