什么是人工智能?未来趋势
什么是人工智能(AI)?目前，人工智能在哪些生活场景中得到了应用?它将如何改变未来?人工智能是新时代的力量。在未来，不会有与人工智能无关的现代产业。人工智能(AI)照亮了新一代技术的前景。从那以后，人们迅速地使用大量的数据来分析和进行机器学习。解决方案，导致最好的决定。这种技术是如何工作的，又如何推动其他新技术的发展呢?人工智能的发展趋势是什么?
发布日期:2022年9月05日
什么是人工智能?
什么是人工智能(AI)?AI人工智能的定义是使系统或计算机设备具有模拟人类思维模式、逻辑和行为的能力，并通过数据分析的过程不断修正和进化。简单地说，人工智能是一种让计算机尽可能像人类一样思考和执行策略的技术。
既然人类可以思考，为什么我们需要人工智能?事实上，人类进一步解读和分析数据的能力已经无法与现有的海量数据相媲美——此时，可以聘请人工智能来做这件事。人工智能经历感知、学习、推理、修正等阶段，深入挖掘大量数据，执行复杂繁琐的任务，帮助人类突破局限，跨越过去研究和应用的边界。
世界经历了三次人工智能浪潮。
- 人工智能的第一波浪潮(1950 - 1960):符号逻辑，告诉计算机“人类的思维逻辑”;人类无法弄清自己的思维过程，最终会失败。
- 第二波人工智能(1980 - 1990):专家系统，告诉计算机“人类所有的知识”;人类不可能回答所有的问题，制定规则，最终失败。
- 第三波人工智能(2010年至今):机器学习，告诉计算机“人们看到了什么”;在发展。
经历了两次挫折后，在第三波人工智能浪潮中，科学家们开发出了“机器学习”方法，最终在AI技术上取得了突破。后来，人类从机器学习的经验中发现了“深度学习”技术，第三波AI开始取得长足发展。
在第三次人工智能浪潮中，专家们将注意力转向了图形处理器(gpu)比过去的中央处理器(cpu)更适合进行深度学习。与此同时，主要的GPU制造商英伟达已经成为深度学习的强大助手。通过改进硬件设备和发挥强大的计算能力，它促进了人工智能深度学习能量的爆发。
机器学习和深度学习的区别是什么?
- 机器学习(ML):人类定义特征，允许机器从大量的数据和经验中自己识别规则，最终做出预测和决策。
- 深度学习(DL):计算机自动定义特征并发现规则。深度学习使用具有更先进训练技术和计算能力的多层巨大神经网络来学习更复杂的大数据，比如识别图像和语音。
推动人工智能未来发展的六大趋势
人工智能正在席卷世界各地的行业，改变我们的生活，这是不可避免的。然而，在人工智能的保护伞下，近年来有六大趋势最为突出。
- 强化学习的快速增长
- AI-Driven业务决策
- 战渗透
- 人工智能将不再如此依赖大数据
- 合乎道德的人工智能和人工智能的可信度
- 更多相关交互模型
自2015年DeepMind开发的AlphaGo在围棋中击败韩国棋手李世石以来，人工智能相关研究论文中提到的强化学习的比例从当时的4.7%增长到2020年后的20%。现在，强化学习在各行各业也逐渐创造着巨大的价值。谷歌的数据中心使用该技术减少了超过50%的能源消耗。
虽然AI的智慧是建立在数据的基础上的，但所谓AI驱动和数据驱动其实是很不一样的。前者关注的是数据，而后者则是处理数据的能力。在2020年的今天，人工智能参与了更多原本是决策者的业务决策，包括运营、营销和销售，甚至设计。人工智能将逐渐成为连接数据和商业决策的唯一纽带。
过程自动化，也被称为RPA(机器人过程自动化)，是人工智能最常见的应用。在对152个AI用例的研究中，发现行业中近一半的案例都是基于RPA的。近年来，由于技术的逐渐成熟，RPA在大多数行业的渗透率将大大提高，以接近零误差和高效率完成我们现有的许多任务。
过去，训练基于神经网络的深度学习模型往往需要非常大量的数据，而在医疗等许多领域，这样的数据并不容易获得。这就是为什么研究人员经常使用某些数据增强技术，比如将同一张照片翻过来，以增加现有数据的数量。然而，随着GAN技术的日益成熟，许多领域的研究可以直接模拟新的数据，从而可以在只有少量数据的环境中建立许多有意义的模型。
基于我们在AI上许多有争议的发展，比如模拟别人的声音和视频，或者AI驱动的监控系统等，以及我们对AI潜力的担忧，如何人性化地开发人工智能技术也逐渐成为学术研究的热点。其中，可解释的人工智能和透明的AI决策等发展正在提高用户和消费者对AI的信任度。与此同时，许多政策和行业规范也在逐渐顺应这一趋势。
人工智能驱动的交互模型Cognitive Engagement，通常被翻译为认知投资，是由NLP研究的突破和神经网络的成熟所驱动的，目前在各个领域都有非常完整的应用。例如24小时客服的聊天机器人，通过交流提供个性化体验的产品和服务推荐系统，结合专家系统与专业人士合作的智能助手，未来AI将在许多领域得到应用。与用户进行交互。
