自第二次世界大战以来，有关人工智能的话题逐渐被人们关注。人工智能已经成为各行各业的热门话题，如汽车行业、娱乐行业、医疗保健、营销和科技领域。由于这项技术的普及，它正在彻底改变我们的生活。人工智能在ICT行业(信息和通信技术)处于一个重要的位置，人们对此既兴奋又警惕，加强自身技能使自己适应这种变化。
简而言之，人工智能(AI)是一种有效的工具，它使机器能够从经验中学习，适应新的变化，并像人类一样执行任务。它可以设计智能机器或开发软件应用程序，在推理、感官应用、规划、最佳决策和解决问题技术的帮助下，这些应用程序可以拥有自我学习和模仿人类思维的特征。利用数据挖掘人工智能执行人类行为的潜力已经引起了研究团体和顶级企业的特别关注，与其他技术相比，这一领域取得了快速增长。
人工智能是依靠算法来理解人类的目标或实现的方法来模拟人类的智能。它建立了寻找目标、处理和获取数据之间的关系，以便更好地理解目标。考虑到这一点，以下是人工智能的4种方法。
1. 像人一样行动——当计算机完全像人一样行动时，很难通过使用自然语言处理、机器学习和自动推理等技术来区分两者。图灵测试被称为一种模仿游戏，在没有人为干预的情况下，它可以控制一台机器模仿人类的行为。
2. 像人一样思考——计算机像人一样思考，执行通常需要人类智能才能完成的任务，比如驾驶汽车。认知建模方法是基于三种技术——内省、心理测试和脑成像。这种人性化的思维也被用于心理学和医疗保健领域。
3. 理性思考——一个人被认为是理性的(理性的，明智的，有良好的判断力)，计算机根据记录的行为理性地思考，并解决问题。换句话说，抽象问题与实际问题的处理方式是完全不同的，计算机借助这种理性思维来执行。
4. 理性行为——在不确定或复杂情况下研究人类的行为完全依赖于理性行为体。与理性思维一样，行动取决于条件、环境因素和现有数据。它通常依赖于黑盒或工程方法来完成目标。
人工智能之父约翰·麦卡锡将人工智能定义为“制造智能机器”。人工智能使智能机器能够像人类一样工作、操作和反应，并根据实时场景帮助决策。人工智能是一种使用智能软件工具为设备和机器提供语义智能的技术。可以分析实时数据，做出决策，执行任务，并给出相应的响应。人工智能之所以智能，是因为它的认知能力。以下是人工智能发挥作用的几个行为——学习、规划、语音识别、解决问题以及感知。
人工智能可以把一台电脑变成一个由电脑控制的机器人，让它完全按照人类的工作方式。在了解了人类大脑在思考、学习、决策和解决问题的操作等方面的功能后，开发了一个智能的系统。AI的核心概念是能够访问所有关于对象、属性、类别和所有业务用例之间关系的信息，从而实现知识工程。让我们来看看人工智能的主要特点。
特征提取是从给定的信息数据集中识别出一组适当的属性或特征的过程。性能高度依赖于选择正确的特征集。
1. 当对数据集进行分类时，主要的方法是减少正在建模的系统熵。因为当一个被分类的数据系统已经减少到不能划分的程度时，特征选择可以被循环使用并应用于另一个数据集。换句话说，人工智能可以最大化获取信息。
2. 各种特征选择算法根据特征在模型中的重要性选择特征子集。选择该子集使其与其他特征之间的相关性为零，从而实现特征集的独立性。通过使用Gram-Schmidt正交化过程、主成分分析(PCA)等技术来实现的。
特征工程通过转换原始数值，为有监督和无监督学习生成新的特征，并加速数据转换以增强模型准确性并改进性能。
人工神经网络(ANN)也被称为神经网络(NNs)，是基于人工神经元的连接节点的集合，就像人类的脑细胞一样。每个连接将一个信号经过处理后从一个神经元传递到另一个神经元。在算法的帮助下，神经元聚集在不同的层中进行不同的变换。信号通常多次从第一层传输到最后一层。有两种类型的网络，一种是前馈神经网络，也被称为无环网络，其中信号只从一个方向传播到另一个方向。常见的有感知器、多层感知器和径向基网络。第二种类型是循环神经网络，专用于处理序列信息的神经网络。
许多人工智能商业领域的巨头预测，人工智能正在从云计算向边缘计算转变。为了使其成为现实，需要减小人工智能模型，因此，正在开发一些技术来缩小神经网络而不影响性能的技术。这些技术可分为以下5大类:
3. 低秩分解——在这种技术中，缩小模型的张量以创建一个接近原始张量的版本。
5. 知识蒸馏——它需要使用模型的全尺寸版本，把它当作一个小模型来对待，以模仿它的输出。
人工神经网络最适合解决现实生活中的问题。例如，Alitheon的目标是利用人工神经网络提高航空公司和机场的运营效率。与人工神经网络和深度学习合作开发的系统提高了机场运营的可靠性，自动化执行空中交通管制的重复任务。
深度学习是一种机器学习技术，可以使计算机自动像人类一样思考。与人工神经网络相比，该技术的体系结构在输入和输出层之间包含多个隐藏层。在深度学习框架中，它在进行分类的同时，自动进行特征提取。它可以提高许多程序的性能，如计算机视觉、图像分类、语音识别等。
例如，自动驾驶汽车(自动驾驶模式下的特斯拉等自动驾驶汽车)，深度学习有助于区分交通信号，并决定是否驾驶。其他的例子还有社交媒体上的个性化订阅、图像识别、在线文本识别等等。
除了特征工程(Feature engineering)、人工神经网络(Artificial Neural Networks)和深度学习(Deep Learning)等人工智能的三大核心特征外，其他特征也揭示了这项技术的高效率。以下是需要了解的几个功能，以便详细了解人工智能。
自然语言处理是语言学、人工智能和计算机科学的一个子领域。它使计算机能够以文本或口语(语音数据)的形式理解人类语言。无论是口语还是书面语，NLP都可以使用人工智能将其作为输入，处理并以计算机理解的方式进行翻译。就像人类有耳朵可以听，有眼睛可以看一样，计算机借助程序来阅读，借助麦克风来发出声音。就像人类用大脑处理输入一样，计算机用程序和算法来处理输入。最后，输入被转换成计算机可以理解的代码形式。
NLP驱动计算机应用程序将文本从一种语言翻译成另一种语言，总结大量文本并实时响应命令。我们大多数人都会接触到的最常见的NLP形式是GPS系统、语音到文本的听写软件、数字助理、客户服务聊天机器人或语音识别软件。此外，NLP通过文本摘要或机器翻译应用程序简化业务操作并提高员工生产力。例如，IBM开发的Watson Natural Language Understanding (NLU)软件，可以分析几乎所有数据格式的文本，并执行文本分类操作。
机器人技术是工程、科学和技术的交叉点，它生产可编程的机器，即机器人，可以帮助人类或模仿人类的行为。机器人最初是用来处理单调的任务，但现在它已经扩展到商业和军事领域。目前开发的每一个机器人都有不同程度的自主性，在没有外部影响的情况下可以执行任务，从由人类控制的机器人发展到完全自主的机器人。
涉及机器人的游戏为未来的游戏产业浪潮奠定基础。一些公司已经开始开发这类机器人，以为消费者提供最佳的游戏体验。例如，Wii是一个游戏机器人，可以被带到停车场或任何地方与它互动。它的移动性为游戏爱好者增加了使用价值，就像一个家庭的额外成员。
机器感知从传感器(如摄像头、无线信号和麦克风)获取输入，对其进行处理并推断其各个方面。它主要用于语音识别、面部识别或物体识别等应用。计算机视觉是提供视觉输入分析的一个来源。
对于面部识别，人工智能技术可以通过生物特征映射来识别个人的面孔。这种开创性的技术将实际数据与面部数据库进行比较，以找到匹配。通常，该特性用于员工或用户进行身份验证。它的工作原理是从保存的图像中精确定位和计算面部特征。
让我们以Clearview AI为例，这是一家美国IT公司，它为所有法律机构提供监控技术，通过闭路电视摄像头监控整个地铁城市，并实时为所有公民分配社会信用评分。
人工智能有一种惊人的能力，可以高效处理重复的任务而不会感到疲倦。为了更好地理解，让我们以SIRI为例，它是苹果公司创建的一种支持语音的虚拟个人助理。顾名思义，它充当助手，可以在一天内处理多个命令。从创建简短的笔记，重新安排会议的时间，到在导航的帮助下引导用户，SIRI涵盖了所有功能。早些时候，这些活动应该是人为完成的，这需要花费大量的时间和精力，但有了语音助手，你只需要说话，它就可以迅速做出回应，同时提高了效率。其他例子还有亚马逊Ech完美体育o、Cortana和谷歌Nest。
因为人工智能的介入，使得数据每天都呈指数级增长。人工智能设备收集这些数据，分析以前的经验，并产生新的认识。对于大量的数据，手动管理并从中生成适当的信息，但有了人工智能，情况就发生了变化。数据摄取是将从各种来源提取的非结构化数据传输到大型数据库介质中以访问、利用和准备AI模型的过程。人工智能通过人工神经网络对大量数据进行分析，从而获得逻辑推理能力以及洞察力。
例如，Elucify是一个庞大的数据库。本公司的基本原则是“付出即收获”。用户在这里创建一个帐户并登录，之后用户的所有联系人将在人工智能的帮助下被访问并与系统共享。作为回报，用户将获得相关联系人和潜在客户清单。
想象一下，一个人同时与数百名客户交谈，听起来不太现实。人工智能可以模仿人类的认知，并通过音频或文本输入来回答客户的一些基本问题。聊天机器人是一种支持人工智能的软件，它提供了一个倾听客户问题的窗口，并通过响应特定的命令实时提供解决方案。这些机器人经过巧妙的编程，可以高效解决客户的问题，它们也会迅速分流给人类高管。与以前相比，当你与这些机器人交谈时，它们不仅能理解命令，还能用语言回应你，提供有效的解决方案甚至产品建议。
让我们以IBM开发的人工智能助手沃森为例。因为它不需要人工干预，一旦编程它就可以在各种网站或应用程序之间运行。许多公司正在从人工转向聊天机器人，以尽快为他们的客户提供服务。
人工智能可以解决复杂的量子物理问题。在量子神经网络的帮助下，你可以从超级计算机那里得到准确的答案，我们通过人工智能实现突破性发展的那一天已经不远了。量子计算是一个跨学科领域，其重点是构建高度复杂的量子算法来推进计算任务。整个概念是由量子增强的人工智能算法产生的。例如，谷歌AI Quantum是纠错量子计算机的先驱。
人工智能最常见的特征之一是云计算。每天都有大量的数据，以物理形式存储是一个大问题。云计算的出现是最好的解决方案，它赋予了人工智能功能，使其能够适应商业云计算环境。
例如，微软Azure是云计算行业中最突出的。它使你能够部署机器学习模型，以便在数据云服务器中存储数据。
人工智能的迅速进步使得人们对医疗人工智能应用产生浓厚的兴趣。临床基因组学中，基因组测序算法处理复杂的基因组数据集，用于变体调用、变体分类或基因组注释。人工智能的未来潜力是治疗由基因突变引起的常见复杂疾病或失调。
最好的例子是谷歌开发的一种新方法Deep Variant。它是利用深度神经网络和下一代DNA测序数据编辑基因变异的分析管道。
人工智能被用于商业、游戏配置或医疗保健，但现在它被用于灾难管理。现代救援系统利用传感器、无人机或人工智能机器人来收集有关被困受害者位置、损害程度或即将到来的灾难预测的精确信息。人工智能系统根据以往灾难的数据，创建神经网络并研究地震信息。与其他传统技术相比，人工智能可以准确预测未来的灾难。
例如，飓风“法尼”于2019年5月袭击了印度东南部各州。印度气象部门了这场风暴，疏散了奥里萨邦近120万居民，挽救了许多生命。智能系统为救援人员提供伤员的准确位置，使死亡人数被缩减到72人。
作为热门话题，人工智能正在彻底改变我们的生活。越来越多的公司声称自己是“人工智能驱动的”，因为它有助于预测技术领域的后期发展。人工智能就现在而言，它是我们未来的一扇窗户。人工智能正在影响着每个人的生活和每个行业，每个人都应该更多地了解人工智能，了解人工智能的特点，如何有效地使用它，以及如何利用它来改变我们的未来。
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