什么是人工智能?

人工智能(AI)是能够处理信息和执行通常由人类完成的任务的单个或多个计算机系统的集合。

人工智能可以有简单的智能形式，比如识别语音或分析图像中的视觉模式。也可以是更复杂的，比如从过去的错误中学习并解决问题。

什么是人工智能?

要理解人工智能意味着什么，想想你在自然界中观察到的让你确信某些东西有智能的东西。像小白鼠在迷宫中找到正确路径这样简单的事情代表了一种简单形式的智力四种人工智能)．它涉及记忆和学习，类似于人类的智力。

1950年，艾伦·图灵将“思考机器”描述为可识别的，因为它们可以用理性解决谜题。在20世纪50年代，约翰·麦卡锡(John McCarthy)说，电脑可以“做一些由人来做的据说涉及智力的事情”。

这些想法可以归结为识别机器或计算机具有“人工智能”的三个特征。他们可以:

• 使用传感器或数据等输入来分析信息。
• 处理大量数据以确定模式、趋势或相关性。
• 根据从输入和数据中获得的经验，调整他们的决定和行动。

这正是人类智能帮助人类学习和适应日常生活的方式。

构成人工智能的组件

“智能”机器是由许多不同的部件组成的。这些因素共同作用，帮助机器从现实世界获取信息并做出决定。

人工智能传感器

想想人类是如何从现实世界中收集数据的，智能机器需要传感器来收集相同的信息。这些传感器包括:

• 相机:通过视觉线索来进行面部识别、避开障碍物或红外摄像机来检测物体是否发热。
• 麦克风:通过声音与人互动，检测房间里的活动，或对音乐做出反应。
• 触觉传感器:让机器人根据你移动游戏控制器的力度来调整手柄或游戏机的力度。
• 位置、温度或流量传感器:提供有关气体或液体流经管道的信息，化学品或金属的温度，甚至液体的化学组成。

事实上，有了现代传感器技术，机器可以探测到甚至人类都探测不到的世界事物。

人工智能数据和机器学习

人工智能的一个重要组成部分是机器学习．它是一种从多个来源收集大量信息并分析其有意义的模式和相关性的能力。

例如，在汽车碰撞测试中，计算机可以分析压力和温度。电脑可以分析数据，告诉汽车制造商在哪里放置安全气囊，以提供最高的安全水平。

机器学习也有助于排除问题。通过收集数百个传感器的生产数据，计算机可以识别导致产品故障的异常情况。然后，通过关联其他传感器数据，计算机可以告诉技术人员在一个过程中哪些部件有缺陷。

由于机器学习可以在人类的一小部分时间内完成这一任务，公司可以更快地识别和解决问题，提高产品质量，并提高整体产量。

深度学习

机器学习的一种更高级的形式是“深度学习”，即机器识别故障并学习完成任务的最有效方法。

例如,一个无人驾驶汽车将通过观察道路标志、寻找行人和识别交通信号灯来使用机器学习来驾驶汽车。但一辆深度学习的自动驾驶汽车还将学习如何调整方向盘，使汽车更靠近车道中心。随着时间的推移，这款车可以自动学习如何成为更好的司机。

人工智能的目的是什么?

科学家们正在开发人工智能，这样我们就可以利用机器来改善人类的生活质量。它让机器做可能会伤害人类或对人类有危险的重复性工作。人工智能可以提高汽车和飞机的安全性。

最终，它们的目的是通过只有计算机才能处理的大量数据来补充人类的洞察力。

哲学家们经常质疑我们是否可以把人工智能做得太过了。如果人工智能超越人类智能，达到机器人变得更优越的程度，那会怎样?接下来的问题是机器是否能够理解情感。目前，还没有能够感知情感的传感器。

然而，大多数具有人工智能的机器只能专注于学习领域。我们不能把它应用到普通人每天做的众多决定中。正因为如此，任何人现在都不需要担心机器很快就会取代人类的想法。