什么是人工智能

　　人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

　　人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)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系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、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。

　　人工智能的特點

　　1.人工智能純系無意識的機械的物理的過程，人類智能主要是生理和心理的過程。

　　2.人工智能沒有社會性。

　　3.人工智能沒有人類的意識所特有的能動的創(chuàng)造能力。

　　4.兩者總是人腦的思維在前，電腦的功能在后。

　　人工智能技術(shù)有哪些？

　　1、自然語言生成：利用計算機數(shù)據(jù)生成文本。目前應(yīng)用于客戶服務(wù)、報告生成以及總結(jié)商業(yè)智能洞察力。代表*廠商包括：Attivio、CambridgeSemantics、DigitalReason、Lucidworks、NarrativeScience和SAS。

　　2、語音識別：將人類語音轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)換成對計算機應(yīng)用軟件來說有用的格式。目前應(yīng)用于交互式語音應(yīng)答系統(tǒng)和移動應(yīng)用領(lǐng)域。代表*廠商包括：NICE、NuanceCommunications、OpenText和VerintSystems。

　　3、虛擬代理：弗雷斯特公司聲稱，“虛擬代理可謂是媒體界目前競相報道的對象?！睆暮唵蔚牧奶鞕C器人，到可以與人類進行交際的高級系統(tǒng)，不一而足。目前應(yīng)用于客戶服務(wù)和支持以及充當(dāng)智能家居管理器。代表*廠商包括：亞馬遜、蘋果、ArtificialSolutions、AssistAI、CreativeVirtual、谷歌、IBM、IPsoft、微軟和Satisfi。

　　4、機器學(xué)習(xí)平臺：不僅提供了設(shè)計和訓(xùn)練模型，并將模型部署到應(yīng)用軟件、流程及其他機器的計算能力，還提供了算法、應(yīng)用編程接口（API）、開發(fā)工具包和訓(xùn)練工具包。目前應(yīng)用于一系列廣泛的企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，主要涉及預(yù)測或分類。代表*廠商包括：亞馬遜、FractalAnalytics、谷歌、H2O.ai、微軟、SAS和Skytree。

　　5、針對人工智能優(yōu)化的硬件：這是專門設(shè)計的圖形處理單元（GPU）和設(shè)備，其架構(gòu)旨在高效地運行面向人工智能的計算任務(wù)。目前主要在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮作用。代表*廠商包括：Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特爾和英偉達。

　　6、深度學(xué)習(xí)平臺：一種特殊類型的機器學(xué)習(xí)，包括擁有多個抽象層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前主要應(yīng)用于由很龐大的數(shù)據(jù)集支持的模式識別和分類應(yīng)用領(lǐng)域。代表*廠商包括：DeepInstinct、ErsatzLabs、FluidAI、MathWorks、Peltarion、SaffronTechnology和SentientTechnologies。

　　7、生物特征識別技術(shù)：能夠支持人類與機器之間更自然的交互，包括但不限于圖像和觸摸識別、語音和身體語言。目前主要應(yīng)用于市場研究。代表*廠商包括：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。

　　8、機器人流程自動化：使用腳本及其他方法，實現(xiàn)人類操作自動化，從而支持高效的業(yè)務(wù)流程。目前應(yīng)用于人類執(zhí)行任務(wù)或流程成本太高或效率太低的地方。代表*廠商包括：AdvancedSystemsConcepts、AutomationAnywhere、BluePrism、UiPath和WorkFusion。

　　9、文本分析和NLP：自然語言處理（NLP）使用和支持文本分析，為此它借助統(tǒng)計方法和機器學(xué)習(xí)方法，為理解句子結(jié)構(gòu)及意義、情感和意圖提供方便。目前應(yīng)用于欺詐檢測和安全、一系列廣泛的自動化助理以及挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等領(lǐng)域。代表*廠商包括：BasisTechnology、Coveo、ExpertSystem、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。

　　10，決策管理：引擎將規(guī)則和邏輯嵌入到人工智能系統(tǒng)，并用于初始的設(shè)置/訓(xùn)練和日常的維護和調(diào)優(yōu)。這是一項成熟的技術(shù)，應(yīng)用于一系列廣泛的企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，協(xié)助或執(zhí)行自動決策。代表*廠商包括：AdvancedSystemsConcepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。

　　人工智能的原理

　　人工智能是實現(xiàn)具有智能的機器，尤其是具有智能的計算機程序的科學(xué)和工程技術(shù)。人工智能與用計算機理解人的智力的目標(biāo)有一些關(guān)系，但它并不一定要使用生物學(xué)上的方法。

　　人工智能的科學(xué)研究要研究人的智慧的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，相當(dāng)于研究心理學(xué)的原理，更玄是不是，一般人不大會去做的大部分的人工智能研究集中在后者——工程實現(xiàn)上，知識：人的智能活動本質(zhì)上就是獲得和運用知識知識是智能的基礎(chǔ)為了實現(xiàn)人工智能使機器具有智能就必須使它具有知識，表達：要采用適當(dāng)?shù)氖侄伪磉_人的知識然后才能存儲到機器中去這就是用知識表達要解決的問題對知識進行表達就是把知識表示成便于計算機存儲和利用的某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識表達方法又稱為知識表示技術(shù)，其表示形式稱為知識表示模式。

　　人工智能的應(yīng)用

　　1.計算機科學(xué)

　　人工智能（AI）產(chǎn)生了許多方法解決計算機科學(xué)最困難的問題。它們的許多發(fā)明已被主流計算機科學(xué)采用，而不認為是AI的一部份。下面所有內(nèi)容原在AI實驗室發(fā)展：時間分配，介面演繹員，圖解用戶介面，計算機鼠標(biāo)，快發(fā)展環(huán)境，聯(lián)系表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，自動存儲管理，符號程序，功能程序，動態(tài)程序，和客觀指向程序。

　　2.金融

　　銀行用人工智能系統(tǒng)組織運作，金融投資和管理財產(chǎn)。2001年8月在模擬金融貿(mào)易競賽中機器人戰(zhàn)勝了人。金融機構(gòu)已長久用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)去發(fā)覺變化或規(guī)范外的要求，銀行使用協(xié)助顧客服務(wù)系統(tǒng)；幫助核對帳目，發(fā)行信用卡和恢復(fù)密碼等。

　　3.醫(yī)院和醫(yī)藥

　　醫(yī)學(xué)臨床可用人工智能系統(tǒng)組織病床計劃；并提供醫(yī)學(xué)信息。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來做臨床診斷決策支持系統(tǒng)。用人工智能在醫(yī)學(xué)方面還有下列潛在可能：

　　計算機幫助解析醫(yī)學(xué)圖像。這樣系統(tǒng)幫助掃描數(shù)據(jù)圖像，從計算X光斷層圖發(fā)現(xiàn)疾病，典型應(yīng)用是發(fā)現(xiàn)腫塊。

　　心臟聲音分析。

　　4.重工業(yè)

　　在工業(yè)中已普遍應(yīng)用機器人。它們常做對人是危險的工作。全世界日本是利用和生產(chǎn)機器人的先進國；1999年世界范圍使用1，700，000臺機器人。

　　5.顧客服務(wù)

　　人工智能是自動上線的好助手，可減少操作，使用的主要是自然語言加工系統(tǒng)。呼叫中心的回答機器也用類似技術(shù)，如語言識別軟件可使計算機的顧客較好操作。

　　6.運輸

　　汽車的變速箱已使用模糊邏輯控制器。

　　7.運程通訊

　　許多運程通訊公司正研究管理勞動力的機器；如BT組研究可管20000工程師的機器。

　　8.玩具和游戲

　　1990年企圖用基本人工智能大量為教育和消遣生產(chǎn)民用產(chǎn)品。現(xiàn)在，大眾在生活的許多方面都在應(yīng)用人工智能技術(shù)。

　　未來人工智能發(fā)展的八大新趨勢

　　趨勢一：AI于各行業(yè)垂直領(lǐng)域應(yīng)用具有巨大的潛力

　　人工智能市場在零售、交通運輸和自動化、制造業(yè)及農(nóng)業(yè)等各行業(yè)垂直領(lǐng)域具有巨大的潛力。而驅(qū)動市場的主要因素，是人工智能技術(shù)在各種終端用戶垂直領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)量不斷增加，尤其是改善對終端消費者服務(wù)。

　　當(dāng)然人工智能市場要起來也受到IT基礎(chǔ)設(shè)施完善、智能手機及智能穿戴式設(shè)備的普及。其中，以自然語言處理（NLP）應(yīng)用市場占AI市場很大部分。隨著自然語言處理的技術(shù)不斷精進而驅(qū)動消費者服務(wù)的成長，還有：汽車信息通訊娛樂系統(tǒng)、AI機器人及支持AI的智能手機等領(lǐng)域。

　　趨勢二：AI導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)維持高速成長

　　由于醫(yī)療保健行業(yè)大量使用大數(shù)據(jù)及人工智能，進而精準(zhǔn)改善疾病診斷、醫(yī)療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫(yī)療成本、促進跨行業(yè)合作關(guān)系。此外AI還廣泛應(yīng)用于臨床試驗、大型醫(yī)療計劃、醫(yī)療咨詢與宣傳推廣和銷售開發(fā)。人工智能導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)從2016年到2022年維持很高成長，預(yù)計從2016年的6.671億美元達到2022年的79.888億美元年均復(fù)合增長率為52.68％。

　　趨勢三：AI取代屏幕成為新UI/UX接口

　　過去從PC到手機時代以來，用戶接口都是透過屏幕或鍵盤來互動。隨著智能喇叭（SmartSpeaker）、虛擬/增強現(xiàn)實（VR/AR）與自動駕駛車系統(tǒng)陸續(xù)進入人類生活環(huán)境，加速在不需要屏幕的情況下，人們也能夠很輕松自在與運算系統(tǒng)溝通。這表示著人工智能透過自然語言處理與機器學(xué)習(xí)讓技術(shù)變得更為直觀，也變得較易操控，未來將可以取代屏幕在用戶接口與用戶體驗的地位。人工智能除了在企業(yè)后端扮演重要角色外，在技術(shù)接口也可承擔(dān)更復(fù)雜角色。例如：使用視覺圖形的自動駕駛車，透過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實現(xiàn)實時翻譯，也就是說，人工智能讓接口變得更為簡單且更有智能，也因此設(shè)定了未來互動的高標(biāo)準(zhǔn)模式。

　　趨勢四：未來手機芯片一定內(nèi)建AI運算核心

　　現(xiàn)階段主流的ARM架構(gòu)處理器速度不夠快，若要進行大量的圖像運算仍嫌不足，所以未來的手機芯片一定會內(nèi)建AI運算核心。正如，蘋果將3D感測技術(shù)帶入iPhone之后，Android陣營智能手機將在明年（2017）跟進導(dǎo)入3D感測相關(guān)應(yīng)用。

　　趨勢五：AI芯片關(guān)鍵在于成功整合軟硬件

　　AI芯片的核心是半導(dǎo)體及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期與低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經(jīng)元芯片，且須與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，而成功相結(jié)合的關(guān)鍵在于先進的封裝技術(shù)。總體來說GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件選擇就看產(chǎn)品供貨商的需求考慮而定。例如，蘋果的FaceID臉部辨識就是3D深度感測芯片加上神經(jīng)引擎運算功能，整合高達8個組件進行分析，分別是紅外線鏡頭、泛光感應(yīng)組件、距離傳感器、環(huán)境光傳感器、前端相機、點陣投影器、喇叭與麥克風(fēng)。蘋果強調(diào)用戶的生物識別數(shù)據(jù)，包含：指紋或臉部辨識都以加密形式儲存在iPhone內(nèi)部，所以不易被竊取。

　　趨勢六：AI自主學(xué)習(xí)是終極目標(biāo)

　　AI“大腦”變聰明是分階段進行，從機器學(xué)習(xí)進化到深度學(xué)習(xí)，再進化至自主學(xué)習(xí)。目前，仍處于機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的階段，若要達到自主學(xué)習(xí)需要解決四大關(guān)鍵問題。首先，是為自主機器打造一個AI平臺；還要提供一個能夠讓自主機器進行自主學(xué)習(xí)的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現(xiàn)實世界一樣；然后再將AI的“大腦”放到自主機器的框架中；最后建立虛擬世界入口（VR）。目前，NVIDIA推出自主機器處理器Xavier，就在為自主機器的商用和普及做準(zhǔn)備工作。

　　趨勢七：最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU（或其他處理器）結(jié)合起來

　　未來，還會推出許多專門的領(lǐng)域所需的超強性能的處理器，但是CPU是通用于各種設(shè)備，什么場景都可以適用。所以，最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU（或其他處理器）結(jié)合起來。例如，NVIDIA推出CUDA計算架構(gòu)，將專用功能ASIC與通用編程模型相結(jié)合，使開發(fā)人員實現(xiàn)多種算法。

　　趨勢八：AR成為AI的眼睛，兩者是互補、不可或缺

　　未來的AI需要AR，未來的AR也需要AI，可以將AR比喻成AI的眼睛。為了機器人學(xué)習(xí)而創(chuàng)造的在虛擬世界，本身就是虛擬現(xiàn)實。還有，如果要讓人進入到虛擬環(huán)境去對機器人進行訓(xùn)練，還需要更多其它的技術(shù)。