人工智能 (AI)

人工智能 (AI)，也称为机器智能，是计算机科学的一个分支，专注于构建和管理可以学习代表人类自主做出决策和执行行动的技术。

人工智能不是单一的技术。它是一个总称，包括支持机器学习、计算机视觉、自然语言理解 (NLU) 和自然语言处理 (NLP) 的任何类型的软件或硬件组件。

今天的人工智能使用传统的CMOS硬件和驱动传统软件的相同基本算法功能。未来几代人工智能有望激发新型的受大脑启发的电路和架构，它们可以比人类更快、更准确地做出数据驱动的决策。

4 种类型的人工智能是什么，它们有何不同？
人工智能计划经常被谈论为属于以下四个类别之一：

反应式 AI 依靠实时数据来做出决策。
有限内存 AI 依赖存储的数据来做出决策。
Theory of Mind AI 可以在决策时考虑用户意图等主观因素。
Self-Aware AI 具有类似人类的意识，能够独立设定目标并使用数据来决定实现目标的最佳方式。
将这些区别可视化的一个好方法是将 AI 想象为一名职业扑克玩家。反应型玩家根据当前手牌做出所有决定，而记忆力有限的玩家会考虑自己和其他玩家过去的决定。

A Theory of Mind 玩家会考虑其他玩家的行为线索，最后，一个有自我意识的专业 AI 玩家不再考虑玩扑克谋生是否真的是对他们时间和精力的最佳利用。

虽然人工智能经常引用科幻小说中具有感知能力的计算机霸主的图像，但当前的现实却大不相同。从本质上讲，人工智能使用与驱动传统软件相同的基本算法功能，但以不同的方式应用它们。也许人工智能最具革命性的方面是它允许软件在适应环境时重写自己。

人工智能可以取代整个系统，端到端地做出所有决策，或者可以用来增强特定流程。例如，标准的仓库管理系统可以显示各种产品的当前水平，而智能的可以识别短缺，分析原因及其对整个供应链的影响，甚至采取措施进行纠正。

人工智能的发展阶段
随着人工智能在商业应用中变得越来越普遍，对更快、更节能的信息处理的需求呈指数级增长。传统的数字处理硬件无法满足这种需求。这就是为什么研究人员从大脑中汲取灵感并考虑替代架构的原因，在这些架构中，人工神经元和突触网络以节能、可扩展的方式以高速和自适应学习能力处理信息。

狭义（弱）人工智能只能执行有限的一组预定功能。
据说通用（强）人工智能相当于人类大脑根据广泛的刺激自主运作的能力；
预计超级人工智能有朝一日会超越人类智能（并可能接管世界）。
此时，Narrow AI 才刚刚开始进入主流计算应用。

实用层面的人工智能
AI 目前正应用于实验室和商业/消费者环境中的一系列功能，包括以下技术：

语音识别允许智能系统将人类语音转换为文本或代码。
自然语言处理支持人与计算机之间的对话交互。
计算机视觉允许机器扫描图像并使用比较分析来识别图像中的对象。
机器学习侧重于构建可以识别数据中的模式和关系的算法模型。
专家系统获得有关特定主题的知识，并且可以像该主题的人类专家一样准确地解决问题。