AI常识科普①：AI的定义、起源、成长、案例

大家好，本日的更新是AI科普系列的第一期。

首先我们要知道：AI和人工智能是完备同等的观点，AI即Artificial Intelligence是人工智能英文单词的缩写。
（在所有往后的分享中，作者将优先利用汉语进行表达，避免给大家带来认知包袱。
）

一、AI的定义

人工智能（AI）是仿照人类智能，使打算机系统能够学习、推理、感知、以办理问题的一门科学。

在人工智能的早期阶段，紧张是仿照人类的能力，一个最大略的例子是打算性能像人一样打算出2+3的结果是5，但这种能力仅仅是固定的程序，还远不是我们本日所说的人工智能。

在这个过程中，参考人类的能力分类，逐渐把人工智能的能力分成了：认知、处理、表达、决策等等方面的能力。

拿设计师非常熟习的MJ产品而言，便是【表达】这一方面中细分的【通过图像进行表达】的能力。
而ChatGPT则是领悟了认知、处理、表达等等多方面能力的产品，加上极高的成熟程度，才在近年引爆了人工智能观点。

二、AI的起源

追溯AI的起源，不得不提英国数学家艾伦图灵。
1950年，图灵在他的论文《打算机器与智能》中提出了著名的“图灵测试”，即如果一台机器能在对话中让人类无法判断其是否为机器，则可认为该机器具有智能。
这一思想为AI的研究奠定了哲学根本。

时至今日我们实在很随意马虎看得出来。
最初对付机器具有智能的定义是非常大略的。
如果把这个定义放到本日来说。
可能我们并不会以为一个可以用笔墨回答你、语法比较与人相似的机器就具有智能。

由于当AI技能更加的遍及，被大众所知之后，人类对付人和机器的辨别能力也会极大的增强。
但由于措辞和形象是人类最显著的两大特色，以是最初利用了措辞来作为机器是否具有智能的辨别条件。

1956年，在美国达特茅斯学院召开的一次会议上，约翰麦卡锡等人首次正式提出“人工智能”这一术语，标志着AI作为一门独立学科的出身。
早期的AI研究紧张集中在基于规则的系统和逻辑推理。

例如IBM的“深蓝”击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫，便是这一期间的标志性造诣。

最初的人工智能被研究的目的是为了仿照人类智能，也就说要以靠近人类的办法办理人类的事情，例如繁芜的打算。

后来随着人工智能能力边界的不断扩展，研究者逐渐希望人工智能可以代替人类完成那些人类不喜好、不善于的事情，例如繁芜的打算、影象、大量重复无聊的事情像分辨图片、对人类康健有侵害的事情等等。

这一阶段就不再是对人类智能的仿照，而是人类智能的扩展、增强。

三、AI的发展

AI的发展经历了几个明显的阶段，第一代AI是依赖于严格编程的，当我们向打算机输入一句话，则打算机必须能查询到收到这一句话才能给出结果。

统统都是被固定好的，没有变革、没有自由发挥，自然也就没有创意和惊喜。

如今的第五代AI则是基于大数据和深度学习，我们不再须要输入大量的规则，而是输入大量的数据和底层技能打算机就可以。

这样就能形成面对险些所有问题的答案的人工智能。
这也便是我们本日所说的通用人工智能。

人工智能可以分为细分人工智能和通用人工智能两种类型。
细分人工智能是针对特界说务设计的，例如语音识别或图像分类。

而通用人工智能则更像是人类智能的全面复制，它具有办理各种问题的能力，并且能够在不同的情境下学习温柔应。

这一过程见证了从“规则为根本”向“数据驱动”的重大转变。

在人工智能技能刚刚兴起的时候，科学家们曾经考试测验过向程序内输入大量现实天下的规则。
以求这样能够使人工智能回答人类所有的问题。

但这种做法在一开始的时候便是不切实际的。

首先是这样的规则是近乎无限的，人类无法把每一件事，每一条规则都详细的定义好并输入进去。

另一方面是人类都还远远没有节制现实天下的所有规则。
以及有些规则并没有办法变成打算机能够理解的措辞。

四、AI的核心技能与分支

随着这一学科的发展，AI的内涵逐渐丰富，形成了多个核心技能与分支领域（不懂没紧要往后的更新会详细阐明）：

机器学习：使打算机能够在不进行明确编程的情形下从数据中学习并做出决策或预测。
个中，监督学习通过已知结果的数据集来演习模型；无监督学习则用于创造数据中的隐蔽模式；强化学习则是让AI通过不断考试测验与环境互动，优化其行为策略。
深度学习：作为机器学习的一个子领域，利用深层神经网络仿照人脑的事情办法，尤其善于处理图像、语音等高维度繁芜数据。
卷积神经网络常用于图像识别，循环神经网络则适用于序列数据，如自然措辞处理。
自然措辞处理：使打算机能够理解、解析和天生人类措辞的技能，广泛运用于谈天机器人、机器翻译、感情剖析等领域打算机视觉：让机器“看”天下，涉及图像识别、物体检测等，是自动驾驶、安防监控等领域的关键技能。
机器人技能：结合感知、决策与行动能力，开拓出能够实行特界说务的做事机器人、工业机器人等。

五、AI在各领域的运用

AI的触角险些伸展到了人类活动的所有角落：

在消费电子领域，智好手机通过AI供应个性化推举（就像抖音的内容推举），智能家居系统让家居生活更加便捷舒适（就像小米的智能家居）。
医疗康健方面，AI不仅能赞助年夜夫进行疾病诊断，还能在基因编辑、药物研发等方面发挥主要浸染。
现在已经有很多医院在利用智能影像系统赞助年夜夫对病人拍的电影进行判断了，作者之前在医疗行业事情时曾亲眼见过。
金融行业，AI被用来进行信用评估、智能投顾，有效戒备金融敲诈。
制造业中，AI推动了智能制造，实现了生产效率和质量的双重提升，工业机器人相对付人的精准度上风和不知疲倦的特性使得这类机器人是很多尖端工厂的最爱，例如小米汽车的制造过程就大量利用了机器人。
交通出行，自动驾驶技能的发展有望彻底改变人们的出行办法，同时智能物流系统也极大地提升了物流效率（自动驾驶技能这几年有多火热大家也看到了~）。

想象一下，早上手机根据你的就寝质量自动调度闹钟韶光，智能咖啡机在你醒来时已准备好一杯温度适宜的咖啡。

这统统都无需亲自操作。
这便是人工智能在当代生活中的一个小小缩影。

人工智能是一项充满潜力的技能，这种技能一定会深刻地改变着我们的生活和事情办法。

这也是作者为什么武断的从一个用户体验领域的作者开始转向写作AI领域内容的缘故原由。

未来作者会连续更新AI产品剖析、AI根本知识科普、AI与用户体验领悟等类型的文章~

专栏作家

杜昭，微信"大众号：AI与用户体验，大家都是产品经理专栏作者，实战派设计师，目前在某手机公司卖力手机OS交互设计，所卖力产品覆盖用户数亿，紧张研究AI与人机交互设计的领悟及人因学对用户体验的影响。

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