能够执行感知、学习、推理和解决问题等感官功能的机器被认为具有人工智能。当机器具有认知能力时，人工智能就存在。判断人工智能的基准是在推理、语音和视觉方面是否接近或接近人类水平。1.人工智能入门狭义人工智能（NarrowAI）：当机器能够比人类更好地执行特定任务时。通用人工智能：当人工智能能够以与人类相同的精度水平执行任何智力任务时，通用人工智能就实现了。强人工智能：当人工智能可以在许多任务上击败人类时，它就是强人工智能。如今，人工智能几乎应用于每个行业，为任何大规模集成人工智能的公司提供技术优势。据麦肯锡称，与其他分析技术相比，人工智能有潜力创造6000亿美元的零售价值，并为银行业带来50%的增量价值。在运输和物流领域，基础收入增长超过89%。具体来说，如果企业在其营销团队中使用AI，那么平凡和重复的任务就可以自动化，这样销售代表就可以专注于建立关系、开发潜在客户等任务。企业可以使用人工智能分析和建议来制定制胜战略。简而言之，人工智能提供了一种尖端技术来处理人类无法处理的复杂数据。AI自动执行冗余任务，使员工能够专注于高水平的增值任务。大规模实施人工智能可以降低成本并增加收入。2.人工智能简史人工智能已经成为当今的流行语，尽管这个词并不新鲜。1956年，一群来自不同背景的前卫专家决定组织一个关于人工智能的暑期研究项目。四个聪明的头脑领导了这个项目。JohnMcCarthy（达特茅斯学院）、MarvinMinsky（哈佛大学）、NathanielRochester（IBM）和ClaudeShannon（贝尔电话实验室）。该研究项目的主要目的是解决“原则上学习的每个方面或智能的任何其他特征都可以精确地描述，以至于可以建造机器来模拟它”。这次会议的提案包括：1)自动计算机2)如何编写计算机程序使其说某种语言？3)神经元网络4)自我提升这导致了可以创建智能计算机的想法。一个充满希望的新时代已经开始——人工智能。3.人工智能的种类：人工智能可以分为三个子领域：1）人工智能2）机器学习3）深度学习4.什么是机器学习？机器学习是研究从示例和经验中学习的算法的艺术。机器学习基于这样一种想法，即数据中存在一些可识别的模式，可用于未来的预测。与硬编程规则的不同之处在于，机器会自行学习以找到此类规则。5.什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域。深度学习并不意味着机器学习更深入的知识；相反，这意味着机器使用不同的层从数据中学习。模型的深度由模型中的层数表示。例如，用于图像识别的GoogleLeNet模型有22层。在深度学习中，学习阶段是通过神经网络完成的。神经网络是一种层堆叠在一起的结构。6.人工智能和机器学习我们的大多数智能手机、日常设备甚至互联网都使用人工智能。希望宣布其最新创新的大公司通常会交替使用人工智能和机器学习。然而，机器学习和人工智能在某些方面有所不同。AI（人工智能）是训练机器执行人类任务的科学。这个词是在1950年代创造的，当时科学家们开始研究计算机如何自行解决问题。人工智能是具有类人特征的计算机。它可以轻松无缝地计算我们周围的世界。人工智能是计算机可以做同样的事情的概念。可以说，人工智能是一门大规模模仿人类能力的科学。机器学习是人工智能的一个独特子集，它训练机器如何学习。机器学习模型在数据中寻找模式，然后尝试得出结论。简而言之，不需要人为机器编程。程序员提供示例，计算机从中学习如何操作。7.AI用在什么地方？人工智能的应用范围很广：人工智能被用来减少或避免重复性的工作。例如，人工智能可以不断重复任务而不会感到疲倦。实际上，AI永远不会停止，与执行的任务无关。人工智能改进现有产品。在机器学习时代之前，核心产品是建立在硬编码规则之上的。公司不是从头开始设计新产品，而是引入人工智能来增强其产品的功能。你可以想到一些社交平台上的照片。多年前，您必须手动标记朋友。今天，在人工智能的帮助下，社交平台为你推荐朋友。从营销到供应链、金融、食品加工等行业，人工智能应用广泛。根据麦肯锡的一项调查，金融服务和高科技通信在人工智能领域处于领先地位。8.人工智能为何蓬勃发展？随着YannLeCun的开创性论文，神经网络自上世纪90年代就出现了。然而，它在2012年左右开始出名。三个关键因素解释了它的流行：1)硬件2)数据3)算法机器学习是一个实验领域，这意味着它需要数据来测试新的想法或方法。随着互联网的繁荣，数据变得更容易获取。此外，NVIDIA和AMD等大公司已经为游戏市场开发了高性能图形芯片。1.硬件在过去的二十年里，CPU的性能呈爆炸式增长，用户可以在任何笔记本电脑上训练小型深度学习模型。但是，要处理用于计算机视觉或深度学习的深度学习模型，您需要更强大的机器。得益于NVIDIA和AMD的投资，新一代GPU（图形处理单元）问世。这些芯片允许并行计算。这意味着机器可以将计算拆分到多个GPU上以加快计算速度。例如，使用NVIDIATITANX，训练ImageNet模型需要两天时间，而传统CPU需要数周时间。此外，大公司使用GPU集群通过NVIDIATeslaK80训练深度学习模型，因为它有助于降低数据中心成本并提供更好的性能。2.数据深度学习是模型的结构，数据是让它活跃起来的基础。数据为人工智能提供动力。没有数据，什么也做不了。最新技术突破了数据存储的界限。在数据中心存储大量数据比以往任何时候都容易。互联网革命使数据收集和分发可用于为机器学习算法提供数据。如果您熟悉Instagram或任何其他带有图像的应用程序，您可以猜出它们的AI潜力。这些网站上有数百万张带标签的照片。这些图像可用于训练神经网络模型以识别图像上的对象，而无需手动收集和标记数据。人工智能与数据的结合是新的黄金时代。数据是任何公司都不应忽视的独特竞争优势。AI从您的数据中提供最佳答案。如果所有公司都可以使用相同的技术，那么拥有数据的公司将比其他公司更具竞争优势。例如，世界每天创造大约2.2艾字节，即22亿千兆字节。公司需要异常多样化的数据源才能找到模式并学到很多东西。3.算法硬件比以往任何时候都更强大，可以轻松访问数据，但是使神经网络更可靠的一件事是开发更精确的算法。初等神经网络是没有深度统计特性的简单乘法矩阵。自2010年以来，在改进神经网络方面取得了显着的发现。人工智能使用增量学习算法让数据对其进行编程。这意味着计算机可以自学如何执行不同的任务，例如发现异常和成为聊天机器人。9.总结人工智能和机器学习是两个容易混淆的术语。人工智能是训练机器模仿或复制人类任务的科学。科学家可以使用不同的方法来训练机器。在AI时代的早期，程序员编写的程序是硬编程的，也就是把机器可能面临的每一种逻辑可能性以及如何应对都写进去。当系统变得复杂时，很难管理规则。为了克服这个问题，机器可以使用数据来学习如何处理给定环境中的所有情况。拥有强大的人工智能最重要的功能是拥有足够的数据和异构。例如，一台机器只要有足够多的单词可以学习，就可以学习不同的语言。人工智能是新的尖端技术。麦肯锡估计，人工智能可以推动每个行业至少实现两位数的增长。10.彩蛋：如何开发自己的AI？如何学习人工智能和开发人工智能应用？简化复杂性，降低门槛。TitaniumAIX是一款集计算机视觉和智能语音交互两大核心功能于一体的微型人工智能硬件。搭载Intel专业级AI加速计算芯片和多种传感技术。物联网与人工智能技术的“超级智能大脑”。TitaniumAIX可以帮助越来越多的人工智能爱好者、开发者，甚至在校学生降低人工智能学习和研发成本，加速人工智能应用的开发。使用AIX在五分钟内开发一个AI应用程序。1.下载预训练编译好的AI模型2.读取模型文件，将图片或音频文件发送到模型中，即可得到AI模型的推理结果3.结合模型的推理结果用自己写的python代码，也就是可以开发自己的AI小程序。全球最流行的机器学习框架TensorFlow（GitHub上超过9.9k贡献者开源项目）与TitaniumAIX完美兼容，非常方便开发者学习、开发和实践。
