什么是AI？
具有執(zhí)行認(rèn)知（例如感知朽色，學(xué)習(xí)，推理和解決問題）能力的機(jī)器具有人工智能组题。
人工智能的基準(zhǔn)是關(guān)于推理纵搁，說話和視覺的人類水平。
AI的三個(gè)不同級(jí)別：
- 狹義的AI：機(jī)器能比人類更好地執(zhí)行特定任務(wù)時(shí)往踢，這是人工智能的當(dāng)前水平腾誉。
- 通用的人工智能：與人類相同的準(zhǔn)確度執(zhí)行任何智力任務(wù)。
- 強(qiáng)大的人工智能：在很多任務(wù)中可以擊敗人類峻呕。
人工智能幾乎用于所有行業(yè)利职，據(jù)麥肯錫稱，人工智能有可能在零售業(yè)中創(chuàng)造價(jià)值600億美元的價(jià)值瘦癌，與其他分析技術(shù)相比猪贪，銀行業(yè)的增值價(jià)值增加了??50％。在運(yùn)輸和物流方面讯私，潛在收入增長了89％热押。
如果組織將AI用于其營銷團(tuán)隊(duì)西傀，它可以自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)的任務(wù)，使銷售代表能夠?qū)Ｗ⒂诮㈥P(guān)系桶癣，領(lǐng)導(dǎo)培育等任務(wù)拥褂。某公司每次銷售代表打電話時(shí)，機(jī)器都會(huì)轉(zhuǎn)錄和分析聊天牙寞。 VP可以使用AI分析和推薦來制定策略饺鹃。
AI提供了尖端技術(shù)來處理人類無法處理的復(fù)雜數(shù)據(jù)。 AI可自動(dòng)執(zhí)行冗余作業(yè)间雀，使工作人員能夠?qū)Ｗ⒂诟呒?jí)增值任務(wù)悔详。當(dāng)人工智能大規(guī)模實(shí)施時(shí)，可以降低成本并增加收入惹挟。
人工智能簡(jiǎn)史
1956年茄螃，來自不同背景的前衛(wèi)專家決定組織關(guān)于人工智能的夏季研究項(xiàng)目。四個(gè)人領(lǐng)導(dǎo)了該項(xiàng)目; John McCarthy（達(dá)特茅斯學(xué)院）连锯，Marvin Minsky（哈佛大學(xué)）归苍，Nathaniel Rochester（IBM）和Claude Shannon（貝爾電話實(shí)驗(yàn)室）。
研究的主要目的是解決“學(xué)習(xí)的各個(gè)方面或任何其他智能特征萎庭，原則上可以精確地描述，并使機(jī)器模擬它齿拂〔倒妫”
提議：
- 自動(dòng)化計(jì)算機(jī)
- 編程
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 自我提升
人工智能誕生了。
人工智能的類型
- 機(jī)器學(xué)習(xí)
從實(shí)例和經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)算法研究的藝術(shù)署海。
機(jī)器學(xué)習(xí)基于以下思想：在數(shù)據(jù)中存在一些能識(shí)別并用于未來預(yù)測(cè)的模式吗购。
與硬編碼規(guī)則的不同之處在于機(jī)器自己學(xué)習(xí)找到規(guī)則。
- 深度學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域砸狞。深度學(xué)習(xí)并不意味著比機(jī)器學(xué)習(xí)更深入的知識(shí)捻勉，而是使用不同的層來從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。模型的深度由模型中的層數(shù)表示刀森。例如踱启，用于圖像識(shí)別的Google LeNet模型為22層。
在深度學(xué)習(xí)中研底，學(xué)習(xí)階段通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成埠偿。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種架構(gòu)，其中層彼此堆疊榜晦。
- 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)
AI冠蒋，即人工智能 - 是訓(xùn)練機(jī)器執(zhí)行人工任務(wù)的科學(xué)。該術(shù)語在20世紀(jì)50年代產(chǎn)生乾胶，當(dāng)時(shí)科學(xué)家們開始探索計(jì)算機(jī)如何能夠自己解決問題抖剿。
人工智能是具有人類特性的計(jì)算機(jī)朽寞，它可以計(jì)算我們周圍的世界。人工智能是模仿人類能力的大科學(xué)斩郎。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的獨(dú)特子集脑融，用于訓(xùn)練機(jī)器如何學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型尋找數(shù)據(jù)模式并試圖得出結(jié)論孽拷。簡(jiǎn)而言之吨掌，機(jī)器不需要由人編程。程序員給出了例子脓恕，計(jì)算機(jī)將從這些樣本中學(xué)習(xí)如何做膜宋。
AI在哪里使用?
- 用于減少或避免重復(fù)性任務(wù)。
- 改進(jìn)了現(xiàn)有產(chǎn)品炼幔。在機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代之前秋茫，核心產(chǎn)品正在建立在硬編碼規(guī)則之上。公司引入了人工智能來增強(qiáng)產(chǎn)品的功能乃秀，而不是從頭開始設(shè)計(jì)新產(chǎn)品肛著。比如Facebook中，幾年前必須手動(dòng)標(biāo)記的朋友跺讯。如今AI的幫助給你進(jìn)行朋友推薦枢贿。
AI用于所有行業(yè)，從營銷到供應(yīng)鏈刀脏，金融局荚，食品加工部門。根據(jù)麥肯錫調(diào)查愈污，金融服務(wù)和高科技通信正在引領(lǐng)人工智能領(lǐng)域耀态。
AI為什么現(xiàn)在爆發(fā)？
自九十年代以來暂雹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)出版了Yann LeCun的開創(chuàng)性論文首装。然而，它開始在2012年左右出名杭跪。三個(gè)關(guān)鍵：硬件仙逻、數(shù)據(jù)、算法涧尿。
機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域桨醋，這意味著它需要有數(shù)據(jù)來測(cè)試新的想法或方法。隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展现斋，數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生喜最。此外，像NVIDIA和AMD這樣的大公司已經(jīng)為游戲市場(chǎng)開發(fā)了高性能圖形芯片庄蹋。
- 硬件
在過去的二十年中瞬内，CPU已經(jīng)逐漸強(qiáng)大迷雪，允許用戶在任何筆記本電腦上訓(xùn)練小型的深度學(xué)習(xí)模型。但是虫蝶，要處理計(jì)算機(jī)視覺或深度學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型章咧，需要功能更強(qiáng)大的機(jī)器。由于NVIDIA和AMD的投資能真，可以使用新一代GPU（圖形處理單元 raphical processing unit）赁严。這些芯片允許并行計(jì)算。這意味著機(jī)器可以在幾個(gè)GPU上分離計(jì)算以加速計(jì)算粉铐。
例如疼约，使用NVIDIA TITAN X，需要兩天的時(shí)間來訓(xùn)練名為ImageNet的模型蝙泼，而傳統(tǒng)CPU需要幾個(gè)星期程剥。此外，大公司使用NVIDIA Tesla K80 GPU集群來訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型汤踏，它有助于降低數(shù)據(jù)中心成本并提供更好的性能织鲸。
- 數(shù)據(jù)
深度學(xué)習(xí)是模型的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)是動(dòng)力溪胶，沒有數(shù)據(jù)搂擦，什么都做不了。最新技術(shù)推動(dòng)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的發(fā)展哗脖。
互聯(lián)網(wǎng)革命使得數(shù)據(jù)收集和分發(fā)可用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法瀑踢。Flickr，Instagram或任何其他帶圖像的網(wǎng)站上有數(shù)百萬張帶標(biāo)簽的圖片懒熙。這些圖片可用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以識(shí)別圖片上的對(duì)象丘损，而無需手動(dòng)收集和標(biāo)記數(shù)據(jù)普办。
人工智能與數(shù)據(jù)是黃金組合工扎。當(dāng)所有公司都擁有相同的技術(shù)時(shí)，擁有數(shù)據(jù)的公司將具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)衔蹲。世界每天創(chuàng)造大約22億千兆字節(jié)數(shù)據(jù)肢娘。
公司需要異常多樣化的數(shù)據(jù)源才能找到模式，并需要大量學(xué)習(xí)舆驶。
- 算法
初級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種簡(jiǎn)單的乘法矩陣橱健，沒有深入的統(tǒng)計(jì)特性。自2010年以來沙廉，已經(jīng)取得了顯著的發(fā)現(xiàn)拘荡，以改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工智能使用漸進(jìn)式學(xué)習(xí)算法讓數(shù)據(jù)進(jìn)行編程撬陵。計(jì)算機(jī)可以自學(xué)如何執(zhí)行不同的任務(wù)珊皿，如發(fā)現(xiàn)異常网缝，構(gòu)造聊天機(jī)器人。
參考資料
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小結(jié)
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個(gè)令人困惑的術(shù)語粉臊。人工智能是訓(xùn)練機(jī)器模擬或復(fù)制人類任務(wù)的科學(xué)∈欢担科學(xué)家可以使用不同的方法來訓(xùn)練機(jī)器扼仲。在AI年代開始時(shí)，程序員編寫了硬編碼程序抄淑，即鍵入機(jī)器可以面對(duì)的每種邏輯可能性以及如何響應(yīng)屠凶。當(dāng)系統(tǒng)變得復(fù)雜時(shí)，管理規(guī)則變得困難蝇狼。為了解決這個(gè)問題阅畴，機(jī)器可以使用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)如何處理給定環(huán)境中的所有情況。
擁有強(qiáng)大AI的最重要特征是擁有足夠的數(shù)據(jù)并具有相當(dāng)大的異質(zhì)性迅耘。例如贱枣，只要有足夠的單詞可供學(xué)習(xí)，機(jī)器就可以學(xué)習(xí)不同的語言颤专。
AI是新的尖端技術(shù)纽哥。風(fēng)險(xiǎn)資本家正在投資數(shù)十億美元的創(chuàng)業(yè)公司或人工智能項(xiàng)目。麥肯錫估計(jì)人工智能可以使每個(gè)行業(yè)至少達(dá)到兩位數(shù)的增長率栖秕。
