什麼是人工智慧 （AI）？
概述
人工智慧 （AI） 是機器或計算機模仿人類思維能力的能力。人工智慧利用多種技术，為機器在規劃、行動、理解、學習和感知方面配備類似人類的智慧。人工智慧系統可以感知環境、識別物體、做出決策、解決問題、從經驗中學習並模仿範例。這些能力結合在一起，可以完成原本需要人類完成的動作，例如駕駛汽車或迎接客人。
人工智慧
為什麼人工智慧越来越受欢迎？
在过去十年左右的时间里，人工智慧可能已经进入了日常对话，但它已经存在了几十年。其突出地位的相对较新的上升并非偶然。
人工智慧技术，尤其是機器學習，依賴於大量資訊的可用性。互聯網的普及、雲計算的擴展、智慧手機的興起以及 Internet of Things 已經創建了大量的數據，並且每天都在增長。這個資訊寶庫與計算能力的巨大進步相結合，使得快速準確地處理大量數據成為可能。
今天，人工智慧正在完成我们的聊天对话，建议电子邮件回復，提供行车路线，推荐我们应该播放的下一部电影，吸尘地板，并执行复杂的医学图像分析。
人工智慧的歷史是什麼？
人工智慧的歷史可以追溯到古希臘。然而，正是電子計算的興起使人工智慧成為一種真正的可能性。請注意，隨著技术的發展，被認為是 AI 的內容已經發生了變化。例如，幾十年前，可以執行光學字元識別（OCR）或簡單算術的機器被歸類為AI。今天，OCR 和基本計算不被認為是 AI，而是電腦系統的基本功能。
- 1950 年代——艾倫·圖靈 （Alan Turing） 以破解納粹使用的二戰 ENIGMA 密碼而聞名，他發表了《計算機與智慧》論文《心靈》。他試圖回答機器是否可以思考的問題。他概述了圖靈測試，該測試確定計算機是否表現出與人類相同的智慧。該測試認為，人工智慧系統應該有能力與人類進行對話，而人類不知道他們正在與人工智慧系統交談。首屆人工智慧大會在達特茅斯學院舉行。正是在這裡，人工智慧一詞首次被使用。
- 1960 年代 – 美國國務院 Defense 通過DARPA對人工智慧產生了濃厚的興趣，並開始開發模仿人類推理的計算機程式。弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）基於通過經驗學習的神經網路構建了Mark 1感知器計算機。
- 1970 年代 – DARPA 完成了各種街道測繪專案。
- 1980 年代——出现了更复杂的人工智慧浪潮。具有反向传播演算法的神经网路在人工智慧系统中得到了广泛的应用。
- 1990 年代 – 產生的數據量呈指數級增長。功能強大的計算機可以快速處理大量數據。深藍超級計算機兩次擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。基因組測序專案和其他類似的複雜工作產生了大量資訊。計算的進步使這些數據的存儲、訪問和分析成為可能。
- 2000 年代 – 互聯網革命將人工智慧推向前所未有的高度。大數據加入了企業詞典。DARPA早在Alexa、Siri、Cortana和Google Assistant成為家喻戶曉的名字之前就推出了智慧個人助理。這為推理和自动化鋪平了道路，而推理和自动化是當今個人電腦和智能手機的一部分。這包括智慧搜索系統和決策支援系統，它們可以增強和補充人類的能力。
- 2010 年代——中國搜索巨頭百度推出了 Minwa 超級計算機，該計算機依靠卷積神經網路來識別、分析和分類圖像，其準確性高於普通人。DeepMind的AlphaGo深度神經網路程式在五局比賽中擊敗了圍棋世界冠軍李索石。圍棋是一種古老的中國遊戲，比國際象棋複雜得多。
- 2020 年代 – 這一時期，人工智慧能力取得了快速發展，尤其是在語言模型和生成式人工智慧方面。這也是公眾對人工智慧對社會、工作和日常生活的潛在影響的認識和討論的時期。亮點包括 OpenAI 發佈 GPT-3，展示了令人印象深刻的自然語言能力，其次是 GPT-4，並進行了重大改進。ChatGPT 也推出了，將對話式 AI 帶入主流，並將 DallE 帶入了圖像創建。DeepMind的AlphaFold在蛋白質結構預測方面取得了突破。歐盟提出了《人工智慧法案》，旨在規範人工智慧的開發和使用。多模態人工智慧系統（結合文本、圖像和音訊）不斷取得進步，並且越來越關注人工智慧對齊和安全研究。
人工智慧是如何工作的？
人工智慧断言，智慧系统的行為是有原则的。它基於对人类的能力和特徵进行逆向工程到机器上。该系统使用计算能力来超越普通人的能力。机器必须学会对某些动作做出反应。它依靠歷史数据和演算法来创建倾向模型。机器从经验中学习，以执行通常由人脑完成的认知任务。系统会自动从数据中的特徵或模式中学习。
人工智慧建立在两大支柱之上：工程和认知科学。工程涉及构建依赖於人类可比智慧的工具。大量数据与一系列指令（演算法）和快速反覆运算处理相结合。认知科学涉及类比人脑的工作方式，併為人工智慧带来多个领域，包括机器学习、深度学习、神经网路、认知计算、计算机视觉、自然语言处理和知识推理。
人工智慧系统是单一的吗？
人工智慧不是一種類型的系統。有一些簡單的低級人工智慧系統，專注於執行特定任務，如預測天氣、商業數據分析、計程車叫車和數位助理。這是普通人最有可能與之交互的 AI 類型，稱為「狹義 AI」。。其主要目的是提高效率。
另一方面是先进的系统，它们在更一般的水準上类比人类智慧，并可以处理复杂的任务。这些包括创造性的、抽象的和战略性的思考。严格来说，这种真正有知觉的机器，被称為「通用人工智慧」（础骋滨），目前只存在於银幕上，儘管实现它的竞赛正在加速。
人工智慧在哪裡使用？
人类一直在追求人工智慧，因為认识到它对商业创新和数字化转型的無價之寶。人工智慧可以降低成本，並引入速度、可擴展性和一致性水平，否則這是遙不可及的。您可能每天多次與某種形式的 AI 交互。人工智慧的應用太多了，這裏無法詳盡地介紹。以下是對一些最重要的問題的高級介紹。
1. 网路安全
随着网路攻击的规模、复杂性和频率的增长，依赖人类的网路防御已不再足够。传统上，反恶意软体应用程式在构建时会考虑特定威胁。病毒签名将在识别新恶意软体时更新。
但是，跟上威胁的绝对数量和多样性最终成為一项几乎不可能完成的任务。这种方法是被动的，依赖於识别特定的恶意软体，以便将其添加到下一个更新中。
基於人工智慧的反垃圾邮件、防火墙、入侵检测/预防和其他网路安全系统超越了过时的基於规则的策略。实时威胁识别、分析、缓解和预防是游戏的名称。他们部署的人工智慧系统可以检测恶意软体特徵并採取补救措施，即使没有正式识别威胁。
AI 网路安全系統 依赖於持续的数据馈送来识别模式并回溯攻击。通过向演算法提供大量资讯，这些系统可以学习如何检测异常、监控行為、回应威胁、适应攻击以及发出警报。
2. 語音辨識和自然語言處理
語音辨識也稱為語音轉文本 （STT），是一種辨識語音並將其轉換為數位文本的技术。它是計算機聽寫應用程式的核心，也是支持語音的 GPS 和語音驅動的功能表。
自然語言處理 （NLP） 依靠軟體應用程式來破譯、解釋和生成人類可讀的文本。NLP 是 Alexa、Siri、聊天機器人和其他形式的基於文字的助手背後的技术。一些 NLP 系統使用情感分析來判斷語言中的態度、情緒和主觀品質。
3. 圖像識別
图像识别也称為机器视觉或计算机视觉， 是一种人工智慧，它允许人们对移动或静止图像中发生的人物、物体、文本、动作和文字进行分类和识别。 圖像識別通常由深度神經網路提供支援，已在自動駕駛汽車、医疗圖像/视频分析、指紋識別系統、支票存款應用程式等中得到應用。
4.实时推荐
電子商務和娛樂網站和應用程式利用神經網路來推薦产物和媒體，這些产物和媒體會根據客戶的過去活動、類似客戶的活動、季節、天氣、一天中的時間等來吸引客戶。這些實時推薦是為每個使用者定製的。對於電子商務網站來說，推薦不僅可以增加銷售額，還可以幫助優化庫存、物流和商店佈局。
5. 自動股票交易
在危機時期，股票市場可能會非常波動。然而，人類幾乎不可能對影響市場的事件做出足夠快的反應。高頻交易 （HFT） 系統是人工智慧驅動的平臺，每天進行數千或數百萬次自動交易，以優化大型機構的股票投資組合。
6. 拼車服務和自動駕駛汽車
Lyft、Uber 和其他拼車應用程式使用 AI 將請求乘客與可用的司機联繫起來。人工智慧技术最大限度地減少了彎路和等待時間，提供了真實的預計到達時間，並計算了需求高峰期間的激增定價。
自动驾驶汽车在世界大部分地区还不是标準配置，但已经齐心协力地推动嵌入基於人工智慧的安全功能，以检测危险场景并防止事故发生。
7. 自動駕駛技术
与陆基车辆不同，飞机的误差幅度非常小。飞机製造商不得不推动安全系统，并成為人工智慧的最早採用者之一。
為了盡量減少人為錯誤的可能性和影響，自動駕駛系統幾十年來一直在軍用和商用飛機上飛行。他們結合使用 GPS 技术、感測器、機器人技术、圖像識別和防撞技术，在天空中安全地導航飛機，同時根據需要讓飛行員和地勤人員保持最新狀態。
8. 軟體測試自动化
人工智慧通过 AI 驅動的智慧測試自动化，加速並簡化測試的創建、執行和維護。基於 AI 的機器學習和高級光學字元識別 （OCR） 提供了高級物件識別，當與基於 AI 的模型識別、基於 AI 的錄製、基於 AI 的文字匹配和基於圖像的自动化相結合時，團隊可以減少測試創建時間和測試維護工作，並提高測試覆蓋率和測試資產的彈性。
9. 功能測試
人工智慧使您能够更早、更快地进行测试 好色先生TV? Functional Test 自动化 产物。它將廣泛的技术支援與 AI 驅動的功能相結合，以提供支援持續交付管道中快速應用程式更改的速度和彈性。
10. 企業服务管理
IT 和營業單位都面臨著以下挑戰：過多的手動、容易出錯的工作流程、不斷增加的請求量、員工對服務水準和質量的不滿等等。人工智慧和機器學習技术可以將服务管理提升到一个新的水準：
- 智慧搜索功能使员工能够轻鬆快速地找到答案
- 虛擬代理或機器人可以使用自然語言處理 （NLP） 執行任務
- 智慧分析支援工作流程優化和自动化
- 可以更有效地收集和分析来自非结构化数据（例如使用者调查）的指标。
IT 支援是這樣，ESM 也是如此;人工智慧使運營和結果更好。
如何开始使用人工智慧？
您可以通過多種方式利用人工智慧來保持業務競爭力、推動增長並釋放價值。然而，你的組織沒有無限的资源，所以你必須確定優先順序。首先定義組織的價值觀和戰略目標是什麼。從那時起，根據這些價值觀和目標評估人工智慧的可能應用。選擇必將對業務產生最大影響的 AI 技术。
世界只会越来越依赖人工智慧。这不再是关於是否採用人工智慧，而是何时採用。领先於同行利用人工智慧的组织可以获得显着的竞争优势。制定和追求定义明确的人工智慧战略是一切的开始。在你知道什麼对你有用之前，可能需要一些实验。
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