人工智能：优势、劣势和未来

已发表: 2022-03-08

人工智能或人工智能是使用算法来解决现实世界的问题。这涉及机器，尤其是计算机对智能的展示。

自 1950 年代以来，人工智能领域一直在稳步增长，尽管由于计算机硬件限制而放缓了步伐。然而，由于更强大和更便宜的计算平台，它在过去二十年中增长得更快。尽管如此，一些人工智能实施仍然相对昂贵。

从智能手机摄像头到视频游戏、电子商务、医疗保健、网络安全、产品推荐、搜索引擎和广告，人工智能无处不在。

这篇文章仔细研究了人工智能行业，并详细介绍了它的优缺点，以及我们和机器的未来。

什么是人工智能？

人工智能是机器智能的展示。这通常涉及对环境的良好感知，以便做出更适当的反应。

虽然不同的人可能会用自己的话来定义人工智能，但一个例子可能是更好地解释什么是人工智能，什么不是人工智能的好方法。

考虑一下您正在设计一个聊天机器人。它应该能够接受来自 Internet 上的用户的查询，然后解析这些查询并提供答案。您在此处的初始操作将是列出对用户可能提出的所有可能问题的答复。

但是，这种方法的问题在于，您的机器人将在其可以响应的内容方面受到严重限制。例如，当一个顽皮的用户要求这样的机器人“给我看看你的乳房”时，答案可能是“我不明白”或类似的东西。

现在考虑一个不同的聊天机器人，它的算法试图找出单词的含义。它仍然可以附带一些预加载的基本答案，但它的算法允许它尝试猜测单词的含义，并尝试回答未知问题。让我们称之为bot-2。

所以，当你让 bot-2 “给我看看你的乳房”时，它认为它没有预先加载的答案，但它的训练让它可以弄清楚一些事情。

“表演”这个词的意思是你希望从中采取行动。
“山雀”是人类乳房的代名词。

有了上述信息，一个非常基本的 AI 程序可能会在网上搜索“山雀”并向您显示第一张图片。

更复杂的 AI 系统可能还会将“乳房”归类为成人内容。 让我们称之为bot-3。因此，除了向您展示图片外，它还可能会询问您是否想加入成人聊天室，甚至向您展示商业成人广告。

从以上场景可以看出，bot-1 的环保意识为零。 Bot-2 有 2 项环保意识并且更好。而 bot-3 有 3 个计数并且是最聪明的。

简单来说，捕获和分析交互（信号）的更多方面会使 AI 系统更智能。有许多方法可以捕获和分析信息以产生最佳结果。而这门学科被称为人工智能。

有哪些人工智能示例？

以下是您必须已经遇到的许多 AI 实现中的一些：

虚拟助手——聊天机器人已经超越了上面的例子，发展成为许多有用的应用程序。他们中的更多人甚至可以理解人类的语言并回嘴。示例包括流行的商业产品，例如亚马逊的 Alexa、Apple 的 Siri 和 Google Assistant。
搜索引擎——在过去的几十年里，搜索引擎，尤其是谷歌，一直是许多人工智能研究和开发的焦点。如今，Google 搜索引擎会监控和分析您搜索的每个字词的数百个信号。这就是为什么它看起来如此聪明。
Deepfakes - 目前更多用于娱乐，有人工智能算法可以理解图片并重新绘制它们。例如，他们可以让照片微笑或说话，制作总统或名人的假视频，甚至在照片中脱掉穿着比基尼的人。
产品推荐——被从亚马逊到 Netflix、票务预订和 Pandora 等音乐推荐平台的所有大公司使用。
面部识别- 这个功能非常好，Facebook 和 Picasa 可以在任何地方轻松识别您。由于神经网络系统设计的改进，人工智能图像变得很好。
垃圾邮件过滤——Gmail 因其智能垃圾邮件过滤系统以及其他强大功能而大放异彩。得益于贝叶斯分类器的机器学习方法，人工智能将世界从垃圾邮件的威胁中拯救了出来。
游戏——大量用于非玩家角色的生成。有些游戏也会向您学习，因此它们在击败您方面会变得更好。
农业- 用于更好地监测作物、提高产量、奶牛自动挤奶、最佳温室条件等的许多方法。
金融投机——交易机器人如今风靡一时，但它们的盈利能力可能会有所不同。其中许多机器人都使用人工智能，包括提供投资建议的机器人顾问。
安全性——人工智能还可用于安全摄像头、检测异常过程以及协助人类监视和防御物理和网络资产。
医疗保健和诊断——从护理机器人到更快诊断扫描的神经网络，人工智能为更好、更便宜的医疗保健提供了很多机会。
无人机——这些是可以自行思考和导航的飞行机器。目前是军事组织的巨大资产。
工业机器人——从焊接零件到从仓库中挑选产品、构建电子电路和喷漆汽车，工业机器人的范围不断扩大。

人工智能领域有多大？

人工智能理论上可以应用于人类从事的任何活动。这包括从对环境的感知到语言、一般学习和运动的一切。领域很广阔。

这是最流行的人工智能领域的列表。请注意，一些组织会结合其中两个或多个领域来实现其目标：

推理和解决问题- 不言自明。
知识表示——正确回答问题的能力。
规划和预测——从大量数据中理解。
学习——通过经验发现新模式。
自然语言处理——理解人类交流。
感知——理解来自传感器的数据，例如麦克风、摄像头、雷达。
运动——在环境中导航的能力，例如机器人和自动驾驶汽车。
社会智能——与人互动。
通用智能——不言自明。

顶级人工智能方法

虽然人工智能有不同的追求领域，但对于从机器生成智能的问题，也有同样不同的计算方法。

以下不同的方法多年来一直在发展，有些方法在某些任务上比其他方法更好。这使得了解它们是什么以及它们如何工作变得很重要。

逻辑方法——虽然不是专门与人工智能相关的，但逻辑方法和算法对开发智能应用程序有很大帮助。现代计算机基于 AND、NOT、NAND、OR、XOR 等逻辑电路。
搜索和排名——顾名思义，您搜索数据库并根据相关性对结果进行排名。这是搜索引擎的基础。
神经网络——重建人脑的认知系统。神经网络可能是内存密集型的，这取决于它的复杂程度，或者它有多少隐藏层。具有多层的复杂神经网络称为深度学习。它们在学习方面非常灵活，并且是最近大多数 AI 应用程序奇迹的背后。
决策树——一种基于输入对信息或事件进行分类的简单方法。每个树级别都有助于决定一个对象可能是什么，或者可能不是什么。
贝叶斯分类器——此方法根据文档内容对文档进行分类。它非常适合电子邮件垃圾邮件控制，因为包含“伟哥”或“在线购买希爱力”的电子邮件很容易被检测为垃圾邮件。
进化——一个可以创建不同版本的人工智能系统，对其进行测试，然后成为最好的版本。非常适合游戏，也许是超级智能项目。
聚类——这涉及将相关数据分组在一起，以便更轻松地找到航班和乘车机会等联系。

人工智能的优势

人工智能具有许多潜在优势，使其对从医疗保健到商业、制造等广泛的应用具有吸引力。但范围实际上是无穷无尽的，因为大多数人类活动都可以从人工智能中受益。

以下是人工智能的一些主要好处的列表：

自动化——它们使自动化任务变得容易，尤其是日常和无聊的任务。
没有人为错误——人类会不时犯错误，但计算机应用程序不会。
更快的决策——您可以在几毫秒内得到答案，没有任何压力。
24/7 全天候就绪– 计算机应用程序永不疲倦。
几乎没有风险——在战争或核爆发时期，机器人非常有用。
生产力提升——计算机已经提高了我们的生产力，人工智能将继续提高它。

人工智能的缺点

人工智能也有一些缺点，以下是主要缺点：

失业——人工智能应用将在未来取代工作。但是，这些可能是不需要复杂技能的重复性任务。
资本密集型——与简单地雇用某人来完成这项工作相比，实施新的人工智能系统仍然是一项相对资本密集型的工作。
没有条条框框的思维——尽管人工智能可以帮助科学家提出新发明或发现新模式，但它只有在系统被设计为这样做时才有效。否则，人工智能机器缺乏人类式的创造力。至少现在。
隐私问题——从 Facebook 到已经使用人工智能搜索街头人群面孔的国家。没有人知道这项技术的恶意应用会如何发展。

人工智能的未来

未来还没有发生，所以还有很多可能的结果。但是，根据正在进行的工作和研究，您可以期待人工智能领域的一些事情。这里有一些：

军事——首先是武器化的人工智能，世界各地的军事实验室已经深入研究了这一点。请记住，互联网最初是为军事用途而开发的。
工作——第二个问题是传统工作。机器人或其他人工智能驱动的解决方案将越来越多地取代人类的琐碎和日常工作。不过，涉及更复杂技能和创造力的工作不应该受到太大影响。
智能——另一个问题是超级智能，它指的是一种人工智能应用程序变得非常智能，以至于它超过了正常的人类水平。这不是是否会发生的问题，而是何时发生的问题，因为在计算机硬件开发取得足够进展的情况下，它必然会发生。所以，期待未来 iRobot 的某种 Skynet、Matrix 或 VIKI。
隐私——监控会变得更糟，坏人最终会加入聚会。有什么比使用 AI 驱动的公共监控系统更好的方法来寻找绑架的人？
爱——最后，还有性和关系的问题。带有基本人工智能的真人大小的性玩偶已经在一些人中风靡一时。你可以得到任何形状、颜色、脸型和你喜欢的附加功能。但随着人工智能的进步，他们会四处走动，洗碗，为你跳舞，询问你的一天过得怎么样，建立情感联系，了解你的性和其他偏好，并且一直变得更便宜。
看看这一切都将走向何方？

顶级人工智能工具

Hackernoon 拥有一长串您可以立即开始使用的 AI 工具和服务。从 Amazon Echo 到 Google Assistant、Cortana 等等，该列表分为相关部分。

有关开发个人或商业 AI 系统的更多技术工具，下面的列表展示了该行业的一些知名人士以及他们的工作。

Python – 具有大量 AI 库的高级编程语言。
TensorFlow – 来自 Google 的基于 Python 的 AI 开发平台。
Scikit Learn – 另一个基于 Python 的机器学习平台。
Caffe – 快速且易于使用的机器学习框架。
MXNet – 一个开源深度学习框架。
PyTorch – 优化的深度学习 Python 库。
Google Cloud ML Engine – 可扩展的基于云的训练和预测引擎。
Azure ML Engine – 来自 Microsoft 的基于云的机器学习引擎。