人工智能基础

人工智能简介

人工智能（AI）是计算机科学中一项新兴技术，与创建能够表现出智能行为的智能实体有关。这些任务包括问题解决、推理、感知和自然语言理解。AI 的目标是让机器像人类一样思考，从而使它们能够自主执行人类活动。

对 AI 历史的思考可以追溯到 20 世纪 50 年代初，其中一些人包括艾伦·图灵（Alan Turing）这样梦想着思考机器的人。然而，随着计算能力的提升、数据量的增加以及算法的改进，这些年来人们对 AI 的认识不断提高。AI 现在存在于无数的实现中，从我们日常生活中常用的技术，如 Siri 和 Alexa，到医疗保健、金融服务甚至汽车交通系统中的新服务。

AI 基于机器学习的理论，该理论认为程序可以从数据中学习知识，从而能够自主做出决策。这个学习过程涉及到使用分析数据的算法来解决新的未知问题。在这方面，以下几点可以清楚地被确定为 AI 系统区别于其他计算机程序的显著特征。首先，AI 系统可以随着时间的推移提高其能力。

AI 的核心概念

监督/无监督学习

监督/无监督学习 机器学习是 AI 的一个子领域，它处理机器通过数据自主学习的能力。与传统的计算机系统不同，机器学习系统不包含指导它们执行特定操作的代码；相反，它们会接收大量数据，然后进行处理，从中识别模式，并就数据做出决策或预测。机器学习模型可以广泛地分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习涉及在一个已分类的数据集上训练模型，以便模型的输出是已知的。另一方面，无监督学习使用未标记的数据，模型必须自行发现模式。强化学习是一个决策过程，在这个过程中，代理使用试错技术并获得奖励或惩罚。机器学习的一些常见用途包括推荐系统、信用卡欺诈检测以及在医疗保健领域通过医疗处方。

神经网络

神经网络是一类基于生物神经网络原理的计算模型。它们由多层相互连接的节点或神经元组成，其运作方式与实际神经元非常相似。神经网络构成了深度学习的一部分，深度学习是机器学习的一个更高级版本，因为它们由许多处理元素层组成，这些层有助于模型学习数据的分层表示。神经网络架构包括输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。连接节点的连线也通过权重值进行量化，权重值在训练期间进行调整以减少预测误差。多层网络受到极大的关注，它们在图像和语音识别、自然语言理解以及电脑游戏等领域得到了应用。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子领域，自然语言处理 (NLP) 致力于使机器能够自然地理解和处理人类语言。NLP 被定义为计算语言学和机器学习的接口，用于分析和建模与语言相关的数据。NLP 的一些主要活动包括语言翻译、情感分析、语音识别和文本摘要。基于规则、统计和混合模型是可以在 NLP 中使用的模型类型。在过去的几年里，借助 Bard 等转换器，NLP 在机器理解上下文和生成文本的能力方面取得了快速发展。NLP 是大多数自动化系统的一部分，例如虚拟助手、聊天机器人。

计算机视觉

计算机视觉是人工智能的一个子领域，它致力于分析对象并根据捕获的图形图像做出决策。这还包括图片、动态图像和直接的相机拍摄。计算机视觉算法旨在模拟人类视觉系统，用于检测对象、人脸和图案。计算机视觉的一些其他重要方法是图像分类、对象识别和图像解析。与深度学习相关，计算机视觉领域最显著的进展是 CNN 或卷积神经网络，在这种网络中，计算机可以根据像素值将输入数据作为图像矩阵进行学习。计算机视觉的各种应用包括人脸识别、汽车、CT 和 MRI 扫描、安全摄像头等。

机器人技术

机器人学是一个跨学科研究领域，涉及机器人的设计、建造、操作和使用，以及能够独立或在最少人工干预下运行的系统。尽管如此，可以说 AI 是机器人能够感知环境、做出决策和采取行动的核心技术之一。这包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理等功能，以帮助机器人移动、抓取物体甚至与人交流。机器人或机器人结构的应用存在于生活的各个方面，例如制造业、医疗保健和太空等。

AI 工具和框架

TensorFlow

TensorFlow 是用于开发人工智能系统的 AI 工具之一，它是由 Google 开发的开源工具。Keras 主要用于机器学习和深度学习。TensorFlow 是一个框架、库、方法和服务的集合，用于在各种情况下创建 AI 模型。它提供了许多用于构建和改进神经网络的工具；因此，它适用于大量问题，例如图像识别、自然语言处理和时间序列。因此，TensorFlow 可以应用于简单的特定范围任务和大型企业使用的人工智能。

PyTorch

Pytorch 也是 Facebook 人工智能研究实验室开发的 AI 开源框架。它具有灵活的计算图，因此 PyTorch 在研究和开发阶段被广泛使用，在这个阶段，实验和快速原型开发是必不可少的。就可用性而言，可扩展性以及响应迅速的支持社区的帮助都很重要。PyTorch 已用于深度学习操作。它现在也很好地支持 Python，因为它是一个 Web 框架的一部分，因此对各种开发人员和研究人员都有用。PyTorch 在人工智能的几乎所有分支中都有研究，包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习。

Keras

Keras 是神经网络代理的 API 之一，它用 Python 编写，并设计为与 TensorFlow 兼容。它非常易于使用，因此用户可以快速开始在此平台上练习深度神经网络。Keras 封装了 TensorFlow 的大部分功能，并提供了一个简单的平台，使开发人员能够以最少的时间开发模型和训练模型。由于可以执行 AI 模型测试，因此它非常适合初学者以及需要处理模型原型开发的开发人员。

Scikit-learn

Scikit-learn 也是一个机器学习库，但它具有支持最新技术发展的现代功能。它提供了 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 格式的用于数据挖掘和数据分析的相当简单高效的工具。如我们所见，scikit-learn 也主要处理监督和无监督学习方法，如分类和回归、聚类和特征提取。它非常适合用于传统机器学习的原因是它在模型选择评估和预处理方面有多种实用功能。由于它具有清晰易懂的学习算法命令和命令行算法文档等功能，scikit-learn 在 AI 学习社区中得到了广泛使用，鼓励学生和工作的 AI 专业人员使用它进行个人发展。

机器学习工作室

机器学习工作室 (Machine Learning Studio) 是一个基于云的程序，其中包含用于开发和训练机器学习平台模型的工具和服务。一些优点包括它支持多种机器学习算法，其次，它可以与其他 Azure 服务结合使用，以帮助大规模部署模型。它可以提供自动机器学习、使用拖放功能，并提供大量开箱即用的模型，这使得它对所有人都有用，无论您是否是数据科学家。由于与企业级基础设施的兼容性和服务，它适用于大规模 AI 应用。

AI 的应用

医疗保健

人工智能（AI）已成为医疗保健领域的现实，能够提高诊断和治疗率，并提高医疗保健服务的利用效率。在上述讨论的 AI 工具中，诊断算法可以协助医生分析健康图像和模式，甚至在早期阶段诊断癌症等疾病。患者也受益于人工智能系统在医疗保健领域的更多使用，通过将他们的基因数据输入人工智能系统，以找到患者对某些治疗和护理的最佳反应。

融资

在金融领域，它有助于做出更好的决策、检测欺诈并提高消费者的注意力。因此，AI 在分析领域的实时应用可以探索大数据，预测市场，并且事实上，检测投资组合中的欺诈案件。此外，人工智能还以聊天机器人和虚拟个人助手的形式出现，客户可以通过这些助手提问、寻求建议并无缝地独立处理各种问题。

零售

人工智能，通常称为零售 AI，具有革命性，并应用于零售商业，以提高零售购物体验、供应链和智能营销的附加值，以吸引客户参与。人工智能在零售业务中实施的一些重要领域用于消费者行为分析、需求预测和根据消费者偏好进行产品推荐。充分利用库存技术意味着组织可以确定最佳库存水平，解决因库存过剩而造成的损失问题，并确保客户在需要时获得适当的库存。

交通

在交通运输领域，人工智能已经为未来的交通带来了创新设备，例如自动驾驶汽车、交通控制系统以及预测汽车需要检查的时间和类型的能力。这些汽车具有计算机化的能力，可以通过计算机和人工智能来描述对象并尽快对其进行操作，目的是最大限度地减少道路上发生的事故数量。

AI 的未来趋势

边缘 AI

在众多趋势中，人们可以看到 AI 在智能手机和物联网设备等边缘设备中的持续集成。边缘 AI 是一种方法，它允许在网络的边缘执行深度神经网络，从而尽可能在本地处理应用程序数据，而不是由远程和云端服务器处理。

AI 伦理与治理

从一个角度来看，可以说伦理问题的应用及其通过 AIM 解决将继续成为未来的重要因素。AI 在决策系统和面部识别系统中的使用，只有在透明、公平和负责任的 AI 算法概念生效的情况下，才会继续具有相关性。

AI 在医疗保健领域的应用

AI 已经在改变医疗保健，主要是在诊断、治疗以及开发新的治愈方法和治疗方案方面。数据量将很大，机器学习将被用于处理大数据并分析不同的背景和潜在结果。它还将补充远程患者监视和远程医疗等类似领域，以改善患者的治疗效果。

AI 与量子计算

人工智能与量子计算的融合有望为传统计算无法处理的复杂问题提供解决方案。量子 AI 可以潜在受益的一些领域是密码学、材料科学和优化问题，它们将拥有前所未有的计算强度和速度。

AI 在创意艺术中的应用

这个世界在技术使用方面一直很先进，毫不奇怪，它甚至渗透到音乐、艺术甚至文学等创意领域。特别值得指出的是，AI 算法能够生成音乐、艺术作品和故事。这可能会进一步增加，从而引入一些新的艺术形式以及人与机器之间的互动。

结论

人工智能，俗称 AI，正在导致许多行业经历剧烈的转变，因为它使得机器能够执行以前被认为是人类大脑独有的任务。要理解并同时享受其前景和缺点，需要对它包含的内容（如机器学习、人工神经网络和自然语言处理）有先前的了解。因此，AI 可以被认为是一个不断发展的领域，每次都为创意活动开启新的机会；然而，为了进一步定义 AI 的发展及其使用，需要考虑并回答许多伦理和社会学问题。