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具有執(zhí)行感知功能（例如感知，學(xué)習(xí)，推理和解決問題）的能力的機(jī)器被認(rèn)為擁有人工智能。當(dāng)機(jī)器具有認(rèn)知能力時，就會存在人工智能。 判斷AI的基準(zhǔn)是涉及推理、語音和視覺是否接近或達(dá)到人類水平。

一、入門人工智能

弱AI（Narrow AI）：當(dāng)機(jī)器可以比人類更好地執(zhí)行特定任務(wù)時。

通用AI（General AI）：人工智能可以以與人類相同的精度水平執(zhí)行任何智力任務(wù)時達(dá)到通用狀態(tài)。

強(qiáng)AI（Strong AI）：當(dāng)AI在許多任務(wù)中都能擊敗人類時，它就是強(qiáng)AI。

如今，人工智能已在幾乎所有行業(yè)中使用，為所有大規(guī)模集成人工智能的公司提供了技術(shù)優(yōu)勢。麥肯錫認(rèn)為，與其他分析技術(shù)相比，人工智能有潛力創(chuàng)造6000億美元的零售價值，為銀行業(yè)帶來50％的增量價值。在運(yùn)輸和物流領(lǐng)域，潛在收入增長了89％以上。

具體來說，如果企業(yè)將AI用于其營銷團(tuán)隊，則可以使平凡而又重復(fù)性的任務(wù)自動化，從而使銷售代表可以專注于諸如建立關(guān)系，培養(yǎng)領(lǐng)導(dǎo)等任務(wù)。企業(yè)可以使用AI分析和推薦來制定制勝戰(zhàn)略。

簡而言之，人工智能提供了一種尖端技術(shù)來處理人類無法處理的復(fù)雜數(shù)據(jù)。 AI將多余的工作自動化，使工人可以專注于高水平的增值任務(wù)。大規(guī)模實(shí)施AI可以降低成本并增加收入。

二、人工智能簡史

如今，人工智能已成為流行語，盡管這個術(shù)語并不新鮮。 1956年，一群來自不同背景的前衛(wèi)專家決定組織有關(guān)AI的夏季研究項(xiàng)目。 四個聰明的人領(lǐng)導(dǎo)了這個項(xiàng)目。 John McCarthy（達(dá)特茅斯學(xué)院），Marvin Minsky（哈佛大學(xué)），Nathaniel Rochester（IBM）和Claude Shannon（貝爾電話實(shí)驗(yàn)室）。該研究項(xiàng)目的主要目的是解決“原則上可以地描述出學(xué)習(xí)的每一個方面或智能的任何其他特征，從而可以制造出機(jī)器來對其進(jìn)行仿真”。

這次會議的提議包括：

1）自動電腦

2）如何將計算機(jī)編程為使用某種語言？

3）神經(jīng)元網(wǎng)

4）自我提升

這導(dǎo)致了可以創(chuàng)建智能計算機(jī)的想法。 充滿希望的新時代開始了-人工智能。

三、人工智能類型：

人工智能可以分為三個子領(lǐng)域：

1）人工智能

2）機(jī)器學(xué)習(xí)

3）深度學(xué)習(xí)

四、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究從示例和經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的算法的藝術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)基于這樣的想法，即數(shù)據(jù)中存在一些已識別的模式，可用于將來的預(yù)測。與硬編程規(guī)則的區(qū)別在于，機(jī)器會自行學(xué)習(xí)以找到此類規(guī)則。

五、什么是深度學(xué)習(xí)？

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)并不意味著機(jī)器學(xué)習(xí)更多的深入知識；而是意味著機(jī)器使用不同的層從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。模型的深度由模型中的層數(shù)表示。例如，用于圖像識別的Google LeNet模型有22層。在深度學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)階段是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)構(gòu)，其中各層相互堆疊。

六、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)

我們大多數(shù)的智能手機(jī)，日常設(shè)備甚至互聯(lián)網(wǎng)都使用人工智能。想要宣布其新創(chuàng)新的大公司通常會交替使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)和AI在某些方面有所不同。

AI（人工智能）是訓(xùn)練機(jī)器執(zhí)行人類任務(wù)的科學(xué)。這個術(shù)語是在1950年代發(fā)明的，當(dāng)時科學(xué)家開始研究計算機(jī)如何自行解決問題。

人工智能是一臺具有類人特性的計算機(jī)。它可以輕松，無縫地計算我們周圍的世界。人工智能是計算機(jī)可以執(zhí)行相同操作的概念。可以說，人工智能是模仿人類能力的大型科學(xué)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一個獨(dú)特子集，它可以訓(xùn)練機(jī)器如何學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型會尋找數(shù)據(jù)中的模式，然后嘗試得出結(jié)論。簡而言之，無需人工對機(jī)器進(jìn)行編程。程序員提供了一些示例，計算機(jī)將從這些示例中學(xué)習(xí)如何做。

七、AI都在哪里使用？

人工智能具有廣泛的應(yīng)用：

人工智能用于減少或避免重復(fù)任務(wù)。例如，AI可以連續(xù)重復(fù)任務(wù)，而不會感到疲勞。實(shí)際上，人工智能永遠(yuǎn)不會停止，對執(zhí)行的任務(wù)無關(guān)緊要。

人工智能改善了現(xiàn)有產(chǎn)品。在機(jī)器學(xué)習(xí)時代之前，核心產(chǎn)品是建立在硬編程規(guī)則之上的。公司引入人工智能來增強(qiáng)產(chǎn)品的功能，而不是從頭開始設(shè)計新產(chǎn)品。你可以想到一些社交平臺的照片。幾年前，你必須手動標(biāo)記朋友。如今，在AI的幫助下，社交平臺給你推薦朋友。

從市場營銷到供應(yīng)鏈，金融，食品加工等行業(yè)，人工智能被廣泛應(yīng)用。根據(jù)麥肯錫的一項(xiàng)調(diào)查，金融服務(wù)和高科技通信在AI領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。

八、為什么AI蓬勃發(fā)展？

自90年代以來，隨著Yann LeCun的開創(chuàng)性論文出現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是，它在2012年左右開始變得出名。對其受歡迎程度的三個關(guān)鍵因素解釋為：

1）硬件

2）數(shù)據(jù)

3）算法

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域，這意味著它需要有數(shù)據(jù)來測試新的思想或方法。隨著互聯(lián)網(wǎng)的繁榮，數(shù)據(jù)變得更加易于訪問。此外，像NVIDIA和AMD這樣的大公司也為游戲市場開發(fā)了高性能的圖形芯片。

1.硬件

在過去的二十年中，CPU的功能爆炸性增長，使用戶可以在任何筆記本電腦上訓(xùn)練小型的深度學(xué)習(xí)模型。但是，要處理用于計算機(jī)視覺或深度學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型，你需要一臺功能更強(qiáng)大的機(jī)器。多虧了NVIDIA和AMD的投資，新一代GPU（圖形處理單元）才問世。這些芯片允許并行計算。這意味著機(jī)器可以在多個GPU上分離計算以加快計算速度。

例如，使用NVIDIA TITAN X，需要花兩天的時間來為傳統(tǒng)CPU訓(xùn)練數(shù)周的ImageNet模型。此外，大公司使用GPU集群通過NVIDIA Tesla K80訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，因?yàn)樗兄诮档蛿?shù)據(jù)中心成本并提供更好的性能。

2.數(shù)據(jù)

深度學(xué)習(xí)是模型的結(jié)構(gòu)，而數(shù)據(jù)則是使其活躍的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)為人工智能提供動力。沒有數(shù)據(jù)，什么也做不了。新技術(shù)已經(jīng)突破了數(shù)據(jù)存儲的界限。在數(shù)據(jù)中心中存儲大量數(shù)據(jù)比以往任何時候都更加容易。

互聯(lián)網(wǎng)革命使數(shù)據(jù)收集和分發(fā)可用于饋送機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你熟悉Instagram或其他任何帶有圖像的應(yīng)用程序，則可以猜測它們的AI潛力。這些網(wǎng)站上有數(shù)以百萬計的帶有標(biāo)簽的照片。這些圖片可用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以識別圖片上的對象，而無需手動收集和標(biāo)記數(shù)據(jù)。

人工智能與數(shù)據(jù)結(jié)合是新的黃金時代。數(shù)據(jù)是任何公司都不應(yīng)忽視的獨(dú)特競爭優(yōu)勢。 AI從你的數(shù)據(jù)中提供答案。如果所有公司都可以使用相同的技術(shù)，那么擁有數(shù)據(jù)的公司將比其他公司具有競爭優(yōu)勢。舉個例子，世界每天創(chuàng)造約2.2 EB，即22億千兆字節(jié)。公司需要異常多樣化的數(shù)據(jù)源，以便能夠找到模式并進(jìn)行大量學(xué)習(xí)。

3.算法

硬件比以往任何時候都更加強(qiáng)大，可以輕松訪問數(shù)據(jù)，但是使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更可靠的一件事是開發(fā)了更的算法。初級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是沒有深度統(tǒng)計特性的簡單乘法矩陣。自2010年以來，在改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面取得了令人矚目的發(fā)現(xiàn)。人工智能使用漸進(jìn)式學(xué)習(xí)算法來讓數(shù)據(jù)進(jìn)行編程。這意味著，計算機(jī)可以自學(xué)如何執(zhí)行不同的任務(wù)，例如發(fā)現(xiàn)異常，成為聊天機(jī)器人。

九、總結(jié)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個令人困惑的術(shù)語。人工智能是訓(xùn)練機(jī)器模仿或復(fù)制人類任務(wù)的科學(xué)?？茖W(xué)家可以使用不同的方法來訓(xùn)練機(jī)器。在AI時代的初期，程序員編寫了硬編程的程序，即鍵入機(jī)器可以面對的每一種邏輯可能性以及如何響應(yīng)。當(dāng)系統(tǒng)變得復(fù)雜時，很難管理規(guī)則。為了克服這個問題，機(jī)器可以使用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)如何處理給定環(huán)境中的所有情況。

擁有強(qiáng)大的AI的重要功能是擁有足夠多的數(shù)據(jù)，并且異構(gòu)性強(qiáng)。例如，一臺機(jī)器只要有足夠的單詞可以學(xué)習(xí)就可以學(xué)習(xí)不同的語言。AI是新的尖端技術(shù)。麥肯錫估計，人工智能可以以至少兩位數(shù)的速度推動每個行業(yè)的發(fā)展。

十、小彩蛋：如何開發(fā)屬于自己的AI？

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使用 AIX，五分鐘開發(fā)一個 AI 應(yīng)用。

1. 下載預(yù)訓(xùn)練并編譯好的AI模型

2. 讀取模型文件，將圖像或音頻文件送入模型中，即可獲得AI模型的推理結(jié)果

3. 將模型的推理結(jié)果配合自己編寫的python代碼，即可以開發(fā)一個屬于自己的AI小程序

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