什么是人工智能(AI)?
人工智能(AI)是计算机科学的一个广泛分支，专注于机器从外部输入产生理性行为的能力。人工智能的目标是创建能够执行原本需要人类智慧才能完成的任务的系统。人工智能体现在日常生活中虚拟助手搜索预测技术，甚至是叫车服务。
总结
- 人工智能(AI)的目标是开发出能够实现人类推理能力的机器。
- 这四种类型的人工智能是反应性机器、有限记忆、心理理论和自我意识。
- 人工智能现在在很大程度上影响着生产力、就业和竞争行为。
人工智能的类型
1.反应性机器
反应性机器感知当前的外部信息并相应地计划行动。这些机器执行专门的任务，只了解手头的任务。在重复的情况下，机器的行为是一致的。在20世纪90年代，IBM开发了一种名为深蓝下竞技国际象棋时，通过确定每一枚棋子的棋盘位置来预测棋路。
2.有限的记忆
有限的内存机器可以利用最近的观察来做出明智的决定。机器会考虑观测数据参考他们预先编制的概念框架。观测数据被保留一段时间，然后被遗忘。
3.心理理论
心智理论机器可以形成思想，并在参考的基础上做出决定情感上的上下文；因此，他们可以参与社会互动。这些机器仍处于开发阶段;然而，许多机器人表现出了类似人类的能力。例如，考虑可以理解基本语音提示和命令但不能进行对话的语音助手应用程序。
4.自我意识
自我意识机器通过构思、欲望的形成和理解其内部状态来展示智能行为。1950年，艾伦·图灵开发了图灵测试，以识别行为与人类无异的机器。
人工智能的相关性越来越大
人工智能在21世纪越来越受欢迎圣世纪很大程度上归功于机器学习子领域的进步。机器学习开发的系统可以自我改进，这是通过识别算法来完成的。机器学习优化的一些流程包括文书自动化、法务会计和算法交易．
机器学习是如何实现的?
了解机器如何通过人工智能变得智能的最简单方法是将其与人类的学习方式进行比较。例如，考虑一个正在学习骑自行车的孩子。孩子骑上自行车，抓住车把，并希望保持直立和控制。孩子不是通过理解骑车的物理原理来学习如何骑自行车，而是通过反复试验来学习。
随着时间的推移，孩子会本能地熟练地感知那些可能使他失去对自行车控制的因素。就像孩子通过练习学会骑自行车的潜规则一样，人工智能是通过反复模拟发展起来的。
1.监督式学习
监督学习是人工智能领域中最常见的学习方法。机器尝试在给定有标记的输入和输出对集合的情况下导出一个函数。当处理数值数据集时，使用回归。在处理分类变量时，分类是首选的方法。如果模型提供了不正确的答案，可以调整模型以提供更准确的输出。
2.无监督学习
无监督学习涉及机器将数据转换为有用的信息。常用的方法包括聚类和关联。聚类将相似的变量组合在一起，而关联检测变量之间的相关性。数据挖掘利用聚类和关联来过滤大型数据集。将大型数据集转化为有意义信息的过程可以通过无监督学习进行优化。
3.强化学习
在强化学习中，机器会自主地对外部刺激做出反应，并通过偶尔的奖励和惩罚来调节。强化学习方法的目的是开发一种能够独立理性行动的机器。
大型投资银行摩根大通(j.p. Morgan)目前使用强化学习算法进行交易。这是通过编程来完成的，根据所做的决定相应地奖励或惩罚算法。
人工智能对未来的影响
人工智能的快速发展将对生产力、就业和竞争产生深远影响。然而，人工智能未来融入社会是一个有争议的话题。
对生产力的影响
经济生产力的提高会使顾客更满意，企业的盈利能力也会增强。在航空业，人工智能将通过准确安排和更安全的航班来提高客户满意度。利用人工智能的企业可以改善他们的价值主张同时提高盈利能力。
例如，达美航空利用机器学习为客户提供卓越的飞行体验。达美航空通过分析大数据来了解飞机位置、天气状况和飞机诊断信息。然后确定假设的结果及其概率。然后，航空公司根据潜在的结果优化航班安排。
对就业的影响
人工智能领域的快速扩张将带来更多高薪工作，而高薪工作反过来也需要更多受过高等教育的员工。对人工智能最大的批评是，它将使低技能工作自动化，并增加受教育程度较低人群的失业率。
此外，由于系统性歧视，低技能员工更有可能成为少数族裔。因此，有人认为，人工智能可能会强化系统性的歧视做法。
对竞争的影响
试图获得竞争优势的公司可以利用人工智能来优化他们的业务。目前，只有创新者和少数早期采用者将人工智能整合到他们的业务中。一旦人工智能集成的经济效益超过了研发和集成成本，就会有更多的企业采用新技术。
假设一家玩具制造商决定使用机器学习进一步优化其供应链。厂家可以利用它的降低销货成本并以较低的价格提供玩具以占领市场份额。这证明了人工智能如何增强市场中的竞争行为。
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