全面概述什么是人工智能？

　　人工智能（AI）是一种通过计算机系统对人类智能过程进行模拟的技术。AI的具体应用涵盖专家系统、自然语言处理（NLP）、语音识别和机器视觉等领域。

　　AI编程的核心在于三种认知技能：学习、推理和自我校正。

　　学习：AI编程的这一方面侧重于获取数据并创建将数据转化为可操作信息的规则。这些规则称为算法，为计算设备提供了完成特定任务的步骤。

　　推理：AI编程的这一方面着重于选择正确的算法以达到期望的结果。

　　自校正：AI编程的这一方面旨在不断优化算法，确保它们提供最准确的结果。

人工智能的优缺点

　　人工智能，尤其是基于人工神经网络和深度学习技术的AI，能够比人类更快地处理大量数据并做出更准确的预测。尽管海量数据的创建可能会对人类研究人员构成挑战，但使用机器学习的AI应用程序能够迅速获取并转化这些数据为可操作的信息。然而，使用AI的主要缺点是处理AI编程所需的大量数据成本高昂。

强AI与弱AI

　　AI可以分为弱AI（也称为窄AI）和强AI。弱AI是设计和培训以完成特定任务的AI系统，如工业机器人和虚拟个人助理（如Apple的Siri）。强AI（也称为人工通用智能AGI）能够复制人脑的认知能力，并在遇到新任务时自动找到解决方案。理论上，一个强大的AI程序应该能够同时通过图灵测试和中文房间测试。

增强智能与人工智能

　　一些行业专家认为，“人工智能”一词与流行文化联系过于紧密，导致公众对AI如何改变工作和生活抱有不切实际的期望。一些研究人员和营销人员希望使用更中性的标签——增强智能——来让人们理解，大多数AI的实现将是薄弱的，只会改善产品和服务。技术奇异性的概念——由人工超智能统治的未来——仍属于科幻小说的范畴。

人工智能的道德使用

　　尽管AI工具为企业提供了新功能，但人工智能的使用也引发了道德问题，因为AI系统无论好坏都会巩固已学到的内容。这可能存在潜在问题，因为支持许多最先进的AI工具的机器学习算法仅与训练数据一样聪明。由于人类会选择用于训练AI程序的数据，潜在的机器学习偏见是固有的，必须密切监视。任何希望将机器学习用于现实世界生产系统的人都需要将道德因素纳入其AI培训流程中，并努力避免偏见。

人工智能的组成部分

　　随着AI的炒作，供应商一直在努力推广其产品和服务如何使用AI。通常，他们所谓的AI仅仅是AI的一个组成部分，如机器学习。人工智能需要专门的硬件和软件基础来编写和训练机器学习算法。没有一种编程语言是AI的代名词，但Python、R和Java等语言很受欢迎。

人工智能即服务（AIaaS）

　　由于AI的硬件、软件和人员成本可能很高，许多供应商在其标准产品中包含AI组件，或提供对人工智能即服务（AIaaS）平台的访问。AIaaS允许个人和公司出于各种业务目的对AI进行试验，并在做出承诺之前对多个平台进行采样。流行的AI云产品包括亚马逊的Amazon AI、IBM的Watson Assistant、Microsoft的认知服务和Google的Google AI。

四种类型的人工智能

　　根据密歇根州立大学整合生物学与计算机科学与工程学助理教授Arend Hintze的解释，人工智能可以分为四种类型：从特定于任务的智能系统开始，然后发展到感知系统（尚不存在）。类型如下：

　　类型1：反应式机器。这些AI系统没有内存，是特定于任务的。例如，Deep Blue是1990年代击败Garry Kasparov的IBM国际象棋程序。它可以识别棋盘上的棋子并做出预测，但由于没有记忆力，无法利用过去的经验来指导未来的经验。

　　类型2：有限的内存。这些AI系统具有存储能力，因此可以利用过去的经验为将来的决策提供依据。无人驾驶汽车的某些决策功能是通过这种方式设计的。

　　类型3：心理理论。心理理论是心理学术语。当应用于AI时，这意味着该系统将具有社交智能来理解情绪。这种类型的AI将能够推断人类意图并预测行为，这是AI系统成为人类团队不可或缺成员所必需的技能。

　　类型4：自我意识。在此类别中，人工智能系统具有自我意识，这赋予了它们意识。具有自我意识的机器可以了解自己的当前状态。这种类型的AI尚不存在。

认知计算与人工智能

　　术语“AI”和“认知计算”有时可以互换使用，但通常“AI”标签是指通过模拟我们如何感知、学习、处理和响应环境中的信息来代替人类智能的机器。标签“认知计算”用于指模仿和增强人类思维过程的产品和服务。

人工智能技术的例子

　　人工智能被整合到各种不同类型的技术中。以下是六个示例：

1. 自动化：与AI技术结合使用时，自动化工具可以扩展执行任务的数量和类型。例如，机器人流程自动化（RPA）是一种软件，可以自动执行传统上由人类执行的重复的、基于规则的数据处理任务。与机器学习和新兴的AI工具结合使用时，RPA可以使企业工作的大部分自动化。
2. 机器学习：这是使计算机无需编程即可运行的科学。深度学习是机器学习的一个子集，可以视为预测分析的自动化。机器学习算法分为三种：监督学习、无监督学习和强化学习。
3. 机器视觉：这项技术使机器具有查看能力。机器视觉使用摄像头、模数转换和数字信号处理来捕获和分析视觉信息。它通常可以与人类的视力进行比较，但机器视觉不受生物学束缚，例如可以进行编程以穿透墙壁。它用于从签名识别到医学图像分析的一系列应用。计算机视觉（基于机器的图像处理）与机器视觉经常混淆。
4. 自然语言处理：这是计算机程序对人类语言的处理。NLP的较早且最著名的示例之一是垃圾邮件检测，它可以查看电子邮件的主题行和文本并确定是否为垃圾邮件。当前的NLP方法基于机器学习。NLP任务包括文本翻译、情感分析和语音识别等。
5. 机器人技术：工程领域专注于机器人的设计和制造。机器人通常用于执行人类难以执行或难以持续执行的任务。例如，机器人用于汽车生产的装配线中或被NASA用于在太空中移动大型物体等任务中。研究人员还使用机器学习来构建可以在社交环境中进行交互的机器人等应用进行开发和应用扩展性探索 。6. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车结合了计算机视觉、图像识别和深度学习功能等先进科技技术，可以建立自动驾驶技巧来既可以在给定的车道内停留并避免意外的障碍物（例如行人）。随着技术的发展进步其应用将更加广泛和普及化 。7. 医疗领域：利用人工智能技术进行诊断、预测和治疗疾病提高医疗水平和服务质量 。8. 金融领域：通过人工智能技术实现风险评估、信用评分等自动化操作提高效率 。9. 法律领域：利用人工智能技术处理法律文件、案件分析等工作减轻律师负担 。10. 制造业：在制造业中应用人工智能技术实现生产优化、质量控制等目标 。11. 安全领域：通过人工智能技术提高网络安全防护能力及时发现并应对潜在威胁 。12. 娱乐领域：利用人工智能技术创造个性化娱乐体验等应用拓展性发展 。