人工智能 (AI) 是多种技术的组合，使计算机能够执行各种高级操作，例如查看、理解和翻译口语和书面语言、分析数据、提出建议等。 如果您想了解令人着迷且快速发展的人工智能技术，那么我们将涵盖从股票到其应用再到如何在计算机上使用它的所有内容。 让我们开始吧。
什么是人工智能？
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个广泛领域，涉及创建能够执行通常需要人类智能的活动的智能机器。 创建智能设备，特别是智能计算机程序的科学和工程也被认为是人工智能的一部分。 虽然人工智能是一门拥有多种技术的跨学科学科，但机器学习、特别是深度学习的进步正在引起 IT 行业几乎每个领域的范式转变。
人工智能使机器能够模仿人类思维的能力，甚至超越人类思维的能力。 而且，从自动驾驶汽车到 ChatGPT 和 Google 的 Bard 等生成式人工智能工具的发展，人工智能正在迅速成为日常生活的一部分，各行各业的组织都在投资它。
为什么人工智能很重要？
人工智能之所以重要，是因为它有可能改变人类的生活、工作和娱乐方式。 它已成功应用于商业领域，使以前由人类执行的功能实现自动化，例如客户服务、潜在客户创建、欺诈检测和质量控制。 人工智能在许多领域都能比人类更好地完成任务。
当涉及重复性、注重细节的活动时，例如审查大量法律文件以验证重要字段是否正确填写，人工智能系统通常可以快速完成任务且很少出现错误。 人工智能还可以为组织提供他们以前不知道的运营洞察，因为它可以处理巨大的数据集。 快速增长的生成式人工智能工具社区对于从教育、营销到产品设计等领域都至关重要。
强人工智能VS。 弱人工智能
由于智能很难定义，人工智能专家经常区分强人工智能和弱人工智能。
#1。 强人工智能
强人工智能，有时被称为通用人工智能，是一个像人类一样可以解决从未被训练来解决的问题的系统。 这就是我们在电影中看到的人工智能类型，例如《西部世界》的机器人或《星际迷航：下一代》的数据。 这种形式的人工智能尚不存在。
许多人工智能研究人员认为创造一种具有人类水平智能、可应用于任何任务的机器是圣杯，但事实证明通向通用人工智能的道路充满挑战。 一些人认为，由于在没有足够保障措施的情况下开发强大的人工智能存在风险，因此应该对强大的人工智能发展进行监管。
与弱人工智能相比，强人工智能描绘了一台具有全方位认知能力的机器——以及同样多样化的应用案例——但时间并没有让这一壮举变得更容易。
#2. 弱人工智能
弱人工智能，也称为狭义人工智能或专业人工智能，是对人类智能的模拟，应用于严格定义的问题（例如驾驶汽车、转录人类语音或在网站上整理材料）。
弱人工智能通常专注于出色地执行特定任务。 虽然这些机器人看起来很聪明，但它们却受到连最基本的人类智能都没有的约束和限制。
糟糕的人工智能的例子包括：
- Siri、Alexa 和其他智能助手
- 自动驾驶汽车
- 谷歌搜索
- 会话机器人
- 垃圾邮件过滤器
- Netflix 的建议
机器学习与机器学习深度学习
尽管“机器学习”和“深度学习”这两个词在人工智能讨论中被广泛使用，但它们不应该互换使用。 深度学习是机器学习的一种，是人工智能的一个子领域。
＃1。 机器学习
机器学习算法，通常被称为人工智能，由计算机提供数据，并使用统计方法来帮助它“学习”如何逐步更好地完成任务，而无需为此目的进行专门编程。 另一方面，机器学习算法使用历史数据作为输入来预测新的输出值。
为此，机器学习 (ML) 包括监督学习（由于标记数据集，输入的预期输出已知）和无监督学习（由于使用未标记数据集，预期输出未知）。
#2。 深度学习
深度学习是一种机器学习，它使用受生物学启发的神经网络设计来处理数据。 神经网络有许多隐藏层来分析数据，使计算机能够“深入”学习、创建连接并权衡输入以获得最佳结果。
人工智能有哪四种类型？
根据系统可以执行的作业的类型和复杂性，人工智能分为四类。 它们如下：
类型#1：反应式机器
这些人工智能系统没有记忆，仅用于专门任务。 IBM 国际象棋软件 Deep Blue 就是一个例子，它在 1990 世纪 XNUMX 年代击败了加里·卡斯帕罗夫 (Garry Kasparov)。 深蓝可以识别棋盘上的棋子并做出预测，但它无法利用过去的经验来影响未来的棋子，因为它缺乏记忆。
类型#2：内存有限
因为这些人工智能系统有记忆，所以它们可以利用以前的经验在未来做出更好的决策。 自动驾驶汽车中的一些决策功能就是通过这种方式创建的。
类型＃3：心理理论
“心理理论”一词指的是一个心理学概念。 当应用于人工智能时，它表明机器具有理解情感的社交智能。 这种人工智能将能够预测人类行为并推断人类意图，这是人工智能系统成为人类团队不可或缺的成员的必备才能。
类型＃4：自我意识
此类人工智能系统具有自我感觉，这使它们具有意识。 具有自我意识的机器知道自己当前的状态。 这种形式的人工智能尚不存在。
人工智能有哪些应用？
人工智能已经进入各个行业。 以下是人工智能应用的一些例子：
#1。 医疗保健领域的人工智能
大部分资金都投入在改善患者治疗效果和降低费用上。 企业正在利用机器学习来做出比人类更好、更快的医疗诊断。 IBM Watson 是一项众所周知的医疗保健技术。 这种人工智能应用程序可以理解自然语言并可以对查询做出反应。 该系统挖掘患者数据以及其他可用数据源以生成假设，然后为该假设提供置信度分级方案。
#2. 商业人工智能
机器学习算法正在集成到分析和客户关系管理 (CRM) 平台中。 这种人工智能应用有助于了解如何更好地服务客户。 聊天机器人已集成到网站中，为客户提供即时支持。 ChatGPT 等生成式人工智能技术的快速发展预计将产生深远的影响。
＃3。 人工智能在教育领域的应用
人工智能的应用还可以体现在教育领域。 评分可以通过人工智能实现自动化，从而为教育工作者提供更多时间来完成其他职责。 它能够评估学生并适应他们的需求，让他们按照自己的节奏学习。 人工智能导师可以通过提供额外的帮助来帮助学生保持正轨。 技术还可能改变孩子们学习的地点和方式，甚至可能取代一些教授。
＃4。 人工智能在金融领域的应用
Intuit Mint 和 TurboTax 等个人理财项目中的人工智能正在给金融机构带来严重破坏。 这种人工智能应用程序捕获个人信息并提供财务建议。 包括 IBM Watson 在内的其他程序也已用于购房过程。 如今，人工智能软件的应用处理了华尔街的大部分交易。
＃5。 法律领域的人工智能
在法律上，发现程序（筛选文件）对于人类来说可能是令人畏惧的。 这种人工智能应用可以帮助法律业务中的劳动密集型操作实现自动化，节省时间并改善客户体验。 律师事务所使用机器学习人工智能来表征数据和预测结果，计算机视觉用于对文档进行分类和提取信息，自然语言处理（NLP）用于解释信息请求。
人工智能实例
聊天机器人、导航应用程序和可穿戴健身追踪器只是人工智能技术的几个例子。 其中的实例包括：
#1。 聊天GPT
ChatGPT 是一个人工智能聊天机器人，可以生成各种格式的文本内容，包括文章、代码和对简单查询的回复。 ChatGPT 将于 2022 年 XNUMX 月由 OpenAI 发布，由庞大的语言模型提供支持，使其能够密切模仿人类书写。
#2。 谷歌地图。
谷歌地图可以监控交通的潮起潮落，并利用智能手机的位置数据以及用户报告的建筑和车祸等数据来确定最短路线。
＃3。 穆泽罗
DeepMind 的 MuZero 人工智能是一种计算机程序，在实现真正的通用人工智能的竞赛中是一个有前途的领跑者。 通过使用暴力和重玩游戏数百万次，它已经掌握了从未被教过的游戏，例如国际象棋和整套 Atari 游戏。
#4。 Snapchat 过滤器
Snapchat 滤镜采用机器学习算法来区分图像的前景和背景、跟踪面部动作并根据用户的行为修改屏幕上的图像。
2023 年最佳人工智能股票
一些组织通过销售必要的硬件、软件、服务或专业知识直接从人工智能中受益。 这些是真正的人工智能股票，例如下面列出和讨论的股票。
#1。 IBM
这家传统技术公司作为硬件、软件和服务的集成提供商为主要企业客户提供服务。 其大型计算机系统仍在一些领域广泛使用，并且经常签署价值数亿美元的多年期技术合同。
IBM 的人工智能目标旨在利用该技术来增强人类智能、提高效率或降低成本。
#2。 微软
这是值得关注的人工智能股票之一。 微软最近因与OpenAI的合作而受到广泛关注。 微软于 2019 年开始投资这家科技初创公司，最近在推出 ChatGPT 后将投资增加至 10 亿美元。
因此，微软宣布了由 ChatGPT 提供支持的新版 Bing 搜索引擎，并且该公司正急于将 GPT 功能纳入其产品范围，其中包括 Azure 和许多其他产品。
＃3。 亚马孙
也许没有一家公司比亚马逊及其众多股票更广泛地使用人工智能。 亚马逊创始人兼执行董事长杰夫·贝佐斯一直是人工智能和机器学习的坚定支持者。 尽管亚马逊最初是一家在线商店，但技术始终是公司的核心。 亚马逊现在在各个领域都使用人工智能，从 Alexa 到无收银员 Amazon Go 杂货店和 Amazon Web Services Sagemaker。
人工智能和机器学习相同吗？
机器学习是人工智能 (AI) 这个大类别的一个子集，尽管这些术语经常互换使用。
人工智能的五个例子是什么？
以下是您每天可能遇到的八个人工智能示例。
- 地图和导航
- 面部检测和识别
- 文本编辑器或自动更正
- 搜索和推荐算法
- 聊天机器人
如今人工智能的应用如何？
医学、交通、机器人、科学、教育、军事、监控、金融及其监管、农业、娱乐、零售、客户服务和制造已经在使用人工智能和机器学习技术。
您如何向初学者解释人工智能？
人工智能是一种训练计算机、计算机控制的机器人或软件进行智能思考的技术。 人工智能是通过检查人脑模式并评估认知过程来实现的。 这项研究成果促进了智能软件和系统的开发。
结论
人工智能的变革是无法避免的。 为了保持竞争力，每个组织最终都必须采用人工智能并创建人工智能生态系统。 未来十年内不以某种方式实施人工智能的公司将会落后。 尽管您的组织可能是例外，但大多数企业缺乏创建可优化人工智能潜力的生态系统和解决方案类型所需的内部人才和知识。
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参考资料
