Noman Sarwar 的照片 诺曼·萨瓦尔6天前阅读时间：5 分钟
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人工智能什么是人工智能？它如何运作？
人工智能这个术语的提出源于试图复制或模仿人类智能。目前尚无明确的结果可以确定这是否可行，但它可以轻而易举地完成一些人类任务。
人工智能是各行各业最令人着迷且发展最快的技术之一，可以提高人类的工作潜力 亚洲手机号码清单 但它到底是什么？在这里，我们将简要阐述什么是人工智能。
关于人工智能的关键统计数据：
1.预计到 2030 年，人工智能市场规模将达到 13,390 亿美元，较 2024 年预计的 2,140 亿美元收入大幅增长。（《福布斯》）
2.预计到 2030 年，人工智能将为美国 GDP 贡献 21% 的净增长。（《福布斯》）
3.超过 75% 的消费者担心人工智能带来的错误信息。（《福布斯》）
4. 64% 的企业认为人工智能将有助于提高他们的整体生产力。5
. 22% 的公司正在积极将人工智能融入各种技术产品和业务工作流程中。（CompTIA）
什么是人工智能？
人工智能(AI) 是计算机科学的一个分支，专注于构建能够复制人类认知过程的智能机器。学习、解决问题、做出决策，甚至创造力都是这些能力的一部分。但与生物和不断发展的人类智能不同，人工智能 (AI) 依靠算法和数据来实现其惊人的成就。
人工智能系统会获得大量信息，或“学习材料”。从文本和代码到图片、电影，甚至传感器读数，都是这些数据的一部分。之后，人工智能系统会检查这些数据，寻找趋势和联系。
人工智能
在人工智能领域，有几个子领域专注于不同类型的智能。以下是一些重要的领域：
1. 机器学习 (ML)：机器学习(ML)是人工智能的支柱，它使系统能够从数据中学习，而无需显式编程。ML 技术可以进一步分为两类。无监督学习1和监督学习2。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来源于人类大脑的结构。人工神经网络的结构与人类大脑中的神经连接大致相似，可用于深度学习来解释复杂的数据，包括音频、图片和口语。
3. 计算机视觉：使机器人能够“看到”并理解自动驾驶汽车公司通常使用的视觉环境。它使面部识别软件能够识别人，自动驾驶汽车能够识别道路上的物体等功能成为可能。4
.自然语言处理 (NLP)： NLP 使机器能够交流和理解人类语言。NLP 对于机器翻译工具、聊天机器人和 Alexa 和 Siri 等语音助手至关重要。
这些子领域共同提供了我们日常使用的智能系统。
人工智能如何运作？
了解人工智能的基础知识后，让我们来看看人工智能系统是如何运作的。以下是该过程的简要解释：
1.数据采集：
收集人工智能系统需要学习的信息是初始阶段。这些信息可能来自多个来源，包括传感器、用户交互或专门为人工智能训练收集的大型数据库。
2.数据预处理：
在被人工智能系统使用之前，原始数据必须经过清理和格式化。这可能涉及纠正错误、消除不一致，并确保数据格式与所选方法相符。
3.模型选择：
所用 AI 算法的类型将根据任务而有所不同。循环神经网络可能比卷积神经网络更适合进行文本情感分析，而卷积神经网络则更适合进行图像识别。
4.模型训练：
这就是神奇之处。预处理后的数据被呈现给选定的算法。该算法通过进行多次计算和修改来发现数据中的模式和联系。这个过程可能需要投入大量的时间和云计算能力，尤其是对于复杂的模型。
5.模型评估：
训练后，必须对 AI 模型进行评估，以确定其性能如何。这需要根据假设数据对模型进行测试，并评估其执行预期功能的情况。如果结果不可接受，则可能需要使用其他数据重新训练模型或对模型进行改进。
6.部署和监控：
如果模型有效，则该模型会融入实际应用。这可能需要将其集成到云计算平台、硬件或软件中。持续监控模型部署的性能对于确保其继续按预期运行至关重要。
跨行业的人工智能
人工智能已经改变了多个行业的运作方式，前景光明。以下只是人工智能可能带来变革的几个例子：
医疗保健：药物研究、定制治疗和医学诊断都使用人工智能。它可以通过医学影像识别疾病、预测患者结果，甚至帮助进行机器人手术。
金融：算法交易、个性化投资建议和金融交易中的欺诈检测均由人工智能实现。
制造业：人工智能有助于预测设备故障以进行预防性维护，优化资源配置并简化制造流程。
交通运输：最佳路线、自动驾驶汽车和交通控制系统都广泛使用人工智能。
跨行业的人工智能
但除了明显的优势之外，人工智能也带来了一些需要认真考虑的问题。
1.道德考虑：
一个基本的道德担忧是算法偏见，当人工智能模型重现其训练数据中存在的社会偏见时，就会发生这种情况。这可能会导致不公平的结果，例如贷款审批不公或就业程序歧视。在人工智能的开发和应用中，减轻偏见至关重要。
2. 失业：
人工智能驱动的自动化可能会减少多个行业的就业机会。尽管人工智能可能会创造新的就业机会，但法规和培训计划对于让个人获得不断变化的劳动力市场所需的技能仍然至关重要。
3.黑箱问题：
某些复杂的人工智能模型，尤其是深度学习网络，可能会表现出不透明的决策程序。这种“黑匣子”效应使人们难以理解模型如何得出其结论，从而妨碍了问责制和透明度。为了解决这个问题，可解释的人工智能研究仍在进行中。
