【51CTO.com快譯】人工智能，如今已是各個高科技領(lǐng)域爭相討論的熱點了。無論您是剛?cè)腴T的初學(xué)者，還是興趣廣泛的愛好者，我們都希望通過本文能夠讓您對人工智能有更加清晰的理解。閑言少敘，下面我們直接來看干貨吧!

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AI是什么

簡要地說，人工智能(簡稱AI)是通過模擬人類行為，來智能地解決現(xiàn)實問題的各種過程。這些過程包括：學(xué)習(xí)、分析、計劃、感知、推理、校正、語音識別、語言互動、和其他與人類認知科學(xué)相關(guān)的過程。

AI意味著什么

通過學(xué)習(xí)過往的經(jīng)驗、將行動與結(jié)果相匹配，AI簡化了諸如識別與糾正錯誤，調(diào)整新的隨機輸入值的繁瑣過程。另外，AI還能夠通過深入地分析場景，來模擬人類行為，并輕松地完成各項任務(wù)。而且，AI可以利用自然語言處理(Natural Language Processing)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，來解讀與人類之間的交流，進而在其內(nèi)部轉(zhuǎn)換為只有機器能夠理解的代碼段。通過各種技術(shù)的應(yīng)用，AI能夠訓(xùn)練計算機在最少的人工干預(yù)下，處理大量的數(shù)據(jù)，識別并熟悉新的數(shù)據(jù)模式，進而執(zhí)行各項具體的任務(wù)。

AI的目標(biāo)

1. 專家系統(tǒng)式的創(chuàng)新：通過自動化系統(tǒng)的建立，它不但能夠表現(xiàn)出智能的行為，還能夠給人類提供正確的行動建議。
2. 在電腦上模擬人類的智能操作：這有助于在電腦上創(chuàng)建相同的認知模式，使之能夠模擬人類的判斷，對復(fù)雜的問題采取適當(dāng)?shù)男袆?。同時，它能夠通過自動化的過程和對算法的應(yīng)用，來減少人類的工作量。
3. 多領(lǐng)域的應(yīng)用：AI能夠被應(yīng)用到多個領(lǐng)域、并協(xié)助多門學(xué)科。其中包括：計算機科學(xué)、認知科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)、工程學(xué)、倫理學(xué)、自然科學(xué)、醫(yī)療、空間技術(shù)、邏輯學(xué)、語言學(xué)、電子商務(wù)等領(lǐng)域。
4. 計算機科學(xué)的應(yīng)用：AI能夠幫助制定多種機制，來解決計算機科學(xué)中的各種難題。其中包括：檢索和優(yōu)化、邏輯、控制理論、語言分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類、統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法(Statistical Learning Methods)、和不確定推理的概率方法。

AI的演化

1956年，科學(xué)家John McCarthy創(chuàng)造了人工智能這個術(shù)語。如今，受益于大數(shù)據(jù)、高級算法、編程技術(shù)、以及電腦的計算存儲能力，AI得到了飛躍式的大發(fā)展。

AI系統(tǒng)的建設(shè)與實施，一般依賴于如下技術(shù)：

1. 自然語言處理(NLP)：它研究的是計算機如何與自然的人類語言進行交互，并且在理解的基礎(chǔ)上采取適當(dāng)?shù)男袆?。語音的識別與合成是NLP的兩項典型應(yīng)用。我們熟悉的Siri、Google Assistant、和Amazon Alexa等語音助手都是NLP的應(yīng)用實例。其他的應(yīng)用領(lǐng)域還包括：語義解析、文字識別、詞性標(biāo)注(part-of-speech tagging)、文本挖掘、機器翻譯和信息檢索等。
2. 向量機(Vector Machines)：該機制有助于根據(jù)參數(shù)值進行信息分類。向量機通過使用各種劃分的方法，實現(xiàn)了圖像識別、面部識別和文本識別等系統(tǒng)性的應(yīng)用。
3. 啟發(fā)法(Heuristics)：人類學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)源自通過采用試錯法(trial-and-error)來理解錯誤，并避免犯錯。因此，此方法類似于人類的大腦，在錯誤與正確之間建立各種映射關(guān)系。
4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，ANN)： ANN技術(shù)通過識別數(shù)據(jù)的輸入模式，并基于人類大腦的網(wǎng)絡(luò)和運作行為，來進行建模。與人腦類似，ANN通過識別大量的數(shù)據(jù)模式，來建立不同的映射，并作出各種決定。因此，它使用到了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、模式識別、增強學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)。

AI的類型

不同人工智能可以根據(jù)類別分為：1型(基本)和2型(高級)。1型AI系統(tǒng)是一種智能的機制，它能夠基于輸入和可變參數(shù)的編程產(chǎn)生輸出。2型AI系統(tǒng)能夠應(yīng)對各種實時發(fā)生的事件、場景和出現(xiàn)的其他因素，并能通過現(xiàn)場決策，以采取相應(yīng)的行動。由于2型AI系統(tǒng)能夠觀測到格子客動態(tài)形勢所產(chǎn)生的影響，因此它也被稱為有情感的系統(tǒng)(sentient systems)，即：能夠像有情感的人類那樣進行各種識別、分析和反應(yīng)。

1. 弱(或窄)人工智能：這種方法僅關(guān)注狹隘的單一任務(wù)，而不是去處置一系列相關(guān)的自動化整體任務(wù)。這是一種能力有限、且不那么智能的機制，不過它的單任務(wù)智能處理能力并不弱。它的典型應(yīng)用是：接龍游戲。在與人類進行游戲?qū)沟臅r候，它會根據(jù)既有的機器指令和規(guī)則，去“設(shè)想”自己的下一步。
2. 強人工智能：或稱AGI(Artificial General Intelligence)，該系統(tǒng)能讓計算機像人類的思維那樣，通過分析和質(zhì)疑，來解決更為復(fù)雜的問題。通過使用復(fù)雜的內(nèi)部算法，它能夠更有“情感”地響應(yīng)各種問詢。它的典型應(yīng)用是：像Siri和Google Assistant之類的語音助理。它們能夠以更加真實且靈活的方式，回答各種隨機詢問。
3. 反應(yīng)機制(Reactive Machines)：它并不依賴于已經(jīng)存儲的過去數(shù)據(jù)，而是根據(jù)當(dāng)前的各種參數(shù)值，來預(yù)測某種輸出。它的典型應(yīng)用是：國際象棋游戲軟件，它并不僅僅參考既有的規(guī)則，還會根據(jù)當(dāng)前的“局勢”，反應(yīng)出自己的下一步。
4. 受限記憶(Limited Memory)：此類AI系統(tǒng)能夠通過使用過去留存的經(jīng)驗，來影響對未來的決策。其典型應(yīng)用是：駕駛助手。它基于隨機且動態(tài)的參數(shù)值，來進行現(xiàn)場決策。同時，它會利用以前訪問過的位置存儲信息，來規(guī)劃路線。
5. 心智理論(Theory of Mind)：這類AI機制能夠根據(jù)各種情感、信仰、思想、以及場景做出不同的反應(yīng)。因此，它常被用于根據(jù)社會交往和人類言行舉止的觀察，而做出的有效響應(yīng)。
6. 自我意識(Self-Aware)：此類系統(tǒng)使用的是一些被稱為“超級情報(super intelligence)”的思維電容，它們收集各種內(nèi)部的特征、狀態(tài)、機會和條件等自我意識的要素。因此，它們目前尚處于未來的一個發(fā)展方向。

AI的主要效益

目前，人工智能的五大效益可以被用于現(xiàn)代商業(yè)和個人應(yīng)用的實施領(lǐng)域。

1. 客戶互動的自動化：過去，大多數(shù)客戶互動都需要人工的干預(yù)。如今，AI可被用于自動回復(fù)電子郵件、電話、在線聊天、查詢響應(yīng)、購買咨詢，社交媒體對話等方面。同時，那些以往與客戶交互過的模式也會被存儲起來，系統(tǒng)通過各種分析，以便提供更好的客戶體驗。
2.  實時輔助：這對于那些需要持續(xù)滿足的、具有嚴格時間限制(或?qū)崟r)的、擁有大量受眾的企業(yè)是非常有用的。其典型應(yīng)用是：機票管理系統(tǒng)。各種實時的天氣與航班狀態(tài)信息，需要以一種個性化的方式被分享給客戶。
3. 數(shù)據(jù)挖掘能力：基于云的AI服務(wù)，能夠通過處理大量的數(shù)據(jù)，快速地發(fā)現(xiàn)各種相關(guān)信息。它們可以更好地洞見到如何改善業(yè)務(wù)的績效，并獲得競爭優(yōu)勢。
4. 預(yù)測能力：AI系統(tǒng)能夠通過對過去數(shù)據(jù)的分析，依靠現(xiàn)有的動態(tài)信息做出預(yù)測。許多庫存管理系統(tǒng)和網(wǎng)上市場工具，就是借助此類AI的優(yōu)勢，來管控他們的營銷與囤貨。
5. 操作自動化：AI系統(tǒng)能夠為操作自動化提供多功能的智能服務(wù)。它們很容易與其他技術(shù)展開跨界協(xié)作。其典型應(yīng)用包括：為家庭以及消費類食品的冷凍保存提供智能化的溫控、制冷/熱、以及通風(fēng)管理。同時，RFID和云技術(shù)的結(jié)合，用戶還能夠更加便利地對庫存予以跟蹤。

ML和AI之間的差異

機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)(簡稱ML)是人工智能的一個分支，其旨在按照既定的步驟向系統(tǒng)饋入各種新的規(guī)則和行動參考信息。這些信息能夠被系統(tǒng)通過自動學(xué)習(xí)，來不斷地積累經(jīng)驗并實現(xiàn)“自我提升”。同時，那些由程序所生成的算法能夠整合各種輸入，并產(chǎn)生高效的輸出。ML的特殊之處在于：

• ML的主要目標(biāo)是根據(jù)實際情況產(chǎn)生準(zhǔn)確的結(jié)果，而不是事先設(shè)想好的。
• 通過對一組給定的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，ML能夠產(chǎn)生提高系統(tǒng)性能的解決方案，但并不涉及到做出任何決策。
• 由于完全基于算法來運行，因此其輸入與輸出都是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式。
• 它雖然涉及到知識的構(gòu)建，但其本身并不判斷正誤。
• ML的重要功能還包括：對大型的數(shù)據(jù)集進行模式識別，以便對它們采取后繼的行動。

人工智能

人工智能則是指機器能夠根據(jù)現(xiàn)實生活中各種的場景、和實時的數(shù)據(jù)，進行不斷學(xué)習(xí)和靈活應(yīng)用的能力。其目標(biāo)是通過模仿人類的行為方式，來獨立地執(zhí)行某些特定的、且相互關(guān)聯(lián)的任務(wù)。為了達到預(yù)期目的，AI可以與多種程序融合、驗證機制、以及模式識別方法進行協(xié)同工作。

• AI的主要目標(biāo)是通過智能化的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、和更深層次的解讀，以產(chǎn)生各種輸出結(jié)果。
• 它能夠根據(jù)各種動態(tài)參數(shù)，模擬人類智力水平，自動化地進行實時處理，并在面對復(fù)雜的實際問題時，做出更好的決策。
• 其靈活性在于，AI并不依賴某個固定的算法，而是根據(jù)具體情況，采用多個層面與多種形式相結(jié)合的分析，以尋求優(yōu)秀的解決方案和響應(yīng)方式。
• 與ML相比，AI能夠使用智能化的學(xué)習(xí)和自我裁定機制，來判斷正誤。
• AI的智能學(xué)習(xí)還包括：通過計算機，來對過去的信息進行各種迭代、替換處理和認知分析等應(yīng)用。

AI的優(yōu)、劣勢

優(yōu)勢

• 通過分析、過濾、排序、預(yù)測、界定范圍和確定大數(shù)據(jù)的總量，來簡化各項工作。同時也能夠遵循一些既定的優(yōu)秀實施流程，以產(chǎn)生新的優(yōu)化方案。
• 通過不同的AI系統(tǒng)，我們可以在更快速度、更少出錯的基礎(chǔ)上有效地進行各項日常任務(wù)。
• 在一些技術(shù)性驅(qū)動的復(fù)雜任務(wù)、和艱難的不確定性探索中，那些具有高速響應(yīng)能力的AI系統(tǒng)，將有助于我們獲取精準(zhǔn)的結(jié)果。
• AI系統(tǒng)的各項功能服務(wù)，不會受限于各種物理、環(huán)境和情感等因素。
• AI系統(tǒng)對于實時工作的模擬，能夠產(chǎn)生更貼近現(xiàn)實情況的、更逼近真實的結(jié)果。
• AI系統(tǒng)能夠?qū)δ切╆P(guān)鍵性的信息數(shù)據(jù)予以保護，并在發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在安全漏洞或泄漏事件時，提供自動化的報警與修復(fù)。
• 通過與其他各種技術(shù)的良好整合，AI系統(tǒng)能夠交付出高質(zhì)量的分析結(jié)果。

劣勢

• 由于AI系統(tǒng)具有復(fù)雜的編程能力需求，因此相關(guān)費用較高。
• 與其相關(guān)的維修和保養(yǎng)，不但價格昂貴，而且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，并需要具備高水平的專業(yè)知識。
• 在諸如戰(zhàn)斗機的常規(guī)目標(biāo)選擇、和根據(jù)股票價值波動調(diào)用投資操作等應(yīng)用場景下，AI系統(tǒng)的判斷能力不及于人工。
• AI系統(tǒng)很可能在銀行和零售等領(lǐng)域代替人類，從而將導(dǎo)致人類的失業(yè)。
• 與其他系統(tǒng)相似，由于可能出現(xiàn)的內(nèi)部故障、或外部入侵，AI系統(tǒng)也會面臨著被誤用或篡改的威脅。
• 在AI系統(tǒng)的起步階段，需要人類進行功能性的研發(fā)和架構(gòu)的設(shè)計，否則它們尚無法從零開始，憑空產(chǎn)生。

AI的應(yīng)用實例

• 云計算，API和各種開源技術(shù)
• 在手術(shù)設(shè)備和醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域的AI機器人
• 醫(yī)療診斷領(lǐng)域的圖像處理
• 交通管理系統(tǒng)
• 氣候變化檢測
• 自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)
• 自動駕駛類交通工具，包括：轎車、客車、兩輪驅(qū)動車、潛艇、自動飛行儀和無人機等
• 教育領(lǐng)域的評分系統(tǒng)
• 服務(wù)器上的欺詐與垃圾郵件檢測
• 如Google Translate之類的語言翻譯軟件
• 如Netflix之類的推薦軟件產(chǎn)品與服務(wù)
• 票務(wù)預(yù)訂系統(tǒng)
• 聊天機器人和個性化學(xué)習(xí)

AI的未來

• 諸如 Google和Uber之類公司已經(jīng)將AI功能運用到了自動駕駛電動車上。AI將會在協(xié)助殘障司機、和預(yù)防交通事故領(lǐng)域大有作為。
• 更先進的AI系統(tǒng)將會取代人類從事各種危險的工作。
• 通過使用數(shù)據(jù)科學(xué)和環(huán)境技術(shù)，AI系統(tǒng)將繼續(xù)助力于氣候變化的預(yù)測。
• 客戶服務(wù)的80%業(yè)務(wù)將會通過AI系統(tǒng)，被及時高效地處理。
• 憑借著癥狀識別和醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理能力，AI系統(tǒng)更能夠輕松地實現(xiàn)個性化的健康管理。
• 生化電子(Cyborg)技術(shù)能夠幫助患者通過與機械系統(tǒng)的通訊，使用智能義肢來改善生活。
• 在空間技術(shù)上，AI可以對各種成功發(fā)射的過程進行軌道路徑的學(xué)習(xí)，并基于觀察內(nèi)容提出各種行動建議。

原文標(biāo)題：The Beginner’s Guide to AI，作者：Sourabh Nagar

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