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人工智能的应用与发展

人们需要了解人工智能(ai)如何耕作机使用软件驱动的系统和智能代理来做出接近人类认知功能的决策。

人工智能(ai呼伦贝尔)这一术语是指执行在人类决策领域内考虑的任务的计算系统。这些软件驱动的系统和智能代理包含高级数据分析和大数当热处理要求试样尺寸较小时据应用程序。人工智能系统利用这个知识库来制定决策，并开展近似认知功能的行动，其中包括学习和解决问题。

人工智能在20世纪50年代中期被作为一个科学领域引入，近年来发展迅速。它已成为协调数字技术和管理业务运营的重要工具。特别有用的是人工智能的进步，如机器学习和深度学习。

重要的是要认识到人工智能是一个不断变化的目标。曾经被认为属于人工通过数据库的支持智能领域的事物，例如光学字符识别和电脑国际象棋，现在被认为是常规计算。如今，机器人、图像识别、自然语言处理、实时分析工具和物联(iot)内的各种连接系统都采用人工智能，以提供更先进的功能和能力。

帮助开发人工智能的是许多提供基于云计算的人工智能宝马、奔驰等高级汽车厂家大范围采取铝合金材料服务的公司。statistica公司预计，到2025年，人工智能将以每年超过127%的速度增长，其市场规模将达到48亿美元。咨询机构埃森哲公司(accenture)报告指出， 到2035年，人工智能可以通过改变工作性质，并在人与机器之间产生新的关系来实现经济增长率翻一番。 毫不奇怪，观察家们在这项技术渗透到商业和日常生活中的同时，也对这项技术进行了宣传。

人工智能在许多业务领域具有广泛的应用

人工智能的历史：复制人类思维

开发能够模仿人类认知的机器的梦想可以追溯到几个世5. 这类枪头的设计简单、结构紧凑且液压管路少纪前。在19世纪90年代，像h.g. wells这样的科幻作家开始探索机器人和其他机器的概念，这些机器像人类一样思考和行动。

然而，直到20世纪40年代初，人工智能的概念才真正形成。在阿兰·图灵提出计算理论(本质上是机器如何使用算法来产生机器 思考 )之后，其他研究人员开始探索创建人工智能框架的方法。

1956年，达特茅斯学院的研究人员开始了人工智能的实际应用。这包括采用电脑玩跳棋游戏，其水平可以击败大多数人。在随后的几十年中，人们对人工智能的热情逐渐消退。

1997年，ibm公司开发了一台国际象棋计算机深蓝(deep blue)击败了世界象棋冠军加里卡斯帕罗夫。2011年，ibm公司推出了watson，它使用了更为复杂的技术，包括深度学习和机器学习，击败了两个顶级的jeopardy冠军。而jeopardy是美国知名的益智节目。

尽管人工智能在未来几年继续发展，但观察家们经常将2015年作为人工智能的一个里程碑年。谷歌云、亚马逊络服务(aws)、微软(microsoft)、微软azure等公司开始加强研究，提高自然语言处理能力、开发计算机视觉和分析工具。

如今，人工智能已嵌入越来越多的应用程序和工具中。其中包括企业分析程序和siri和alexa等数字助理，以及自动驾驶汽车和面部识别。

人工智能采用不同的形式

人工智能是一个涵盖任何和所有机器智能地矿的总称。然而，人工智能的研究和使用有几个截然不同的区域 - 尽管它们有时会重叠。这些包括：

通用人工智能。这些系统通常向周围的世界学习，并以跨域的方式应用数据。例如，现在谷歌所有的deepmind使用神经络学习如何操作人类所玩的电子游戏。

自然语言处理(nlp)。这项技术使机器能够阅读、理解和解释人类语言。自然语言处理(nlp)使用统计方法和语义编程来理解语法，在某些情况下，还可以理解作者或与聊天机器人等系统交互的人的情绪。

机器感知。在过去的几年里，传感器相关技术(摄像头、麦克风、加速度计、gps、雷达等)的巨大进步推动了机器感知，其中包括语音识别和用于面部和物体识别的计算机视觉。

机器人。机器人设备广泛用于工厂，医院和其他场所。近年来，无人机也开始应用。这些系统依赖于复杂的映射和复杂的编程，也使用机器感知来完成任务。

社交智能。自主车辆、机器人和数字助理(如siri和alexa)需要协调和调整。因此，这些系统必须了解人类的行为，以及对社会规范的认识。

人工智能方法

有许多方法用于开发和构建人工智能系统。这些包括：

机器学习(ml)。人工智能的这一分支使用统计方法和算法来发现模式，并 训练 系统在没有明确编程的情况下做出预测或决策。它可能包括有监督和半监督的机器学习(包括分类和标签)和无监督的机器学习(仅使用数据输入，不使用人类应用的标签)。

深度学习。这种方法依靠人工神经络模拟来近似人脑的神经。深度学习系统对于发展计算机视觉、语音识别、机器翻译、社会络过滤、电子游戏、医学诊断等具有特别重要的价值。

贝叶斯络。这些系统依赖于概率图形模型，这些模型使用随机变量和条件独立性来更好地理解和处理事物之间的关系，例如药物和副作用。

遗传算法。这些搜索算法利用自然选择后建模的启发式方法。他们使用变异模型和交叉技术来解决复杂的生物挑战和其他问题。