人工智能：優勢、劣勢和未來

已發表: 2022-03-08

人工智能或人工智能是使用算法來解決現實世界的問題。這涉及機器，尤其是計算機對智能的展示。

自 1950 年代以來，人工智能領域一直在穩步增長，儘管由於計算機硬件限製而放緩了步伐。然而，由於更強大和更便宜的計算平台，它在過去二十年中增長得更快。儘管如此，一些人工智能實施仍然相對昂貴。

從智能手機攝像頭到視頻遊戲、電子商務、醫療保健、網絡安全、產品推薦、搜索引擎和廣告，人工智能無處不在。

這篇文章仔細研究了人工智能行業，並詳細介紹了它的優缺點，以及我們和機器的未來。

什麼是人工智能？

人工智能是機器智能的展示。這通常涉及對環境的良好感知，以便做出更適當的反應。

雖然不同的人可能會用自己的話來定義人工智能，但一個例子可能是更好地解釋什麼是人工智能，什麼不是人工智能的好方法。

考慮一下您正在設計一個聊天機器人。它應該能夠接受來自 Internet 上的用戶的查詢，然後解析這些查詢並提供答案。您在此處的初始操作將是列出對用戶可能提出的所有可能問題的答复。

但是，這種方法的問題在於，您的機器人將在其可以響應的內容方面受到嚴重限制。例如，當一個頑皮的用戶要求這樣的機器人“給我看看你的乳房”時，答案可能是“我不明白”或類似的東西。

現在考慮一個不同的聊天機器人，它的算法試圖找出單詞的含義。它仍然可以附帶一些預加載的基本答案，但它的算法允許它嘗試猜測單詞的含義，並嘗試回答未知問題。讓我們稱之為bot-2。

所以，當你讓 bot-2 “給我看看你的乳房”時，它認為它沒有預先加載的答案，但它的訓練讓它可以弄清楚一些事情。

“表演”這個詞的意思是你希望從中採取行動。
“山雀”是人類乳房的代名詞。

有了上述信息，一個非常基本的 AI 程序可能會在網上搜索“山雀”並向您顯示第一張圖片。

更複雜的 AI 系統可能還會將“乳房”歸類為成人內容。 讓我們稱之為bot-3。因此，除了向您展示圖片外，它還可能會詢問您是否想加入成人聊天室，甚至向您展示商業成人廣告。

從以上場景可以看出，bot-1 的環保意識為零。 Bot-2 有 2 項環保意識並且更好。而 bot-3 有 3 個計數並且是最聰明的。

簡單來說，捕獲和分析交互（信號）的更多方面會使 AI 系統更智能。有許多方法可以捕獲和分析信息以產生最佳結果。而這門學科被稱為人工智能。

有哪些人工智能示例？

以下是您必須已經遇到的許多 AI 實現中的一些：

虛擬助手——聊天機器人已經超越了上面的例子，發展成為許多有用的應用程序。他們中的更多人甚至可以理解人類的語言並回嘴。示例包括流行的商業產品，例如亞馬遜的 Alexa、Apple 的 Siri 和 Google Assistant。
搜索引擎——在過去的幾十年裡，搜索引擎，尤其是谷歌，一直是許多人工智能研究和開發的焦點。如今，Google 搜索引擎會監控和分析您搜索的每個字詞的數百個信號。這就是為什麼它看起來如此聰明。
Deepfakes - 目前更多用於娛樂，有人工智能算法可以理解圖片並重新繪製它們。例如，他們可以讓照片微笑或說話，製作總統或名人的假視頻，甚至在照片中脫掉穿著比基尼的人。
產品推薦——被從亞馬遜到 Netflix、票務預訂和 Pandora 等音樂推薦平台的所有大公司使用。
面部識別- 這個功能非常好，Facebook 和 Picasa 可以在任何地方輕鬆識別您。由於神經網絡系統設計的改進，人工智能圖像變得很好。
垃圾郵件過濾——Gmail 因其智能垃圾郵件過濾系統以及其他強大功能而大放異彩。得益於貝葉斯分類器的機器學習方法，人工智能將世界從垃圾郵件的威脅中拯救了出來。
遊戲——大量用於非玩家角色的生成。有些遊戲也會向您學習，因此它們在擊敗您方面會變得更好。
農業- 用於更好地監測作物、提高產量、奶牛自動擠奶、最佳溫室條件等的許多方法。
金融投機——交易機器人如今風靡一時，但它們的盈利能力可能會有所不同。其中許多機器人都使用人工智能，包括提供投資建議的機器人顧問。
安全性——人工智能還可用於安全攝像頭、檢測異常過程以及協助人類監視和防御物理和網絡資產。
醫療保健和診斷——從護理機器人到更快診斷掃描的神經網絡，人工智能為更好、更便宜的醫療保健提供了很多機會。
無人機——這些是可以自行思考和導航的飛行機器。目前是軍事組織的巨大資產。
工業機器人——從焊接零件到從倉庫中挑選產品、構建電子電路和噴漆汽車，工業機器人的範圍不斷擴大。

人工智能領域有多大？

人工智能理論上可以應用於人類從事的任何活動。這包括從對環境的感知到語言、一般學習和運動的一切。領域很廣闊。

這是最流行的人工智能領域的列表。請注意，一些組織會結合其中兩個或多個領域來實現其目標：

推理和解決問題- 不言自明。
知識表示——正確回答問題的能力。
規劃和預測——從大量數據中理解。
學習——通過經驗發現新模式。
自然語言處理——理解人類交流。
感知——理解來自傳感器的數據，例如麥克風、攝像頭、雷達。
運動——在環境中導航的能力，例如機器人和自動駕駛汽車。
社會智能——與人互動。
通用智能——不言自明。

頂級人工智能方法

雖然人工智能有不同的追求領域，但對於從機器生成智能的問題，也有同樣不同的計算方法。

以下不同的方法多年來一直在發展，有些方法在某些任務上比其他方法更好。這使得了解它們是什麼以及它們如何工作變得很重要。

邏輯方法——雖然不是專門與人工智能相關的，但邏輯方法和算法對開發智能應用程序有很大幫助。現代計算機基於 AND、NOT、NAND、OR、XOR 等邏輯電路。
搜索和排名——顧名思義，您搜索數據庫並根據相關性對結果進行排名。這是搜索引擎的基礎。
神經網絡——重建人腦的認知系統。神經網絡可能是內存密集型的，這取決於它的複雜程度，或者它有多少隱藏層。具有多層的複雜神經網絡稱為深度學習。它們在學習方面非常靈活，並且是最近大多數 AI 應用程序奇蹟的背後。
決策樹——一種基於輸入對信息或事件進行分類的簡單方法。每個樹級別都有助於決定一個對象可能是什麼，或者可能不是什麼。
貝葉斯分類器——此方法根據文檔內容對文檔進行分類。它非常適合電子郵件垃圾郵件控制，因為包含“偉哥”或“在線購買希愛力”的電子郵件很容易被檢測為垃圾郵件。
進化——一個可以創建不同版本的人工智能係統，對其進行測試，然後成為最好的版本。非常適合遊戲，也許是超級智能項目。
聚類——這涉及將相關數據分組在一起，以便更輕鬆地找到航班和乘車機會等聯繫。

人工智能的優勢

人工智能具有許多潛在優勢，使其對從醫療保健到商業、製造等廣泛的應用具有吸引力。但范圍實際上是無窮無盡的，因為大多數人類活動都可以從人工智能中受益。

以下是人工智能的一些主要好處的列表：

自動化——它們使自動化任務變得容易，尤其是日常和無聊的任務。
沒有人為錯誤——人類會不時犯錯誤，但計算機應用程序不會。
更快的決策——您可以在幾毫秒內得到答案，沒有任何壓力。
24/7 全天候就緒– 計算機應用程序永不疲倦。
幾乎沒有風險——在戰爭或核爆發時期，機器人非常有用。
生產力提升——計算機已經提高了我們的生產力，人工智能將繼續提高它。

人工智能的缺點

人工智能也有一些缺點，以下是主要缺點：

失業——人工智能應用將在未來取代工作。但是，這些可能是不需要復雜技能的重複性任務。
資本密集型——與簡單地僱用某人來完成這項工作相比，實施新的人工智能係統仍然是一項相對資本密集型的工作。
沒有條條框框的思維——儘管人工智能可以幫助科學家提出新發明或發現新模式，但它只有在系統被設計為這樣做時才有效。否則，人工智能機器缺乏人類式的創造力。至少現在。
隱私問題——從 Facebook 到已經使用人工智能搜索街頭人群面孔的國家。沒有人知道這項技術的惡意應用會如何發展。

人工智能的未來

未來還沒有發生，所以還有很多可能的結果。但是，根據正在進行的工作和研究，您可以期待人工智能領域的一些事情。這裡有一些：

軍事——首先是武器化的人工智能，世界各地的軍事實驗室已經深入研究了這一點。請記住，互聯網最初是為軍事用途而開發的。
工作——第二個問題是傳統工作。機器人或其他人工智能驅動的解決方案將越來越多地取代人類的瑣碎和日常工作。不過，涉及更複雜技能和創造力的工作不應該受到太大影響。
智能——另一個問題是超級智能，它指的是一種人工智能應用程序變得非常智能，以至於它超過了正常的人類水平。這不是是否會發生的問題，而是何時發生的問題，因為在計算機硬件開發取得足夠進展的情況下，它必然會發生。所以，期待未來 iRobot 的某種 Skynet、Matrix 或 VIKI。
隱私——監控會變得更糟，壞人最終會加入聚會。有什麼比使用 AI 驅動的公共監控系統更好的方法來尋找綁架的人？
愛——最後，還有性和關係的問題。帶有基本人工智能的真人大小的性玩偶已經在一些人中風靡一時。你可以得到任何形狀、顏色、臉型和你喜歡的附加功能。但隨著人工智能的進步，他們會四處走動，洗碗，為你跳舞，詢問你的一天過得怎麼樣，建立情感聯繫，了解你的性和其他偏好，並且一直變得更便宜。
看看這一切都將走向何方？

頂級人工智能工具

Hackernoon 擁有一長串您可以立即開始使用的 AI 工具和服務。從 Amazon Echo 到 Google Assistant、Cortana 等等，該列表分為相關部分。

有關開發個人或商業 AI 系統的更多技術工具，下面的列表展示了該行業的一些知名人士以及他們的工作。

Python – 具有大量 AI 庫的高級編程語言。
TensorFlow – 來自 Google 的基於 Python 的 AI 開發平台。
Scikit Learn – 另一個基於 Python 的機器學習平台。
Caffe – 快速且易於使用的機器學習框架。
MXNet – 一個開源深度學習框架。
PyTorch – 優化的深度學習 Python 庫。
Google Cloud ML Engine – 可擴展的基於雲的訓練和預測引擎。
Azure ML Engine – 來自 Microsoft 的基於雲的機器學習引擎。

結論

通過人工智能世界以及它為我們準備的內容到達本指南的結尾，您還看到了這項技術的優點和缺點。

有一點很清楚——人工智能的持續發展是不可避免的。因此，我們必須為未來幾十年的巨大社會經濟變化做好準備。