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何为人工智能，简述人工智能的发展前景

具有执行感知功能(如感知、学习、推理和解决问题)能力的机器被认为具有人工智能 。
。当机器具有认知能力时，就会存在人工智能 。判断AI的基准是涉及推理、语音和视觉是否接近或达到人类水平 。
一、人工智能概论
弱AI(狭义AI): 当机器可以比人类更好地执行特定任务时 。
通用AI (General AI): 人工智能在执行任何与人类相同精度水平的智力任务时，都能达到通用状态 。
强AI(强AI): 当AI可以在很多任务中击败人类时，它就是强AI 。
如今，人工智能已经应用于几乎所有行业，为所有大规模集成人工智能的公司提供了技术优势 。麦肯锡认为，与其他分析技术相比，人工智能有潜力创造6000亿美元的零售价值，并为银行业带来50%的增量价值 。在交通物流领域，潜在收入增长超过89% 。
具体来说，如果企业在营销团队中使用AI，它可以将普通和重复的任务自动化，以便销售代表可以专注于建立关系和培养领导者等任务 。企业可以利用AI分析和推荐来制定制胜策略 。
简而言之，人工智能提供了一种处理人类无法处理的复杂数据的前沿技术 。AI将冗余工作自动化，以便工人可以专注于高层次的增值任务 。AI的大规模实施可以降低成本，增加收益 。
二 。人工智能简史
如今，人工智能已经成为一个时髦词，尽管这个术语并不新鲜 。1956年，一群来自不同背景的先锋派专家决定组织关于人工智能的夏季研究项目 。四个聪明人领导了这个项目 。约翰·麦卡锡(达特茅斯学院)、马文·明斯基(哈佛大学)、纳撒尼尔·罗彻斯特(IBM)和克劳德·香农(贝尔电话实验室) 。这个研究项目的主要目的是解决“原则上可以精确描述学习的每一个方面或智能的任何其他特征，以便让机器模拟它”的问题 。
这次会议的建议包括:
1)自动计算机
2)如何给电脑编程使用某种语言？
3)神经网络
4)自我提升
这导致了智能计算机可以被创造出来的想法 。一个充满希望的新时代开始了——人工智能 。
三 。人工智能的类型:
人工智能可以分为三个子领域:
1)人工智能
2)机器学习
3)深度学习
四 。什么是机器学习？
机器学习是研究从例子和经验中学到的算法的艺术 。机器学习基于这样一种想法，即数据中有一些公认的模式可用于未来预测 。与硬编程规则的区别在于，机器会自己学习寻找这样的规则 。
五、什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个子领域 。深度学习并不意味着机器学习更深入的知识；这意味着机器使用不同的层来从数据中学习 。模型的深度由模型中的层数表示 。例如，用于图像识别的Google LeNet模型有22层 。深度学习中，学习阶段由神经网络完成 。神经网络是一种层层堆叠的结构 。
六 。人工智能和机器学习
我们的大部分智能手机、日常设备甚至互联网都在使用人工智能 。想要公布其最新创新的大公司通常会交替使用AI和机器学习 。然而，机器学习和人工智能在某些方面是不同的 。
AI(人工智能)是一门训练机器执行人类任务的科学 。这个术语是在20世纪50年代发明的，当时科学家们开始研究计算机如何自己解决问题 。
人工智能是具有类人特征的计算机 。它可以轻松无缝地计算我们周围的世界 。人工智能是计算机可以执行相同操作的概念 。可以说，人工智能是模仿人类能力的大规模科学 。
机器学习是人工智能的一个独特子集，它可以训练机器如何学习 。机器学习模型在数据中寻找模式，然后试图得出结论 。简而言之，不需要对机器进行手动编程 。程序员提供了一些例子，计算机将从中学习如何做这件事 。
七 。AI用在哪里？
人工智能有着广泛的应用:
人工智能用于减少或避免重复性任务 。例如，AI可以连续重复任务，而不会感到疲劳 。其实人工智能永远不会停止，对执行的任务无所谓 。
人工智能改进现有产品 。在机器学习时代之前，核心产品是基于硬编程规则的 。公司引入人工智能来增强产品的功能，而不是从零开始设计新产品 。可以想到一些社交平台的照片 。几年前，你必须手动标记朋友 。现在在AI的帮助下，社交平台给你推荐好友 。
从营销到供应链、金融、食品加工等行业，人工智能被广泛应用 。根据麦肯锡的调查，金融服务和高科技通信在AI领域处于领先地位 。
八 。为什么AI会蓬勃发展？
自20世纪90年代以来，随着Yann LeCun的开创性论文，神经网络出现了 。不过2012年左右开始出名 。其受欢迎的三个关键因素解释如下:


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