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具有執(zhí)行感知功能（例如感知，學習，推理和解決問題）的能力的機器被認為擁有人工智能。當機器具有認知能力時，就會存在人工智能。 判斷AI的基準是涉及推理、語音和視覺是否接近或達到人類水平。

一、入門人工智能

弱AI（Narrow AI）：當機器可以比人類更好地執(zhí)行特定任務時。

通用AI（General AI）：人工智能可以以與人類相同的精度水平執(zhí)行任何智力任務時達到通用狀態(tài)。

強AI（Strong AI）：當AI在許多任務中都能擊敗人類時，它就是強AI。

如今，人工智能已在幾乎所有行業(yè)中使用，為所有大規(guī)模集成人工智能的公司提供了技術優(yōu)勢。麥肯錫認為，與其他分析技術相比，人工智能有潛力創(chuàng)造6000億美元的零售價值，為銀行業(yè)帶來50％的增量價值。在運輸和物流領域，潛在收入增長了89％以上。

具體來說，如果企業(yè)將AI用于其營銷團隊，則可以使平凡而又重復性的任務自動化，從而使銷售代表可以專注于諸如建立關系，培養(yǎng)領導等任務。企業(yè)可以使用AI分析和推薦來制定制勝戰(zhàn)略。

簡而言之，人工智能提供了一種尖端技術來處理人類無法處理的復雜數(shù)據(jù)。 AI將多余的工作自動化，使工人可以專注于高水平的增值任務。大規(guī)模實施AI可以降低成本并增加收入。

二、人工智能簡史

如今，人工智能已成為流行語，盡管這個術語并不新鮮。 1956年，一群來自不同背景的前衛(wèi)專家決定組織有關AI的夏季研究項目。 四個聰明的人領導了這個項目。 John McCarthy（達特茅斯學院），Marvin Minsky（哈佛大學），Nathaniel Rochester（IBM）和Claude Shannon（貝爾電話實驗室）。該研究項目的主要目的是解決“原則上可以地描述出學習的每一個方面或智能的任何其他特征，從而可以制造出機器來對其進行仿真”。

這次會議的提議包括：

1）自動電腦

2）如何將計算機編程為使用某種語言？

3）神經元網

4）自我提升

這導致了可以創(chuàng)建智能計算機的想法。 充滿希望的新時代開始了-人工智能。

三、人工智能類型：

人工智能可以分為三個子領域：

1）人工智能

2）機器學習

3）深度學習

四、什么是機器學習？

機器學習是研究從示例和經驗中學習的算法的藝術。機器學習基于這樣的想法，即數(shù)據(jù)中存在一些已識別的模式，可用于將來的預測。與硬編程規(guī)則的區(qū)別在于，機器會自行學習以找到此類規(guī)則。

五、什么是深度學習？

深度學習是機器學習的一個子領域。深度學習并不意味著機器學習更多的深入知識；而是意味著機器使用不同的層從數(shù)據(jù)中學習。模型的深度由模型中的層數(shù)表示。例如，用于圖像識別的Google LeNet模型有22層。在深度學習中，學習階段是通過神經網絡完成的。神經網絡是一種結構，其中各層相互堆疊。

六、人工智能與機器學習

我們大多數(shù)的智能手機，日常設備甚至互聯(lián)網都使用人工智能。想要宣布其新創(chuàng)新的大公司通常會交替使用AI和機器學習。但是，機器學習和AI在某些方面有所不同。

AI（人工智能）是訓練機器執(zhí)行人類任務的科學。這個術語是在1950年代發(fā)明的，當時科學家開始研究計算機如何自行解決問題。

人工智能是一臺具有類人特性的計算機。它可以輕松，無縫地計算我們周圍的世界。人工智能是計算機可以執(zhí)行相同操作的概念。可以說，人工智能是模仿人類能力的大型科學。

機器學習是AI的一個獨特子集，它可以訓練機器如何學習。機器學習模型會尋找數(shù)據(jù)中的模式，然后嘗試得出結論。簡而言之，無需人工對機器進行編程。程序員提供了一些示例，計算機將從這些示例中學習如何做。

七、AI都在哪里使用？

人工智能具有廣泛的應用：

人工智能用于減少或避免重復任務。例如，AI可以連續(xù)重復任務，而不會感到疲勞。實際上，人工智能永遠不會停止，對執(zhí)行的任務無關緊要。

人工智能改善了現(xiàn)有產品。在機器學習時代之前，核心產品是建立在硬編程規(guī)則之上的。公司引入人工智能來增強產品的功能，而不是從頭開始設計新產品。你可以想到一些社交平臺的照片。幾年前，你必須手動標記朋友。如今，在AI的幫助下，社交平臺給你推薦朋友。

從市場營銷到供應鏈，金融，食品加工等行業(yè)，人工智能被廣泛應用。根據(jù)麥肯錫的一項調查，金融服務和高科技通信在AI領域處于領先地位。

八、為什么AI蓬勃發(fā)展？

自90年代以來，隨著Yann LeCun的開創(chuàng)性論文出現(xiàn)了神經網絡。但是，它在2012年左右開始變得出名。對其受歡迎程度的三個關鍵因素解釋為：

1）硬件

2）數(shù)據(jù)

3）算法

機器學習是一個實驗領域，這意味著它需要有數(shù)據(jù)來測試新的思想或方法。隨著互聯(lián)網的繁榮，數(shù)據(jù)變得更加易于訪問。此外，像NVIDIA和AMD這樣的大公司也為游戲市場開發(fā)了高性能的圖形芯片。

1.硬件

在過去的二十年中，CPU的功能爆炸性增長，使用戶可以在任何筆記本電腦上訓練小型的深度學習模型。但是，要處理用于計算機視覺或深度學習的深度學習模型，你需要一臺功能更強大的機器。多虧了NVIDIA和AMD的投資，新一代GPU（圖形處理單元）才問世。這些芯片允許并行計算。這意味著機器可以在多個GPU上分離計算以加快計算速度。

例如，使用NVIDIA TITAN X，需要花兩天的時間來為傳統(tǒng)CPU訓練數(shù)周的ImageNet模型。此外，大公司使用GPU集群通過NVIDIA Tesla K80訓練深度學習模型，因為它有助于降低數(shù)據(jù)中心成本并提供更好的性能。

2.數(shù)據(jù)

深度學習是模型的結構，而數(shù)據(jù)則是使其活躍的基礎。數(shù)據(jù)為人工智能提供動力。沒有數(shù)據(jù)，什么也做不了。新技術已經突破了數(shù)據(jù)存儲的界限。在數(shù)據(jù)中心中存儲大量數(shù)據(jù)比以往任何時候都更加容易。

互聯(lián)網革命使數(shù)據(jù)收集和分發(fā)可用于饋送機器學習算法。如果你熟悉Instagram或其他任何帶有圖像的應用程序，則可以猜測它們的AI潛力。這些網站上有數(shù)以百萬計的帶有標簽的照片。這些圖片可用于訓練神經網絡模型以識別圖片上的對象，而無需手動收集和標記數(shù)據(jù)。

人工智能與數(shù)據(jù)結合是新的黃金時代。數(shù)據(jù)是任何公司都不應忽視的獨特競爭優(yōu)勢。 AI從你的數(shù)據(jù)中提供答案。如果所有公司都可以使用相同的技術，那么擁有數(shù)據(jù)的公司將比其他公司具有競爭優(yōu)勢。舉個例子，世界每天創(chuàng)造約2.2 EB，即22億千兆字節(jié)。公司需要異常多樣化的數(shù)據(jù)源，以便能夠找到模式并進行大量學習。

3.算法

硬件比以往任何時候都更加強大，可以輕松訪問數(shù)據(jù)，但是使神經網絡更可靠的一件事是開發(fā)了更的算法。初級神經網絡是沒有深度統(tǒng)計特性的簡單乘法矩陣。自2010年以來，在改善神經網絡方面取得了令人矚目的發(fā)現(xiàn)。人工智能使用漸進式學習算法來讓數(shù)據(jù)進行編程。這意味著，計算機可以自學如何執(zhí)行不同的任務，例如發(fā)現(xiàn)異常，成為聊天機器人。

九、總結

人工智能和機器學習是兩個令人困惑的術語。人工智能是訓練機器模仿或復制人類任務的科學。科學家可以使用不同的方法來訓練機器。在AI時代的初期，程序員編寫了硬編程的程序，即鍵入機器可以面對的每一種邏輯可能性以及如何響應。當系統(tǒng)變得復雜時，很難管理規(guī)則。為了克服這個問題，機器可以使用數(shù)據(jù)來學習如何處理給定環(huán)境中的所有情況。

擁有強大的AI的重要功能是擁有足夠多的數(shù)據(jù)，并且異構性強。例如，一臺機器只要有足夠的單詞可以學習就可以學習不同的語言。AI是新的尖端技術。麥肯錫估計，人工智能可以以至少兩位數(shù)的速度推動每個行業(yè)的發(fā)展。

十、小彩蛋：如何開發(fā)屬于自己的AI？

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1. 下載預訓練并編譯好的AI模型

2. 讀取模型文件，將圖像或音頻文件送入模型中，即可獲得AI模型的推理結果

3. 將模型的推理結果配合自己編寫的python代碼，即可以開發(fā)一個屬于自己的AI小程序

全球受歡迎的機器學習框架TensorFlow（GitHub 上貢獻者開源項目超過9.9k）鈦靈AIX就能完美兼容，十分便于開發(fā)者們進行學習和開發(fā)、實踐。