人工智能

引言

行业内大量使用一个术语叫做AI（人工智能）。让我们花几分钟时间快速探索这项新兴技术。

定义

简单来说，AI是一种计算原则，旨在智能地模拟人类行为。

根据人工智能之父约翰·麦卡锡的说法，它是“制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学和工程”。

历程

在 20 世纪 90 年代初，我在毕业时学习了 AI 论文。由于其科幻特性，它被迫归类于选修类别。现在，人工智能已成为当今消费者世界的一部分，例如无人驾驶汽车、在线购物预测/推荐等。

在分析行业历史时，Karel 在 1923 年提出了名为“机器人”的概念，从而开始了这项计算。嗯……几乎一个世纪前。Issac 在 1945 年继续介绍了机器人技术。约翰·麦卡锡因其在 20 世纪 50 年代后期的巨大贡献而被誉为人工智能之父。他不仅创造了 AI 这个术语，还发明了 LISP 编程。

其余的关键里程碑历史在上面的时间轴图像中进行了解释。

人工智能生态系统

人工智能生态系统的构建不仅使用科学，还使用了艺术。一般来说，艺术和科学的关键区别在于艺术是主观的；科学是客观的。人工智能是科学（数学、生物学和计算机）与艺术（心理学、哲学、社会学）的结合。它已在下面的生态系统图中表示出来

从时间顺序上讲，人工智能是机器学习、统计学和数据挖掘的基础。下图描述了上述四个平台的连接点。

简单来说，AI（人工智能）是所有范式的超集。

核心智能

由于人工智能与诸如推理、学习和问题解决等人类智能高度相关，因此学习核心智能的概念应该是合适的。

无形智能包括语言智能、问题解决、感知、推理和学习。

• 语言智能：使用、理解、说和写口头和书面语言的能力。问题
• 解决：选择最合适的替代方案的决策过程。
• 感知：获取、解释、选择和组织感觉信息的过程。
• 推理：提供判断、做出决策和预测结论基础的一组过程。
• 学习：通过学习、实践、被教导或体验某些事物来获得知识或技能的活动。

行业应用

从根本上说，技术需要赋能业务。 从这个角度来看，人工智能在最终客户的各个领域都占据主导地位，如下所示

• 指导性分析：最好的例子是在线购物自动推荐。根据客户的行为，App 会智能地推荐合适的产品，从而为企业和客户实现双赢。
• 游戏：AI 有助于模拟象棋专家，与人类冠军竞争。这种设计基于启发式知识。
• NLP（自然语言处理）：与能够理解人类所说的自然语言的计算机进行交互的能力。
• 语音识别：能够听到和理解语言，包括句子及其含义，同时人类与之交谈。智能交互式聊天机器人是当前世界中最好的用例。
• 机器人：机器人的目标是执行人类的手动工作。 这样做，它可以减少/支持人类的工作。 机器人是使用相关的传感器、处理器和内存构建的，以展示智能。 如今，制造业（汽车）行业正在利用机器人文化来提高生产率和减少容易出错的输出。

行业适应

智能是适应变化的能力。 由于智能是 AI 术语的一部分，因此观察行业向 AI 的发展趋势非常有趣。 一些记分卡说明了这一点。 有趣的是，自 2012 年以来，约有 46% 的被收购的 AI 公司获得了风险投资的支持。

在跟踪过去 5 年的主要并购活动时，行业趋势非常明显。

上图描述了自 2012 年第一季度以来 IT 行业每个季度基于 AI 的并购情况。与此类似，AI 初创公司的顶级收购者在下面的时间线图中进行了列表。

它清楚地表明，每个主要参与者（您能想到的）如 Google、Apple、Facebook、Intel、Microsoft、Amazon、Yahoo、IBM、Oracle、Ford、Twitter、GE 等都在积极参与在其领域内积极采用 AI 技术。

关注点

作为结束语，人类总是优于计算机。 从设计上讲，人类通过模式感知，而机器通过一套规则和数据感知。

历史

• 2017 年 4 月 15 日：初始版本