人工智能到底有何神奇之处?

相信大家对2017年5月23日的人工智能围棋程序“阿尔法狗（AlphaGo）”击败了目前世界排名第一的中国棋手柯洁还历历在目，AlphaGo恐怖的计算能力让人为之惊叹。这也意味着人工智能进入到普罗大众的生活中。

今年，十三届全国人大二次会议在北京开幕，国务院******向大会作政府工作报告。人工智能连续三年高频出现在政府重点工作报告中，其重要性不言而喻。大家可能对人工智能印象最深刻的一幕是今年在政府的工作报告中被升级为智能+。国务院******作政府工作报告时称，要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。同时，政府工作报告还说，要促进新兴产业加快发展，深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。全国人大代表刘庆峰提到要用人工智能推动弱势群体更好地享受发展成果。那么大家对人工智能的了解有多少呢，让我们来一层层的揭开人工智能的面纱吧。

人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能大致可以划分为两个部分，人工和智能，人工即人力所能及制造的；智能相对而言就比较复杂，他涉及到意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能常用技术

 

机器人过程自动化（RPA）：通过观察用户执行某项任务来提取规则和动作列表的技术。

专家系统：一个计算机程序，它有硬编码的规则来模拟人类的决策过程。模糊系统是基于规则的系统的一个特定的例子，它将变量映射到0到1之间的连续值，这与传统的数字逻辑相反，它导致了0/1的结果。

计算机视觉（CV）：获取和理解数字图像的方法（通常分为活动识别、图像识别和机器视觉）。

文本分析和NLP：自然语言处理(NLP)使用和支持文本分析，通过统计和机器学习方法促进对句子结构和意义、情绪和意图的理解。目前用于欺诈检测和安全，广泛的自动化助理，以及用于挖掘非结构化数据的应用程序神经网络（NNs或ANNs）

自治系统：位于机器人和智能系统之间的交叉领域（例如：智能感知，灵巧的物体操作，基于飞机的机器人控制等等）。

分布式人工智能（DAI）：一种解决问题的技术，将它们分配给相互作用的自主“代理”。多代理系统（MAS）、基于代理的建模（ABM）和群智能是这个子集的三个有用的规范，其中集体行为来自于分散的自组织代理的交互。

情感计算：一个处理情绪识别、解释和模拟的子领域。

进化算法（EA）：它是一个更广泛的计算机科学领域的一个子集，叫做进化计算，它使用由生物激发的机制（例如，突变，繁殖等等）来寻找最优解。遗传算法是EAs中最常用的子群，它是根据自然选择过程选择“最适者”候选方案的搜索启发式。

归纳逻辑程序设计（ILP）：子字段使用正式逻辑来表示事实数据库并从这些数据中形成假设。

决策网络：是最著名的贝叶斯网络/推理的概括，它代表一组变量及其通过映射的概率关系（也称为定向无环图）。

概率编程：一个框架，它不强迫您硬编码特定的变量，而是使用概率模型。贝叶斯程序合成（bp）在某种程度上是概率编程的一种形式，贝叶斯程序编写新的贝叶斯程序（而不是人类，就像在更广泛的概率编程方法中一样）

环境智能（AmI）：一个框架，它要求物理设备进入数字环境，以感知、感知和响应外部刺激（通常由人类行为触发）。

自然语言生成：从计算机数据生成文本。目前用于客户服务、报告生成，或总结商业智能洞察力。

语音识别：将人类语音转换成有用的计算机应用程序。目前用于交互式语音响应系统和移动应用。

机器学习平台：提供算法、api、开发和培训工具包、数据，以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器上。目前广泛应用于企业应用，主要涉及预测或分类。

AI-优化硬件：图形处理单元（GPU）和专门设计和架构的设备，以有效地运行面向对象的计算工作。目前主要是在深度学习应用方面有所不同。

决策管理：将规则和逻辑插入人工智能系统的引擎，用于初始设置/培训和持续的维护和调优。一个成熟的技术，它被广泛应用于各种企业应用，协助或执行自动化决策。

深度学习平台：一种特殊类型的机器学习，由具有多个抽象层的人工神经网络组成。目前主要用于模式识别和分类应用，能够支持庞大的数据集。

生物识别技术：使人类和机器之间能够进行更多的自然互动，包括但不限于图像和触摸识别、语言和肢体语言。目前主要用于市场研究。

随着物联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现、信息技术产业的快速崛起，人工智能在人类社会、生产制造和信息空间之间的交叉融合与相互作用，新技术和新产业不断涌现，使得各个领域对人工智能的需求更加迫切，这些变化也使得人工智能新的应用呈现勃勃生机。

人工智能的应用领域

一、人机对话

人要和机器对话的前提是机器能够“听懂”人类语言,这必须使用语音语义识别技术。当人说话的时候,首先机器接收到语音,然后将语音转变为文字进行处理,随后对文字进行内容识别并理解,进而生成相应的文字并转化为语音,最后输出语音。以上这个过程不断重复,人们就会感觉是和机器在对话。

二、机器翻译

人工智能与人工智能翻译。人工智能（AI），也称机器智能，指由人类制造出来的机器所表现出来的智能，通过模拟人类的意识、思维，代替人类实现认知、分析、决策等多种功能；亦指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能翻译又称机器翻译，指运用人工智能的方法和手段，通过计算机途径而非人工的手段，将一种自然语言转换成另外一种目标自然语言的技术，该技术融合了语言学、计算机科学、统计学、脑神经学等多门学科知识。

三、人脸识别

银行开户、安防影像分析、刑侦破案都离不开对个人身份的确定,人脸识别技术可以让个人身份认证的精确度大大提高。首先计算机通过摄像头检测出人脸所在位置,然后定位出五官的关键点,随后把人脸的特征进行提取,识别出人的性别、年龄、肤色和表情等,最后将特征数据与人脸库中的样本进行对比,判断是否为同一个人。

四、无人驾驶

无人汽车上的传感器把道路、周围汽车的位置和障碍物等信息搜集并传输至数据处理中心,然后再识别这些信息并配合车联网以及3D高精地图做出决策,最后把决策指令传输至汽车控制系统,通过调节车速、转向、制动等功能达到汽车在无人的情况下也能顺利行使的目的。

同时,无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析,规划出最优交通线路,提高道路利用率,减少堵车情况,节约交通出行时间。

五、风险控制

一个人的信用是否良好,是否存在欺诈行为都可以由人工智能来判断。首先通过大数据技术搜集多维度用户数据,包括:登陆ip地址、登陆设备、登录时间、社交关系、资金关系和购物习惯等,然后把这些数据通过计算机进行处理,生成信用分变量,最后把信用分变量输入风控模型得出最后的信用结论,识别出个人的信用状况。

六、机器写作

写一篇新闻稿需要编辑花费几个小时,一份优质的分析报告则需要1个月甚至更长时间才能完成,而利用机器来写作只需要几分钟。机器通过算法对网络上海量原始的信息和数据进行去重、排序、实体发现、实体关联、领域知识图谱生成、筛选和整理,最终形成结构化的内容,随后再利用算法和模型把这些内容进一步加工成可读的新闻稿或可视化报告。

七、教育领域

教育是一个名副其实的“脑力劳动力”密集型行业,而人工智能在自适应教育的应用可以帮助老师们从重复的应试教育工作中解脱出来,重点培养学生们的创新思维。在学习管理中,人工智能可以完成拍照搜题和分层排课等工作;在学习评测中,人工智能可以完成作业布置、作业批改和组卷阅卷等工作;在学习方法中,人工智能可以完成推送学习内容、规划学习路径等工作。通过这些环节的密切配合,人工智能让每个学生都有个性化的学习方式,从而极大地提高了学习效率。

八、医疗领域

中国的医疗资源严重分配不均,造成人们看病都喜欢去三甲医院,让三甲医院人满为患,而其他医院则门可罗雀,人工智能则可以改变这种状况。通过语音录入病例,提高了医患沟通效率;通过机器筛选医疗影像,减少了医生90%的工作量;通过对患者大数据的分析,随时监控健康状况,预防疾病发生;通过医疗机器人的运用,提高了手术精度。而在药物研发中,通过人工智能算法来研制新药可以大大缩短研发时间和降低成本。

九、工业制造

全球制造业的人力成本在逐年上涨,制造业微薄的利润导致对低成本有强烈需求。人工智能可以优化生产,缩减人工成本,主要在四个方面有显著应用:1、机械设备管理。对设备进行故障预测、智能维修和生命周期管理。2、质检。通过计算机视觉对产品缺陷进行大规模检测,缩短了人工检测时间。3、参数性能。通过智能数据挖掘,优化工艺参数,提高产品品质。4、分拣机器人。通过3D视觉技术进行识别、抓取、并摆放不规则物体,完全消除重复的人工流水线工作。

十、零售领域

通过大数据与业务流程的密切配合,人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置,为企业创造更多效益,让消费者体验更好。在设计环节中,机器可以提供设计方案;在生产制造环节中,机器可以进行全自动制造;在供应链环节中,由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测,合理进行补货、调货;在终端零售环节中,机器可以智能选址,优化商品陈列位置,并分析消费者购物行为。

十一、网络营销

用户在互联网中的行为留下了大量的数据,通过人工智能算法对这些数据进行分析,可以得出每个用户的标签、行为和习惯。因此,当用户在使用搜索引擎、视频网站和直播等平台的时候,算法又会根据不同的用户精准推送不同的个性化广告,即“千人千面”,这极大地降低了用户对广告的反感程度,其接受程度大大提高,购买率也随之上升。

十二、智能客服

传统客服业务面临招人困难,工资成本高,浪费消费者时间等问题。而1个客服机器人则可以同时通过语音和文字与大量客户沟通,理解客户需求,回答客户问题,并能指导客户进行操作。这无疑节约了客户的等待时间,提升了客户体验,实现了以“客户为中心”的理念。