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关键要点
- 人工智能通常指的是公司使用的专业软件。
- 有些人认为人工智能的真正标准是它能够进行理性思考。
- 人工智能是一种具有大规模数据集的专业计算机软件的高处理能力。
人工智能是指机器或计算机系统能够展示人类智能的理念。它还涉及将ai系统应用于完成人类本应完成的工作或角色。人工智能的概念是一个有争议的问题，因为许多人不相信或不同意计算机扮演人的角色。
什么是人工智能：完整解释
人工智能通常缩写为ai，是指计算机程序或其他机器具有与人类相等或超过人类智能的理念。尽管人工智能的基本概念很容易理解，但对人工智能的最佳定义仍存在争议。对于一些人来说，只要机器能够做到人类能做的事情就足够了。
然而，其他人坚持认为人工智能的真正标准是它能够进行理性思考。当然，人们也争论着思考的机器是否可能存在，或者即使未来创造出最强大的人工智能，它们最终只会成为一种复杂的软件。
ai作为一个概念最早是由英国数学家艾伦·图灵在1950年的出版物中提出的（参见艾伦·图灵的传记）。该领域在1956年的达特茅斯会议上被正式确定。几十年来，ai作为一个领域在概念上发展了很多，并经历了许多变化。
研究人员在研究人工智能时也一直努力将其方法扩展到广泛可复制的规模。由于这些问题，往往很难确定人工智能的目的或最佳方法。然而，每个定义的核心都是试图使用可以进行理性思考的机器来解决问题。
如今，人工智能通常指的是由公司、医疗保健和其他使用模式识别和非常大数据集来解决或协助解决特定问题的专业软件。例如，自动驾驶汽车使用道路地图、gps坐标和摄像头输入来确定从a点到b点的最佳路线以及如何安全驾驶。
现今的ai可能不符合过去的每个定义，但在它们设计用于的特定问题上往往表现出色。在使用之前，这些ai需要人类程序员和科学家进行大量的“训练”，而且远非完美。未来，技术可能会进一步发展到机器智能可以超越人类，并具有与我们自己完全无法区分的思维过程。
艾伦·图灵是最早清晰阐述人工智能概念的人之一。在一篇论文中，图灵提出了机器是否能够思考以及如何测试它们思考能力的问题。
人工智能：精确定义
人工智能的最好定义很难确定。在斯坦福哲学百科全书中，哲学家布林斯约德和戈文德拉朱鲁主张根据人工智能的目标来接近定义。
然而，人工智能或ai的最好定义是，它是一门试图创建能够像人类一样思考或行动的机器的研究领域，其思考或行动能力要比人类更有效或更理性。
布林斯约德和戈文德拉朱鲁的系统将人工智能分为四个不同的定义：
- 像人类一样思考的机器
- 理性思考的机器
- 像人类一样行动的机器
- 理性行动的机器
这四个目标可以进一步理解为一个矩阵，每个目标都要么是“基于人类”要么是“基于理性”，同时要么是“基于推理”要么是“基于行为”。例如，第一个定义是基于人类和基于推理的定义，而第四个定义则是基于理性和基于行为的定义。
虽然使用哲学文本来定义像人工智能这样的技术概念似乎有些违反直觉，但布林斯约德和戈文德拉朱鲁将人工智能视为一个广泛的领域，试图实现四个特定目标，比大多数定义更清晰明了。
因此，这个框架是概念化“智能”人工实体的一个很好的方式，可以说是最好的定义。
人工智能是如何工作的？
自动驾驶汽车利用人工智能进行即时决策。
©metamorworks/shutterstock.com
人工智能通过将专门的计算机软件的高处理能力与大量的数据集相结合来工作。一旦一个人工智能在一个问题的数据集上进行训练，它将能够发现数据中的模式，并对给定的相关问题做出假设。
从本质上讲，我们今天所称的“人工智能”是一个可以利用超人类的模式识别和高处理能力对特定问题做出决策的程序。
有许多不同的系统对人工智能进行分类。这个问题通常指的是人工智能教授阿伦德·欣兹提到的分类系统。欣兹的系统根据人工智能对其周围环境和其他特征的意识程度将其分为四种类型。
- 反应性机器：只是简单地对刺激作出反应的人工智能。基本上可以将其看作是能够感知事物发生并做出反应的机器。
- 有限的记忆：有限记忆的人工智能可以被看作是为特定任务设计的机器，而不是真正的人工智能。聊天机器人和自动驾驶汽车是典型的例子。
- 心智理论：这种类型的人工智能可以理解除了自己以外的事物也具有思想。
- 自我意识的人工智能：自我意识的人工智能可以将自己构想成一个有意识的存在。
请注意，这不是一个官方的分类系统，只是一种思考人工智能的方式。要获得更全面的定义，请使用上述布林斯约德和戈文德拉朱鲁建立的框架。
如何创建人工智能？
在今天的技术条件下，创建人工智能的第一步是确定您想要解决的问题。这是因为计算机目前还不足以创建能够解决任何问题的通用人工智能。
在确定目标之后，下一步是收集与问题相关的数据，并使用现有的机器学习算法或自己创建的算法来“训练”人工智能。
一旦人工智能完成了数据集的训练，就可以进行实施。在这最后一步中，您需要为人工智能构建一个环境来进行处理工作。这可以包括选择特定的编程语言，安装硬件，或寻找服务器空间来托管完成的软件。
人工智能的起源是哪里？
艾伦·图灵是第一个明确阐述这一概念的人之一。在一篇名为“计算机器与智能”的1950年论文中，图灵提出了机器是否能够思考以及如何测试它们思考能力的问题。这篇论文还引入了现在所称的“图灵测试”，这是一种判断机器是否被认为具有智能的方法。
半个世纪后，人工智能作为一门现代研究领域，在1956年的达特茅斯夏季研究计划中首次提出。
在这次为期约八周的会议上，近五十名科学家，包括组织者马文·明斯基、内瑟尼尔·罗切斯特和克劳德·香农，就如何创建能够思考和自主行动的机器进行了讨论。
当然，直到许多年后，才能创建出按照任何定义都可以被认为是人工智能的机器。然而，在这次漫长的会议上进行的广泛讨论对于确立人工智能领域的核心概念和思想具有极大的影响力。
人工智能为何重要？
成功的人工智能有许多好处。与人类相比，人工程序在注意细节或发现模式方面更加有效，使其成为某些类型的技术应用的理想选择。人工智能还可以帮助扩大许多人类难以应付的任务，例如解决日益复杂的数学方程或以绝对准确性执行重复任务。
这也是公司认为人工智能如此吸引人的原因之一。他们相信将人工智能融入到他们的流程中将使人类工作人员能够从事其他更为专业的劳动。最终，人工智能之所以重要，是因为它提供的力量将使人类能够过上更好的生活。
人工智能有很多用途，特别是用于重复性任务或依赖于模式识别的任务。以下是一些最常引用的应用：
- 为电子商务和流媒体网站提供推荐
- 自动翻译系统
- 人脸识别软件
- 分析卫星图像以支持研究
- 通过自动化常见任务来辅助医疗保健领域的技术人员
实际上，人工智能的应用仅受人类想象力的限制。
现实世界中的人工智能
在人工智能的一个应用中，医院放射技师使用mri扫描仪。
无论您认为人工智能已经存在于我们中间还是只会存在于未来，世界上许多公司和组织已经接受了类似人工智能的技术。
医疗保健中的人工智能成像
在医疗保健环境中，基于人工智能的软件通常用于辅助医生和技术人员查看放射照片扫描中的异常，如肿瘤或癌症生长。人工智能也用于mri扫描仪，因为它可以快速重建mri扫描成高质量的图像。高质量的图像使医生更容易诊断，因为它们提供了对身体内部情况更清晰的理解。
这种用法在2020年《柳叶刀》（lancet）的一篇期刊文章中被描述，作者oren、gersh和bhatt描述了一些改进软件的方法，例如为其提供对扫描图像目标的理解以及如何执行扫描本身的指令。
无人驾驶汽车
现实世界中最常见的人工智能示例之一是无人驾驶汽车。这些车辆通过使用摄像头检测障碍物和gps确定行驶路径以到达目的地。通过结合人工智能软件和专用硬件，汽车可以在很少人为干预的情况下安全行驶。事实上，一些研究表明，无人驾驶汽车甚至比由人类驾驶的普通汽车更安全。
面部识别
人工智能在警务领域的应用是最具争议的之一，其中复杂的程序用于检查人们面部照片并将其与其他照片关联起来。
软件的人工智能部分使用强大的模式识别，通过面部特征的形状和距离迅速匹配面部，这是无助于人类的能力。
