人工智能是如何工作的？

已发表: 2020-09-28

自古以来，人类就梦想着创造智能机器——但直到 50 年代初才首次尝试真正做到这一点。现在，到 2021 年，我们已经拥有许多工具可以将这些梦想变为现实。

话虽如此，这个话题仍然相当复杂。这正是我们在这里回答这个问题的原因：人工智能是如何工作的？

什么是人工智能？

人工智能 (AI) 是一门跨学科科学，专注于构建能够完成通常需要人类智能的任务的机器。

配备这项技术的机器能够从经验中学习、处理数据并以成功模仿人类行为的方式识别模式。

至关重要的是，人工智能能够在没有明确指示的情况下执行这些任务——其算法处理数据的方式与自然智能类似。因此，人工智能可以根据可靠的数据做出合理的决策，并预测其深远的影响。

在我们解释人工智能是如何工作的之前，我们需要强调一个事实，即有不同类型的人工智能探索不同范围的任务和机制。该技术本身分为三大类：

这是最受认可的人工智能类型，因为它广泛用于许多不同的领域。 狭义人工智能（也称为弱人工智能）通常专注于执行一项特定任务，并且仅用于模仿人类智能。它通常在许多限制下运行，需要事先监督和输入交付。

尽管您之前可能没有听说过这个术语，但您很有可能在某个时候使用过 Narrow AI 驱动的工具。 Narrow AI 使用的一些例子包括谷歌搜索算法、图像识别软件或 Alexa 或 Siri 等个人助理。

AGI 应该比 Narrow AI 更复杂。这里的目标是让机器像人类一样执行任务，并能够自行解决问题。因此，通用人工智能应该克服狭义人工智能的局限性。它不仅可以用于多种任务，而不仅仅是一项任务，而且假设作为人类，它应该能够将从一个领域学到的知识应用到另一个领域。

与您多年来可能看到的一些耸人听闻的头条新闻相反，通用人工智能仍有待开发，有些人甚至认为这根本不可能。我们只需要等待，看看未来会怎样。

虽然许多人认为我们可能在未来的某个时候创造出 AGI，但人工智能在很大程度上被认为是虚构的。

ASI 应该是最先进的 AI 类型，它不仅模仿人类智能，而且能够执行自我意识。它为机器配备了人类特有的情感、信念和欲望。至关重要的是，ASI 不仅赶上而且超越了人类的能力。

既然我们知道了人工智能的主要类型，让我们来了解一下它的要点吧！

人工智能基于我们多年来一直在发展的各种学科。现代人工智能受到哲学、经济学、医学、数学、心理学、神经科学等的启发和支持。

解释 AI 开发的工作原理相当简单：它使用大量信息和数据，以使机器学习并根据这些知识执行任务。

构建一套可以确保人工智能性能的算法是一个对人类能力、行为和特征进行逆向工程的复杂过程。

但要完全掌握这一切是如何完成的，必须了解人工智能基于可以应用于许多项目的几个子域，并且它的仔细组合会产生智能行为的机器。话虽如此，让我们来看看最重要的 AI 子领域，看看它们是由什么组成的。

机器学习是迄今为止最常用的人工智能方法。 ML 的范围是教机器根据过去的经验、结构化和半结构化输入做出决策。它处理分析数据、识别模式并提出合理的输出。它广泛用于需要自动化和优化通常由人类执行的任务的地方。

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深度学习经常与 ML 混淆，实际上是 ML 的特定方面，专注于教机器通过一种特殊的非常复杂的算法——神经网络来处理数据。当我们想要构建处理图像、视频、文本和声音的智能应用程序时，这是一种首选技术。借助深度学习，您可以发现其他方式无法发现的隐藏数据模式。

NLP 是一种专注于探索语言的工具：阅读、解释和生成文本和语音。 NLP 机制不仅能够理解，而且能够以类似于人类对话的方式响应用户。借助 NLP，机器能够识别单词的含义，甚至能够理解其背后的上下文——因为它广泛用于语音助手，包括 Google Assistant 和 Siri。

这部分人工智能技术致力于研究视觉对象。结合深度学习技术，计算机视觉能够解释图像和视频的内容。例如，借助计算机视觉，我们可以对想要使用我们服务的人进行身份验证、对图片中的对象进行分类以及按图像搜索内容。

神经网络的概念大致基于人脑的构建方式。神经网络是由称为层的序列块构建的算法。它们由一组复杂的算法组成，可以根据应用程序以多种方式处理数据。这允许神经网络处理像视频、图像和文本一样复杂的数据。

认知计算是试图模仿人类大脑的最新人工智能机制。它分析各种内容，包括文本、语音和视觉材料——就像人类一样。目的是让机器能够解决复杂的问题，并为它们提供最合理的答案。它可以是一个非常有用的工具，可以帮助人类工作并提出我们会错过的解决方案。

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