简单来说，什么是人工智能？

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人工智能使计算机能够执行以前需要人类智慧才能完成的任务，例如理解和生成语言、识别图像和照片、创作艺术作品以及从过去的经验中学习。人工智能系统可以使用机器学习和神经网络等技术研究数据、随着时间的推移不断改进并预测未来事件。这些系统旨在模仿人类的认知能力，使它们能够以自然语言与人交流、解决复杂问题，甚至创作创意内容。

尽管人工智能仍在不断改进和变得更加复杂，但它已经普遍可用。日常用户可以使用人工智能工具执行各种任务，包括写作、图像生成、数据分析和决策，从而扩大了个人和专业应用的可能性。

人工智能的类型
计算机科学家提出了不同的方法来对人工智能进行分类。常见的类型包括用于某些任务的狭义人工智能和用于完成人类可以做的任何智力工作的通用人工智能。以下是最常见的类型：

人工智能：人工智能（ANI）旨在以高能力和技能完成一项或一组任务。Apple 的 Siri、IBM 的 Watson 和 Google 的 AlphaGo 都是人工智能的例子。
通用人工智能：通用人工智能 (AGI) 是一种人工智能，可以像人类一样执行许多智力任务。许多研究人员目前正在开发通用人工智能——最好的早期例子之一是 GPT-4，它能够解决各种问题，并在一系列标准化的人类测试中表现出色。
人工智能超级智能：人工智能超级智能 (ASI) 仍处于理论阶段，其智力水平远远超过人类。这种人工智能尚未成为现实。
人工智能的工作原理
只要对所需输出有明确的指示，人工智能就会使用不同的算法和训练数据来产生预测输出。这个广阔的领域包括机器学习，它允许系统从数据中学习；深度学习，它使用神经网络来识别复杂的模式；以及自然语言处理，它专注于解释人类语言。这些技术共同推动了医疗、金融和娱乐等各个行业的进步。

机器学习
机器学习使系统能够学习数据并随着时间的推移不断改进，而无需显式编程。模型可分为三类：监督学习，使用标记数据；无监督学习，无需标签即可找到模式；强化学习，其中模型通过来自其环境的反馈进行学习。构建和训练这些模型需要使用 TensorFlow 和 Pytorch 等框架。

深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络来处理大型数据集并识别复杂的模式。这些网络分为三层：输入层、隐藏层和输出层。深度神经网络 (DNN) 使用多个隐藏层来执行高级特征学习。卷积神经网络 (CNN) 专为图像和视频应用而设计，但循环神经网络 (RNN) 最适合处理语言和时间序列等顺序数据。

自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 专注于帮助机器理解和处理人类语言。标记化、词性识别、命名实体识别和情感分析都是帮助机器理解文本的技术。GPT和 BERT 等NLP 模型可以预测和生成语言，从而实现聊天机器人对话、语言翻译和语音识别等任务。这些进步使 AI 能够管理人类交流的复杂性和细微差别。

人工智能的真实用例
人工智能的潜在用例和应用几乎是无限的。以下是一些最常见的人工智能用例：

虚拟助手： Siri、Alexa 和 Google Assistant 等人工智能虚拟助手使用 NLP 来识别语音请求并执行诸如发出提醒、管理智能设备和回答询问等活动。
内容生成： 生成式 AI 模型被用于生成各种格式的内容 — — 不仅仅是文本，还有代码、合成数据、音频和音乐、图像、视频和语音。
推荐引擎： 推荐引擎使用机器学习模型将您的选择和历史行为与您周围的人进行比较，以对您可能感兴趣的产品或服务提出建议。即使用户自己没有意识到这些偏好，这些模型也能非常擅长识别偏好。
情绪分析：情绪分析让客户支持团队能够专注于可能存在流失风险的客户和/或可能成为品牌拥护者的极度热情的支持者。人工智能可以理解人类语言并识别人类对话背后的情感。
语音合成与辅助：语音合成与辅助融合了先进的 AI 技术，包括 NLP 和机器学习。这可用于移动设备、智能扬声器、笔记本电脑，甚至自动驾驶汽车。
防欺诈：金融服务公司和零售商经常使用高度先进的机器学习技术来识别欺诈交易。它们寻找财务数据中的模式，当交易看起来异常或符合已知的欺诈模式时，就会发出警报。
图像识别：人工智能驱动的图像识别通过检查视觉数据来识别模式并做出选择，有助于尽早发现医学扫描中的异常并带来更好的治疗效果。面部识别技术也常用于安全和零售领域，以提供量身定制的产品建议。
预测和规范分析： 预测算法可以分析几乎任何类型的业务数据，并以此为基础预测未来可能发生的事件。规范分析仍处于起步阶段，它更进一步为组织应如何为未来可能发生的事件做好准备提供建议。
自动驾驶汽车：目前生产的大多数汽车都具有一些自动驾驶功能，例如停车辅助、车道居中和自适应巡航。全自动驾驶汽车已经上路，为其提供动力的人工智能技术正在日益完善和便宜。
机器人技术：人工智能机器人正在彻底改变企业，它们可以自动执行任务，或者在极少的人工参与下执行重复性活动，并协助进行手术和患者护理。这些解决方案可以提高准确性、减少人为错误并提高运营效率。
AIOps： IT 运营人工智能 (AIOps)使用 AI 来自动化和改进 IT 运营，使管理复杂的 IT 设置变得更加容易。AIOps 可以通过分析大量 IT 数据来预测系统故障、提高资源利用率并更快地发现问题。这使组织能够保持最佳性能、最大限度地减少停机时间并提高系统可靠性。
人工智能的优势
人工智能为各个行业带来了诸多好处，大大提高了效率、准确性和决策过程。人工智能的主要好处包括更高的准确性、更高的效率以及任务自动化，从而释放员工的时间。

高精度
人工智能系统擅长以高精度完成任务。例如，机器学习算法可以扫描大型数据集并检测趋势，同时生成准确的预测。这降低了数据输入、算术甚至检测医疗问题等工作中出现人为错误的可能性。在医疗保健、银行和制造业等领域使用人工智能可以提供更一致的结果并提高整体运营质量。

提高员工可用性
通过自动化重复且耗时的任务，人工智能使员工能够更加专注于重要而复杂的工作。聊天机器人等人工智能解决方案可以处理管理任务、日程安排甚至客户支持，从而解放人类员工，让他们专注于战略制定流程和创造性解决问题。由于员工的工作效率更高，这种转变带来了更好的工作机会和满意度。

高级内容生成功能
NLP 和机器学习等 AI 技术使得以低成本大规模生成高质量内容和分析数据成为可能。例如，GPT-4 可以以类似人类的语气撰写文章、营销材料甚至技术文章。此外，AI 驱动的数据分析工具可以快速筛选海量数据集，得出人们​​可能需要几天或几周才能发现的见解。这种能力使组织能够更快地适应市场发展和消费者需求。

由人工智能驱动的分析推动的新研究和发现
人工智能正在通过加速各个领域的发现速度来改变研究。在医疗保健领域，人工智能被用于评估基因数据、发现候选药物，有时还用于预测患者的结果。在制药行业，人工智能模型被用于加快药物开发过程，节省时间和金钱。人工智能单元收集和分析复杂数据的能力在于发现新的模式，从而实现以前无法通过传统方法实现的改进。

人工智能的挑战与局限性
虽然人工智能提供了巨大的好处，但它也带来了一些必须解决的障碍和制约因素。从高昂的运营费用到道德考量，认识到这些制约因素对于适当实施人工智能技术至关重要。

偏见与道德
人工智能模型的好坏取决于训练它们的数据；如果这些数据存在偏见，人工智能系统很可能会延续这些​​偏见。例如，面部识别技术因存在错误而受到批评，特别是在识别有色人种时，这是由于训练数据存在偏见。当人工智能系统基于有偏见或不充分的数据做出诸如就业、贷款或执法等决策时，就会出现道德问题，从而导致不平等的后果。为了解决这些道德问题，重要的是人工智能要接受多样化、有代表性的数据集的训练，并且其决策程序要保持透明。

安全风险
人工智能系统，尤其是处理个人数据的系统，是网络攻击的主要目标。黑客可能会利用人工智能系统中的漏洞来获取敏感数据、修改人工智能生成的输出，甚至中断关键服务。对抗性攻击（故意向人工智能模型提供欺诈性信息以产生不准确或误导性结果）构成了明显的安全隐患。例如，恶意行为者可能会干扰自动驾驶汽车或金融系统中使用的人工智能模型，从而可能造成灾难性的后果。

成本和资源使用情况
人工智能最严重的问题之一是其成本和能耗。训练复杂的人工智能模型，尤其是深度学习模型，需要大量的计算机资源。这些模型通常依赖于 GPU 等复杂技术以及耗电量巨大的数据中心。因此，小型企业和组织可能会发现构建、管理和运营人工智能系统的成本过高。随着人工智能的使用增长，能源密集型数据中心对环境的影响越来越令人担忧。

使用人工智能的行业
人工智能已成为各行各业的强大工具，改变了企业运营和服务交付。以下是人工智能产生巨大影响的一些主要行业。

医疗保健和医药
AI 正在通过改善诊断、治疗和患者治疗效果来彻底改变医疗保健。在医学成像领域，AI 系统可以分析 X 射线、MRI 和 CT 扫描，从而比传统方法更快、更准确地诊断出癌症或骨折等疾病。

人工智能预测分析可帮助医疗从业者预测患者结果并制定个性化治疗计划，最终提供优质的医疗服务。这在药物研发中同样适用，因为人工智能可加速识别潜在治疗方法，从而减少将新药推向市场的时间和成本。

金融与银行
在金融行业，人工智能可以检测欺诈、分析风险并自动执行重复性任务。机器学习模型实时分析财务数据，以识别可能表明存在欺诈活动的异常情况，从而改善银行的安全系统。人工智能还通过分析客户的财务行为和历史来帮助银行评估信用风险，从而做出更准确的信贷和贷款审批决策。

人工智能与金融行业融合的一部分是部署聊天机器人并提供更加个性化的客户体验。个性化不仅限于聊天机器人——它还涉及银行的营销策略。人工智能分析客户行为，为银行的营销团队提供反馈，让他们知道他们想要向客户提供什么产品或服务。

教育和学习
人工智能通过定制学习体验和自动化管理工作来改善教育。人工智能驱动的学习平台可以根据学生的进步、技能和局限性修改教学内容，从而带来实时变化的个性化学习体验。人工智能还允许开发智能辅导系统，为课堂外的学生提供一对一的帮助。

此外，人工智能简化了作业评分和维护学生信息等行政操作，使教师能够专注于与学生进行更有意义的互动。人工智能还有助于内容制作，根据课程要求提供测验、课程计划甚至学习材料。

运输和物流
人工智能正在通过优化路线、提高安全性和允许自动驾驶卡车来改变运输和物流业务。在物流领域，人工智能算法会评估交通模式和天气状况等数据，以找到最有效的配送路线，从而降低成本和缩短配送时间。人工智能在车队管理中尤其重要，因为它可以帮助组织估计维护需求并减少车辆停机时间。

由人工智能驱动的自动驾驶汽车正在个人出行和商业运营方面取得进展。这些自动驾驶技术利用人工智能处理来自传感器和摄像头的数据，从而安全地穿越高速公路。人工智能还改进了驾驶辅助系统，例如自动刹车和车道保持装置。

人工智能的新兴趋势
随着人工智能的不断发展，出现了几种重塑未来技术格局的新兴趋势。这些发展不仅体现了人工智能技术的进步，也体现了日益增长的道德和安全问题。

多模式人工智能的兴起
多模态人工智能是指能够处理和整合不同数据类型（包括文本、图像、音频和视频）的人工智能系统。这可以更深入、更复杂地理解内容创作。例如，多模态人工智能可以根据文本描述或音频输入生成图像描述或构建图片。多种智能处理算法的组合可以实现更高水平的人工智能性能。

更多领域的自主代理
Agentic AI 旨在充当自主代理，它可以在无需人工干预的情况下执行任务、做出决策并与环境交互。它专注于基于高级算法和感官输入的目标导向行为和自适应决策，因此它可以执行实时操作。Agentic AI 现在应用于机器人、自动驾驶汽车和人工智能虚拟助手，它可以执行任务并独立应对不同的复杂情况。

改进的检索增强生成 (RAG)
检索增强生成 (RAG)是一种通过添加信息检索功能来改进生成式 AI 模型的技术。这意味着 AI 可以从其他来源检索重要信息，以提供更准确、更符合语境的响应。它结合了基于检索和基于生成的模型的优点，以提高生成内容的质量。

对人工智能技能劳动力的需求不断增长
人工智能技术将继续进步，对人工智能和机器学习专家的需求也将继续增加。这包括数据科学家、人工智能工程师和机器学习专家。组织正在投资培训和发展计划，以创建一支能够在其业务中有效使用人工智能技术的员工队伍。

增加影子人工智能的使用
影子人工智能是指在组织内部未经 IT 部门正式批准或监督的情况下使用人工智能工具和系统。这可能会带来安全威胁、数据隐私问题和合规性挑战。为了减少这些威胁，组织必须管理和规范人工智能工具的使用。

加强道德和安全审查
人工智能已融入社会的各个领域。因此，它引发了人们对其伦理影响和日益严重的安全威胁的更多担忧。这包括人工智能算法中的偏见、滥用人工智能技术（如深度伪造）的可能性以及在训练数据集中使用虚假信息。组织需要采取强有力的安全措施来保护人工智能系统免受潜在的滥用和网络攻击。

值得尝试的 3 种 AI 工具
各种类型的 AI 工具可供任何人尝试，但最受欢迎的三种工具是用于基于文本和图像的 AI 的 ChatGPT、用于图像创建的 Leonardo.AI 和用于编码辅助的 GitHub Copilot。这些工具正在帮助加快许多专业人士的创作过程，甚至帮助非内容创作者或初级开发人员为他们所从事的行业生成所需的特定输出。

ChatGPT 图标。
ChatGPT
ChatGPT（生成式预训练转换器）聊天机器人是一种高级形式的 NLP，可以像人类语言一样进行交流。它可以生成不同类型的基于文本的内容，例如文章和诗歌。如果您订阅 ChatGPT 4.0，它还可以生成图像，这使您可以访问 Dall-E 图像生成器。

ChatGPT 的免费版本允许用户提出问题，系统将根据截至 2023 年 9 月的知识库中包含的信息进行回答。付费版本每月收费 20 美元，允许用户访问 GPT-4o、GPT-4o mini 和 GPT-4——尽管它的知识库截止时间相似，但它也可以访问网络以获取更多最新信息。