人工智能 如何 帮助 人类

人工智能的定义

人工智能是一个构建能够推理、学习和行动的计算机和机器的科学领域，这种推理、学习和行动通常需要人类智力，或者涉及超出人类分析能力的数据规模。

AI 是一个广博的领域，涵盖许多不同的学科，包括计算机科学、数据分析和统计、硬件和软件工程、语言学、神经学，甚至哲学和心理学。

在业务使用的操作层面上，AI 是一组主要基于机器学习和深度学习的技术，用于数据分析、预测、对象分类、自然语言处理、推荐、智能数据检索等等。

人工智能的类型

人工智能可以采用多种方式进行组织，具体取决于开发阶段或正在执行的操作。

例如，AI 开发通常分为四个阶段。

1. 反应式机器：有限的 AI，仅根据预编程规则对不同类型的刺激做出反应。不使用内存，因此无法通过新数据进行学习。1997 年击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫的 IBM 深蓝超级计算机就是反应式机器的一个例子。
2. 有限内存：大多数现代 AI 都被视为具有有限内存的 AI。它可以通过使用新数据（通常是通过人工神经网络或其他训练模型）进行训练，从而使用内存随着时间的推移而改进。深度学习是机器学习的一部分，被视为具有有限内存的人工智能。
3. 心智理论：心智理论 AI 目前不存在，但研究正在实现其可能性。它描述了可以模拟人类思维并具有与人类相同的决策能力的 AI，包括识别和记忆情感以及在社交场合中像人类一样做出反应。 
4. 自我意识：自我意识 AI 比心智理论 AI 前进了一步，它描述了一种神秘的机器，这种机器知道自己的存在并具有人类的智力和情感能力。与心智理论 AI 一样，自我意识 AI 目前也不存在。

对人工智能类型进行广泛分类的一种更有用的方法是按照机器可以做什么来分类。我们目前所说的所有人工智能都被认为是“窄” (narrow) 人工智能，因为它只能根据其编程和训练来执行一组范围狭窄的操作。例如，用于对象分类的 AI 算法无法执行自然语言处理。Google 搜索是一种窄 AI，预测分析或虚拟助理也是窄 AI。

人工通用智能 (AGI) 是指机器可以像人类一样“感知、思考和行动”。AGI 目前不存在。下一个等级将是人工超级智能 (ASI)，即机器可以在所有方面发挥出优于人类的功能。

人工智能训练模型

企业在谈论 AI 时，通常会谈论“训练数据”。“训练数据”是什么意思呢？请记住，有限内存人工智能是利用新数据进行训练，进而随着时间的推移而改进的 AI。机器学习是人工智能的一个子集，它使用算法训练数据来获取结果。

概括地说，机器学习中经常使用三种学习模型：

监督式学习：一种使用带标签的训练数据（结构化数据）将特定输入映射到输出的机器学习模型。简单来说，要训练算法识别猫的图片，则向其提供标记为猫的图片。

非监督式学习：一种根据无标签数据（非结构化数据）学习模式的机器学习模型。与监督式学习不同，最终结果不会提前知道。相反，算法会从数据中学习，根据特性将其归类。例如，非监督式学习擅长模式匹配和描述性建模。

除了监督式和非监督式学习之外，人们通常还会采用一种名为“半监督式学习”的混合方法，其中只会对部分数据添加标签。在半监督式学习中，最终结果是已知的，但算法必须决定如何组织和构造数据以获得期望的结果。

强化学习：一种可以广义地描述为“边做边学”的机器学习模型。“代理”通过反复试验（反馈环）学习执行定义的任务，直到其性能处于理想范围内。当代理出色执行任务时，它会获得正强化；当代理表现不佳时，它会获得负强化。强化学习的一个例子是教机器人手捡球。

常见的人工神经网络类型

AI 中一种常见的训练模型是人工神经网络（一种松散地基于人脑的模型）。

神经网络是人工神经元系统（有时称为感知机），该系统是用于对数据进行分类和分析的计算节点。数据被输入神经网络的第一层，每个感知机都会做出决定，然后将该信息传递到下一层的多个节点。超过三层的训练模型称为“深度神经网络”或“深度学习”。某些现代神经网络有数百或数千层。最终感知机的输出完成神经网络的任务集，例如对对象进行分类或在数据中查找模式。

您可能会遇到的一些最常见的人工神经网络类型包括：

前馈神经网络 (FF)：一种最早的神经网络形式，其中数据单向流过人工神经元层，直到获得输出。在现代，大多数前馈神经网络都被视为具有多个层（以及多个“隐藏”层）的“深度前馈神经网络”。前馈神经网络通常与称为“反向传播算法”的纠错算法配对使用。简单说来，该算法从神经网络的结果开始，然后一直反向工作到开始，发现错误以提高神经网络的准确率。许多简单但强大的神经网络都是深度前馈神经网络。

循环神经网络 (RNN)：一种与前馈神经网络不同的神经网络，它们通常使用时序数据或涉及序列的数据。与在网络的每个节点中使用权重的前馈神经网络不同，循环神经网络对前一层发生的事情具有“记忆”，这取决于当前层的输出。例如，执行自然语言处理时，RNN 可以“记住”一个句子中使用的其他字词。RNN 通常用于语音识别、翻译和图片说明。

长/短期内存 (LSTM)：一种高级形式的 RNN，它可以使用内存来“记住”先前的层中发生的事情。RNN 和 LSTM 之间的区别在于，LSTM 可以通过使用“内存单元”来记住几层之前发生的事情。【译注：原英文中的 LTSM 可能是 LSTM 的笔误】LSTM 常用于语音识别和预测。

卷积神经网络 (CNN)：一种神经网络，其中包含现代人工智能中一些最常见的神经网络。CNN 最常用于图像识别，它使用几个不同的层（一个卷积层，然后是一个 pooling 层），这些层在将图像重新组合在一起（在全连接层中）之前过滤图像的不同部分。较早的卷积层可能会寻找图像的简单特征，例如颜色和边缘，然后在附加层中寻找更复杂的特征。

生成对抗网络 (GAN)：一种网络，涉及两个在游戏中相互竞争的神经网络，该游戏最终会提高输出的准确率。一个网络（生成器）创建另一个网络（判别器）尝试证明真假的样本。GAN 用于制作逼真的图片，甚至用于制作艺术品。

AI 的优势

自动化

AI 可以自动执行工作流和流程，也可以不依靠人工团队来独立自主地开展工作。例如，AI 可以通过持续监控和分析网络流量来帮助自动执行信息安全的各个方面。同样，智能工厂可能使用数十种不同类型的 AI，例如机器人使用计算机视觉在工厂车间移动或检查产品是否存在缺陷、创建数字孪生体，或使用实时分析来衡量效率和产量。

减少人为错误

AI 可以通过每次都遵循相同流程的自动化功能和算法来消除数据处理、分析、制造装配和其他任务中的人为错误。

消除重复任务

AI 可用于执行重复任务，从而让人力资源能够空出手来解决影响较大的问题。AI 可用于自动执行流程，例如验证文档、转录电话或回答“你们几点关门？”之类的简单客户问题。机器人通常用于代替人类执行“枯燥、肮脏或危险”的任务。

环 顾世界各地，企业正在使用人工智能来自动化日常任务，做出更好的决策并改善客户体验。但是，人工智能并不是专属私人企业的技术。各国政府也认识到这门技术的潜力，能够改变其组织和运行程序的方式，他们觉察到市民期待政府提供与私营机构相若的革新服务。

这意味着政府应对市民的数据具有一致性的掌握，并在部门之间以合适的方式共享数据，同时确保隐私受到保护。这也意味着政府需要利用这些数据来创建新服务、预测市民未来的需要并采取行动来预防危机。

安永全球及安永美洲人工智能咨询主管Keith Strier表示：“人工智能对大大小小的国家都是一个机遇。较大的经济体可能会起先导作用，而小国亦可通过针对性或利基的人工智能应用参与竞争，甚至越级挑战，为传统衡量国家实力和实力的方法重新定义，为全球竞争奠定新的基础。”

人工智能简称AI，它是计算机科学的一个分支，这项技术的最终目的是为了模拟、延伸和扩展人的智能，使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，从而帮助人类更好、更快地发展，让人类过上更加美好幸福的生活。

什么是人工智能?

人工智能简称AI，它是计算机科学的一个分支，这项技术的最终目的是为了模拟、延伸和扩展人的智能，使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，从而帮助人类更好、更快地发展，让人类过上更加美好幸福的生活。

一些人将人工智能与机器人画等号，这很片面。研究人工智能是为了了解智能的实质，并据此创造出能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，并不单单只是制造出一种像人那样的机器人，像语音识别、图像识别、自然语言处理、自动驾驶等，它们都是人工智能的研究和应用领域。

总之，需要人类的智慧来参与和处理的事情，都可以用到人工智能。像手机现在就已经应用了很多人工智能的研究成果，比如语音输入法，人工智能技术的应用也使得智能手机变得更加智能。

人类长久以来的梦想，就是希望能够让机械代替人力来干活，进行生产劳作，这不仅是体力方面，在脑力劳动方面也有这个需求。

人工智能的概念提出于1956年，在此之前，人类已经能够利用机械实现半自动，现在人类在一些工业生产领域还实现了自动化，但这远远不够，过去的自动化只是在已经预设好的程序下循环往复地运行，像新闻撰写、自动驾驶等领域就实现不了自动化。但在人工智能技术的帮助下，人类却可以完全实现自动化，因为机器或者软件在自动化运行的过程中还能自主学习，并根据反馈的数据实时作出决策，改进执行过程。

人工智能会超越甚至取代人类，让很多人失业吗?

这种担心，不无道理。毕竟不是每个人都是那么优秀，大部分人的能力都很一般，既没有雄厚的资产，也没有掌握什么高技术。这些底层工作，特别是那些没技术的体力劳动，以及一些简单的脑力劳动，在未来势必都会被人工智能所取代的。即使我们这几代人看不到，在几百年后也必然会出现这种情况。

现在人工智能在某些方面的能力已经超越了人类，比如围棋。再发展一些年头，人工智能的智慧水平必然会在很多领域超越人类。

更关键的是，这些拥有智慧的机器不仅不怕脏和累，在工作过程中出错的概率也更小。如果你是老板，你也想拥有这样的“员工”。可见，人工智能未来让很多人失业，并不是一句空谈。

技术革新确实会让一部分人失业，但同时也会创造新的职业。不过，人工智能带来的冲击，比一般的产业技术革新更震撼，触及到的行业非常多。有人说，我可以给机器抹机油，但这项工作也可以由机器代劳。大规模应用人工智能后，以往劳动密集型的产业就再也不需要那么多工人了，而创造出来的新职业，则是管理这些设备的高技术人才。显然，这并不需要太多人。

那剩余的人怎么办呢?

其实，这个问题完全可以从税收和分配机制上进行解决。为了避免养懒人，以往一个人干的活，完全可以分给5个人干。而蛋糕做大了也并没有坏处，即使占比很小，你所分配的份额也比以前多。

这个世界上并没有永恒不变的行业和职业，厨师和理发师未来也有可能被智能机器替代。为了应对这种冲击，所有人都必须要不断地改变自己，努力学习，只有这样，社会才会进步。

除了失业方面的考虑，更为关键的是人工智能会取代人类，主宰未来社会吗?这样的主题，已经出现在了一些科幻电影中。我们赋予了机器智慧，到头来却不听使唤，甚至还反叛人类，这肯定不是我们所愿意看到的。

有些人可能不相信机器能够拥有自我意识，不过根据科学家对人脑以及思维意识的产生和运作机制的了解，机器确实可以拥有意识，但前提是硬件基础要达到一定水平才能实现。

至于高级人工智能拥有自我意识后，还会听人类的使唤吗?人类该怎么办?真的很难给出答案。或许我们可以通过某种机制避免这样的事情发生，或者禁止创造拥有自我意识的智能机器。

人工智能的最终目的就是为了让人们的生活更美好，代替很多人的体力劳动，让大家有更多的时间去学习、去思考、去探索未来和未知!只有当我们不为生活发愁时，我们才会发展的更好。纵观科学技术的发展史，做出重大贡献的基本上都是位于社会金字塔中上部的那些人。

人工智能将会让我们的生活变成什么样?

虽然人工智能已经发展了好几十年，但在初期发展的十分缓慢，现阶段我们还处于人工智能发展的初级阶段。不过，人工智能技术现阶段已经开始重塑多个行业的面貌。可以断定，我们现在就已经处于人工智能爆发的元年了，现在每一个人都能享受这项技术带来的巨大改变。

人工智能的应用领域有很多。结合城市交通出行大数据，利用人工智能进行自动决策，将为我们带来更加智慧的路，从而降低交通事故的发生概率，缓解拥堵。在科学研究领域，人工智能也有大显身手之处，因为科学研究往往需要进行大量的实验，产生大量的实验数据，如果利用人力进行分析，往往费时费力，这一过程完全可以交给机器。物联网和人工智能结合，智能生活也将走进千家万户。

移动互联网的出现，仅仅用了10多年时间，就让我们的生活方式发生了巨大的改变。人工智能肯定会让我们的生活更上一层楼，未来可期。人工智能技术不仅可以改变一部手机、一辆车、一个家庭，还将改变整个社会的产业，促进经济飞速发展。

在科学技术这个股力量的推动下，几百年前，人类总共进行了三次大的工业或者说科技革命，而人工智能则将带领我们步入第四次科技革命，从信息时代步入智能时代。而以人工智能为核心驱动力的智能经济也正在成为经济发展的新引擎。