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什么是AI？

具有執(zhí)行認(rèn)知（例如感知，學(xué)習(xí)，推理和解決問題）能力的機(jī)器具有人工智能。

人工智能的基準(zhǔn)是關(guān)于推理，說話和視覺的人類水平。

AI的三個不同級別：

• 狹義的AI：機(jī)器能比人類更好地執(zhí)行特定任務(wù)時，這是人工智能的當(dāng)前水平。
• 通用的人工智能：與人類相同的準(zhǔn)確度執(zhí)行任何智力任務(wù)。
• 強(qiáng)大的人工智能：在很多任務(wù)中可以擊敗人類。

人工智能幾乎用于所有行業(yè)，據(jù)麥肯錫稱，人工智能有可能在零售業(yè)中創(chuàng)造價值600億美元的價值，與其他分析技術(shù)相比，銀行業(yè)的增值價值增加了??50％。在運輸和物流方面，潛在收入增長了89％。

如果組織將AI用于其營銷團(tuán)隊，它可以自動執(zhí)行重復(fù)的任務(wù)，使銷售代表能夠?qū)Ｗ⒂诮㈥P(guān)系，領(lǐng)導(dǎo)培育等任務(wù)。某公司每次銷售代表打電話時，機(jī)器都會轉(zhuǎn)錄和分析聊天。 VP可以使用AI分析和推薦來制定策略。

AI提供了尖端技術(shù)來處理人類無法處理的復(fù)雜數(shù)據(jù)。 AI可自動執(zhí)行冗余作業(yè)，使工作人員能夠?qū)Ｗ⒂诟呒壴鲋等蝿?wù)。當(dāng)人工智能大規(guī)模實施時，可以降低成本并增加收入。

人工智能簡史

1956年，來自不同背景的前衛(wèi)專家決定組織關(guān)于人工智能的夏季研究項目。四個人領(lǐng)導(dǎo)了該項目; John McCarthy（達(dá)特茅斯學(xué)院），Marvin Minsky（哈佛大學(xué)），Nathaniel Rochester（IBM）和Claude Shannon（貝爾電話實驗室）。

研究的主要目的是解決“學(xué)習(xí)的各個方面或任何其他智能特征，原則上可以精確地描述，并使機(jī)器模擬它?！?/p>

提議：

• 自動化計算機(jī)
• 編程
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 自我提升

人工智能誕生了。

人工智能的類型

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• 機(jī)器學(xué)習(xí)

從實例和經(jīng)驗中學(xué)習(xí)算法研究的藝術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)基于以下思想：在數(shù)據(jù)中存在一些能識別并用于未來預(yù)測的模式。

與硬編碼規(guī)則的不同之處在于機(jī)器自己學(xué)習(xí)找到規(guī)則。

• 深度學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)并不意味著比機(jī)器學(xué)習(xí)更深入的知識，而是使用不同的層來從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。模型的深度由模型中的層數(shù)表示。例如，用于圖像識別的Google LeNet模型為22層。

在深度學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)階段通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種架構(gòu)，其中層彼此堆疊。

• 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)

AI，即人工智能 - 是訓(xùn)練機(jī)器執(zhí)行人工任務(wù)的科學(xué)。該術(shù)語在20世紀(jì)50年代產(chǎn)生，當(dāng)時科學(xué)家們開始探索計算機(jī)如何能夠自己解決問題。

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人工智能是具有人類特性的計算機(jī)，它可以計算我們周圍的世界。人工智能是模仿人類能力的大科學(xué)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的獨特子集，用于訓(xùn)練機(jī)器如何學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型尋找數(shù)據(jù)模式并試圖得出結(jié)論。簡而言之，機(jī)器不需要由人編程。程序員給出了例子，計算機(jī)將從這些樣本中學(xué)習(xí)如何做。

AI在哪里使用?

• 用于減少或避免重復(fù)性任務(wù)。
• 改進(jìn)了現(xiàn)有產(chǎn)品。在機(jī)器學(xué)習(xí)時代之前，核心產(chǎn)品正在建立在硬編碼規(guī)則之上。公司引入了人工智能來增強(qiáng)產(chǎn)品的功能，而不是從頭開始設(shè)計新產(chǎn)品。比如Facebook中，幾年前必須手動標(biāo)記的朋友。如今AI的幫助給你進(jìn)行朋友推薦。

AI用于所有行業(yè)，從營銷到供應(yīng)鏈，金融，食品加工部門。根據(jù)麥肯錫調(diào)查，金融服務(wù)和高科技通信正在引領(lǐng)人工智能領(lǐng)域。

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AI為什么現(xiàn)在爆發(fā)？

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自九十年代以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)出版了Yann LeCun的開創(chuàng)性論文。然而，它開始在2012年左右出名。三個關(guān)鍵：硬件、數(shù)據(jù)、算法。

機(jī)器學(xué)習(xí)是實驗領(lǐng)域，這意味著它需要有數(shù)據(jù)來測試新的想法或方法。隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生。此外，像NVIDIA和AMD這樣的大公司已經(jīng)為游戲市場開發(fā)了高性能圖形芯片。

• 硬件

在過去的二十年中，CPU已經(jīng)逐漸強(qiáng)大，允許用戶在任何筆記本電腦上訓(xùn)練小型的深度學(xué)習(xí)模型。但是，要處理計算機(jī)視覺或深度學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型，需要功能更強(qiáng)大的機(jī)器。由于NVIDIA和AMD的投資，可以使用新一代GPU（圖形處理單元 raphical processing unit）。這些芯片允許并行計算。這意味著機(jī)器可以在幾個GPU上分離計算以加速計算。

例如，使用NVIDIA TITAN X，需要兩天的時間來訓(xùn)練名為ImageNet的模型，而傳統(tǒng)CPU需要幾個星期。此外，大公司使用NVIDIA Tesla K80 GPU集群來訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，它有助于降低數(shù)據(jù)中心成本并提供更好的性能。

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• 數(shù)據(jù)

深度學(xué)習(xí)是模型的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)是動力，沒有數(shù)據(jù)，什么都做不了。最新技術(shù)推動了數(shù)據(jù)存儲的發(fā)展。

互聯(lián)網(wǎng)革命使得數(shù)據(jù)收集和分發(fā)可用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法。Flickr，Instagram或任何其他帶圖像的網(wǎng)站上有數(shù)百萬張帶標(biāo)簽的圖片。這些圖片可用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以識別圖片上的對象，而無需手動收集和標(biāo)記數(shù)據(jù)。

人工智能與數(shù)據(jù)是黃金組合。當(dāng)所有公司都擁有相同的技術(shù)時，擁有數(shù)據(jù)的公司將具有競爭優(yōu)勢。世界每天創(chuàng)造大約22億千兆字節(jié)數(shù)據(jù)。

公司需要異常多樣化的數(shù)據(jù)源才能找到模式，并需要大量學(xué)習(xí)。

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• 算法

初級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種簡單的乘法矩陣，沒有深入的統(tǒng)計特性。自2010年以來，已經(jīng)取得了顯著的發(fā)現(xiàn)，以改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工智能使用漸進(jìn)式學(xué)習(xí)算法讓數(shù)據(jù)進(jìn)行編程。計算機(jī)可以自學(xué)如何執(zhí)行不同的任務(wù)，如發(fā)現(xiàn)異常，構(gòu)造聊天機(jī)器人。

參考資料

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小結(jié)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個令人困惑的術(shù)語。人工智能是訓(xùn)練機(jī)器模擬或復(fù)制人類任務(wù)的科學(xué)?？茖W(xué)家可以使用不同的方法來訓(xùn)練機(jī)器。在AI年代開始時，程序員編寫了硬編碼程序，即鍵入機(jī)器可以面對的每種邏輯可能性以及如何響應(yīng)。當(dāng)系統(tǒng)變得復(fù)雜時，管理規(guī)則變得困難。為了解決這個問題，機(jī)器可以使用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)如何處理給定環(huán)境中的所有情況。

擁有強(qiáng)大AI的最重要特征是擁有足夠的數(shù)據(jù)并具有相當(dāng)大的異質(zhì)性。例如，只要有足夠的單詞可供學(xué)習(xí)，機(jī)器就可以學(xué)習(xí)不同的語言。

AI是新的尖端技術(shù)。風(fēng)險資本家正在投資數(shù)十億美元的創(chuàng)業(yè)公司或人工智能項目。麥肯錫估計人工智能可以使每個行業(yè)至少達(dá)到兩位數(shù)的增長率。