如果要列舉一項徹底改變了21世紀(jì)的技術(shù)，非人工智能莫屬?，F(xiàn)如今，人工智能已然成為我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠郑粩嘭S富和便捷著社會的方方面面，今天這篇文章，將幫助讀者好好了解人工智能的基本常識和基本概念，參透人工智能的前世今生。 人工智能的概念 1956年，約翰·麥卡錫（John McCarthy），計算科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)專家，美國斯坦福大學(xué)教授）如此定義“人工智能”一詞——創(chuàng)造智能機(jī)器的科學(xué)和工程。  人工智能還可以被定義為計算機(jī)系統(tǒng)開發(fā)。此類計算機(jī)系統(tǒng)能夠執(zhí)行需要人類智能的任務(wù)，例如決策，對象檢測，解決復(fù)雜問題等。 人工智能的發(fā)展階段 很多文章都把人工智能分為通用人工智能（AGI）、專用人工智能（ANI）和人工超級智能（ASI）三種不同類型的人工智能。更確切地說，人工智能有三個階段。 專用人工智能（ANI） 專用人工智能（ANI）也稱為弱人工智能，是人工智能的一個發(fā)展階段，涉及的機(jī)器只能執(zhí)行一組狹義的特定任務(wù)。在這個階段，機(jī)器不具備任何思考能力。它只是執(zhí)行一組預(yù)設(shè)的功能。  弱人工智能的例子包括Siri（智能語音助手），Alexa（搜索引擎），自動駕駛汽車，Alpha-Go（人工智能機(jī)器人），Sophia（類人機(jī)器人）等。到目前為止，幾乎所有基于人工智能的系統(tǒng)都屬于弱人工智能類別。 通用人工智能（AGI） 通用人工智能（AGI）是人工智能的發(fā)展階段，也被稱為強(qiáng)人工智能。在這一階段，機(jī)器將具有像我們?nèi)祟愐粯铀伎己蜎Q策的能力。 目前還沒有強(qiáng)人工智能的例子，但是，我們相信很快就能夠創(chuàng)造出像人類一樣聰明的機(jī)器。  很多科學(xué)家，包括斯蒂芬·霍金，覺得強(qiáng)人工智能會威脅人類的存在?；艚鹫J(rèn)為：“人工智能的完全發(fā)展可能意味著人類的終結(jié)......它將自行騰飛，并以不斷增長的速度重新進(jìn)行自我設(shè)計。人類受限于緩慢的生物進(jìn)化過程，無法參與競爭，最終將被完全的人工智能取代?！?/p> 超級人工智能（ASI） 超級人工智能是人工智能超越人類的發(fā)展階段。人工超級智能目前只是一個假設(shè)，就像電影和科幻小說描述的那樣——機(jī)器統(tǒng)治世界。  考慮到目前的發(fā)展速度，機(jī)器離達(dá)到人工超級智能階段并不遙遠(yuǎn)了。
人工智能的類型 當(dāng)要求解釋不同類型的人工智能系統(tǒng)時，必須根據(jù)其功能對人工智能進(jìn)行分類。 基于人工智能系統(tǒng)的功能，人工智能可以分為以下類型： 反應(yīng)性人工智能 這種類型的人工智能包括僅基于當(dāng)前數(shù)據(jù)和情況運行的機(jī)器。反應(yīng)性人工智能機(jī)器不能推斷數(shù)據(jù)，評估人工智能未來的行為。他們可以執(zhí)行范圍縮小的預(yù)設(shè)任務(wù)。  IBM的象棋程序打敗了世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。這就是一個反應(yīng)性機(jī)器人的例子。 有限內(nèi)存人工智能 顧名思義，有限內(nèi)存人工智能可以通過研究其內(nèi)存中的歷史數(shù)據(jù)來做出明智的和改進(jìn)的決策。這樣的人工智能具有短暫或臨時的記憶，可用于存儲歷史經(jīng)驗并評估未來的行為。  自動駕駛汽車是有限內(nèi)存人工智能，它使用最近收集的數(shù)據(jù)做出即時決定。例如，自動駕駛汽車使用傳感器識別橫穿道路的平民，陡峭的道路，交通信號等，以做出更好的駕駛決定。這有助于阻止任何未來可能發(fā)生的事故。 心智理論人工智能 心智理論人工智能是一種更先進(jìn)的人工智能。據(jù)推測，這類機(jī)器在心理學(xué)中起著重要作用。心智理論人工智能將主要關(guān)注情商，以便更好地理解人類的信念和思想。  心智理論人工智能尚未成熟，但人類在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)匮芯窟@一領(lǐng)域。 自我意識人工智能 讓我們祈禱人工智能沒有達(dá)到有自己的想法和自我意識的階段。鑒于目前的情況，自我意識人工智能有些遙不可及。但是，將來自我意識人工智能可能會達(dá)到超級智能化階段。  像埃隆·馬斯克（Elon Musk）和斯蒂芬·霍金（StephenHawkings）這樣的天才一直提醒人們警惕人工智能的進(jìn)化。 人工智能的分支 人工智能通過執(zhí)行以下程序/運用技巧，可以解決現(xiàn)實問題。  機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)是一門讓機(jī)器通過翻譯，處理和分析數(shù)據(jù)解決現(xiàn)實問題的科學(xué)。 在機(jī)器學(xué)習(xí)下面，有如下三個分類： 1. 監(jiān)督學(xué)習(xí) 2. 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是在高維數(shù)據(jù)上實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以獲得洞察力和形成解決方案的過程。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的高級領(lǐng)域，可用于解決更高級的問題。 深度學(xué)習(xí)是Facebook面部識別算法，自動駕駛汽車，Siri，Alexa等虛擬助手背后的邏輯。 自然語言處理 自然語言處理（NLP）是指從人類自然語言中獲取見解，與機(jī)器交流，拓展業(yè)務(wù)的科學(xué)。 Twitter使用自然語言處理技術(shù)在其推文中過濾掉帶有恐怖主義色彩的詞匯。亞馬遜也使用該技術(shù)來了解客戶評論，改善用戶體驗。 機(jī)器人學(xué) 機(jī)器人學(xué)是人工智能的一個分支，專注于機(jī)器人的不同分支和應(yīng)用。人工智能機(jī)器人在現(xiàn)實環(huán)境中代理人類行動，通過可靠的行動來產(chǎn)生結(jié)果。  例如，索菲亞類人機(jī)器人就是機(jī)器人學(xué)分支下的人工智能。 模糊邏輯 模糊邏輯是一種基于“真實度”原則的計算方法，而不是通常的現(xiàn)代計算機(jī)邏輯，比如本質(zhì)上的布爾值。 模糊邏輯用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域以解決涉及決策的復(fù)雜問題。它們還用于自動變速箱，車輛環(huán)境控制等。 專家系統(tǒng) 專家系統(tǒng)是基于人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)，它學(xué)習(xí)并回報人類專家的決策能力。 專家系統(tǒng)使用if-then邏輯符號來解決復(fù)雜問題。它們不依賴于傳統(tǒng)的程序編程。專家系統(tǒng)主要用于信息管理，醫(yī)療設(shè)施，貸款分析，病毒檢測等方面。 |
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