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,127KB)(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。
18个顶级人工智能平台
来源：机器人小妹
很多时候企业拥有重复，乏味且困难的工作流程，这些流程往往会减慢生产速度并增加运营成本。为了降低生产成本，企业别无选择，只能自动化某些功能以降低生产成本。
通过数字化重复性任务，企业可以削减文书和人工成本，从而进一步消除人为错误，从而提高效率，从而带来更好的结果。为了使企业能够从上述收益中获益，他们必须选择正确的自动化工具，否则将一无所获。
自动化过程涉及使用人工智能平台，该平台可以支持数字化过程并提供与人类将获得的相同或更好的结果。
人工智能（AI）是一台机器模仿人类与其他人类思维相关联的认知功能，例如学习和解决问题，推理，解决问题，知识表示，社交智能和通用智能。
AI的核心问题包括推理，知识，计划，学习，自然语言处理感知以及移动和操纵对象的能力。方法包括统计方法，计算智能，软计算和传统的符号AI。
AI中使用了许多工具，包括搜索和数学优化版本，逻辑，基于概率和经济学的方法。AI平台被定义为某种允许软件运行的硬件架构或软件框架（包括应用程序框架）。
顶级人工智能平台
GoogleAIPlatform,TensorFlow,MicrosoftAzure,Rainbird,InfosysNia,WiproHOLMES,Dialogflow,Premonition,Ayasdi,MindMeld,Meya,KAI,VitalA.I,Wit,Receptiviti,WatsonStudio,Lumiata,Infrrd。
AI应用程序还涉及专家系统的使用，例如语音识别和机器视觉。AI平台可以分为通常用于特定任务的弱AI/窄AI或可以为不熟悉的任务找到解决方案的强AI（也称为人工智能）。
机器学习：机器学习被视为人工智能的子集。为了使其正常工作，您需要良好而可靠的数据。您所需要做的就是建立您想要做的事情，识别可用数据并让机器学习解决您的问题。机器学习利用算法和统计模型来执行特定任务，而无需使用明确的指令，而是依赖于模式和推理。
自动化：要获得全部好处，这是您AI中的必备功能。自动化基本上就是在无需人工干预的情况下，开发出一种能够自动运行的软件。通过自动执行手动流程，您可以节省时间和资源，因为您可以让员工参与其他需要人工操作的操作。您所选择的AI平台应该是易于使用的工具，不需要其他技能，并且可以轻松解决不同的自动化流程。使用正确的系统，您可以轻松地自动化过程。
自然语言处理和自然语言理解：这两个功能对于全面优化AI解决方案至关重要。这是因为您需要一个能够支持完整语音识别和交互的系统，这有助于通过语音识别，自然语言理解和自然语言生成来处理和分析大量自然语言数据。
云基础架构：此功能可提供可扩展性，以扩展和访问资源以部署复杂的AI和机器学习解决方案。您需要将AI和云结合起来才能充分利用它们的优势。为了确保您的资源在整个过程中都是100％可用，那么在启动AI解决方案时利用平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）至关重要。
01GoogleAI平台
AIPlatform使机器学习开发人员、数据科学家和数据工程师能够轻松地将他们的ML项目从构思到生产和部署，快速且具有成本效益。从数据工程到"无锁定"的灵活性，AIPlatform的集成工具链帮助您构建和运行自己的机器学习应用。AIPlatform支持谷歌的开源平台Kubeflow，它让您可以构建可移植的ML管道，您可以在内部或谷歌云上运行，而无需大量代码更改。而且在您将AI应用部署到生产中时，您还可以使用TensorFlow、TPU和TFX工具等前沿的GoogleAI技术
02TensorFlow
TensorFlow是用于使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算，而图的边缘表示在它们之间通信的多维数据数组（张量）。灵活的体系结构允许用户使用单个API将计算部署到台式机，服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。TensorFlow最初是由Google机器智能研究组织的GoogleBrain团队的研究人员和工程师开发的，目的是进行机器学习和深度神经网络研究，但是该系统具有足够的通用性。
03微软Azure
MicrosoftAzure机器学习提供基于云的高级分析，旨在简化企业的机器学习。商业用户可以使用Xbox，Bing，R或Python程序包中的同类最佳算法，或者通过放入自定义R或Python代码来建模自己的方式。然后，可以在几分钟内将完成的模型作为Web服务进行部署，该服务可以连接到任何地方的任何数据。也可以将其发布到产品库中的社区或机器学习市场中。在机器学习市场中，可以使用应用程序编程接口（API）和完成的服务。
04Rainbird
Rainbird是屡获殊荣的人工智能平台，使业务运营更加智能。它使企业能够构建具有类人决策能力的系统，从而提高效率和质量。Rainbird使用户能够获取现有的，人类的，业务知识，并将其与公司的数据相结合，以自动执行知识工作，并提供可改变公司员工与客户彼此交互方式的咨询系统。Rainbird处于知识工作自动化技术的最前沿。它是一个强大的生态系统，可用于重新设计知识工作，使公司能够自动化并增强员工绩效的工作。
05InfosysNia
InfosysNia是一个基于知识的AI平台。它将机器学习与组织的深入知识结合在一起，以推动自动化和创新。这使企业能够不断地重塑其系统格局。Nia通过InfosysAiKiDo服务产品，大大降低了物理资产和数字资产的维护成本。它捕获了分散且复杂的系统中人员的知识和诀窍，并简化了核心业务流程的持续更新。Nia还使企业能够利用最先进的技术带来令人愉悦的新用户体验。
06WiproHOLMES
WiproHOLMES–人工智能平台是一组丰富的认知计算服务，用于开发数字虚拟代理，预测系统，认知过程自动化，视觉计算应用程序，知识虚拟化，机器人技术和无人机。WiproHOLMES是使用机器学习，自然语言处理，遗传和深度学习算法，语义本体，模式识别和知识建模技术开发的，旨在提供解决方案，以提供认知增强的体验和生产力，通过自动化并在成熟的最高阶段加快流程达到自主能力。
07Dialogflow
API.AI允许用户为机器人，应用程序，服务和设备构建品牌独特的自然语言交互。它具有自然语言理解工具，可设计独特的对话场景，设计相应的动作并分析与用户的交互。利用几年来收集的预定义知识包，包括百科全书数据，天气，新闻，订票，航班时刻表等。尽管该平台从开发人员提供的示例和对话中学习，但它与最终用户之间的关系不断改善用户体验。API.AI提供了“对话支持”，用户可以在对话主题之间无缝切换，同时记住每个主题的停留位置。
08Premonition
法律是没人知道每个参与者价值的为数不多的市场之一。人们认为律师的好坏与实际水平有很大的差异。许多昂贵的律师表现不佳。实际上，许多便宜的律师都是惊人的-至少在某些法官面前。只有Premonition知道Premonition生成了世界上最大的诉讼数据库。Premonition系统每秒可读取和分析50,000多个文档。它使他们能够提出以前从未有过的问题。它的人工智能系统对数据进行挖掘，以找出哪个律师在哪个之前赢了
09Ayasdi
Ayasdi的愿景是使用户可以轻松利用自己掌握的大量客户，产品和市场相关数据来发现以前隐藏的见解，创建预测模型，并最终通过智能应用程序使业务自动化。Ayasdi是企业级机器智能平台，可提供从公司的大而复杂的数据中获得竞争优势所需的自动化。它支持整个组织中的大量业务分析人员，数据科学家，最终用户，开发人员和运营系统，同时大规模创建，验证，使用和部署复杂的分析和数学模型。
10MindMeld
MindMeld提供了一种深域对话式AI，可为下一代语音和聊天助手提供支持。这已经成为用户可以用于个人或专业用途的非常有用的工具之一。用户现在将能够避免以前的语音和聊天助手带来的常见错误和混乱，通常包括“命中或失误”的准确性，这会很快使用户感到沮丧，当用户稍微偏离脚本时，预设规则就会被打破，常见的lang语常常会被误解，浅薄的知识甚至无法回答基本问题。借助MindMeld，用户将能够以更准确的响应享受更多服务。
11Meya
MeyaBotStudio是完全基于Web的IDE。该工作室包含公司制作出色的机器人所需的一切，包括流程和代码编辑器，测试聊天和实时调试。它使用简单的BotFlow标记语言（BFML）编写流程，使用内置组件，使用Python或Node.js编写用户自己的组件，实时测试和调试，可视化公司流程，轻松地将意图连接到流程并提交代码到GitHub。Meya的用户将能够通过将其与扩展的集成生态系统连接来增强其bot。
12KAI
KAI是一个对话式AI平台，可跨移动，消息传递和可穿戴设备为虚拟助手和智能机器人提供动力。KAI驱动的Bot和虚拟助手具有行业特定领域的专业知识，无论是金融，商业还是任何其他行业，都精通于任何形式的业务.KAI不需要编码。KAI启用了在运行时连接的意图网络，以实现类似于人的，跨意图的对话体验。KAI包括用于数据收集和分析，模型训练，测试和部署的深度学习分析工具集。其全面的自助式客户门户可提供实时报告。
13VitalA.I
VitalAI提供人工智能软件开发工具和咨询服务。VitalDevelopmentKit（VDK）解决了开发智能应用程序时最大的成本来源-数据集成的人工-管理跨人，设备，数据库和算法处理数据流的数据流.VitalAI的工具大大减少了这些成本通过创建智能数据模型来降低成本，然后将其部署到整个应用程序架构中。然后，使用这些模型，应用程序和AI算法可以知道数据的性质，并可以使流程自动化，从而减少创建和管理所需的工作量和成本。
14Wit
Wit.ai使开发人员可以轻松构建公司用户可用来与之交谈或发短信的应用程序和设备。Wit的愿景是为开发人员提供开放和可扩展的自然语言平台。Wit.ai从每一次互动中学习人类语言，并利用社区：学到的东西在开发人员之间共享。每当客户向Wit发送语音或文本时，公司用户都将获得易于理解的结构化数据。机智可免费使用，包括用于商业用途。
15Receptiviti
Receptiviti通过实时显示用户的心理，个性，决策风格和情感为AI技术提供情商。Receptiviti使机器人制造商和AI技术人员能够通过情感智能为其平台提供支持，从而使他们能够区分用户的感受，情感和思维方式，并利用这些见解来指导行动，沟通方式并建立更牢固的关系和用户依赖性。在营销和参与方面，用户将能够通过心理，个性和决策风格对Twitter的追随者，Facebook社区，客户和整个受众进行细分和分类。
16WatsonStudio
WatsonStudio是一个数据分析应用程序，可加速将AI注入您的业务以推动创新所需的机器和深度学习工作流程。WatsonStudio为您提供了一套工具，供应用程序开发人员，数据科学家和主题专家使用这些工具协作轻松地处理数据以及训练，构建和部署模型的数据。WatsonStudio还提供了用于整个AI生命周期的工具选择，例如IBM工具。
17Lumiata
Lumiata是一款人工智能软件，可通过透明，精确的分析帮助预测健康状况，以自动化风险和收益运营。Lumiata可以轻松地将结构化和非结构化数据（如索赔，实验室，HER数据等）集成为易于使用且可操作的FHIR格式。Lumiata负责清理，标准化和统一数据，以使其可搜索，汇总和分发安全。Lumiata提供AI驱动的模型来覆盖超过1.75亿患者记录的最普遍条件。Lumiata可以在数小时内生成数百万条记录并通过API传递预测结果。
18Infrrd
Infrrd是一个更快且功能强大的AI平台，它使用机器学习从大数据中提取见解。Infrrd提供的见解帮助客户自动进行提可取和做出决策。侵权还帮助企业完成更多任务。借助Infrrd，企业拥有一个出色的平台，可以使用支持计算机视觉的图像算法来理解图像，产品，人物和情感的内容。Infrrd允许企业通过使用自然语言处理并生成自然算法来理解并促进人类对话。
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。
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2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】如何构建人工智能平台
概述
我们将总结我们从行业中的AI平台中学到的元素。包括什么是人工智能平台，平台有哪些组件，平台可以做什么，它将如何帮助我们通过人工智能实现目标。然后尝试确定AIPlatform的关键问题和它必须实现的目标。
人工智能平台人工智能平台为用户提供构建智能应用的工具包。这些平台将智能决策算法与数据相结合，使开发人员能够创建业务解决方案。一些平台提供预先构建的算法和简单的工作流程，具有拖放建模和可视化界面等功能，可以轻松地将必要的数据连接到最终解决方案，而其他平台则需要更多的开发和编码知识。除了其他机器学习功能外，这些算法还可以包括图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统和预测分析功能。
开发人员经常使用AI平台来创建学习算法和智能应用程序。但是，没有密集开发技能的用户将受益于平台的预构建算法和其他抑制学习曲线的功能。AI平台与PaaS非常相似，后者允许基本的应用程序开发，但这些产品的不同之处在于提供了机器学习选项。随着智能应用程序成为常态，所有PaaS产品开始提供与AI平台相同的机器学习选项可能会变得司空见惯。
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前5名AI平台易于使用、满足要求、易于开展业务、易于设置、支持质量、易于管理
谷歌人工智能平台GoogleAIPlatform包含3个重要组件：AIHub、AIBuildingblocks和AIPlatform。
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概括如您所见，不同的AI平台有许多共同的特点：为构建智能、支持AI的应用程序提供平台。允许用户创建机器学习算法和/或为更多新手用户提供预构建的机器学习算法来构建应用程序。为开发人员提供一种将数据连接到算法以供他们学习和适应的方法。
人工智能平台状态人工智能可访问性除非我们让每个人都可以轻松访问AIPlatform，否则它不会进入产品。AIPlatform的主要问题是缺乏可访问性。我们必须注意畅通数据可访问性、工作流可访问性、知识可访问性和服务可访问性。
数据可访问性研究人员从不同来源获取数据。这是一项肮脏的工作，从来都不容易。研究人员没有这样的地方可以一目了然地查看所有数据，以帮助他们了解数据之间的关系。数据对人工智能的重要性是不可否认的。AI接收特定功能或任务的输入或请求，并且为了输出解决方案，它需要访问数据。AI可以访问的数据越多越好。研究人员必须以更好的方式充分了解我们的数据。这就是为什么不能忽视提高数据可访问性的原因。
谷歌、微软和亚马逊都提供友好的工具来为开发人员在其AI平台上提取和操作数据。
工作流程可访问性从数据摄取、数据标记、数据分析、数据转换、模型训练、数据验证、提炼、再训练、部署、演化和服务。这是机器学习操作化的一个非常常见的工作流程。研究人员不会共享这样的工具来简化他们的工作流程。研究人员在工作流程上不可避免地需要付出努力，但他们的大部分工作都是重复的，难以重用。
我们必须提供一种工具来部署、监控和管理机器学习模型。跟踪已部署机器学习模型的运行状况和性能。提供整体管理工具，以更好地了解跨产品部署的所有模型。
知识可及性人工智能正在成为所有商业软件的主要内容，并将在可预见的未来继续存在。实际上，我们对AI以及它如何将我们带入未来几年知之甚少。苹果、谷歌、微软和亚马逊在建立强大的研究团队之前没有人工智能。他们的研究团队编写了许多文档、指南、规范、设计、标准、解决方案等。这些成为他们的AI知识中心。每个人都可以访问它并从中学习，因此他们知道如何将AI应用到他们的业务中并通过AI开发新领域。他们最终成为一家人工智能驱动的公司。
建设人工智能知识中心是人工智能平台的重中之重。
服务可访问性AI基础设施层、ML服务层、AI服务层，它们是AIPlatform的服务。这些服务应该为彼此设计，为彼此进化。所以人工智能平台可以快速移动。尤其是人工智能服务层，我们定义了我们应该在这一层服务什么，这样我们就知道我们需要专注于什么。人工智能服务应该是产品就绪层。谷歌和微软的人工智能服务都提供视觉、视频、翻译、自然语言、语音等。
AI平台必须实现开发工具以确保每个团队都可以访问AI。基础设施、服务、标签工具、质量控制、分析工具、监视器、自动化、控制台、仪表板、命令行工具、lib/framework/SDK/API。等等。
建立知识中心，指导每个团队通过人工智能实现目标。文档、规范、设计、标准、解决方案、算法。等等。
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将AI技术应用于新领域。智能视频广告、AR/VR、语音。等等。
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