什么是人工智能？ 人工智能如何运作 (2024)

您最喜欢的流媒体服务、垃圾邮件过滤器和智能恒温器有一个共同点：它们都由人工智能 (AI) 提供支持。 人工智能曾经是科幻小说中的东西，但现在它已经成为我们日常生活的一部分。 人工智能技术可以模拟人类智能，让机器完成曾经只能由人类大脑负责的任务。

人工智能系统不仅仅供消费者使用。 如果您拥有一家企业，您可能可以使用 人工智能工具 简化您的工作流程，解决棘手的问题，并执行您不想自己做的任务。 这是人工智能的概述。

什么是人工智能？

期限 人工智能人工智能（AI），是指机器（主要是计算机系统）对人类智能的模拟。 它包括计算机科学研究领域，例如 机器学习（ML）、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和机器人技术。 通过算法和数据，人工智能系统可以分析大量信息并得出见解或做出预测。 先进的人工智能系统甚至可以从错误中学习并重新编程，就像人类所做的那样。

复杂的人工智能系统充当复制人脑的人工神经网络。 深度神经网络无需人工干预即可运行，这意味着人工智能程序可以像人类一样自学执行特定任务。

人工智能如何运作

人工智能涵盖了计算机科学的各个子学科，重点是使机器能够模仿人类智能并执行通常需要人类认知的任务。 当今的大部分人工智能功能都围绕四个关键概念：机器学习、深度学习、强化学习和自然语言处理 (NLP)。 以下是每种人工智能技术的细分：

机器学习

机器学习 (ML) 取决于人工智能算法——复杂的数学公式，让系统能够根据数据进行学习并做出预测或决策。 这些机器学习算法使计算机能够识别大型数据集中的模式，而无需明确编程来执行此操作。

一系列人工智能训练过程使机器学习成为可能。 其中包括监督学习（人工智能模型从标记数据中学习）和无监督学习（人工智能模型在未标记的训练数据中发现模式）。

深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，其灵感来自于人脑神经网络的结构和功能。 深度学习模型由三层以上的人工神经网络 (ANN) 构建。

神经网络可以根据其架构执行不同的功能。 卷积神经网络 (CNN) 对于识别图像特别有效，而循环神经网络 (RNN) 在序列数据处理方面表现出色，例如语言翻译和语音识别。 深度学习算法在语音识别、图像识别、计算机视觉和自动驾驶等人工智能功能的开发中发挥了重要作用。

强化学习

强化学习是机器智能的一个领域，其中计算机系统被训练以做出顺序决策。 这些系统通过与环境的交互来学习，并根据其行为接收反馈。 计算机科学家利用数学优化和神经网络来实现深度强化人工智能技术，这些技术在机器人、游戏、推荐系统和自动驾驶汽车等人工智能项目中发挥着重要作用。

自然语言处理

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个分支，致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。 NLP技术包括文本分析、情感分析、实体识别和机器翻译。 NLP 算法使用统计方法、基于规则的方法、机器学习和深度学习技术来处理和分析文本。

所有这些都有助于生成式人工智能工具构建和使用与人类交流的大型语言模型（LLM）。 数据科学家已经使用 NLP 构建了 Siri 等虚拟助手， 聊天机器人、语言翻译服务和文本摘要工具。

人工智能的类型

人工智能系统根据其能力和功能进行分类。 以下是人工智能的四种核心类型，每种类型都有现实生活中的人工智能示例：

• 反应式人工智能。 反应式人工智能系统按照预定义的规则和模式运行，无法存储或从过去的经验中学习。 这些相对简单的系统没有记忆或理解上下文的能力。 他们只能根据程序中的规则对特定情况做出反应。

• 有限的记忆人工智能。 有限的记忆人工智能可以使用存储的信息来做出决策。 这些系统通常用于自动驾驶汽车，其中过去的数据（例如道路状况和交通模式）在实时决策中发挥着至关重要的作用。

• 人工智能心智理论。 心智理论人工智能是人工智能的一种假设形式，能够通过从身体线索推断信念、意图和情绪等心理状态来理解和预测人类行为。 理论上，这种类型的人工智能系统可以预测人类对不同情况的反应，并相应地调整其行为。

• 有自我意识的人工智能。 自我意识人工智能是另一种假设的人工智能类型，它具有自我意识和类人认知能力。 理论上，自我意识人工智能可以理解复杂的概念，在各个领域自主学习，并表现出真正的推理和创造力。 这将使其与人工智能历史上的任何其他模型区分开来。

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强人工智能与弱人工智能

“强人工智能”和“弱人工智能”是根据人工智能的能力和与人类智能的相似性来区分人工智能的术语。 以下是每项的详细说明：

弱人工智能

弱人工智能，也称为狭义人工智能，是指基于预定义规则、算法或在特定数据集上训练的机器学习模型运行的人工智能系统。 这些数据既可以包含结构化数据，也可以包含非结构化数据，换句话说，可以是由程序员标记和组织的数据，也可以是需要更多演绎推理的随机数据。

弱人工智能的例子包括 Siri 和 Alexa 等虚拟助手、产品推荐系统、图像识别算法和语言翻译服务。 尽管这些系统在其有限的领域内可能显得智能，但它们不具备意识、自我意识或将其知识应用于新情况的能力。

强人工智能

强人工智能，也称为通用人工智能（AGI）或人类水平的人工智能，是指具有与人类智能相当的水平来理解、学习和应用跨广泛任务和领域知识的能力的人工智能系统。 尽管强人工智能在很大程度上仍处于理论阶段，但它的目标是复制人类认知能力的全部范围，包括推理、解决问题、创造力和情商。

强大的人工智能系统将拥有意识、自我意识以及适应新情况、从经验中学习以及吸收初始训练数据之外的知识的能力。 从理论上讲，这可能会使区分 a 的输出变得非常困难。 生成式人工智能模型 和一个人类。

人工智能的优势

人工智能有很多好处。以下是其中三点 人工智能的好处:

自动化和效率

人工智能的一个显着优势是它能够 自动化 重复性任务，从而提高效率和生产力。 人工智能驱动的系统可以比人类更快、更准确地执行任务，减少错误，并为员工腾出宝贵的时间来专注于更高价值的活动。

改进决策

机器学习算法可以识别数据中的模式、趋势和相关性，帮助企业做出更明智的决策。 来自个性化推荐 电子商务 到制造中的预测性维护，人工智能驱动 分析 加强决策过程，带来更好的结果和竞争优势。

加速创新

自然语言处理、计算机视觉和自主系统等先进人工智能技术推动了医疗保健、金融和交通等各个领域的突破性创新。 这种潜力将有助于使人工智能在未来几年和几十年内对全球经济变得重要。

人工智能的缺点

可以肯定的是，人工智能存在一些潜在的缺点，包括：

工作岗位流失

人工智能程序可以执行越来越多由人类执行的任务。 在下游，这可能会导致某些行业（例如会计和软件编码）失业或就业不足，从而可能导致社会经济动荡。 此外，人工智能技术收益的不平等分配可能会加剧收入不平等，扩大熟练工人和非熟练工人之间的差距。

道德和社会困境

人工智能引发了与隐私、偏见、透明度和问责制相关的道德和社会问题。 例如，人工智能算法可能会延续或放大训练数据中存在的偏见，从而导致不公平或歧视性的结果。 用于监控和面部识别的人工智能可能会引发有关隐私和公民自由的问题。

过度依赖计算机系统

过度依赖人工智能系统可能会带来严重的后果 商业风险，包括滥用其中包含的大量敏感数据的可能性，例如医疗记录或个人财务信息。 此外，人工智能系统的复杂性使得它们难以完全理解和控制，从而增加了出现意外后果和风险的可能性。 数据泄露。