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　　根据Gartner的数据ღ★，到2022年ღ★，全球客户将在人工智能软件上花费625亿美元ღ★。报告还指出ღ★，48%的CIO已经部署了某种人工智能软件ღ★，或计划在未来12个月内部署ღ★。

　　所有这些投资吸引了大量专注于人工智能产品的初创公司ღ★。CBInsights报告称米乐M6ღ★，ღ★，仅在2022年第一季度ღ★，人工智能融资就达到了151亿美元ღ★。而在此之前的一个季度ღ★，投资者向人工智能初创公司投入了171亿美元ღ★。鉴于数据驱动人工智能ღ★，数据分析ღ★、机器学习和商业智能等相关领域都出现快速增长也就不足为奇了米乐m6官网登录入口ღ★，ღ★。

　　但究竟什么是人工智能?为什么其会成为科技行业中如此重要且利润丰厚的一部分?

　　在某些方面ღ★，人工智能与自然智能相反ღ★。如果说生物天生具有智能ღ★，那么人造机器可以说是拥有人工智能ღ★。所以从某种角度来说ღ★，任何“会思考的机器”都具有人工智能米乐m6官网登录入口app下载ღ★。

　　事实上ღ★，人工智能的早期先驱之一——JohnMcCarthyღ★，将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”ღ★。

　　然而ღ★，在实践中ღ★，计算机科学家使用人工智能这个术语来指代机器的思维方式ღ★，人类已经把这种思维方式提升到了一个非常高的水平ღ★。

　　计算机非常擅长计算——接受输入ღ★、操纵ღ★，并产生结果输出ღ★。但在过去ღ★，其还无法完成其他人类擅长的工作ღ★，比如理解和生成语言ღ★、通过视觉识别物体ღ★、创造艺术或从过去的经验中学习ღ★。

　　现今ღ★，许多计算机系统能够使用普通语言与人类交流ღ★。还可以识别人脸和其他物体ღ★。其使用机器学习技术ღ★，尤其是深度学习ღ★，使自己能够从过去中学习并预测未来ღ★。

　　许多人将人工智能的历史追溯到1950年ღ★，当时AlanTuring发表了《计算机器与智能》ღ★。Turing的文章开头写到ღ★，“我提议考虑这个问题ღ★，‘机器会思考吗?’”还提出了一个被称为图灵测试的场景ღ★。Turing提出ღ★，如果一个人不能把机器和人区分开来ღ★，那么计算机就可以被认为是智能的ღ★。

　　1956年ღ★，JohnMcCarthy和MarvinMinsky主持了第一次人工智能会议ღ★，即达特茅斯人工智能夏季研究项目(DSRPAI)ღ★。该会议让计算机科学家相信ღ★，人工智能是一个可以实现的目标ღ★，为未来几十年的进一步研究奠定了基础ღ★。人工智能技术的早期尝试开发出了能下西洋跳棋和国际象棋的机器人ღ★。

　　1960年代见证了机器人和一些解决问题的程序的发展ღ★。一个值得注意的亮点是ELIZA的创建ღ★，这是一个模拟心理治疗的程序ღ★，为人机交流提供了一个早期的例子ღ★。

　　在1970和1980年代ღ★，人工智能的发展仍在继续ღ★，但速度有所放缓ღ★。尤其机器人领域取得了重大进展ღ★，比如可以看到和行走的机器人ღ★。Mercedes-Benz推出了第一款(极其有限的)自动驾驶汽车ღ★。然而米乐m6官网登录入口app下载ღ★，政府对人工智能研究的资助大幅减少ღ★，导致了一段被称为“人工智能寒冬”的时期ღ★。

　　1990年代ღ★，人们对人工智能的兴趣再次激增ღ★。“人工语言互联网计算机实体”(ALICE)聊天机器人证明ღ★，自然语言处理可以带来比ELIZA更自然的人机交流ღ★。这十年也见证了分析技术的激增ღ★，这为后来的人工智能发展奠定了基础ღ★，以及第一个循环神经网络架构的发展ღ★。这也是IBM推出其DeepBlue国际象棋人工智能的十年ღ★，其是首个战胜当前世界冠军的人工智能ღ★。

　　2000年代的第一个十年见证了机器人技术的快速创新ღ★。第一批Roombas开始吸尘地毯ღ★，NASA发射的机器人探索火星ღ★。而在国内ღ★，Google公司正在研发无人驾驶汽车ღ★。

　　自2010年以来ღ★，人工智能技术出现了前所未有的增长ღ★。硬件和软件都发展到了可以实现物体识别ღ★、自然语言处理和语音助手的程度ღ★。IBM的Watson赢得了Jeopardyღ★。Siriღ★、Alexa和Cortana应运而生ღ★，聊天机器人成为了现代零售的固定设备ღ★。DeepMind的AlphaGo打败了人类围棋冠军ღ★。所有行业的企业都开始部署人工智能工具来帮助分析数据云计算ღ★，并取得更大的成功ღ★。

　　现在ღ★，人工智能真正开始进化ღ★，超越一些狭窄和有限的类型ღ★，演变为更高级的实现ღ★。

　　不同的计算机科学家小组提出了不同的方法来分类人工智能的类型ღ★。一种流行的分类使用三个类别:

　　1.狭义的人工智能在一件事上做得非常好ღ★。苹果的Siriღ★、IBM的Watsonღ★、Google的AlphaGo都是NarrowAI的例子ღ★。狭义的人工智能在当今世界相当普遍ღ★。

　　2.通用人工智能是人工智能的一种理论形式ღ★，其可以与人类一样执行大多数智能任务ღ★。流行电影中的例子可能包括《2001太空漫游》中的HAL或《钢铁侠》中的J.A.R.V.I.Sღ★。许多研究人员目前正致力于开发通用人工智能ღ★。

　　3.超级人工智能ღ★，仍然处于理论阶段ღ★，其智力远远超过人类ღ★。这种人工智能还没有接近成为现实ღ★。

　　1.反应式机器接收输入并提供输出ღ★，但它们没有任何记忆或从过去的经验中学习ღ★。在许多电子游戏中对抗的机器人就是反应性机器的典型例子ღ★。

　　2.内存有限的机器可以回溯过去ღ★。当今道路上的许多车辆都具有属于此类的先进安全功能ღ★。例如ღ★，如果有汽车在车辆或人员即将超过时ღ★，发出备份警告ღ★，那么其使用的是一组有限的历史数据来得出结论并提供输出ღ★。

　　3.心智机器理论意识到人类和其他实体的存在ღ★，并有自己独立的动机ღ★。大多数研究人员都认同ღ★，这种人工智能尚未开发出来ღ★，一些研究人员表示不应该尝试这样做ღ★。

　　4.有自我意识的机器知道自己的存在和身份ღ★。尽管一些研究人员声称ღ★，具有自我意识的人工智能如今已经存在ღ★，但只有少数人认同这一观点ღ★。开发具有自我意识的人工智能存在很大争议ღ★。

　　虽然从理论角度来看这些分类很有趣ღ★，但大多数组织更感兴趣的是可以用人工智能做什么ღ★。这将我们带到了产生大量收入的人工智能方面——人工智能用例ღ★。

　　推荐引擎——无论是购买一件新毛衣ღ★、找一部电影看ღ★、浏览社交媒体还是试图寻找真爱ღ★，我们都可能会遇到一个基于人工智能的算法ღ★，其会给出建议ღ★。大多数推荐引擎使用机器学习模型将用户的特征和历史行为与周围的人进行比较ღ★。即使用户自己不知道这些偏好ღ★，这些模型也能很好地识别偏好ღ★。

　　自然语言处理——自然语言处理(NLP)是一个广泛的人工智能类别ღ★，包括语音到文本ღ★、文本到语音ღ★、关键字识别ღ★、信息提取ღ★、翻译和语言生成米乐m6官网登录入口app下载ღ★。其允许人类和计算机通过普通的人类语言(音频或打字)进行交互ღ★，而不是通过编程语言ღ★。由于许多NLP工具都包含了机器学习功能ღ★，因此它们往往会随着时间的推移而改进ღ★。

　　情感分析——人工智能不仅可以理解人类语言ღ★，还可以识别支撑人类对话的情感ღ★。例如ღ★，人工智能可以分析数千个技术支持对话或社交媒体互动ღ★，并识别出哪些客户正在经历强烈的积极或消极情绪ღ★。这种类型的分析可以让客户支持团队专注于那些可能有叛变风险的客户和/或可能被鼓励成为品牌倡导者的极度热情的支持者ღ★。

　　语音助手——很多人每天都与Siriღ★、Alexaღ★、Cortana或Google互动ღ★。虽然我们经常认为这些助手是理所当然的ღ★，但其融合了先进的人工智能技术ღ★，包括自然语言处理和机器学习ღ★。

　　欺诈预防——金融服务公司和零售商经常使用高度先进的机器学习技术来识别欺诈交易ღ★。其在金融数据中寻找模式ღ★，当交易看起来异常或符合已知的欺诈模式时ღ★，就会发出警报人工智能ღ★。ღ★，以阻止或减轻犯罪活动ღ★。

　　图像识别——很多人都使用基于人工智能的面部识别来解锁手机ღ★。这种人工智能还支持自动驾驶汽车ღ★，并允许自动处理许多与健康有关的扫描和测试ღ★。

　　预测性维护——许多行业ღ★，如制造ღ★、石油和天然气ღ★、运输和能源严重依赖机械ღ★。当机械停机时ღ★，成本可能会非常高ღ★。目前ღ★，企业正在结合使用目标识别和机器学习技术ღ★，来提前识别设备可能发生故障的时间ღ★，以便在故障最小化的时间安排维修ღ★。

　　预测分析和禁止分析——预测算法可以分析任何类型的业务数据ღ★，并将其用作预测未来可能发生事件的基础ღ★。规范性分析还处于起步阶段ღ★，其更进一步ღ★，不仅可以做出预测ღ★，还可以提供建议ღ★，告知组织应该为可能发生的未来事件做好准备ღ★。

　　自动驾驶汽车——当今生产的大多数汽车都具有一些自动驾驶功能ღ★，如停车辅助ღ★、车道居中和自适应巡航ღ★。虽然完全自动驾驶汽车仍然很昂贵ღ★，且相对稀少ღ★，但已经在路上ღ★，并且驱动其的人工智能技术正在变得越来越好ღ★，越来越便宜ღ★。

　　机器人技术——工业机器人是人工智能最早的应用之一ღ★，其仍然是人工智能市场的重要组成部分ღ★。消费型机器人ღ★，如机器人吸尘器ღ★、调酒师和割草机ღ★，正变得越来越普遍ღ★。

　　当然ღ★，这些只是人工智能的一些广为人知的用例ღ★。科技正以如此多的方式渗透到我们的日常生活中ღ★，以至于我们常常没有完全意识到它们ღ★。

　　推动人工智能的技术继续以稳定的速度发展ღ★。量子计算等未来的进步可能最终会带来重大的创新ღ★，但在近期内ღ★，这项技术本身似乎很可能会沿着一条可预测的不断改进的道路继续前进ღ★。

　　目前尚不清楚的是人类将如何适应人工智能ღ★。这个问题对未来几十年的人类生活产生了重大影响ღ★。

　　许多早期的AI实现都遇到了重大挑战ღ★。在某些情况下ღ★，用于训练模型的数据会让偏差感染AI系统ღ★，导致其无法使用ღ★。

　　在其他许多情况下ღ★，企业在部署AI后并没有看到希望的财务结果ღ★。技术可能已经成熟ღ★，但围绕其的业务流程却还不成熟ღ★。

　　Gartner高级研究总监Alys Woodward表示:“人工智能软件市场正在加速发展ღ★，但其长期发展轨迹将取决于企业能否提高其人工智能成熟度ღ★。”

　　Woodware补充道:“成功的AI业务成果将取决于对用例的谨慎选择ღ★。提供重大业务价值的用例ღ★，同时可以通过扩展来降低风险ღ★，这对于展示AI投资对业务利益相关者的影响至关重要ღ★。”

　　组织正在转向使用AIOps等方法来帮助更好地管理AI部署ღ★。他们越来越多地寻找以人为中心的人工智能ღ★，利用人工智能来增强而不是取代人类工人ღ★。

　　全球人工智能市场是一股充满活力和变革的力量ღ★，正在重塑行业和社会ღ★。其应用范围从医疗保健到金融ღ★，并且随着技术的进步其影响力不断扩大ღ★。尽管必须解决挑战和道德问题ღ★，但人工智能在提高效率ღ★、改进决策和推动创新方面的潜在好处是不可否认的ღ★。随着人工智能不断发展ღ★，它无疑将走在技术进步的最前沿ღ★，塑造我们工作ღ★、生活和与世界互动的未来ღ★。