AI是什麼樣的技術

AI是什麼樣的技術，關於人工智能(AI)這個熱門話題的討論很多，也許太多了，但矛盾的是，許多人仍然不瞭解它的含義和重要性，基於 AI 的主要概念，在那些機器通常展現出與人類能力相關的功能的領域裏，我們來了解AI是什麼樣的技術。

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AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，並且進行模擬和延伸的新興科學技術。

AI技術的研究領域包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。AI的目的就是希望讓計算機能像人類一樣進行學習和思考。

AI技術涉及到的學科非常廣泛，包含輸血、信息論、不定性輪、神經生理學、認知科學、心理學、甚至還有哲學

說到AI技術就不得不提下深度學習(Deep Learning)。所有AI的研究都離不開深度學習。

深度學習是一種機器學習的方法，是一種試圖使用複雜結構的神經網絡對數據進行高級抽象的算法。

神經網絡是一套模擬人腦構造和涉及的算法，能夠通過感知系統對外界的輸入信息進行標記和聚類。

神經網絡模擬人類的神經結構，有一級級、衆多的神經節點。

深度學習就是通過神經網絡進行學習，每一個神經網絡的'節點在前一層節點的學習基礎上再進行學習

隨着學習的一步步深入，越深的節點學習到經驗就越多。

　　

人工智能：如何定義?

在純粹的計算意義上，人工智能可以被歸類爲包含理論和實用技術的學科，用於開發允許機器(尤其是“計算機”)至少在領域和領域中顯示智能活動的算法。 .

從對定義的第一次嘗試來看，很明顯有必要對人類的推理、元推理和學習的綜合/抽象功能進行正式分類，以便在它們的基礎上建立能夠指定此類形式的計算模型。推理和學習是一項艱鉅的任務，因爲即使在今天，人類大腦的真正功能還沒有被完全理解。

另外，當我們談到推理能力和從觀察中自動學習的時候，我們經常會碰到認知計算，它應該被理解爲基於人工智能(包括機器學習和深度學習)和信號科學學科的一組技術平臺。處理(處理信號的能力)。

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什麼是 AI？

“AI”一詞經常被人們提起。 人工智能 (AI)、機器學習或深度學習是令許多人混淆不清的常見術語。 那麼，這些概念到底是什麼？ 在本單元中，我們將闡明這些方法，以便讀者能夠了解這些技術如何適用於業務問題。

人工智能 (AI) 是指計算機程序或機器模仿人類行爲的能力（例如，視覺感知、語音識別、決策、自然語言理解等）。

機器學習是 AI 的一部分。 機器學習是一種技術，是指計算機通過研究大量數據來尋找隨時間變化的模式。 機器學習利用算法來訓練計算機，學習如何基於數據的不同特徵來掌握模式。 訓練數據越多，預測則越精確。 下面是一些示例：

垃圾郵件檢測。 機器學習可以研究電子郵件中含有“免費”或“保證”等詞語的`模式。 電子郵件地址域名位於阻止列表中。 文本中顯示的鏈接與背後的 URL 不匹配。

信用卡欺詐檢測。 機器學習可以研究以下模式：在持卡人不經常去的地方出現消費行爲；購買高價商品；或者突然地瘋狂購物。

深度學習是機器學習的一部分。 深度學習是模仿人類大腦處理信息的方式，作爲一個連接的人工神經網絡。 與機器學習不同，深度學習自己就能夠發現關於數據的複雜模式和不同特徵。

　　

它通常適用於非結構化數據，如圖像、文本和音頻。 正因如此，它需要大量數據才能實現更準確的分析，同時需要強大的算力才能快速運行。 例如：

檢測醫學影像中的癌細胞。 深度學習掃描圖像中的每個像素以作爲神經節點的輸入。 節點會分析每個像素以過濾出看起來像癌細胞的特徵。 每層節點會將發現的潛在癌細胞結果推送到下一層節點以重複篩選過程，最終聚合所有發現結果來對圖像分類。 例如，健康圖像與有癌症特徵的圖像。

基於 AI 的主要概念，在那些機器通常展現出與人類能力相關的功能的領域裏，你會看到隨時間推移學習、解釋數據和用數據推理是如何運行的。 爲此，我們需要向機器饋送大量數據它才能學習。 此外，機器學習創建的算法各不相同，從簡單的線性函數到極其複雜的函數，例如人工神經網絡。

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人工智能的定義可以分爲兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。

關於什麼是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。

人唯一瞭解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的`觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也瞭解有限，所以就很難定義什麼是“人工”製造的“智能”了。

因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認爲是人工智能相關的研究課題。

人工智能在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用。

尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。”

而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認爲：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。

　　

即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行爲的基本理論、方法和技術。

人工智能是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱爲世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認爲是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。

這是因爲近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成爲一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。

人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行爲（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。

人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇，人工智能與思維科學的關係是實踐和理論的關係，人工智能是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。

從思維觀點看，人工智能不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認爲是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等範圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。