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AI & 工程学习计划›🌱 AI 种子›课程›什么是AI?一个友好的介绍
🤖
AI 种子 • 入门⏱️ 10 分钟阅读

什么是AI?一个友好的介绍

什么是人工智能?友好的介绍🤖

您本周可能已经多次听到“人工智能”或“AI”这个词。它出现在新闻中,出现在广告中,工作中的人们不停地谈论它。

但它“实际上”是什么?让我们来揭开谜底吧。


🌅 你已经每天都在使用人工智能了

在我们定义任何内容之前,有一个惊喜:您已经是人工智能用户。你已经很多年了。

  • 在手机上进行面部解锁?这就是人工智能识别你的脸。
  • Netflix 推荐一部您最终喜欢的电影?人工智能研究了你的观看习惯。
  • 谷歌翻译 将法语菜单变成英语?人工智能正在做翻译。
  • Siri 或 Alexa 回答您的问题吗?人工智能正在理解你的声音。

人工智能不是未来的机器人。该软件已经融入您的日常生活中。

🤯

一般人每天与人工智能系统交互 20 到 30 次——从早上解锁手机到晚上获取播放列表推荐。


🤖 那么什么是人工智能?

这是最简单的定义:

人工智能是可以从经验中学习并做出决策的软件,而不仅仅是遵循固定的规则。

让我们用一个例子来具体说明这一点。

常规软件(固定规则)

传统计算器遵循严格的规则:“如果用户按 2 + 2,则显示 4。”它永远不会学习,永远不会进步,永远不会做任何没有被告知要做的事情。它在数学方面很出色,但其他方面却一事无成。

人工智能软件(从数据中学习)

电子邮件中的垃圾邮件过滤器没有固定的垃圾邮件单词列表。相反,它通过查看人类标记为垃圾邮件或非垃圾邮件的数百万封电子邮件来学习。随着时间的推移,它会发现程序员从未为其编写规则的新模式。随着经验的积累,它会变得更加聪明。

这种学习和改进的能力是人工智能与常规软件的区别。

并排比较:遵循严格的规则流程图的传统软件与从示例中学习并随着时间的推移不断改进的人工智能软件
传统软件遵循固定的规则。人工智能从数据中学习并根据经验进行改进。
🤔
Think about it:

想想您的电子邮件收件箱。您可能已经很久没有手动标记垃圾邮件了,但您的垃圾邮件文件夹每周都会发现诈骗者的新伎俩。这是人工智能在后台静静地学习。您能想到另一个软件似乎可以自行变得更好的例子吗?


🎯 两种类型的人工智能

并非所有人工智能都是生而平等的。科学家通常谈论两种类型:

狭义人工智能(我们今天拥有的)

狭义人工智能旨在很好地完成一项特定任务。你手机的人脸识别是狭义的人工智能——它可以识别人脸,但不能写诗或开车。

你今天接触的每一个人工智能都是狭义人工智能:

  • Spotify 的音乐推荐
  • 键盘上的自动更正
  • 银行的欺诈检测
  • Siri 等语音助手

通用人工智能(仍然是科幻小说)

通用人工智能将是一种能够思考、推理和学习人类可以完成的任何任务的机器,而且可能做得更好。它会在创作音乐、诊断疾病和进行哲学辩论之间切换,就像一个人一样。

这还不存在。一些研究人员认为这可能需要几十年的时间。其他人则认为这可能永远不会发生。你在《机械姬》或《她》等电影中看到的人工智能是通用人工智能——令人印象深刻,但目前是虚构的。

🧠小测验

狭义人工智能和通用人工智能之间的主要区别是什么?


🌍 如今人工智能应用在哪些地方?

人工智能无处不在。以下是一些您可能没有想到的示例:

|面积 |人工智能如何提供帮助 | |------|-------------| | 医疗保健 |在医学扫描中发现癌症的早期迹象| | 农业 |无人机识别哪些作物需要水| | |在几毫秒内检测欺诈交易 | | |预测下周哪些产品将售空 | | |优化数千个包裹的递送路线 | | |创建个性化播放列表和推荐 |

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共同点?人工智能非常善于发现大量数据中的模式 - 速度远远快于人类。

🤯

人工智能系统现在可以从医学图像中检测某些类型的癌症,其准确度与经验丰富的医生相当,有时甚至超过。在一项研究中,人工智能在乳房 X 光检查中识别乳腺癌的准确率比人类放射科医生高 11.5%。

🧠小测验

以下哪一项最能描述什么是人工智能?


🔑 要点

  • 人工智能是从数据中学习的软件,而不仅仅是遵循固定的规则
  • 您已经每天都在使用人工智能 - 面部解锁、推荐、翻译、语音助手
  • 狭义人工智能(当今存在的人工智能)可以很好地完成一项任务
  • 通用人工智能(目前是科幻小说)将在所有任务中与人类水平的智能相匹配
  • 人工智能擅长发现海量数据集中的模式
💡

工智能是一种工具——就像锤子或计算器。如果使用得当,它会非常强大,但它并不像人类那样“思考”。在整个计划中,我们将探讨人工智能能做什么和不能做什么,以便您可以自信、负责任地使用它。

🧠小测验

以下哪一个是人工智能在日常生活中的例子?


下一步是什么?

现在您已经知道什么是人工智能了,下一课将深入探讨机器实际上如何学习。我们将探索将原始数据转化为智能行为的迷人过程。