什么是人工智能:人工智能(AI)技术被定义为一个过程 对计算机进行编程以自己做出决定.
这可以通过多种方式完成,包括但不限于基于规则的系统、决策树、遗传算法、人工神经网络和模糊逻辑系统。 人工智能的目标是创建一个可以自行学习和适应的系统,无需人工干预。
使用人工智能技术的一些好处包括:
- 提高效率 - 通过 自动化任务 这通常由人类完成,人工智能可以帮助提高流程的整体效率。
- 改进决策 – 人工智能可以提供人类可能无法看到的见解和建议。
- 降低成本 – 在许多情况下,人工智能可用于自动化通常需要人工完成的任务,这有助于降低流程的总体成本。
- 精度更高 – 在某些情况下,人工智能系统可能能够达到比人类更高的准确度。 在数据集庞大且复杂的情况下尤其如此。
- 加快速度 – 人工智能系统通常可以以人类无法实现的速度运行。 这在时间至关重要的情况下可能是有益的。
人工智能中的几个子领域包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉。 机器识别 是人工智能的一个子集,它处理创建可以从数据中学习并随着时间的推移提高其准确性而无需明确编程的算法。
自然语言处理是人工智能的另一个子领域,它处理计算机理解人类语言并以人类自然的方式做出反应的能力。 计算机视觉是人工智能的第三个子领域,涉及计算机解释和理解数字图像的能力。
人工智能(AI)的历史-
人工智能的历史可以追溯到 1950 年代初,当时达特茅斯学院的一组研究人员开发了一个名为“达特茅斯几何定理证明器”或“DTGP”的程序。 该程序旨在通过使用用户提供的一组规则和公理来自动证明几何定理。
然而,DTGP 程序在证明定理方面并不是很成功,只能证明有限数量的定理。
1950 年代后期,卡内基梅隆大学的另一组研究人员开发了一个名为“Newell-Simon Human Problem Solver”或“HPS”的程序。
该程序旨在通过使用用户提供的一组规则来解决问题。 HPS 计划比 DTGP 计划更成功,并且能够解决范围广泛的问题。
1960 年代初,斯坦福大学的一组研究人员开发了一个名为“SHRDLU”的程序。 该程序旨在理解自然语言命令并执行它们。 然而,SHRDLU 程序在理解自然语言命令方面并不是很成功,只能理解有限数量的命令。
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1970 年代初,斯坦福大学的一组研究人员开发了一个名为“STRIPS”的程序。 该程序旨在通过使用用户提供的一组规则来计划操作。
STRIPS 程序在计划行动方面非常成功,并被用于许多实际应用中。
1990 年代初,斯坦福大学的一组研究人员开发了一个名为“COGS”的程序。 该程序旨在通过使用用户提供的一组规则来模拟人脑。 COGS 程序在模拟人脑方面非常成功,并被用于许多实际应用中。
2000 年代初,斯坦福大学的一组研究人员开发了一个名为“Stanford Parser”的程序。 该程序旨在通过使用用户提供的一组规则来解析自然语言。 斯坦福解析器在解析自然语言方面非常成功,并被用于许多现实世界的应用程序中。
2010 年代初,谷歌的一组研究人员开发了一个名为“谷歌翻译”。 该程序旨在通过使用用户提供的一组规则将文本从一种语言翻译成另一种语言。
谷歌翻译程序在将文本从一种语言翻译成另一种语言方面非常成功,并被用于许多实际应用程序中。
人工智能是计算机科学和工程的一个领域,专注于创建智能代理,智能代理是可以推理、学习和自主行动的系统。
人工智能研究涉及如何创建具有智能行为能力的计算机的问题。
人工智能的类型:弱人工智能与强人工智能
弱人工智能是更常见的人工智能类型,也是大多数人在想到人工智能时会想到的。 强人工智能仍在开发中,并没有弱人工智能那么广泛使用。
然而,强人工智能有可能比弱人工智能强大得多。 弱人工智能基于基于规则的系统。 这意味着它使用一组规则来确定它在给定情况下的行为方式。
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规则通常非常简单,可以根据需要进行更改。 这种类型的 AI 擅长完成特定的任务,但不是很灵活。 它只能做它被编程做的事情。
另一方面,强人工智能基于 学习算法. 这意味着它可以从数据和经验中学习。 它比弱人工智能灵活得多,可以用于各种任务。
强人工智能仍在开发中,并没有弱人工智能那么广泛使用。 然而,强人工智能有可能比弱人工智能强大得多。
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结论-什么是人工智能
人工智能是一种允许机器自行学习和工作的技术。 人工智能实施的潜力是巨大的,企业正在注意到这一点。
在这篇博文中,我们讨论了人工智能是什么以及它是如何工作的。 我们还研究了企业使用人工智能改进营销策略的一些方式。
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