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機器人
互聯網 人工智能究竟是什麼
關於“人工智能”消息最近的是層出不窮，近日穀歌聯合創始人再次吹捧人工智能，甚至連科技狂人的馬斯克也在說，“人工智能”在部分領域超過並替代人類。今天就由你的課人工智能培訓班講師就帶大家看一看，人工智能究竟是什麼鬼。
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其實，人工智能很早之前就已經有了，在1997年IBM就拿出人工智能“深藍”打敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。而人工智能真正走入人類平常生活中，當然還是蘋果的功勞。喬布斯在世時，在其iphone4S中加入“siri”,讓其成為最早入駐手機的”人工智能“，隨後穀歌以及微軟分別在自家安卓與windows係統中內置了google new以及Cortana.這些”人工智能”可以依靠數據可以與人類完成一些對話，取樂人類或者一些簡單的操作等。
但是，“人工智能”究竟是什麼呢，為什麼會有如此強大的能力呢？現在報名你的課人工智能培訓班，更多人工智能新技術與你分享。
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家係統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
通過研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。
可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇，人工智能與思維科學的關係是實踐和理論的關係，人工智能是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模煳數學等範圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。現在報名你的課人工智能培訓班，更多人工智能新技術與你分享。
人工智能應用是非常的廣泛，例如我們在手機上，使用的siri還是Cortana，這些都是人工智能，但隻是簡單的人工智能，而打敗李世石的人工智能“阿爾法狗“才是高尖端的人工智能。
如今人們都渴望無人駕駛技術，例如穀歌推出的無人汽車，已經測試很久，完全依靠模擬人類駕駛以及電腦對數據進行分析，來實現無人駕駛，而且特斯拉推出輔助駕駛技術也是建立在“人工智能”的基礎之上，如果“人工智能”發展完善的情況下，實現真正安全的無人駕駛是指日可待的。
但是人工智能的應用完全不局限於此，在生活方麵，例如你用搜索引擎搜索內容，人工智能會記住你的搜索習慣，為你快速找到你想要找的東西，也就是越來越懂你。實際上，穀歌搜索正是一種完善人工智能的嚐試，用戶在穀歌上的每一次搜索，都是在輔導人工智能進行深度學習。
穀歌搜索在表麵上隻是一款搜索引擎，但其引擎的機理和很多人工智能程序相同：以並行計算、大數據及更深層次算法為基礎，完成對數據、問題的智能化分析。或許很多穀歌用戶都能感受到，穀歌搜索正變得越來越“聰明”，越來越“懂你”，而賦予其這種學習能力的，正是人工智能。現在報名你的課人工智能培訓班，更多人工智能新技術與你分享。
還有IBM的人工智能程序沃森的特點在於對大數據迅速、準確的分析，在一檔類似於“最強大腦”的綜藝節目《危險邊緣》中，沃森擊敗了兩位最高紀錄保持者，獲得百萬獎金。問答過程中，沃森在無人類協助的情況下，獨自完成對自然語言的分析，並且以遠超人類的速度完成搶答。目前IBM積極將人工智能程序推向醫療等其他領域。
在國內，人工智能發展也相對完善，不僅有清華這樣的專業學府，還有思必馳這樣的優秀企業，思必馳專注“人性化智能語音交換技術”，其產品覆蓋在智能車載、智能家居、智能機器人以及語音輸入板等領域。例如奇點汽車、遠界後視鏡以及車蘿卜HUD等產品都是建立思必馳智能語音係統之上，思必馳的在智能語音識別技術方麵擁有核心技術，完整的技術知識產權。
但是，人工智能目前已經在部分領域趕超人類，日後的人工智能會不會擁有自主思想發生變異從而俘虜人類，這不是無稽之談，可能是很多人恐慌的事實。
人工智能應用落地的四大領域
對於所有企業來說，都清楚地認識到，人工智能就是一個廣泛並且多樣的領域，它將在哪些方麵崛起，而又在哪些方麵會延續2016年的發展態勢。以下你的課人工智能培訓班講師就總結4個人工智能的發展趨勢和應用。
1.聊天機器：在很多人工智能的高管和創業者眼中，什麼人工智能應用在未來五年內可能會獲得成功。他們首選是虛擬代理和聊天機器人。這些軟件程序能夠理解自然語言，並通過消息傳遞服務或電子郵件與人溝通。包括IBM和Facebook在內的幾家公司已經宣布了幫助開發者創建聊天室的平台。
2.應用開發：目前，許多企業正在將人工智能和深度學習功能集成到他們的Web應用、移動應用和內部的企業應用中。人工智能正在發展推薦引擎、安排會議、排定待辦事項列表等一係列事項。在其2017年十大戰略技術趨勢列表中，Gartner將智能應用排在了第二位。現在報名你的課人工智能培訓班，更多人工智能新技術與你分享。
3.智能物件：“智能物件”（intelligent things）在Gartner的2017年前十大戰略技術趨勢列表中排名第三，“現有的物聯網設備將使智能物聯網人工智能的功能無處不在，包括家庭、辦公室、工廠車間和醫療設施。”例如，下一代健身追蹤器不僅可以監控您的健康信息，還可能具有機器學習和分析功能，使它們能夠根據您的個人健康史和過去的追蹤器數據提出改善健康的建議。
4.醫學研究：人工智能的最熱門領域之一是醫療健康行業。IDC在《全球半年度認知/人工智能支出指南》中將診斷和治療係統列為2016年吸引最多投資的領域之一，並表示在未來五年內，包括藥物研究和發現以及診斷和治療係統的使用案例將獲得最大的發展。在五年期間，它預測醫療健康人工智能投資的年複合增長率為69.3％。同樣，BInsights將醫療健康列為人工智能中最熱的領域，並作為今年的創業項目。
人工智能一詞誕生於1955年，被用來描述一個新的計算機科學學科分支。今天，”人工智能“一詞已經包括一係列的技術和工具，一些是經過時間驗證的，另外一些則相對較新。為了更好地理解什麼領域熱，什麼領域不熱。Forrester 剛剛發布了一份針對人工智能的技術雷達（TechRadar）報告，這是麵向應用開發專家的報告，詳盡地分析了企業應該考慮用於支持人類決策的13項技術。基於Forrester 的分析，以下是你的課人工智能培訓班講師列出的10項最熱門的人工智能技術：
1.自然語言生成：從計算機數據中產生文本。目前用於客服、報告生成和提取商業情報和洞見。示例供應商：Attivio，Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop。現在報名你的課人工智能培訓班，更多人工智能新技術與你分享。
2.語音識別：將人類語音轉錄和轉換為對計算機應用可用的格式。目前用於交互式語音響應係統和移動應用。示例供應商：NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems。
3.虛擬助理：“當下媒體的寵兒”，Forrester說。從簡單的聊天機器人到高級的、能與人互聯的係統。目前用於客服和客戶支持，作為智能家庭管理者。示例供應商：Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi。
4. 機器學習平台：提供算法、API、開發和訓練工具包、數據以及計算能力，用於在應用、處理和其他機器中設計、訓練和部署模型。目前的大量的企業應用中得到試用，大部分涉及“預測或者分類”。示例供應商：Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree。現在報名你的課人工智能培訓班，更多人工智能新技術與你分享。
5. AI 優化的硬件：專門設計和架構的圖形處理單元（GPU）和設備，以有效地運行麵向AI 的計算工作。目前主要在深度學習中發揮了巨大作用。示例供應商：Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia。
6. 決策管理：將規則和邏輯嵌入到AI 係統中的引擎，用於原始的設置、訓練和過程中的維護和調參。這是一項成熟的技術，被廣泛地用於企業應用，幫助或者執行自動決策。示例供應商：Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath。
7.深度學習平台：一個專用的機器學習種類，由多層的人工神經網絡組成。目前主要用於由超大型數據庫支撐的模式識別和分類應用。示例供應商：Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies。
8.生物特征：讓人和機器之間的交互更加自然，其中包括但不限於圖像和觸控識別、語音和身體語言。 示例供應商：3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo。
9.機器人自動化：使用腳本和其他方法，將人類勞動自動化，以支持高效的業務流程。目前主要用於人類資本昂貴或者效率低下的情境中。示例供應商：Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion。
10.文本分析和NLP：自然語言處理基於數據和機器學習方法，提高對句子結構、含義、情感和意圖的理解，來使用和支持文本分析。目前主要用於欺詐偵探和安全、範圍巨大的自動化助理以及挖掘非結構化數據。示例供應商：Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify。
為大家介紹幾種生活中常用的智能應用。
1、虛擬個人助理：經常使用手機的你一定對Siri，Google Now和Cortana這些虛擬個人助理不會陌生。隻要你說出命令，他們就會幫助你找到有用的信息。例如，你可以問“最近的川菜館在哪兒？”，“我今天的日程有什麼安排？”，“提醒我八點鍾給某某某打電話”，然後，虛擬個人助理就可以通過查詢信息，然後向手機中的其他app發送對應的信息來完成指令。
這一看似簡單的過程實際上就有人工智能的介入，並且扮演著重要的角色。在語音喚醒虛擬個人助理的時候，人工智能會收集你的指令信息，利用該信息進一步識別你的語音，並為你提供個性化的結果，最終會讓你覺得越來越好用，達成越用越好用的結果。學習你的課人工智能培訓班，解放雙手，讓工作更加高效。
2、智能汽車：你可能還沒看到有人上班一邊開車，一邊看報紙，但自動駕駛汽車確實越來越接近現實。Google旗下的自動駕駛汽車項目和特斯拉的“自動駕駛”功能是最新的兩個例子。自動駕駛技術毫無疑問是基於人工智能之上的技術，並且目前發展速度極為迅勐。從英特爾今年年初收購以色列自動駕駛汽車公司Mobileye可見一斑。
華盛頓郵報還有過報道，稱Google開發了一種算法，能讓自動駕駛汽車像人類一樣學習駕駛技術。由於人工智能可以學會玩簡單的視頻遊戲，Google讓自動駕駛汽車上路前也測試相同的智能遊戲。整個項目的構思在於，汽車最終能夠“認清”麵前的道路，並根據它所看到的內容做出相應的決策，幫助它在行駛的過程中學習經驗。雖然特斯拉的自動駕駛儀功能沒有這麼先進，但它已經上路使用，同時這也表明此類技術肯定會蓬勃發展。
3、在線客服：現在，許多網站都提供用戶與客服在線聊天的窗口，但其實並不是每個網站都有一個真人提供實時服務。在很多情況下，和你對話的僅僅隻是一個初級AI。大多聊天機器人無異於自動應答器，但是其中一些能夠從網站裏學習知識，在用戶有需求時將其呈現在用戶麵前。
最有趣也最困難的是，這些聊天機器人必須擅於理解自然語言。顯然，與人溝通的方式和與電腦溝通的方式截然不同。所以這項技術十分依賴自然語言處理（NLP）技術，一旦這些機器人能夠理解不同的語言表達方式中所包含的實際目的，那麼很大程度上就可以用於代替人工服務。
4、購買預測：如果京東、天貓和亞馬遜這樣的大型零售商能夠提前預見到客戶的需求，那麼收入一定有大幅度的增加。亞馬遜目前正在研究這樣一個的預期運輸項目：在你下單之前就將商品運到送貨車上，這樣當你下單的時候甚至可以在幾分鍾內收到商品。毫無疑問這項技術需要人工智能來參與，需要對每一位用戶的地址、購買偏好、願望清單等等數據進行深層次的分析之後才能夠得出可靠性較高的結果。
雖然這項技術尚未實現，不過也表現了一種增加銷量的思路，並且衍生了許多別的做法，包括送特定類型的優惠券、特殊的打折計劃、有針對性的廣告，在顧客住處附近的倉庫存放他們可能購買的產品。這種人工智能應用頗具爭議性，畢竟使用預測分析存在隱私違規的嫌疑，許多人對此頗感憂慮。學習你的課人工智能培訓班，解放雙手，讓工作更加高效。
5、音樂和電影推薦服務：與其他人工智能係統相比，這種服務比較簡單。但是，這項技術會大幅度提高生活品質的改善。如果你用過網易雲音樂這款產品，一定會驚歎於私人FM和每日音樂推薦與你喜歡的歌曲的契合度。從前，想要聽點好聽的新歌很難，要麼是從喜歡的歌手裏找，要麼是從朋友的歌單裏去淘，但是往往未必有效。喜歡一個人的一首歌不代表喜歡這個人的所有歌，另外有的時候我們自己也不知道為什麼會喜歡一首歌、討厭一首歌。
而在有人工智能的介入之後，這一問題就有了解決辦法。也許你自己不知道到底喜歡包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通過分析你喜歡的音樂可以找到其中的共性，並且可以從龐大的歌曲庫中篩選出來你所喜歡的部分，這比最資深的音樂人都要強大。電影推薦也是相同的原理，對你過去喜歡的影片了解越多，就越了解你的偏好，從而推薦出你真正喜歡的電影。
6、智能家居設備：許多智能家居設備都擁有學習用戶行為模式的能力，並通過調整溫度調節器或其他設備來幫助節省資金，不僅便利、還節能。例如，屋主外出工作，設備自動打開烤箱，無須等到回家再啟動，這一點非常方便。人工智能知道主人什麼時候回家，就能相應的提前調整溫度，而出門在外時則自動關閉設備，這樣可以省下不少錢。學習你的課人工智能培訓班，解放雙手，讓工作更加高效。
另一項家居設備也有人工智能的身影——照明。通過設置默認值和偏好，設備可根據你的位置和你正在做的事調整房子（內部和外部）周圍的燈光。例如，看電視就暗一些，烹飪時較明亮，吃飯則亮度適中。智能家居的AI，隻要你敢想，沒有什麼做不到。
7、大型遊戲：遊戲AI可能是大多數人最早接觸的的AI實例。從第一款大型遊戲到現在，AI已經應用了很長時間。最早期的AI甚至不能稱為AI，隻會根據程序設定進行相應的行為，完全不考慮玩家的反應。不過最近幾年裏，遊戲AI的複雜性和有效性卻迅勐發展。現在大型遊戲中的角色能夠揣摩玩家的行為，做出一些難以預料的反應。像《孤島驚魂》(FarCry)和《使命召喚》（Call of Duty）這種第一人稱射擊遊戲也能很好地利用AI。敵人可以分析玩家的環境，追蹤可能生存的目標。敵人也會找掩護，追蹤聲音，側翼攻擊，以增加勝利的可能。雖然就AI技術本身而言，在遊戲中的應用有點大材小用，但是由於行業市場巨大，每年都有大量精力和資金投入其中來完善這種技術。學習你的課人工智能培訓班，解放雙手，讓工作更加高效。
8、欺詐檢測：你有沒有收到過電子郵件或信件——詢問你是否用信用卡進行了某些產品支付？如果用戶的帳戶存在被欺詐的風險，銀行會發送此類信件，希望在匯款前確認用戶個人已同意支付。人工智能通常部署來監控這種欺詐行為。
一般來說，先將大量欺詐和非欺詐性交易樣本數據輸入電腦，然後命令電腦分析數據，發現交易中不同類別的情況。經過足夠的訓練，電腦係統就將能夠利用所學和種種跡象辨認出欺詐性交易。
9、安全監控：隨著人們對於安全問題越來越重視，監控攝像頭也越來越普及，在方便了場景記錄和重現之外，也出現了新的挑戰：監控攝像頭所拍攝的內容仍然需要人工監測。用人力來同時監控多個攝像頭傳輸的畫麵，非常容易疲倦，同時也容易出現發現不及時或者判斷失誤的情況。因為，非常有必要在監控攝像頭係統中引入人工智能技術，借助人工智能來進行24小時無間斷的持續監控。例如，利用人工智能來判斷畫麵中是否出現異常人員，如果發現可以及時通知安保人員。學習你的課人工智能培訓班，解放雙手，讓工作更加高效，當然，目前能夠實現的技術還十分有限。比如，電腦看到閃光的顏色，可能表明有人入侵或在校園周圍遊蕩，但是識別的精確度仍然有待力高。另外，由於當前技術的限製，識別特定行為依舊比較困難，比如商店中的小偷小摸行為。但在相信在不久的將來，這種技術的改善絕非難事。
10、新聞生成：人工智能程序可以寫新聞？聽起來似乎很不可思議，但是這就是現實！根據美國Wired雜誌統計，美聯社，福克斯和雅虎都已經在利用人工智能來編寫文章，例如財務摘要、體育新聞回顧和日常報道。目前，人工智能還沒有涉及調查類文章，但是如果內容不是太複雜、相對簡單，人工智能完全可以搞定。從這個角度來說，電子商務、金融服務、房地產和其他數據驅動型行業都可以從人工智能中受益良多。當然，現階段的人工智能還做不到特別完善，在錄入數據填入後仍然需要一個人來調整內容，最終形成一篇完整、有條理的文章。但是，這個構想本身已經十分接近實現了。未來，也會有越來越多報道這樣生成，完全實現全自動化的記者隻是一個時間問題
最後更新：2017-08-26 17:23:45