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。
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】人工智能涉及的学科
人工智能涉及的学科人工智能涉及哪些学科？计算机类自动化类数学专业领域类心理学和哲学学习人工智能为什么要会心理学知识？哲学和人工智能有什么关系？其他人工智能涉及哪些学科？人工智能相关学科有很多，看看你的知识储备够不够！需要补充哪些方面？
计算机类首先，人工智能是计算机科学中的一个分支，所以对应的计算机科学、计算机基础知识、编程语言、互联网知识、物联网知识、软件工程、信息安全等是必备的。
自动化类其次，人工智能的目标是实现辅助人类智慧、部分代替人类智能、扩展人类智能，所以还会涉及自动化、机器学习、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程、信息与计算科学。
数学然后，人工智能需要处理大量的数据，所以数学和逻辑思维也很重要，高数、数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术等。
专业领域类另外，除了一些通用的学科，面对不同的领域，还要学习不同的学科，如：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、自然语言处理、电磁度场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、集成电路设计与集成系统、轨道交通信号与控制。
心理学和哲学除了计算机知识，心理学和哲学也是必学的学科。
学习人工智能为什么要会心理学知识？试想一下人工智能模仿的是人类的什么？是人类的智慧。人类的智慧由什么产生？人的思想、知识、记忆、创造力。而这一切皆由人的大脑控制。而心理学其实是大脑活动后的一种产物，所以要想让一台计算机真正拥有人类智慧，必须了解人类的心理活动和思考方式。与其说人工智能是在模仿人类智慧，不如说人工智能是在模仿人类思维。只有当人工智能可以像人类一样思考、分析问题、拥有人类的喜怒哀乐，才能算得上是真正的人工智能。
哲学和人工智能有什么关系？说到人工智能中的哲学问题，不得不提著名的图灵测试。图灵测试是由阿兰·麦席森·图灵在1950年的一篇论文《计算机器与智能》中提出的。图灵是英国著名的数学家和逻辑学家，被称为计算机科学之父、人工智能之父，是计算机逻辑的奠基者。图灵测试说的是，一个人和一台机器，在人类不知道对面是机器的情况下对他提问，以此来判断对面的是人类还是机器。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。从哲学层面来说，如果一台机器通过了图灵测试，那么它真的能被称之为和人类一样有智慧吗？判定一台机器有智慧的标准或者说是界限到底是什么？在实际应用中，哲学在人工智能上也起到了很多决定性的作用。比如一台人工智能机器，在面对文化、信仰、法律都不同的日本人和阿拉伯人，一个可能说这台机器非常智能，一个可能说并不智能，达不到想要的、或做的不对。那么这时，这台机器能不能被称之为是一台人工智能机器？在人工智能发展上，有很多关于类似的哲学问题。仅仅是“智能”二字，在哲学上都有很多的争议。比如，智能的含义到底要怎么去定义？达到什么样的界定才能称之为智能？在这里，我给自己留一个作业，等以后我积累了更多的知识，再和大家讨论关于“人工智能与哲学之间的关系”的问题。
其他除了上面提到的学科，还有认知科学、神经生理学、信息论、控制论、不定性论等。因为人工智能属于跨学科的技术，所以想要学习人工智能，不仅要知道人工智能的基本知识，还要确定研究的方向，朝着既定的目标前进，才不至于在人工智能的学习道路上走岔了。
【科普】人工智能全面介绍
本文主要内容
一、人工智能是什么？
二、人工智能包含哪些领域？（应用层，技术层，基础层介绍）
三、人工智能的岗位有哪些？
四、人工智能学习哪些内容？
五、适合哪些人学习？
六、学出来对不同岗位有什么帮助？
一、人工智能是什么？
人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
例如：人工智能的图像识别，模拟的是人的视觉能力，语音识别模拟的是人的语言表达能力····，“人工智能”并不属于一门单独的技术，属于交叉学科，同时可以跟各个行业进行结合。
大家在网站上所看到的像自动驾驶、工业机器人、智能翻译、人脸识别的门禁等属于AI的应用场景，已经结合了产品后完成的AI应用。
二、人工智能包含哪些领域？（应用层，技术层，基础层介绍）
上图为人工智能的产业结构图。
第一，应用层：属于场景行业+AI，如智能医疗、智能安防、智慧教育，智能工厂智能家居等，可以将AI应用到所在行业，同时应用层也是产品经理和项目经理的主战场；
第二，技术层：AI的技术层，主要研究通用技术，如图像识别、语音识别、文本识别、自然语言处理等通用技术；其中AI的通用技术离不开机器学习（ML）和深度学习（DL），下文有关于机器学习和深度学习的详细介绍；
第三，基础层：主要做芯片、云计算、框架等方向。
从人工智能的底层平台需求出发，构建完整的从人工智能计算平台的硬件单元研发、数据治理、AI建模再到平台部署的人工智能的“基础设施”，基础层主要布局一些PaaS形态的基础计算平台和算法平台供其他公司直接调用，减少其他公司的人工智能研发成本和周期。
三、人工智能的岗位有哪些？
根据人工智能的产业结构，所以不同层都会有不同的岗位，具体如下：
第一，应用层岗位：AI项目经理、AI产品经理、AI售前解决方案工程师、智能硬件解决方案工程师、AI产品销售、传统制造，电力，化工燃气等行业+AI······
应用层属于PM岗的主战场，普遍薪资在25-50w之间，比普通PM岗位普遍高出30%-50%左右薪资。
第二，技术岗位：机器学习算法工程师、深度学习算法工程师、推荐算法工程师、自动驾驶算法工程师、语音识别工程师、图像识别工程师、NLP自然语言处理工程师、AI技术管理、AI高级研发工程师等······
技术层岗位起步薪资30-60w之间，且对年龄没有限制。
第三，基础层：属于岗位+AI，例如当下大数据开发工程师是要求懂AI机器学习算法，高级数据分析要求懂AI的机器学习，智慧IC，智能芯片等相关岗位······
第四，衍生岗位，即人工智能行业发展后衍生出来的以往从未有过的行业，像机器人训练营，智能手臂工程师，工业机器人系统操作员，服务机器人应用技术员等，是这两年新出现的岗位，大部分岗位对学历要求不高，同时一二线城市甚至三四线城市都会有。
四、人工智能学习哪些内容？
（1）Python提到人工智能就一定会提到Python，python是一门编程语言，在AI算法实现当中扮演中工具的角色，如果你本身有其他的编程语言也会有优势的。（2）数学主要教授的大学期间的高数，线性代数，数学需要配合着项目来学习，不然你会觉得比较枯燥，像人脸识别的产品，单独开发出来这个AI人脸识别的产品，精准度89%和99%所用的算法模型和数学公式就有不同，所以需要配合着场景来学习（3）机器学习机器学习（MachineLearning，ML），机器学习在公司当中处理的是结构化数据，（结构化数据也就是有行列序列之分的，比较容易能找到规律）是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。简单来讲：机器学习是类似于教孩子认字，第一次见不了解，但是大批量的这个字长得一样，我逐渐就认识这个字了。（4）深度学习深度学习（DeepLearning）是机器学习的一种新方法，深度学习在公司当中处理的是非结构化数据，（非结构化数据也就是不容易找到规律的数据，例如图片、音频等）它使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理器（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。其机动在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音，文本。深度学习的过程分为训练和推理（即评估）两个过程，通过训练过程来获得数据模型，然后用于评估新的数据。简单来讲：深度学习就是模拟的人的大脑，让机器有自主学习的意识了。
以上是关于机器学习和深度学习相关的介绍。
五、适合哪些人学习？
第一，突破薪资发展，在保持原有岗位上的业务能力的同时突破瓶颈薪资，普遍能上涨30%-50%的薪资；
第二，岗位转型，从传统软件开发岗位、PM岗位、技术管理岗位转型成为AI的PM岗位、AI的算法工程师，以及人工智能的团队管理；
第三，数字化转型公司，目前所面临的公司转型的现况，学习AI可以解决原有行业当中的痛点问题，借力AI做降本增效等问题；
第四，入职就业，面对疫情后内卷的市场，公司中对于技术人员要求更高了，学习后会有专业的就业老师进行简历指导内推企业，增加入职企业成功率。
六、学出来对不同人有什么帮助？
（一）技术管理岗位年薪30w上涨到50w，负责AI技术团队；
（二）技术岗位转型AI算法，年薪60w；
（三）PM转型AI项目经理、AI产品经理，年薪40w；
（四）失业零基础学员提升AI转行就业，月薪18k
（五）数据分析岗位提升AI，上涨7k月薪
（六）刚毕业学生学习AI，就业年薪30w
不同的行业和不同岗位学习AI的需求是不同的，自己的岗位结合AI后具体的薪资可以一键三连查询！