什么是人工智能?

当你想到AI,可能出现各种各样的事情。你可能会考虑语音助手,自动驾驶汽车,算法产生搜索结果的网站,或人形机器人。你们中的一些人可能认为底层硬件或相关技术,别人未来人工智能的应用,他们能带来的益处和风险。

在本文中,我们将仔细看看什么是人工智能。事实上,这是不太容易的。就像人类的“智能”是不容易定义,也有几种不同的观点和定义为“人工”情报。

人工智能的历史

人工智能的历史可以追溯到很长一段时间。已经在1950年代,科学家、数学家和哲学家探索构建机器可以执行认知任务的可能性。

自此以后,该领域一直处于不断的变化和发展的过程。一些研究领域,如统计数据或数据分析,我们现在已经认为是人工智能的一部分。

与此同时,一些特定的应用程序,我们都太熟悉,如垃圾邮件过滤器和搜索引擎,不再被视为AI的典型例子。AI甚至可以被定义为“机器还不能做的事”。

图灵测试

这图灵测试的链接:著名的测试,由英国数学家阿兰·图灵设计(1912 - 1954),来确定机器的“情报”。在这个测试中,一个评估者观察人类和机器之间的交互,而不能够看到谁是人类和“谁”是这台机器。

当评估者不能告诉谁是人与机器的交互,这台机器已经通过了测试。现在,我们可以得出结论,许多系统已经通过了测试。

由于计算机处理能力的增加和数据量的增加(“大数据”),具体AI技术称为机器学习和深度学习更多的解释(见术语表)真的起飞。

人工智能可以比人

事实上,当涉及到一些具体的技巧,AI系统实际上勤奋刻苦的人。例如,在1997年,IBM的会下国际象棋的电脑深蓝击败了世界冠军卡斯帕罗夫,2017年谷歌AlphaGo击败世界顶级球员克杰。

但同时,在日常生活中,电脑已经开发出能够在人类行为方式:想的谷歌助理打电话预约的理发师。

一个集群的技术

重要的是要意识到,人工智能不仅是一个技术。通常,需要各种技术使系统或机器表现出聪明的行为在一个特定的环境。

因此,我们不应该单独的AI与其他数字技术,如机器人、物联网(物联网),数字平台,生物识别技术,虚拟和现实,有说服力的技术,大数据。无人驾驶汽车也是物联网、机器人、人工智能。

自动感知

此外,在人工智能领域,有各个领域的发展。发展迅速的领域之一是自动感知,分支学科,如反向图片搜索、人脸识别、深假货,和基于图像的医学诊断。

自然语言处理

另一个有影响力的领域是“自然语言处理、人工智能系统的培训工作以书面和口语,例如语音呈现,自动汇总,和机器翻译。

自动判断

第三个重要领域问题的自动判断,与有效的垃圾邮件检测分支学科,内容推荐,仇恨言论检测,甚至自动作文评分。

这些地区是高度竞争,比如“社会预测人工智能”,例如关于累犯,工作的成功,恐怖主义风险和危险的孩子。

学习的能力

新的人工智能系统的核心功能是他们的学习能力。一些人工智能系统使用“机器学习”:通过算法处理大量的数据,并得出结论或对世界作出预测的基础上。

其他系统使用“深度学习”,它使用各种“层”的“机器学习”的同时,模仿大脑的功能:它组织平行的过程解释的方式类似于神经元之间的连接。

某些人工智能系统很容易被骗。改变几个像素或者粘贴一个明显扭曲的模式在一个图像可以让智能系统未能认识到,图像,或想出一个愚蠢的回答一个问题。

自动图像识别

由于一些“噪音”,例如,自动图像识别会突然把熊猫作为长臂猿。东西容易让一个人可以是非常困难的一个人工智能系统:一个六岁的孩子不会错误长臂猿的熊猫,并能够理解深度和阴影在2 d图纸,是大脑发育的一个漫长的过程的结果。