技术取决于发现，而发现又取决于技术进步；在计算智能的背景下，这是绝对正确的。好的科学产生通过实验研究的理论，而实验又以理论为指导。计算智能是一个相对现代的领域，但有着悠久的历史。什么是计算智能？根据科学网站上提供的定义，这是对“智能代理”发展的研究。该站点首先将代理定义为“在环境中交互的任何事物”，这可能会造成混淆。代理采取行动。人、恒温器和蠕虫都可以做到这一点。为了实现目标，自主代理的行为方式适合于环境。智能体总是在学习和适应。人工智能是用于描述计算智能的术语。人类是最常被引用的智能生命的例子，然而，还有更复杂的东西。蜂群的能力由一系列能力组成，这些能力结合起来使它们比人类更聪明。以蚂蚁为例，虽然单个蚂蚁不是特别聪明，但蚁群也可以利用群体的能力寻找食物和建造家园。计算机系统用于以类似的方式试验计算智能。人工智能和计算智能有什么区别？这两个术语几乎相同。虽然人们的主要目标是弄清楚是什么让智能成为可能，但这项研究着眼于自然智能和人工智能。许多研究人员更喜欢术语“合成”而不是“人工”。其原因是从术语中得出的推论。“合成”是指已经合成但仍然真实的东西，例如合成珍珠仍然是珍珠，但不是天然的。创建这些物质是为了检验假设。根本问题是推理是否依赖于算法。科学家们提出了工程师用来开发“人造物体”的概念，例如可以完成各种工作的计算机，被认为是一种智能产品。科学如何使用？虽然科学的主要目的是研究智能而不是制造智能机器，但测试也产生了一些有用的发明。这方面的一个例子是机器人技术。智能机器人采用传感系统，不仅可以做出反应，还可以根据从传感器获得的数据采取行动。例如，防爆机器人可以检测到爆炸物，然后对其进行化解或引爆，从而挽救人类生命。机器人吸尘器了解房屋的大小和设计，然后独立操作。安全系统可以使用手机和汽车中的语音识别智能来阻止黑客入侵。计算机识别所有者或经理的语音模式并响应以该模式发送的命令。尽管人类长期以来一直梦想构建人工智能，但此类科学仍处于起步阶段。科学家从实验中学到的越多，就会出现越多的理论。因此，需要额外的测试。毫无疑问，由计算智能产生的概念将改变人们未来的生活方式。当今世界的人工智能和机器学习这里有一些关于人工智能和机器学习技术影响的最佳故事，可以帮助人们了解这些发展的最新情况，以及所表达的担忧。(1)药物考虑到安全、监管和隐私方面的障碍，以大流行期间的速度开发药物和疗法是一个大问题。Swarmlearning是一种可能的方法，它在边缘利用AI来分散对来自多个位置的数据的分析，然后通过满足和规避监管和隐私问题的学习模型共享见解。(2)人工智能的优势一般来说，人工智能仅限于数据中心，强大的机器负责运行由经验丰富的人类监督的复杂算法。随着AI的力量延伸到外围，行业的许多方面都在迅速变化。而且，随着AI应用变得越来越紧凑，它们很快就会出现在您附近的设备中。(3)人工智能效率问题人工智能在效率上存在困难。如果什么都不做，情况只会变得更糟。部分问题在于模型训练和现场使用都需要大量能量。然而，好消息是这些方面都可以优化，最终目标是提高AI的能量和处理效率。(4)构建现代数据平台企业存在计算问题：尽管在数据获取和存储方面取得了成功，但许多企业仍然无法理解绝大多数信息技术，无法利用人工智能和机器学习来解决业务问题。解决方案是实施一个真正现代的数据平台。(5)FlashForecast很多企业都转向flash来提升业绩。然而，闪存本身并不能保证可靠、不间断的数据可用性或消除人工干预的需要。随着人工智能技术的到来，基础设施变得具有前瞻性，中断和浪费时间不再是问题。(6)心理健康社交媒体似乎是一种理想的现代孤独疗法，因此也是一种心理健康资产。然而，调查显示了相反的效果。现在的人们沉迷于他们的设备，而不是关注他们周围的人。然而，人工智能即将扭转这一趋势，甚至有可能成为人们最好的朋友和治疗师。
