【.com快速翻译】人工智能现在是各个高科技领域的热门话题。无论你是初学者还是兴趣广泛的爱好者，我们希望这篇文章能让你对人工智能有更清晰的认识。闲话少说，直奔干货！什么是AI简单来说，人工智能（简称AI）是通过模拟人类行为，智能地解决现实世界中各种问题的过程。这些过程包括：学习、分析、计划、感知、推理、纠正、语音识别、语言交互等与人类认知科学相关的过程。AI是什么意思？通过从过去的经验中学习并将行动与结果相匹配，人工智能简化了识别和纠正错误以及调整新的随机输入值的繁琐过程。此外，AI还可以通过对场景的深入分析来模拟人类行为，轻松完成各种任务。而且，人工智能可以利用自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）和深度学习等技术，对与人类的交流进行解读，然后在内部将其转化为只有机器才能理解的代码段。通过各种技术的应用，人工智能可以训练计算机处理大量数据，识别并熟悉新的数据模式，然后在最少的人为干预下执行特定的任务。AIExpert系统式创新的目标：通过建立自动化系统，既能展现智能行为，又能为人类提供正确的行动建议。在计算机上模拟人类智能：这有助于在计算机上创建相同的认知模型，使其能够模拟人类判断并对复杂问题采取适当的行动。同时，通过流程的自动化和算法的应用，可以减少人的工作量。多领域应用：人工智能可以应用于多领域，辅助多学科。其中包括：计算机科学、认知科学、统计学、心理学、医学、工程学、伦理学、自然科学、医疗、空间技术、逻辑学、语言学、电子商务等领域。计算机科学的应用：人工智能可以帮助制定各种机制来解决计算机科学中的各种问题。这些包括：检索和优化、逻辑、控制理论、语言分析、神经网络、分类、统计学习方法和不确定性推理的概率方法。人工智能的演变1956年，科学家约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)创造了人工智能一词。今天，得益于大数据、先进的算法、编程技术以及计算机的计算和存储能力，人工智能得到了突飞猛进的发展。人工智能系统的构建和实现一般依赖于以下技术：自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：研究计算机如何与自然的人类语言交互，并在理解的基础上采取适当的行动。语音识别和合成是自然语言处理的两个典型应用。我们熟悉的Siri、GoogleAssistant、AmazonAlexa等语音助手都是NLP应用的例子。其他应用领域包括：语义分析、文本识别、词性标注、文本挖掘、机器翻译和信息检索。向量机：这种机制有助于根据参数值对信息进行分类。向量机利用各种划分方法实现图像识别、人脸识别、文本识别等系统应用。启发式：人类学习的基础来自于理解错误并通过反复试验避免错误。因此，这种方法类似于人脑，在错误和正确性之间建立各种映射关系。人工神经网络(ANN)：ANN技术通过识别数据中的输入模式并基于人脑的网络和操作行为来建模。与人脑类似，人工神经网络识别大量数据中的模式以构建不同的地图并做出各种决策。因此，它使用了监督学习、非监督学习、模式识别、强化学习、机器学习和深度学习等技术。不同类型的人工智能人工智能可以分为两类：类型1（基本）和类型2（高级）。类型1AI系统是一种智能机制，能够根据可变参数的输入和编程产生输出。Type2AI系统可以对出现的各种实时事件、场景和其他因素做出反应，并可以通过现场决策采取相应的行动。因为2型AI系统可以观察到网格客体动态情况的影响，所以也被称为感知系统（sentientsystems），即可以像人一样进行各种识别、分析和反应，具有情感。弱（或狭义）AI：这种方法专注于狭义的单一任务，而不是处理一系列相关的自动化整体任务。它是一种有限且不那么智能的机制，但它在单任务智能方面并不弱。其典型应用是：纸牌游戏。在与人类进行博弈时，它会根据已有的机器指令和规则“设想”自己的下一步行动。强人工智能：即AGI（ArtificialGeneralIntelligence），这个系统可以让计算机像人的思维一样，通过分析和提问来解决更复杂的问题。通过使用复杂的内部算法，它能够更“情绪化”地回应各种询问。其典型应用有：Siri、GoogleAssistant等语音助手。他们可以更真实、更灵活地回答各种随机查询。ReactiveMachines：它不依赖于存储的过去数据，而是根据当前参数值预测某个输出。它的典型应用是：棋类游戏软件，它不仅参照已有的规则，还根据当前的“形势”反映出自己的下一步行动。有限记忆：这种类型的人工智能系统能够通过使用过去保留的经验来影响关于未来的决策。其典型应用是：驾驶助手。它根据随机和动态参数值做出现场决策。同时，它使用以前访问过的位置来存储信息以规划路线。心理理论：这种类型的人工智能机制可以根据各种情绪、信念、思想和场景做出不同的反应。因此，它通常用于基于对社会互动和人类行为的观察的有效响应。自我意识：这些系统使用被称为“超级智能”的思想电容器，收集自我意识的元素，如内部特征、状态、机会和条件。因此，他们目前正处于未来发展的方向。AI的主要优势目前，AI有五个主要优势可用于实施现代业务和个人应用程序。客户交互的自动化：过去，大多数客户交互都需要人工干预。如今，人工智能可用于自动化电子邮件、电话、在线聊天、查询响应、购买查询、社交媒体对话等。同时，过去与客户互动的那些模式也会被存储起来，系统会通过各种分析来提供更好的客户体验。LiveAssist：这对于需要持续满足、时间限制（或实时）和拥有大量观众的企业来说非常有用。其典型应用是：票务管理系统。各种实时天气和航班状态信息需要以个性化的方式分享给客户。数据挖掘能力：基于云的人工智能服务可以通过处理大量数据快速发现各种相关信息。它们可以更好地洞察如何提高业务绩效并获得竞争优势。预测能力：人工智能系统可以通过分析过去的数据，根据现有的动态信息做出预测。许多库存管理系统和在线营销工具利用这种类型的人工智能来控制他们的营销和库存。运营自动化：人工智能系统可为运营自动化提供多功能智能服务。他们可以轻松地与其他技术进行跨境协作。其典型应用包括：为家庭和消费食品的冷库提供智能温度控制、制冷/制热和通风管理。同时，RFID与云技术的结合，让用户更方便地追踪库存。ML和AI的区别机器学习机器学习（简称ML）是人工智能的一个分支，旨在按照既定步骤将各种新的规则和动作参考信息输入系统。这些信息可以被系统自动学习，不断积累经验，实现“自我提升”。同时，由程序生成的算法可以整合各种输入并产生高效的输出。ML的特别之处在于：ML的主要目标是根据实际情况产生准确的结果，而不是先入为主。通过从一组给定的数据中学习，ML能够生成提高系统性能的解决方案，但不涉及做出任何决策。由于它完全基于算法运行，因此其输入和输出是结构化数据格式。虽然它涉及到知识的建构，但它本身并不判断是非。机器学习的另一个重要功能是识别大型数据集中的模式，以便对其采取后续行动。人工智能是指机器根据现实生活中的各种场景和实时数据，不断学习并灵活应用的能力。它的目标是通过模仿人类行为独立执行某些特定的和相互关联的任务。为了达到预期目的，人工智能可以与各种程序融合、验证机制和模式识别方法一起工作。人工智能的主要目标是通过智能数据分析、数据挖掘和更深层次的解释，产生各种输出结果。它可以根据各种动态参数模拟人的智能水平，自动进行实时处理，在面对复杂的实际问题时做出更好的决策。它的灵活性在于，人工智能不依赖于固定的算法，而是通过多层次、多形式的分析，根据具体情况寻找优秀的解决方案和应对措施。与ML相比，AI可以通过智能学习和自我判断机制来判断是非。AI的智能学习还包括：利用计算机对过去的信息进行各种迭代、替换处理、认知分析等。AI的优点和缺点通过分析、过滤、排序、预测、范围界定和确定大数据的总量来简化任务。同时，也可以遵循一些既定的优秀实施流程，产生新的优化方案。通过不同的人工智能系统，我们可以在更快的速度和更少的错误的基础上高效地执行各种日常任务。在一些技术驱动的复杂任务和艰难的不确定探索中，那些具有高速响应能力的人工智能系统将帮助我们获得准确的结果。AI系统的各种功能服务不会受到各种物理、环境和情感因素的限制。AI系统对实时工作的模拟，可以产生更贴近现实、更贴近现实的结果。AI系统可以保护那些关键信息和数据，并在系统发现安全漏洞或泄漏事件时提供自动报警和修复。通过与其他各种技术的良好集成，人工智能系统可以提供高质量的分析结果。缺点由于人工智能系统的编程能力要求复杂，相关成本高。与之相关的维修保养不仅费用昂贵，而且结构复杂，需要很高的专业知识水平。在战斗机常规标的选择、基于股价波动的投资操作等应用场景中，AI系统的判断能力不如人类。人工智能系统很可能在银行业和零售业等领域取代人类，这将导致人类失业。与其他系统类似，人工智能系统也存在因可能的内部故障或外部入侵而被滥用或篡改的风险。在人工智能系统的初始阶段，需要人类进行功能研发和架构设计，否则无法从零开始创造。AI云计算、API和各种开源技术的应用实例AI机器人在手术设备和医疗技术中的医疗诊断图像处理交通管理系统气候变化检测自然灾害预警系统自动驾驶车辆，包括：汽车、公共汽车欺诈和垃圾邮件检测在服务器上语言翻译软件，如谷歌翻译推荐软件，如Netflix产品和服务订票系统聊天机器人和用于个性化学习的AI的未来谷歌和优步等公司已经将AI功能应用于自动驾驶电动汽车。人工智能将在辅助残疾司机和预防交通事故方面发挥重要作用。更先进的人工智能系统将取代人类从事各种危险工作。使用数据科学和环境技术，人工智能系统将继续为气候变化预测做出贡献。80%的客服业务将通过AI系统得到及时高效的处理。有了识别症状和处理医疗数据的能力，人工智能系统可以更轻松地实现个性化健康管理。生化电子（Cyborg）技术可以帮助患者使用智能假肢，通过与机械系统进行交流来改善他们的生活。在空间技术方面，人工智能可以学习各种成功发射过程的轨道路径，并根据观察到的内容提出各种行动建议。原标题：人工智能新手指南，作者：SourabhNagar
