人工知能（AI）は、この用語は、人間の意思決定の場において検討タスクを実行するコンピューティング・システムを指します。これらのソフトウェア駆動型システムとインテリジェント・エージェントは、*データ分析とビッグデータアプリケーションが含まれています。意思決定を行い、学習や問題解決などのアクション同様の認知機能を、実行するためにこの知識を使用する人工知能システム。
人工知能は、1950年代半ば、近年の急速な発展に導入されたとして、科学の分野です。これは、デジタル技術の事業活動の調整と管理のための重要なツールとなっています。特に有用な人工知能、機械学習と深い学習の進捗状況です。
人工知能の目標は常に変化していることを認識することが重要です。考え、何かが、このような光学式文字認識やコンピュータチェスのような人工知能の分野に属したら、今、従来のコンピューティングと考えます。
人工知能の開発を支援することは、多くのクラウドベースの人工知能は、サービスを提供することです。STATISTICA会社は、市場は$ 4.8億ドルに達するだろう、2025年までに、人工知能は127パーセントの年間成長率を超えることを期待しています。コンサルタントアクセンチュア（アクセンチュア）レポート、「2035年、仕事の性質を変化させることにより、人工知能、およびdoubleに経済成長率を達成するために、人間と機械との新たな関係。」驚くことではないが、オブザーバー***この技術では、ビジネスや日常生活に、だけでなく、技術が宣伝しました。
AIは、多くの事業領域で幅広い用途を持っています
人工知能の歴史：人間の思考をコピーします
人間の認知の夢のマシンを模倣することができます開発は、何世紀も前に遡ることができます。ロボットや他のマシンの概念を探求し始めたようにHGWellsのサイエンスフィクション作家として1890年代では、これらのマシンは、考え、人間のように振る舞います。
しかし、1940年代初頭までは、人工知能の概念が形に忠実でした。アラン・チューリングは、（マシンがマシン「考える」を生成するためのアルゴリズムを使用して、本質的にどのように）計算理論を提案した後、他の研究者は人工知能フレームワークを作成するための方法を模索し始めました。
1956年、ダートマス大学の研究者は人工知能の実用化を開始しました。これは、レベルはほとんどの人を打つことができるチェッカーゲームをプレイするためにコンピュータを使用しています。その後の数十年では、人工知能のための人々の熱意が徐々に治まります。
1997年に、IBMはチェスのコンピュータディープブルー（DEEPBLUE）を開発しましたチェスの世界チャンピオンのガルリ・カスパロフを破りました。2011年に、IBMは、それが学習と機械学習の深さなど、より洗練された技術を、使用して、ワトソンが導入された2人のJeopardy状態チャンピオンを破りました。よく知られているアメリカのJeopardy状態のゲームショー。
人工知能が今後数年間で進化し続けますが、人工知能におけるマイルストーンとして、2015年には、多くの場合、オブザーバー。Googleのクラウド、Amazon Webサービス（AWS）は、Microsoft（マイクロソフト）、マイクロソフトのAzureおよびその他の企業は、研究を強化し、自然言語処理能力を向上させる、コンピュータビジョンと解析ツールの開発を始めました。大連プロフェッショナルウィメンズ病院http://mobile.dlfkyy.net/
今日、ますます多くの人工知能のアプリケーションやツールを埋め込まれました。ビジネス分析プログラムやその他のデジタルアシスタントシリとアレクサ、および自律走行車や顔認識を含みます。
人工知能の異なる形
人工知能は、一般的には任意およびすべてのマシンスマートカバーです。しかし、人工知能研究の使用、およびいくつかの明確な領域があります - 彼らは時々重複するものの。これらは、次のとおりです。
ユニバーサル人工知能を•。これらのシステムは、典型的には、自分の周りの世界から学び、クロスドメインのアプリケーションデータへの道。たとえば、Googleは今、すべての人間がビデオゲームをプレイする方法を学習ニューラルネットワークを使用してDeepMind。
・自然言語処理（NLP）。この技術は、読んで理解し、人間の言葉を解釈するために、マシンを可能にします。自然言語処理（NLP）は、プログラミングの構文と意味を理解するために統計的手法を使用し、いくつかのケースでは、あなたはまた、ボットの作者や他の感情と対話する人間のシステムを理解することができます。
・マシンの知覚。音声認識やコンピュータビジョンで顔や物体認識を含め多大な進歩マシンの知覚を促進するために過去数年間で、従来のセンサー（カメラ、マイク、加速度計、GPS、レーダー、など）。
・ロボット。ロボット機器が広く、工場、病院や他の場所で使用されています。近年では、無人機が適用され始めました。これらのシステムは、タスクを達成するために複雑なマッピングと複雑なプログラミングだけでなく、マシンの知覚の使用に依存しています。
・社会的知性。自律車両、ロボット、（例えばシリおよびAlexaのような）デジタルアシスタント座標と調整する必要があります。したがって、これらのシステムは、人間の行動や社会規範の理解を理解する必要があります。