塑造人工智能的格局：阿里智能引领技术前沿 (塑造人工智能的意义)

人工智能的意义和价值是什么

人工智能一词始创于1956年，但是由于数据量的增加，先进算法以及计算能力和存储能力的提高，人工智能在当今变得越来越流行。 1950年代早期的AI研究探索了诸如解决问题和符号方法之类的主题。 1960年代，美国国防部对这种工作产生了兴趣，并开始训练计算机来模仿人类的基本推理。 这项早期工作为我们今天在计算机中看到的自动化和形式推理铺平了道路，包括可以设计为补充和增强人类能力的决策支持系统和智能搜索系统。 好莱坞的电影和科幻小说将AI描绘成占领世界的类人机器人，而AI技术的当前发展并没有那么可怕，甚至还没有那么聪明。 取而代之的是，人工智能已经发展为在每个行业提供许多特定的利益。 继续阅读有关医疗保健，零售等方面人工智能的现代示例。 二、为什么人工智能很重要?1)AI通过数据实现重复学习和发现的自动化。 但是，人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化。 AI不是自动执行手动任务，而是可靠，无疲劳地执行频繁，大量的计算机化任务。 对于这种类型的自动化，人工询问对于设置系统并提出正确的问题仍然至关重要。 2)人工智能为现有产品增加了智能。 在大多数情况下，不会将AI单独出售。 而是，您已经使用的产品将通过AI功能得到改善，就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。 自动化，对话平台，机器人和智能机可以与大量数据结合使用，以改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术。 3)AI通过渐进式学习算法进行调整，以使数据进行编程。 人工智能发现数据的结构和规律性，从而使该算法获得技能：该算法成为分类器或预测器。 因此，就像该算法可以教自己如何下棋一样，它可以教自己下一个在线推荐什么产品。 当给定新数据时，模型会适应。 反向传播是一种AI技术，允许在第一个答案不太正确时通过训练和添加数据来调整模型。 4)AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。 几年前几乎不可能构建具有五个隐藏层的欺诈检测系统。 不可思议的计算机功能和大数据改变了这一切。 您需要大量数据来训练深度学习模型，因为它们直接从数据中学习。 您可以提供的数据越多，它们变得越准确。 5)人工智能通过深度神经网络实现了令人难以置信的准确性，这在以前是不可能的。 例如，Alexa，网络搜索和网络相册的交互都是基于深度学习的，并且随着我们使用它们的不断增加，它们将变得越来越准确。 在医学领域，来自深度学习，图像分类和对象识别的AI技术现在可以用于以与训练有素的放射科医生相同的准确性在MRI上发现癌症。

怎样科学看待人工智能的出现及其意义

人工智能的意义在于将人从一些低级的脑力劳动中解放出来，能去做更加有价值的事情，重复性的事就交给机器去做了。人工智能与我们息息相关，人工智能产品随处可见，人工智能将会深刻改变我们的生活，包括交通、医疗、工作等诸多领域。在人工智能时代，我们也需要重新思考存在的意义。

人工智能的出现，扩大了人们对自身认知的范围，人工智能也将成为人类未来生产力的主要手段，甚至可以突破人类认知的概念，因而，一个新的术语也开始流行起来，那就是“认知科学〞。人工智能将取代人类的，都是重复性的枯燥性工作，从而使人类从枯燥的工作中逐渐地解脱出来。而随着机器人在各行各业逐渐地普及，许多重复性的体力劳动，会逐渐被取代。

事实上现实的智能离我们幻想的智能还是太远。侯世达在书中这样描述人工智能的，“人工智能”反映了一个令人兴奋的愿景，就是说人工智能，可以探索人类心智最深刻的奥秘，还可以通过技术的手段提炼为纯粹的抽象模式。

对于人工智能的研究，可以帮助我们找准人类对于自身的定位。就目前来说，人类是地球上最高形态的智慧存在，但对于整个宇宙来说，其实是不确定的，当然，对于我们研究人工智能，这样能够帮助我们消除对于未知的恐惧。人类对于人工智能的种种担忧，其实可以归为人类对于其他未知形态的生命的害怕。

但是人工智能散发出的商业化的气息，也让人工智能逐渐沦为缺乏深意的时髦词儿，各种空洞的促销，比如人工智能机器人等概念性产品，让大家对人工智能产品抱有非常大的幻想。事实上人工智能的应用还刚刚开始涉足，有许多不能够胜任的领域。

虽然人工智能给人类社会带来的变革和影响，远超人类想象，甚至作用到人类无法涉及的领域。但是，人工智能在本质上是无法超越人类的。

人工智能的意义与价值

人工智能的价值和意义何在？人工智能（AI）使机器能够通过经验学习，适应新输入，并执行类似人类的任务。 当前的AI示例，如下象棋的计算机和自动驾驶汽车，主要依赖于深度学习和自然语言处理技术。 通过处理大量数据并识别模式，这些技术可以训练计算机完成特定任务。 一、人工智能的历史人工智能一词于1956年创造，但随着数据量的增加、先进算法的出现以及计算和存储能力的提升，人工智能在当今变得日益流行。 20世纪50年代早期，AI研究探讨了问题解决和符号方法等核心主题。 到了60年代，美国国防部对AI研究产生了兴趣，并开始训练计算机进行人类基本推理的模仿。 这些早期工作为今天的计算机自动化和形式推理铺平了道路，包括决策支持系统和智能搜索系统，这些系统旨在补充和增强人类能力。 二、人工智能的重要性1) AI通过数据实现了重复学习和发现的自动化。 与硬件驱动的机器人自动化不同，AI能够可靠、无疲劳地执行大量计算机任务。 在这种自动化中，人工干预对于设置系统和提出正确问题仍然至关重要。 2) 人工智能为现有产品增加了智能。 通常，AI不是单独出售的，而是作为改进您正在使用的产品的功能添加，例如将Siri作为新一代Apple产品的功能。 自动化、对话平台、机器人和智能机可以结合大量数据，改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术。 3) AI通过渐进式学习算法进行调整，使数据进行编程。 人工智能能够发现数据的结构和规律性，使算法获得分类或预测技能。 就像算法可以教自己下棋一样，它也可以教自己推荐在线产品。 当给定新数据时，模型会进行适应。 反向传播是AI技术之一，允许在第一个答案不准确时通过训练和添加数据来调整模型。 4) AI使用多层神经网络分析更多和更深的数据。 几年前，构建具有多个隐藏层的欺诈检测系统几乎是不可能的。 计算机功能的增强和大数据的出现改变了这一点。 深度学习模型需要大量数据进行训练，因为它们直接从数据中学习。 提供的数据越多，它们越准确。 5) 人工智能通过深度神经网络实现了前所未有的准确性。 例如，Alexa、网络搜索和网络相册的交互都是基于深度学习的，并且随着使用的增加，它们将变得更加准确。 在医学领域，基于深度学习、图像分类和对象识别的AI技术现在可以与MRI一起，以与训练有素的放射科医生相同的准确性检测癌症。 6) AI充分利用数据。 当算法能够自学时，数据本身可以成为知识产权。 答案在数据中，您只需要应用AI来揭示它们。 数据现在比以往任何时候都更重要，可以创造竞争优势。 如果您在竞争激烈的行业中拥有最佳数据，即使每个人都在应用类似技术，最佳数据也将带来胜利。

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