人工智能的主要优势是什么
人工智能正在各种规模的公司中流行。它推动了各个组织和行业的巨大转变。因此，了解一些令人兴奋的优点将很有用。
人工智能的主要优势是什么？
减少常规人工智能通过使我们的日常工作自动化来实现进化。毫无疑问，机器在细致的任务上超越了人类。通过自动执行常规任务，机器人可以承担与分析、细微判断和问题解决相关的工作。
因此，在工作中应用人工智能将减少工作量，使人类有能力提升自己的技能。摆脱单调的工作，员工将能够专注于工作的创造性。最终，人与机器的结合将使世界变得更美好。
风险较小在危险任务中使用AI功能将减少人类安全风险。人工智能技术将克服许多限制。例如，它可以帮助预测野火威胁并在无人机的帮助下进行扑灭。除此之外，人工智能还参与了解决气候变化的主要原因之一-森林砍伐。AI系统可以检测并传输非法日志记录的声音。现代AI驱动的机器人技术和自动水下机器人允许访问海床以收集海洋生态系统数据，并为各种物种提供了新的思路。
人工智能驱动的机器人可以处理辐射，因此它们在核能工业中经常用于清除碎片，特别是在灾难发生后。即使不能消除危险，机器人也可以带来巨大的价值，有助于应对灾难。
人工智能的主要优势是什么？
没有刹车为了提高生产力，人们需要时不时地保持精力充沛。人工智能驱动的机器可以大大增强这种人类弱点。他们不会感到疲倦，无聊或分心。基于人工智能的机器无需休息。一旦编程了很长的时间，它们就会24x7全天候工作。此外，他们还可以承担一些额外的工作，并且容量更大。
没有人为错误人类倾向于生理，疲劳，压力，情绪，衰老等。所有这些都可能对决策产生不良影响。例如，压力过大的医生或坠机飞行员可能犯下致命的错误，这将导致悲剧，更不用说醉酒司机造成的事故了。
没有减速增强人类工作能力也是人工智能的优点。例如，人工智能减少了审查保险索赔的时间。当保险公司花几天时间做出决定时，人工智能机制可以在几分钟之内应对。尽管如此，先进技术仍需要人类洞察力来塑造采用创新解决方案的方式。
更少的琐事一些AI助手甚至可以理解请求的上下文，并在所有设备之间进行数据同步，例如电话，汽车，电视甚至冰箱。因此，可以从房屋内外的任何地方控制它们。
人工智能驱动的智能家居不仅使生活更简单，更富有活力，而且还有助于节省金钱并减少水和能源的消耗。高效系统包括智能调节特定资源使用的设备。将这些设备集成到智能网络中后，可以进一步降低成本。
人工智能基础——推理的基本概念
推理的基本概念推理推理方式：从推出的途径来划分演绎推理归纳推理默认推理从推理时用到的知识的确定性来划分确定性推理不确定性推理按进展来划分单调推理非单调推理按推理中是否用到与推理有关的启发性知识来划分启发式推理非启发式推理推理的方向正向推理逆向推理混合推理双向推理冲突消解策略自然演绎推理推理推理方式：从推出的途径来划分演绎推理归纳推理默认推理从推理时用到的知识的确定性来划分确定性推理不确定性推理按进展来划分单调推理非单调推理按推理中是否用到与推理有关的启发性知识来划分启发式推理非启发式推理推理的方向正向推理逆向推理混合推理双向推理冲突消解策略自然演绎推理推理：人们在对各种事物进行分析、综合并最后做出决策时，通常是从已知的事实出发，通过运用已掌握的知识，找出其中蕴含的事实，或归纳出新的事实，这一过程通常称为推理。即，从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程。
推理的方式：从推出结论的过程来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理。演绎推理是从全称判断推导出单称判断的过程。演绎推理有多种形式，经常用的是三段论式。首先来一个例子：大前提：足球运动员的身体都是强壮的。小前提：高波是一名足球运动员。结论：高波的身体是强壮的。
由上面的例子我们可以归纳出三段论的基本形式：大前提：已知的一般性知识或假设。小前提：关于所研究的具体情况或个别事实的判断。结论：由大前提推出的适合于小前提所示情况的新判断。
归纳推理是从足够多的事例中总结出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理。从事例选取的广泛性来划分：完全归纳推理，在推理时考虑了相应事物的全部对象，并根据这些对象是否具有某种属性，从而推出这个事物是否具有这种属性。不完全归纳推理出的结论不具有必然性，属于非必然性推理，而完全归纳推理是必然性推理。但由于要考察事物的所有对象通常都比较困难，因而大多数归纳推理都是不完全归纳推理。
默认推理又称为缺省推理，是指在条件不完备的情况下假设某些条件已经成立，然后进行推理。例如，在条件A已经成立的情况下，如果不知道B是否已经成立，那么就假设B成立，并在这个假设的前提下进行推理，推导出某个结论。
在推理的过程中，如果发现结果与事实不符合，那么就要撤销掉所做的默认以及由此默认推出的所有结论，回到原来的地方重新进行推理。
按推理时所用的知识来划分，推理可分为确定性推理和不确定性推理。确定性推理是指所用的知识与证据都是确定的，那么推出的结论也是确定的。不确定性推理是指所用的知识与证据不都是确定的，自然推出的结论也是不确定的。
按推理过程中推出的结论是否越来越接近最终目标来划分，可分为单调推理和非单调推理。
单调推理就是在推理过程中随着推理向前推进以及新知识的加入，推出的结论会越来越接近最终目标。非单调推理就是在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面的某一步，然后重新开始。例如，当知道X是一只鸟时，一般认为X会飞，但之后知道X是企鹅，而企鹅是不会飞的，则取消直接家兔的X能飞的结论，而加入X是不会飞的结论。
按推理过程中是否运用与推理有关的启发性知识来划分，分为启发式推理和非启发式推理**启发性知识：**是指与问题有关，且能够加速推理的过程的知识。例如，推理的目标是要在脑膜炎，肺炎，流感这三种疾病中选择一个，又有r1,r2,r3这三条产生式可用，其中r1推出的是脑膜炎，r2推出的是肺炎，r3推出的是流感。如果知道本地区正在盛行流感，则应该优先考虑r3这个产生式，“本地区正在盛行流感”就是与问题求解有关的启发性知识。
推理的方向：正向推理是以已知的事实为出发点的一种推理。逆向推理基本思想是：首先选定一个目标，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据都能够找到，则说明假设成立。混合推理：正向和逆向相结合。混合推理可分为两种情况：第一种是，先进行正向推理，帮助选择某个目标，即从已知事实演绎出部分结果，然后再用逆向推理证实该目标或提高其可信度；另一种情况是先假设一个目标进行逆向推理，然后再利用逆向推理中得到的信息进行正向推理，以推出更多的结论。
双向推理基本思想：一方面根据已知事实进行正向推理，但并不推到最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆向推理，但不推至原始事实，而是让它们在中途相遇，即由正向推理所得到的中间结论恰好是逆向推理此时所需要的证据。
冲突消解策略一个事实匹配了多个知识的时候，称这种情况为冲突，此时需要按一定的策略解决冲突，以便从中挑出一个知识用于当前的推理，这一解决冲突的过程称为冲突消解。解决冲突时所用的方法称为冲突消解策略。
目前已有多种消解冲突策略，其基本思想就是对知识进行排序。1.按规则的针对性排序。如果产生式r1和r2同时被选取，r1包含了r2中的全部条件，并且还包含了别的条件，那么我们说产生式r1具有更大的针对性，r2具有更大的通用性，选用r1，因为要求较多，结论更接近于目标，可缩短推理过程。
2.按已知事实的新鲜性排序。人们把数据库中后生成的事实称为新鲜的事实，优先用新推出的事实。
3.按匹配度排序在不确定性推理中，如果从KB中选取的知识有多条与事实的匹配度都达到了阈值，那么就选择匹配度最大的那条产生式进行推理。
4.按条件个数排序如果多条产生式推出的结论相同，那么用条件最少的那个。
自然演绎推理基本推理规则：P规则：任何证明可引入前提。T规则：任何中间结论都可以用作后继证明的前提。假言推理：P,P->Q=>Q.拒取式推理：P->Q,#Q=>#P.(#在这里表示逻辑运算符”非“）。
认识人工智能的九个方面
3、本次人工智能浪潮的驱动因素
驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值;另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。
4、人工智能产业发展技术方向
人工智能方向的企业目前主要分为两类:专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、FacebookAIResearch、GoogleBrain与BaiduAI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。
5、人工智能产业发展的地域分布
纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现，全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。
6、人工智能未来发展的预测
短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGoZero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。
在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者MichaelI.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。
7、本次人工智能可以带来的商业价值分析
随着人工智能在各个行业的应用场景逐渐明朗，应用的行业与业务范围逐渐增加，在自动驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众多企业进行了布局。
从定量的角度，至2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。根据我们的估算，人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。在金融行业，通过人工智能技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的应用，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，通过人工智能技术在药物研发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更加精准的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。
8、目前人工智能在各行业的发展基础分析
根据不同行业的企业在组织机构方面、数据与技术基础方面以及人工智能应用情况上的现状，我们设计了不同行业人工智能发展基础的评估体系，对各个行业应用人工智能的准备程度进行了评估。
通过在各个行业积累的项目经验以及与各个行业的专家访谈，我们对13个行业在组织文化基础、数据与技术基础、人工智能应用基础三大方面的17个子问题进行了定量评估。
从结果上来看，金融、零售、医疗与汽车行业发展基础最为夯实。金融行业拥有良好的数据积累，在自动化的工作流与相关技术的运用上也有不错的成型成效，在组织机构的创新文化与灵活性上处于中等优势地位。医疗行业拥有多年的医疗数据积累与流程化的数据使用过程，因此在数据与技术基础上有着很强的优势。汽车行业已经开始利用人工智能技术布局自动驾驶、辅助驾驶技术，因此在组织基础与人工智能应用基础上有着很好的优势。零售行业在组织结构、数据积累、人工智能应用方面有一定基础，处于一个比较均衡的发展状态。
同时，制造、教育、通信行业值得关注。制造行业、通信行业虽然在组织机构上的基础相对薄弱，但由于拥有大量高质量的数据积累以及自动化的工作流，为人工智能技术的介入提供了良好的技术铺垫。教育行业的数据积累虽然仍处于发展过程中，但组织整体对人工智能持重点关注的态度，同时开始在实际业务中结合或应用人工智能技术。
9、企业如何布局人工智能
如前所述，人工智能技术是继互联网之后最具颠覆性的革命性技术，它将开启一系列新的商业变革。当下人工智能技术所处的发展阶段，就好似处于上世纪九十年代中期的互联网技术。目前，谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、百度等互联网巨头都以收购人工智能初创企业或自建研发实验室等各种方式积极布局人工智能研发，各行业领军企业也在各类人工智能应用场景内进行积极的投资、收购与研发。对于各行业的企业而言，布局人工智能应用，时机就在当下。企业发展人工智能总体思路。
企业在制定人工智能发展计划时：
首先应当明确在目前业务场景下有哪些地方可以运用人工智能技术，有什么机会可以把握，或者换个角度说，如果不开始布局人工智能技术，会失去哪些机会。企业需要通过研究外部市场发展情况,了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技术在自身业务背景下的应用机会，学习观察在价值链各环节上的商业应用案例。
其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供各方面的支持与引导。
最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关配套能力支持计划的执行。
来源：未来智库头条
版权声明：转载文章和图片均来自公开网络，推送文章除非无法确认，我们都会注明作者和来源。如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜返回搜狐，查看更多
人工智能
人工智能（英文名：ArtificialIntelligence，英文缩写：AI）。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。[1]
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。