人工智能的原则

众所周知，人工智能（AI）已不再局限于好莱坞电影的想象。如今，它已成为现实，正在从医学到娱乐等多个领域引发变革。这就引出了下一个问题：人工智能到底是什么？它又是如何产生如此大的变革性的？

什么是人工智能？

简单来说，人工智能就是赋予机器类似人类智能的能力。这些系统被设计用于计算和解决问题，学习和决策，并可以模仿其他认知过程，如推理、语言理解和感觉感知。

人工智能的关键特征

1. 机器学习 (ML): 机器从数据中学习的能力，并在不进行代码编写的情况下提高其有效性。
2. 自然语言处理 (NLP): 全文本处理，包括自然语言处理的常见用途，如会话代理（通常称为聊天机器人）或翻译软件。
3. 计算机视觉: 视频和图像处理和分析，或者换句话说，信息的可视化。
4. 机器人学: 由人工智能完全或部分控制的机器人结构，以高效地手动完成多项任务。

为什么人工智能很重要？

人工智能提高了生产力并加快了流程，在枯燥的重复性工作中取代了人类，并提供了以前无法获取的信息。它对于在数值密集型的全球性问题（如气候模拟、疾病预测和资源分配）中进行有效的问题解决至关重要。

人工智能的原则

人工智能是一项新兴技术，它使机器或算法能够复制人类智能。本质上，原理在确定人工智能所采取的方法、做出的决策以及它如何修改其行为方面起着基础性作用。必须从头开始学习所有这些原理，才能 fully comprehend AI 系统的构建方式及其对未来的影响。

数据作为基础

人工智能始于数据。机器从大型数据集中学习模式、关系和见解。“垃圾进，垃圾出”也表明了数据的潜在质量，因为人工智能只能产生与它们从中学习的数据集一样好或一样差的结果。这些数据可以是结构化的，例如电子表格中的数据，也可以是非结构化的，例如图像、文本和视频中的数据。

学习机制

人工智能依赖于两种主要的学习机制：

1. 监督学习: 它涉及使用标记数据训练模型，其中使用输入输出对来预测系统的确切输出。
2. 无监督学习: 一种模式识别结构的情况，这些结构可能深埋在数据中而无需事先标记。
3. 强化学习: 教导系统使用积极的强化——具体来说，通过运作来提供最优的业务价值，同时使用消极的强化——确切地说，通过运作来消除有害的价值。

算法与模型

人工智能依赖于算法——指导数据分析以得出特定解决方案的公式或一系列动作。关键的人工智能模型包括：

1. 神经网络: 基于人脑的工作方式，这些网络分层处理信息。
2. 决策树: 分类和回归任务及其相应的逻辑模型。
3. 支持向量机 (SVMs): 用于分类，通过找到最优边界。
4. 聚类算法: 将相似的数据点分组在一起。

泛化和过拟合

人工智能系统力求健壮或泛化，这意味着它们在调用以处理新数据时应表现良好。当一个模型变得过度专业化并捕获了训练数据中的噪声时，就称其过拟合。平衡这些方面对于人工智能开发至关重要。

感知与自然交互

人工智能系统被编程为通过图像、声音和文本输入来感知它们的环境。这包括：

• 计算机视觉：促进计算机视觉技术或解码视觉的能力。
• 自然语言处理 (NLP)：语言理解和语言生成。
• 语音识别：将口语转换为书面语。

伦理与公平

人工智能必须负责任地运行。它涵盖了数据偏差、决策共享和用户隐私等问题。道德人工智能的原则在于避免负面结果、建立信任和提高模型的包容性。

自主性与决策

这些人工智能系统旨在独立运行，以推荐产品、驾驶汽车等。决策专业知识与逻辑、概率方法和人工神经网络的概念相结合。

适应性与演进

现代人工智能是动态的，能够适应不断变化的环境并通过反馈进行改进。这种适应性使人工智能功能强大，但也需要保持警惕，以确保其与人类目标保持一致。

可扩展性与计算能力

人工智能在可扩展性方面蓬勃发展。它们使用高计算系统和云计算来轻松分析大数据。人工智能的进步是由硬件发展推动的，包括GPUs以及TPUs。

结论

从根本上说，人工智能原理定义了理解智能系统、设计智能系统和部署智能系统的能力。这五个原理，从使用大数据来创建和设计能够学习和进化的 AI 系统以解决各种问题，有助于增强决策能力并革新行业。

但是，随着人工智能的不断发展，人工智能开发人员的责任也不应被忽视。该指南源于伦理关切，或者说人工智能如何能够公平透明地造福人类，而不会造成任何伤害或产生负面影响。