什麼是人工智能（AI）？初學(xué)者的簡單解釋

人工智能（通常稱為AI）是指編程以思考和行為人類的機(jī)器中的人類智能的模擬。 AI的核心是使計算機(jī)能夠執(zhí)行通常需要人類智力的任務(wù)，例如學(xué)習(xí)，解決問題，感知和理解自然語言。

對於初學(xué)者來說，將AI視為使機(jī)器更聰明，更自動的一種方式。 AI系統(tǒng)沒有被明確編程以執(zhí)行特定任務(wù)，而是可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，適應(yīng)新信息並隨著時間的推移提高其性能。這種學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力使AI與傳統(tǒng)軟件不同。

AI有幾種類型，但主要類別是：

1. 狹窄或弱的AI ：這些系統(tǒng)旨在執(zhí)行特定的任務(wù)，例如根據(jù)過去購買或下棋推薦產(chǎn)品。他們在有限的背景下運(yùn)作，無法在預(yù)定義的範(fàn)圍之外進(jìn)行一般推理或思考。
2. 一般或強(qiáng)大的人工智能：這種類型的AI將具有與人類相當(dāng)?shù)乃缴系膹V泛任務(wù)中理解，學(xué)習(xí)和應(yīng)用智能的能力。儘管這是AI研究的目標(biāo)，但尚無此類系統(tǒng)。
3. 在已知所需輸出的標(biāo)籤數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的AI：AI ：AI系統(tǒng)。該系統(tǒng)以示例學(xué)習(xí)，然後可以根據(jù)新數(shù)據(jù)做出預(yù)測或決策。
4. 無監(jiān)督的AI ：這些系統(tǒng)試圖在數(shù)據(jù)中找到模式和關(guān)係，而無需任何特定的指導(dǎo)或標(biāo)記的輸出。它們用於聚類，降低維度以及需要識別數(shù)據(jù)中基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的其他任務(wù)。

從本質(zhì)上講，AI旨在創(chuàng)建可以執(zhí)行智能任務(wù)的機(jī)器，但是該領(lǐng)域是龐大的，並且包含許多不同的方法和技術(shù)。

初學(xué)者應(yīng)該知道的AI的一些現(xiàn)實應(yīng)用程序是什麼？

AI已成為日常生活許多方面的一部分，初學(xué)者應(yīng)該意識到很多應(yīng)用：

1. 虛擬助手：像亞馬遜的Alexa，Google Assistant和Apple的Siri這樣的設(shè)備使用AI來理解和響應(yīng)語音命令。他們可以執(zhí)行任務(wù)，例如設(shè)置提醒，播放音樂或回答問題，從而使用戶更加方便。
2. 建議系統(tǒng)：Netflix，Amazon和Spotify等在線平臺使用AI分析用戶行為和偏好，以推薦電影，產(chǎn)品或音樂。這通過個性化內(nèi)容和建議來增強(qiáng)用戶體驗。
3. 醫(yī)療保健：AI用於醫(yī)學(xué)診斷，藥物發(fā)現(xiàn)和患者監(jiān)測。例如，在某些情況下，AI算法可以分析醫(yī)學(xué)圖像以比人類醫(yī)生更準(zhǔn)確，更快地檢測到癌癥等疾病。
4. 自動駕駛汽車：自動駕駛汽車使用AI來處理傳感器和相機(jī)的數(shù)據(jù)，以安全地瀏覽道路。像特斯拉和Waymo這樣的公司處於開發(fā)這項技術(shù)的最前沿。
5. 金融服務(wù)：AI用於欺詐檢測，信用評分和算法交易。銀行和金融機(jī)構(gòu)使用AI實時分析交易和標(biāo)記可疑活動。
6. 智能家園：AI使設(shè)備能夠從乘員的行為和偏好中學(xué)習(xí)，調(diào)整設(shè)置以進(jìn)行照明，溫度和安全性，以優(yōu)化舒適性和能源效率。

這些示例說明了AI如何已經(jīng)整合到日常生活中，提高了各個部門的效率，個性化和決策。

AI與傳統(tǒng)計算機(jī)編程有何不同？

AI和傳統(tǒng)計算機(jī)編程之間的基本差異在於他們?nèi)绾翁幚砣蝿?wù)並做出決定：

1. 顯式與隱式說明：

   • 傳統(tǒng)編程：在傳統(tǒng)編程中，程序員編寫了供計算機(jī)遵循的明確說明。例如，如果您想對數(shù)字進(jìn)行排序，則將編寫一種特定算法來做到這一點。
   • AI ：相反，AI系統(tǒng)得到了數(shù)據(jù)和目標(biāo)，但沒有實現(xiàn)該目標(biāo)的具體步驟。他們從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以確定完成任務(wù)的最佳方法。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以通過顯示分類列表的示例然後弄清楚模式來學(xué)習(xí)分類數(shù)字。

2. 學(xué)習(xí)和適應(yīng)：

   • 傳統(tǒng)編程：傳統(tǒng)程序不會適應(yīng)或從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。一旦編寫，除非程序員對其進(jìn)行更新，否則代碼將保持靜態(tài)。
   • AI ：AI系統(tǒng)可以通過從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來提高其性能。這種適應(yīng)能力使AI對於環(huán)境或數(shù)據(jù)經(jīng)常更改的任務(wù)特別有用。

3. 處理複雜性：

   • 傳統(tǒng)編程：傳統(tǒng)程序可能會處理複雜，動態(tài)或模棱兩可的任務(wù)。他們需要詳細(xì)的逐步說明，這對於復(fù)雜問題而言可能具有挑戰(zhàn)性。
   • AI ：AI擅長處理複雜性和歧義。它可以識別模式並在傳統(tǒng)編程可能失敗的情況下做出決策，例如識別圖像中的面孔或理解自然語言。

4. 決策：

   • 傳統(tǒng)編程：傳統(tǒng)程序中的決策基於預(yù)定義的規(guī)則和邏輯。如果出現(xiàn)這些規(guī)則未涵蓋的情況，則該程序可能會失敗。
   • AI ：AI系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)習(xí)的模式和概率做出決策。他們可以通過使用對數(shù)據(jù)的理解來處理未明確編程的情況。

總而言之，儘管傳統(tǒng)編程依賴於明確的說明和靜態(tài)代碼，但AI利用數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)算法來適應(yīng)和做出決定，使其更適合複雜而動態(tài)的任務(wù)。

您能否推薦任何對初學(xué)者友好的資源來了解有關(guān)AI的更多信息？

對於希望深入AI世界的初學(xué)者，這裡有一些推薦的資源可以提供堅實的基礎(chǔ)：

1. 在線課程：

   • Coursera- Andrew Ng的“每個人的AI” ：本課程是為非技術(shù)學(xué)習(xí)者設(shè)計的，並提供了對AI，其應(yīng)用及其對社會的影響的廣泛概述。
   • EDX- IBM的“人工智能概論（AI）” ：本課程涵蓋了AI的基礎(chǔ)知識，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理。

2. 書籍：

   • Prateek Joshi的“與Python的人工智能” ：這本書是對AI概念以及如何使用Python實施它們的絕佳介紹。
   • Max Tegmark的“生命3.0：在人工智能時代成為人類??” ：本書為AI提供了更廣泛的觀點，討論了其對社會和未來的潛在影響。

3. 網(wǎng)站和博客：

   • 邁向數(shù)據(jù)科學(xué)：此中等出版物提供了有關(guān)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的大量文章，其中許多適合初學(xué)者。
   • AI的好處：一個展示AI如何用於解決全球挑戰(zhàn)的平臺，為AI應(yīng)用程序提供了現(xiàn)實世界的環(huán)境。

4. YouTube頻道：

   • 3Blue1brown（Grant Sanderson） ：該頻道以其複雜主題的動畫解釋而聞名，該頻道在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上既有教育又引人入勝。
   • Siraj Raval ：提供各種AI和機(jī)器學(xué)習(xí)教程，通常針對初學(xué)者。

5. podcast :

   • Lex Fridman Podcast ：對AI研究人員和從業(yè)人員進(jìn)行了深入的訪談，提供了有關(guān)AI的最新發(fā)展和未來方向的見解。
   • NVIDIA的AI播客：涵蓋了從技術(shù)細(xì)節(jié)到行業(yè)應(yīng)用程序的廣泛AI主題，使初學(xué)者可以訪問它。

這些資源應(yīng)該為任何有興趣了解更多有關(guān)AI的人提供一個全面的起點，並涵蓋這一激動人心的領(lǐng)域的技術(shù)和社會方面。

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