什么是人工智能 (AI)
虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的文章 (PDF,106KB)(链接位于IBM外部)中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年出版的开创性作品"计算机器与智能"(PDF,89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
StuartRussell和PeterNorvig随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于IBM外部），成为AI研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了AI的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：
人类方法：
像人类一样思考的系统像人类一样行动的系统理想方法：
理性思考的系统理性行动的系统艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如Gartner在其hypecycle技术成熟度曲线（链接位于IBM外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。”正如LexFridman在2019年麻省理工学院演讲中指出的那样(01:08:15)（链接位于IBM外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。如想了解更多关于IBM在AI伦理对话中的立场，请阅读这里了解更多信息。
人工智能的工作原理——人工智能操作和功能
近年来，人工智能（AI）已成为公众意识的最前沿。无论是通过《机械姬》（ExMachina）和《终结者》（TheTerminator）等好莱坞大片，还是关于人工智能在各种任务中超越人类的新闻报道，人们都开始了解这个领域的意义。但是，尽管它越来越受欢迎，但人们对人工智能仍然存在很多困惑。本文将试图消除一些困惑，并让您对AI的工作原理有一个基本的了解。我们还将介绍机器学习、神经网络和人工智能的简史。
人工智能的历史
人工智能在人类历史上的首次出现很难确定。一些人认为古代神话和传说包含对人工智能的引用，而另一些人则声称第一个真正的人工智能是在1950年代开发的。然而，历史上有几个关键时刻，人工智能对社会产生了重大影响。1843年，AdaLovelace为机器编写了第一个算法，后来被称为分析机。这是计算领域的重大进步，为未来的人工智能发展铺平了道路。1950年，艾伦·图灵（AlanTuring）发表了一篇题为“计算机与智能”的文章，提出了机器是否可以思考的问题。本文被认为是人工智能研究领域的开端。
1956年，约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）创造了“人工智能”一词，并组织了关于该主题的第一次会议。这一事件标志着人工智能发展的转折点，并在接下来的几十年里带来了许多重要的突破。1997年，IBM的深蓝成为第一台在国际象棋上击败世界冠军的计算机。这是人工智能发展的一个重要里程碑，表明计算机在某些任务中可以胜过人类。近年来，人工智能大受欢迎，成为现代生活的主要内容。现在有无数的人工智能技术应用，从自动驾驶汽车到语音识别软件。然而，与任何新技术一样，其发展也存在一些风险。随着人工智能的不断发展，我们必须确保安全和负责任地使用它，以造福整个人类。
人工智能到底意味着什么？人工智能是一个广义的术语，可以指许多不同的事物。一般来说，人工智能是指允许机器执行通常需要人类智能的任务的任何技术，例如理解自然语言和识别图像中的物体。创建AI系统有几种方法，但机器学习是最常见的一种。机器学习算法通过示例学习如何做某事。例如，如果你想要一个机器学习算法来学习如何识别猫，你会给它看很多猫的照片，并告诉它哪些是猫。然后，该算法将通过研究图片并将信息纳入其决策过程来“学习”如何识别猫。
一旦确定了目标变量，就需要收集有助于计算机学习的数据。这些数据可以来自各种来源，包括实验、调查和历史数据。收集完这些数据后，您需要清理它并准备供计算机使用。此过程通常涉及删除任何不相关的数据并将其标准化，以便所有值都在同一范围内。下一步是选择机器学习算法。这是计算机从数据中学习的过程。
有许多不同的算法可用，每种算法都有自己的优点和缺点。您需要为数据和目标变量选择合适的算法。最后一步是对数据运行机器学习算法。然后，计算机将分析数据并学习如何执行所需的任务。
什么是神经网络？神经网络是一种机器学习算法，用于对数据中的复杂模式进行建模。它们类似于其他机器学习算法，但它们由大量互连的处理节点或神经元组成，可以学习识别输入数据的模式。神经网络已经存在了很长时间，但由于人工智能的发展，近年来它们重新流行起来。神经网络的好处之一是，可以训练它们识别其他机器学习算法无法识别的过于复杂的模式。这使得它们非常适合图像识别和自然语言处理等应用。
神经网络还可用于通过分析过去的数据来预测未来事件。神经网络的另一个好处是它们可以通过各种方式实现。有许多不同类型的神经网络，每种网络都有自己的优点和缺点。这种灵活性使神经网络非常适合广泛的应用。最后，神经网络通常可以自己学习，而无需人工干预。这意味着他们可以随着时间的推移提高性能，使其更加准确和高效。
人工智能如何使用神经网络神经网络以几种不同的方式用于日常生活中。神经网络最常见的使用方式是图像识别。神经网络用于图像识别，因为它们可以学习图像的特征，然后再次识别该图像。这对于面部识别或识别图片中的物体等事情很重要。神经网络在日常生活中使用的另一种方式是预测结果。可以训练神经网络以根据数据预测结果。这用于股票市场预测或预测天气等。最后，神经网络用于聊天机器人。聊天机器人使用机器学习来了解人们如何说话，然后做出相应的回应。
这对于客户服务之类的事情很重要，因为聊天机器人需要能够理解客户在说什么并做出适当的回应。关于神经网络是否构成真正的人工智能存在很多争论。但是，毫无疑问，它们是对复杂数据进行建模并在机器学习任务中取得更好结果的重要工具。未来，神经网络可能被用于个性化客户推荐、诊断疾病，甚至驾驶汽车。它们已经被用于一些最前沿的技术中，它们的潜力才刚刚开始被探索。
人工智能的日益普及–AhI的应用人工智能如何在沃尔玛中使用？值得注意的是，财富500强公司越来越多地转向人工智能（AI）来帮助他们提高利润并在竞争中保持领先地位。人工智能已经被一些公司用于改善他们的客户服务、营销和运营。例如，沃尔玛正在使用人工智能来改善其库存管理。该公司开发了一个系统，该系统使用机器学习算法来预测将销售多少商品并相应地分配必要的资源。这帮助沃尔玛将库存成本降低了数十亿美元。
如何在IBM中使用AI？另一家使用人工智能产生巨大影响的财富500强公司是IBM。IBM开发了一个名为Watson的平台，该平台使用AI来帮助企业做出更好的决策。Watson可以快速分析大量数据并推荐问题的解决方案。IBM已经将Watson授权给1，000多家企业，包括银行、保险公司和医疗保健提供商。
人工智能如何用于营销？财富500强公司也在使用人工智能来改善他们的销售和营销工作。例如，可口可乐开发了一个系统，该系统使用人工智能来个性化其营销活动。该系统扫描客户数据，例如年龄，性别，位置和购买历史记录，以创建个性化的营销消息。这导致可口可乐在北美的销售额增长了40%。同样，亚马逊使用人工智能来个性化其网站上向客户推荐的产品。亚马逊的“面向客户的人工智能”系统分析客户数据，例如购买历史、评级和评论，以推荐每个客户可能感兴趣的产品。该系统帮助亚马逊成为世界上最大的在线零售商。
到目前为止，财富500强公司已将人工智能主要用于库存管理和营销等后台运营。然而，毫无疑问，人工智能将很快被用于更具战略性的任务，如产品开发和战略制定。因此，如果财富500强公司想要保持领先地位，他们应该尽早开始投资人工智能。
人工智能的未来人工智能的未来笼罩在潜力之中，但充满了不确定性。但有一件事是肯定的，那就是人工智能的潜力是巨大的。随着神经网络的快速发展和计算能力的提高，人工智能在执行过去需要人类智能的任务方面正在迅速变得越来越好，例如理解自然语言和识别图片中的物体。有些人担心人工智能最终会取代人类智能，使我们过时。但其他人认为，人工智能将增强人类的智能，使我们比今天更强大。无论未来如何，很明显，人工智能在我们的生活中发挥着越来越重要的作用，并且在未来几年只会变得更加重要。
人工智能的影响人工智能将不可避免地改变我们所知道的世界。凭借其处理大量数据和快速找到模式的能力，人工智能已经开始改变医疗保健、金融、制造和物流等行业。随着人工智能的不断发展和普及，其影响只会越来越大。我们必须密切关注人工智能如何改变我们周围的世界，并确保我们为挑战和机遇做好准备。