人工智能导论
机器所展示的与人类自然智能相当的智能被称为人工智能。计算机程序是根据人类来学习，思考和行动的。所以我们可以说我们正在使机器变得智能。最好的例子是语音识别和图像识别。不同类型的AI包括反应机器，有限的记忆，思维理论和自我意识。约翰·麦卡锡（John McCarthy）被称为人工智能之父，他首先称这个词为“人工智能”。该系统可以分析和解释数据，从数据中学习，并从由于AI的数据中得出结论。
什么是人工智能？
根据人工智能之父约翰·麦卡锡（John McCarthy）的说法，“制造智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序”，是人工智能的定义。
顾名思义，人工智能正在向机器传递智能，以便机器像人类一样运作。人工智能是计算机科学中的一个领域，它强调创造像人类一样工作，操作和反应的智能机器。AI由考虑实时场景的机器用于决策。人工智能机器读取实时数据，了解业务场景并做出相应的反应。
人工智能机器设计的一些活动是：
- 语音识别
- 学习
- 规划
- 解决问题
人工智能现在已成为信息技术中非常重要的一部分。该分支旨在创建智能机器。人工智能具有与之相关的高度技术和专业化研究。
人工智能最大的问题包括为计算机的某些功能进行编码和编程，例如：
- 知识
- 推理
- 解决问题
- 知觉
- 学习
- 规划
- 操纵能力
将计算机转变为计算机控制的机器人或设计完全按照人类思维方式思考和反应的软件的过程就是人工智能的全部意义所在。
为了利用人工智能来开发智能系统，有必要了解人脑是如何工作的。大脑在解决问题时如何思考，学习，决定和操作是有待彻底研究的。然后，由此获得的结果必须应用于软件，以便开发智能和智能系统。
人工智能研究的核心概念是知识工程。只有当机器提供与商业和世界相关的足够信息时，它们才能像人类一样行动、操作和反应。因此，重要的是，人工智能可以访问有关对象，类别，属性和所有业务用例之间关系的所有信息，以便机器可以有效地实施知识工程。然而，用常识、决策、推理和解决问题的能力来赋予机器是相当困难和乏味的。
人工智能的哲学
这名男子已经使用计算机系统一段时间了。虽然机器总是帮助人类，但人类总是想着越来越多地探索这些奴隶。这种好奇心使人质疑，“一台机器能像人类一样思考和操作吗？
因此，为了使机器像人类一样操作和反应，人工智能发展起来了。
人工智能的目标
下面给出了提到的目标：
- 要创建智能和专家系统： 这种发展开始制造出表现出智能行为的系统。这些机器的预期功能是学习，演示，解释和建议其用户。
- 将人类智能灌输到机器中： 创建系统并开发能够像人类一样理解、思考、学习和行为的软件。
什么有助于人工智能？
人工智能本质上是科学，技术 - 基于各种学科。研究领域，如计算机科学，生物学，心理学，语言学，数学和工程学。
人工智能的主要目标和主要挑战是开发与人类智能等属性相关的计算机功能，其中包括推理、学习、反应、决策和解决问题。
上面提到的一个或多个属性可用于开发智能机器。
机器学习是AI的核心部分和子集。让机器在没有任何监督的情况下学习是非常困难的，因此需要理解数据的能力，比如识别输入流中的模式。这与在监督下学习非常不同。在监督下学习涉及分类和数值回归等操作。分类是确定对象所属类别的过程。回归过程涉及获取一组数值输入，从而发现能够为相应输入生成合适输出的函数。
计算学习理论是理论计算机科学的一个非常明确的分支，它使用数学分析，这是使用机器学习算法完成的。对机器的感知，反应和决策完全取决于机器使用来自各种传感器的输入来推断环境各个方面的能力。例如，计算机视觉分析视觉输入，面部识别，对象识别和手势识别是整体分析的子集。机器人是另一个与人工智能有一定关系的主要领域。机器人处理的各种任务是导航，物体操作。子问题是，定位，映射和运动规划。
不使用人工智能和利用人工智能进行编程
下面给出的是系统的基本编程，以及它们在使用和不使用AI的情况下开发时的不同之处：
| 没有人工智能 |
借助人工智能 |
| 系统只能解决特定问题，并回答系统中已经输入的特定问题。 | 使用AI构建的系统可以在一般情况下处于活动状态，并使用信息，权衡选项，然后做出决策。 |
| 对所编写的程序或信息的任何修改或更改都可以显着改变应用程序的结构。 | 然而，具有AI的程序可以通过将高度独立的信息片段集成在一起来访问各种数据以做出明智的决策，从而非常容易地适应新的变化和修改。因此，修改程序的哪怕是一小段信息也不会影响其结构。 |
| 与预期相反，修改并不像预期的那样容易和快速。因此，微小的更改可能会对程序产生不利影响，从而导致故障。 | 相反，在AI程序中进行修改非常容易和快速。这些程序的适应性很强，进行更改不会影响程序的功能。 |
人工智能面临的挑战
每枚硬币都有两面。人工智能也有自己的挑战。从理论上讲，这可能看起来更简单，实时购买，AI具有某些挑战和知识，并且该程序具有其不受欢迎的属性。
这些包括：
- 它的体积是巨大的，超出了人们的想象。
- 该计划和指南根本没有组织良好或格式良好。因此，很难有效地使用它。
- 它不断变化。因此，必须始终更新。
什么是人工智能技术？
为了克服这些挑战，使用了AI技术。
这是一个组织和有效利用知识的过程，以便：
- 信息的提供者应该能够感知它。
- 对数据和程序进行更改应该很容易，并且应该很容易修改以纠正错误。
- 即使程序不准确或不完整，它也应该在多种情况下有用。
- 鉴于使用AI的程序非常复杂，这些AI技术应该提高这些程序的执行速度，从而优化效率。
人工智能的应用
我们已经看到，在使用和操纵实时数据的程序中，使用AI具有许多优势。人工智能已被使用，并在需要读取，操作实时数据的各个领域占据主导地位，例如：
1. 游戏
国际象棋、扑克和井字游戏等战略游戏需要对实时数据进行评估。机器应该能够想到各种可能的行动，并且应该能够权衡这些选项并根据启发式知识做出决定。人工智能在这些战略游戏中起着至关重要的作用。
2. 自然语言处理
为了使程序高效运行，机器必须使用不同用户的语言。机器不仅要适应各种语言，还要适应各种方言和口音。AI被证明在此类用例中非常有用。
3. 专家系统
智能机器的主要功能是决策。这些机器需要软件来接受信息作为输入，理解它，权衡各种选项，并得出结论。这些机器用于向给定的情况传授推理。此类软件为用户提供解释和建议，以做出明智的决定。
4. 视觉系统
视觉输入是一种至关重要且难以解释的信息形式。因此，与智能集成的系统必须读取，理解，解释和理解视觉输入，并根据这些信息做出决策。
这些应用程序的一些示例
- 无人机，相机或飞机拍摄照片，视频，用于了解该地区的地图或找出空间信息。
- 临床专家系统使用体内摄像头，医生经常使用摄像头来诊断患者。
- 在警方调查面部识别时使用计算机软件。该程序可以识别嫌疑人的面部，该嫌疑人在警察系统中以肖像模式调用，并带有证人给法医艺术家的描述。
1. 语音识别
人工智能赋予的一些系统旨在使它们能够听到声音并理解语言，以便理解单词的含义。这种理解不仅在单词方面，而且在句子，它们的含义和语气方面，而人类用各种语言与系统交谈。该软件旨在识别不同的口音，方言，俚语，背景噪音，语音调制的变化，由于疼痛，寒冷等引起的语音变化。
2. 手写识别
这种软件被编程以便阅读文本。此文本可以使用钢笔或铅笔写在纸上。文本也可以位于由鼠标或使用触笔书写的屏幕上。它可以读取文本并识别字母和数字的形状，然后将其转换为可编辑的文本，可以对其进行操作，更改和存储，从而提高过程的速度。
3. 智能机器人
机器人是被编程为从站的机器，用于执行主站指挥的任务。它们由各种传感器构成。这些传感器读取物理数据作为来自现实世界的输入。这种物理数据以光，热和温度，运动和压力，声音，障碍物，空间坐标和颠簸的形式存在。它们安装了高效的处理器，多个传感器和巨大的存储内存。所有这些都是为了展示智能而安装的。此外，他们能够适应不断变化的环境并从错误中吸取教训。
人工智能的优缺点
以下是AI的优点和缺点：
优点：
- 与人类相比，错误率要低得多。
- 人工智能系统工作的精确度、准确度和速度令人难以置信。
- 可以在恶劣的环境中以相同的效率工作。
- 完成对人类构成挑战的危险任务，可以执行探索太空等任务，而不会对人类造成任何物理伤害。
- 当使用这种机器时，采矿和挖掘燃料变得容易。
- 重复，单调和繁琐的任务可以得到处理，而不会失去效率。
- 预测和决策。
- 检测欺诈变得更加容易，尤其是在基于卡的系统中。
- 组织和管理记录。
- 机器人宠物可以被构建为与人互动，并帮助减少抑郁和不活动。
- 当机器在没有情绪的情况下进行逻辑思考时，做出理性的决定。
缺点：
- 建筑，重建和维修需要熟练的专业人员，并且花费大量金钱和时间。
- 存储成本高昂。
- 从内存中访问和检索数据可能不如人类系统有效。
- 机器可以被编程来学习和变得更好，但不如人类好。
- 它们的操作范围仅限于编写的程序。
- 他们永远无法获得人类所拥有的创造力。
- 失业是最大的威胁，因为智能机器的发展。
- 尽管人类很懒惰，但他们可能会变得过于依赖机器，并未充分利用他们的心理能力。
- 机器落入坏人之手，很容易导致毁灭。
结论
这是一篇关于被大肆宣传的“人工智能”一词的短文。除了优点，人工智能还带来了一定的挑战和劣势。由企业来评估投资此类技术是否必要且有利可图。
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