人工智能的十大特征

人工智能的学习能力

监督式学习

该模型使用带标签的数据，输入到模型中的数据已知具有一些关联的标签。这在模式识别中尤其如此，从新数据进行预测是该模型表现极其出色的一个领域。一些应用领域是图像和语音识别，其中算法经过训练以解决不同的问题。

无监督式学习

无监督学习涉及使用原始数据，这意味着在标签集方面没有任何工作。它还有助于发现数据集中的隐藏模式。例子包括相似数据点的聚类，这在市场细分和异常数据点识别中非常有用。如果不借助无监督学习这类方法进行集中，就无法发现它们的属性细节。

强化学习 (RL)

强化学习被定义为智能体通过控制回路系统的反馈获得的学习过程，其中某些行为会受到奖励或惩罚。其目标是制定一个旨在实现最大总回报的策略。强化学习在环境不断变化和动态、决策过程同样动态的领域特别有用，例如机器人技术和游戏。

人工智能的问题解决能力

决策算法

• 优化技术： 监督学习方法（如梯度下降）有助于在给定一系列备选方案的情况下确定正确的解决方案。在物流和资源管理中，它们用于做出旨在最小化运营成本的选择，以确保人工智能系统做出最佳决策。
• 搜索算法： 人工智能采用A*和广度优先等搜索策略来定位可以找到解决方案的大区域。这些在机器人技术和游戏领域非常重要，因为它们帮助系统识别正确的路径以避免障碍。

启发式方法

• 基于规则的系统： 专家系统根据一组规则运行，这意味着在某些领域，如果专业知识能够转化为规则，问题可以相当容易地解决。它们被集成到诊断系统中，用于检测与某些迹象相关的状况，尽管它们在面对新场景时无法自行学习。
• 启发式搜索： 启发式方法引导算法在搜索某些问题的解决方案时，找到解决方案空间中可能与当前问题相关的部分。例如，在游戏玩法中，用于评估棋盘位置中选择玩法选项的评估启发式方法，展示了解决问题的效率。

人工智能中的推理和逻辑

演绎推理

• 形式逻辑系统： 演绎推理可以被描述为一种推理形式，通过这种形式，一个人能够从通常基于命题和谓词逻辑的一般信息中做出基本假设。这些系统特别适用于定理的自动化证明和知识表示。
• 专家系统： 其次，区分支持工具是有用的，包括专家系统，它们模仿人类专家，辅以包含事实和规则的知识库以及推理引擎。它们应用于不同的领域，包括疾病诊断，其中将特定患者的症状与既定模式进行比较。

归纳推理

• 模式识别： 另一方面，归纳是从特定实例推理到一般实例的一种方式。在人工智能中，模式识别在筛选趋势和根据收集到的数据进行预测方面发挥作用，这在信用卡欺诈或市场趋势等情况下特别有用。
• 从示例中学习： 人工智能系统从具体事物中进行概括。一种类型是监督学习，其中提供给人工智能模型的示例已经带有标签。另一种类型是无监督学习，其中提供给系统的示例没有标签，系统本身能够调整参数以做出正确的决策。

人工智能中的感知

多模态感知

• 多感官整合： 先进的人工智能系统能够处理通过人类多种感官通道接收到的信息，以呈现完整的现实图景。例如，在机器人技术中，视觉和触觉的融合可以实现更好的物体控制和感知。
• 情境感知： 理解情境有助于人工智能获取对其情境中实际信息的理解。这对于自动驾驶汽车尤为重要，它们可能需要检查交通模式和周围的一切，以便做出安全驾驶的正确决策。

人工智能中的语言理解

自然语言处理（NLP）

• 文本分析： 自然语言处理涉及分析文本中人类使用的语言以传达意义。网络挖掘，特别是情感分析和命名实体识别等过程，使系统能够创建聊天机器人以与客户互动或生成内容。
• 语音识别和合成： 语音识别的对立面是运行文本到语音，通常称为语音合成。这两种能力在虚拟助手和辅助工具中都很重要，因为与最终用户的交互依赖于自然语言处理。
• 文本生成： 换句话说，可以对图灵文本生成器（如Google Bard）进行编程，以根据输入生成上下文相关的文本。这项技术用于文档生成和客户关系，实施后可提供类似人类的体验。
• 对话系统： 对话系统与用户进行对话。这需要处理文本并使用自然语言来创建对话。这些系统用于呼叫中心、客户支持和虚拟助手，有助于增强人机交互。

人工智能中的知识表示

• 符号表示： 在符号知识表示中，实际对象和概念被某些符号或符号取代，这些符号按照一定的规则进行处理。这种方法是开发专家系统的基础，其中信息以语义网络等结构范式存储。这些系统通过推理操作，使其能够模仿人类知识，包括疾病诊断和法律。
• 框架表示： 框架是具有刻板情况或概念的数据，或以结构化方式存储数据的方法。这些位于每个框架中，从而方便大量数据的管理。框架表示在处理调度和规划等模式时很有用，因为它提供了实现这些模式的参考点或框架。
• 知识图谱： 知识图谱可以被描述为由节点和边定义的图，其中节点是知识片段，边是它们之间的关系。它们让其他人工智能系统能够推断一个信息片段如何与另一个信息片段匹配或相关。通过被谷歌采纳为关键功能，知识图谱除了增强搜索结果的上下文和精确度外，还旨在增强语义搜索的方面。

人工智能中的规划和决策

• 分层规划： 分层规划是将复杂任务分解为几个相对简单的任务的策略。这种方法在人工智能中用于解决规模问题，因为它将规划问题分解为多个层级。它在资源选择和工作时间方面很有用，正如自动化物流和制造业中的物料搬运系统所示。
• 目标导向规划： 另一种工作规划类型，也称为目标导向规划，包括在制定需要遵循的路线之前确定要实现的目标。这些包括全局和分层规划器，如STRIPS，它们是人工智能系统用来寻找实现特定目标所需行动序列的算法。这种方法也用于自主系统和游戏人工智能，以制定最佳决策。

人工智能的自主性

• 自主系统： 自动化系统在没有人类干预的情况下，借助人工智能自主工作。这些主要是自动驾驶汽车和无人机，它们依靠传感器和人工智能程序来处理实时数据，以便在应用领域以某种方式机动和做出决策。
• 自学习能力： 智能系统是学习系统，因此它们随着经验的增长而改进并实现其目的。它们评估与人的互动，因此这些系统中使用的模型和方法只会越来越好。必须提供产品或服务，并且自适应控制系统应包括自学习的可能性。

人工智能的适应性

• 迁移学习： 迁移学习可以定义为人工智能系统从一个领域获取信息并将其应用于另一个领域的过程。这种合并输出的方法通过利用先验知识而无需重复训练过程来帮助提高人工智能模型的效率。迁移学习的一些应用包括跨领域情感分析和多任务学习。
• 情境适应： 适应可以采取不同的形式，其中一种主要形式是情境适应。这意味着人工智能的行为会根据人工智能所处的具体情境而改变。人工智能系统中的情境适应概念意味着系统可以根据情境以不同的方式工作，因此，它可以确保增强用户体验以及在PDA和营销等领域的相关性。