人工智能(AI)是一门跨学科科学，涉及构建智能机器，这些机器可以执行通常需要人类思考的任务。早在1950年10月，英国科技梦想家艾伦·图灵就在《MIND》杂志上发表了一篇名为《计算机器与智能》（ComputingMachineryandIntelligence）的文章。这在当时一定看起来像科幻小说。艾伦·马西森·图灵（英语：AlanMathisonTuring），被誉为计算机科学之父、人工智能之父。（图片来自网络）“机器就不能做一些应该被描述为会思考却又与人类思维完全不同的事情吗？”图灵问道。图灵认为他们可以。此外，他相信，有可能为数字计算机创建软件，这些软件可以观察环境并学习新事物，从下棋到理解人类语言。他认为机器最终可以在没有人类指导的情况下自行发展这种能力。他预测机器最终将在智力上与人类匹敌。将近70年后，图灵看似荒诞不经的设想变成了现实。人工智能，机器从经验中学习并执行似乎只有人脑才能完成的认知任务的能力。人工智能正在整个文明世界迅速传播。人工智能正在整个文明世界迅速传播。（图片来自网络）在日常生活中，人工智能会找出你感兴趣的广告，当你访问电子商务网站时，那些友好的聊天机器人会弹出来回答你的问题并提供客户服务。在声控智能家居设备中，AI助手执行无数任务，从控制我们的电视和门铃到回答琐事问题再到帮助我们找到最喜欢的歌曲。据麦肯锡全球研究院预测，随着人工智能技术越来越复杂，人工智能有望极大推动世界经济发展，到2030年将创造约13万亿美元的财富。人工智能是如何工作的？分析放射学中的X射线图像和MRI扫描可以狭义地理解为“智能”。但是一台机器可能对放射学的某些诊断有用，但如果你问它关于棒球的事情，它就没用了。所以，人类的智力多样性在这一点上还超出了人工智能的范畴。人工智能与真正的人类智能相去甚远。（图片来自网络）科学家认为，人工智能有两个关键部分。其中之一是工程部分：即构建以某种方式利用智能的工具。另一门是智能科学，或者更确切地说，如何让机器得出与人脑产生的结果相当的结果，即使机器是通过一个非常不同的过程得到它的。比如鸟会飞，飞机会飞，但是它们的飞行方式完全不同，但是它们都用到了空气动力学和物理学。同样，人工智能基于这样一种观念，即智能系统的行为存在一些通用准则。人工智能基本上是我们试图理解和模仿大脑如何工作并将其应用于其他自主系统（如无人机、机器人）的结果。目前人工智能的大部分应用都是在数据量大的领域。AI的工作原理是将大量数据与智能算法（一系列指令）相结合，使软件能够从数据中的模式和特征中学习。人工智能程序与人脑有一些有趣的相似之处。（图片来自网络）在模拟大脑的工作方式时，人工智能使用了一系列不同的子领域：机器学习自动构建分析模型，从数据中发现隐藏的见解，而不需要编程来寻找某些特定的东西或得出结论。神经网络模仿大脑中相互连接的神经元阵列，并在不同单元之间传递信息以发现联系并从数据中推断出意义。深度学习使用非常大的神经网络和大量的计算能力来发现数据中的复杂模式，用于图像和语音识别等应用。认知计算是关于创建“自然的、类人的交互”，包括使用解释和响应语音的能力。计算机视觉使用模式识别和深度学习来理解图片和视频的内容，并使机器能够使用实时图像来理解周围的环境。自然语言处理包括对人类语言的分析和理解以及对人类语言的反应。数十年人工智能研究人工智能的概念可以追溯到1940年代，“人工智能”一词是1956年在美国达特茅斯学院的一次会议上提出的。在接下来的二十年里，研究人员开发了程序玩游戏、进行简单的模式识别和机器学习。康奈尔大学科学家FrankRosenblatt开发了Perceptron，这是第一个在IBM计算机上运行的人工神经网络。直到20世纪80年代中期，才开发出第二波更复杂的多层神经网络来处理更高级别的任务。在1990年代和2000年代初期，其他技术创新——网络和功能日益强大的计算机——帮助加速了人工智能的发展。随着网络的出现，大量数据以数字形式出现。基因组测序和其他项目开始产生大量数据，计算机技术的进步使存储和访问这些数据成为可能。我们可以训练机器来完成更复杂的任务。30年前你不可能有深度学习模型，因为你没有数据和计算能力。人工智能与机器人人工智能不同于机器人，但又与机器人相关。机器人可以自己或在人类的指挥下感知环境并执行计算和物理任务。人工智能和机器人技术这两个领域在很多方面都有交叉。你可以想象一个没有多少智能的机器人，一个像自动织布机一样的纯机械装置。有些机器人在很大程度上是不智能的。然而，在机器人技术中，智能是不可或缺的，例如在满是人类驾驶汽车和行人的街道上引导无人机。AI与机器人不一样（图片来自网络）如果将AI扩展到机器学习，这还包括拼写检查器、文本推荐系统、任何推荐系统、洗衣机和烘干机、微波炉、洗碗机，2017年大多数家用电子产品制造后来，扬声器、电视、ABS、任何电动汽车、现代闭路电视摄像机。大多数游戏在许多不同层面上使用AI网络。人工智能已经可以在狭窄的领域超越人类，例如它能够处理数百万社交媒体网络交互并获得可以影响用户行为的洞察力——人工智能专家担心这种能力会带来“不太好的后果”，因为它特别好理解可以淹没人类大脑的大量信息。这种能力使互联网公司能够分析他们收集的有关用户的大量数据，并以各种方式使用这些见解来影响我们的行为。人工智能能够处理海量数据，足以压垮人脑。（图片来自网络）但迄今为止，人工智能在复制人类创造力方面并没有取得太大进展。人工智能将如何改变经济？它的传播会让我们大多数人失业吗？鉴于人工智能有潜力执行过去需要人类才能完成的任务，人们很容易担心它的普及会使我们大多数人失业。有专家预测，虽然人工智能和机器人技术的结合可能会让一些工作岗位消失，但它会为精通技术的工人创造更多新的工作岗位。风险最大的是那些在零售、金融和制造业从事日常和重复性工作的人。随着人们更频繁地换工作，失业人数将会增加。人工智能会让一些职业消失，也必然会让新的职业出现。（图片来自网络）会创造新的工作岗位，但很多人不具备这些工作所需的技能。因此，风险在于技能与工作不匹配，导致人们在向数字经济的过渡中落伍。随着技术变得越来越普及，各国将不得不在工作再培训和劳动力发展方面投入更多资金。我们需要终身学习，这样人们才能定期提升工作技能。人工智能可用于增强智力而不是取代人类。人工智能将有可能进入人脑增强记忆力，将用户变成人机混合体。
