来源：unsplash根据麦肯锡全球研究院的研究，到2030年，人工智能每年将创造13万亿美元的额外价值。事实上，今天人工智能已经在产生收益，但主要集中在软件领域。但到2030年，在软件行业之外，人工智能也将创造巨大的收益，尤其是在零售、旅游、交通、汽车、材料、制造等行业。然而，这样的预测也可能是炒作。人工智能的黄金法则是，对人工智能技术既不能过于乐观也不能过于悲观。近期，人工智能、机器学习、深度学习等热词被频繁使用。承认人工智能将融入世界的现实期望固然很好，但理解和揭开人工智能的神秘面纱同样重要。本文将对人工智能的所有概念进行讲解，充分理解人工智能，避免混淆这些概念。事不宜迟，让我们开始吧！缩小AI领域AI是一个浩瀚无边的话题，有许多子类别，例如自然语言处理(NLP)、人工神经网络、计算机视觉、机器学习、深度学习、机器人技术等等。人工智能的正式定义如下：“计算机系统的理论和发展，可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言之间的翻译。”在开始深入其他领域之前，人工智能可以缩小到以下两个更广泛的领域：狭义AI——被编程来执行一项或几项特定任务。比如自动驾驶汽车，下一个词预测，自动校正等。这是我们要关注的主要概念。广义人工智能——执行类似人类的活动和任务。通用人工智能是一种可以像人类一样高效地完成任何智力任务的智能，我们在这个领域还有很长的路要走。另一个术语是人工超级智能或强人工智能，它被认为是可以超越人类的人工智能。不过，目前这只是一个假设，本文不做讨论，未来几年也很难达到这种智能水平。为了理解人工智能的概念以及与人工智能相关的各个方面，可以以宇宙为例做一个简单的类比。浩瀚的星系类似于浩瀚的人工智能领域，其中包含了数十亿个太阳系，就像人工智能由许多子领域组成一样。太阳系就像是人工智能的一个子领域，即“机器学习”。地球是太阳系中唯一可居住的星球，堪称“深度学习”。为了更好地理解这个类比，这里有一个简单的等式：AI=MilkyWay；机器学习=太阳系；深度学习=地球机器学习机器学习是指程序自动学习和改进而无需明确编程其效率能力。也就是说，给定一个训练集，训练一个机器学习模型，模型就会理解它是如何工作的。在测试集、验证集或任何其他看不见的数据上进行测试后，该模型仍然能够对特定任务进行评估。用一个简单的例子来解释，假设有一个包含30,000封电子邮件的数据集，其中一些被归类为垃圾邮件，一些被归类为非垃圾邮件。机器学习模型将在数据集上进行训练。训练过程完成后，可以用训练数据集外的电子邮件进行测试。机器学习模型可以预测以下输入并正确分类输入电子邮件是否为垃圾邮件。机器学习主要分为三种类型：监督学习——这是一种使用特殊标记的数据集训练模型的方法。这些数据集可以是二元的或多类的，并且它们将具有标记数据，指定正确和不正确的选项或选项范围。该模型在监督下进行预训练，即在标记数据的帮助下。无监督学习-无监督学习是指在未标记的数据集上训练模型。这意味着该模型没有任何先验信息，它通过将相似的特征和模式组合在一起来训练自己，区分狗和猫是无监督学习的一个例子。强化学习——强化学习是一种反复尝试的模型。这个模型通过反复失败来学习。当没有达到预期的结果时，模型将被重新训练。这可以应用于像国际象棋这样的概念，在下了数百万场比赛之后，模型将学习正确的模式和动作。数据数据可以是任何可用的有用资源或信息，适用于机器学习或深度学习任务。您要构建的每个模型都有大量可用数据，找到完成评估所需的有价值数据非常重要。数据集是数据的集合。对于表格数据，一个数据集对应一个或多个数据库表，表中的每一列代表一个特定的变量，每一行对应相关数据集的给定记录。今天，人工智能比以往任何时候都更快地普及，这要归功于不断丰富和增加的数据。数据越多，机器学习或深度学习模型的训练效果就越好，因为能够在更大的数据集上训练模型有助于模型在训练过程中更好地学习，从而更好地完成手头的任务。数据科学是关于数据的。这个词有时可能会被忽视，但它是任何项目中最有价值的资源。大数据、数据科学和数据分析领域正在飞速发展，科技巨头正在加大投入以收集有用的数据。数据收集是在给定系统中收集和测量有关目标变量的信息的过程，然后使人们能够回答相关问题并评估结果。深度学习深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的概念来执行特定任务。人工神经网络的灵感来自于人脑。然而，理论上深度学习并不像大脑那样工作。它们之所以被命名为人工神经网络，是因为它们可以以所需的准确度执行精确的任务，并且不需要根据任何特定规则进行编程。深度学习在几十年前非常流行，但最终由于缺乏数据和无法进行复杂的计算而失去了流行。在过去的几年里，情况发生了很大变化。每天都有大量丰富的数据，大型科技巨头和跨国公司正在对其进行投资。有了强大的图形处理单元(GPU)，计算能力就不再那么重要了。深度学习在当今非常流行，并且具有超越大多数现代机器学习算法的巨大潜力。人工智能是目前发展最快的领域。据《财富》统计，过去4年，人工智能专家的招聘增长了74%，被认为是当下“最火”的工作。对经验丰富的人工智能专家的需求正以前所未有的速度增长。机器学习、深度学习、计算机视觉、统计和自然语言处理等人工智能子领域专家的需求和职位空缺每天都在激增。我们有幸身处人工智能兴起的时代。人工智能就在我们身边，我们身边有很多机会。非常期待未来新技术和人工智能的兴起！
