人工智能如何工作：我无法想象这项技术的未来会是什么样子

人工智能（Unsplash）的工作原理

日惹 - 什么是人工智能？在帮助盟军破解纳粹密码机之谜赢得第二次世界大战不到十年后，数学家艾伦·图灵（Alan Turing）用一个简单的问题第二次改变了历史：“机器会思考吗？那么人工智能是如何工作的呢？

图灵1950年的论文“计算机和智能”以及随后的图灵测试设定了人工智能的基本目标和愿景。

人工智能的核心是计算机科学的一个分支，旨在肯定地回答图灵的问题。这是在机器中复制或模拟人类智能的尝试。人工智能的广泛目的引发了许多问题和争论。如此之多，以至于没有一个领域的单一定义被普遍接受。

将人工智能简单地定义为“构建智能机器”的一个主要限制是，它并没有真正解释人工智能是什么以及是什么造就了智能机器。人工智能是一门跨学科的科学，有多种方法，但机器学习和深度学习的进步正在科技行业的几乎每个领域创造范式转变。

然而，最近提出了各种新的测试，这些测试在很大程度上受到了好评，包括2019年一篇题为“关于智力测量”的研究论文。 在这篇论文中，资深深度学习研究员和谷歌工程师弗朗索瓦·乔莱特（François Chollet）认为，智力是“学习者将他或她以前的经验和以前的技能转化为有价值的任务的水平，涉及不确定性和不确定性和 适应。换句话说：最智能的系统能够吸取很少的经验，并不断猜测在各种情况下的结果。

人工智能的工作原理

人工智能的工作原理是将大量数据与快速迭代处理和智能算法相结合，允许软件从数据中的模式或特征中自动学习。人工智能是一个广泛的研究领域，包括许多理论、方法和技术，以及以下关键子领域：

机器学习可自动创建分析模型。它使用神经网络、统计学、运筹学和物理学的方法，在数据中发现隐藏的见解，而无需明确编程在哪里查找或推断什么。 神经网络是一种机器学习，由相互连接的单元（如神经元）组成，它们通过响应外部输入来处理信息，在每个单元之间传递信息。此过程需要数据的多个路径来查找连接并从未定义的数据中获取含义。 计算机视觉依靠模式识别和深度学习来识别图像或视频中的内容。当机器可以处理、分析和理解图像时，它们可以实时捕获图像或视频并解释周围环境。 自然语言处理 （NLP） 是计算机分析、理解和生成人类语言（包括语音）的能力。NLP的下一阶段是自然语言的交互，它允许人类使用正常的口语与计算机进行通信来执行任务。 深度学习使用具有多层处理单元的大型神经网络，利用计算能力的进步和改进的训练技术来学习大量数据中的复杂模式。常见应用包括图像和语音识别。

此外，还有几种技术支持 AI：

图形处理单元是 AI 的关键，因为它提供了迭代处理所需的大量计算能力。训练神经网络需要大数据和计算能力。 物联网从连接的设备生成大量数据，其中大部分未被分析。使用AI自动化模型将使我们能够更多地使用它们。 正在开发高级算法，并与新方法相结合，以更快、更快速地在多个级别分析更多数据。这种智能处理是识别和预测罕见事件、了解复杂系统和优化独特场景的关键。 API 或应用程序编程接口是可移植的代码包，可以向现有产品和软件包添加 AI 功能。他们可以将图像识别功能添加到家庭安全系统和Q&A功能中，以描述数据，创建文本和标题，或在数据中调用有趣的模式和见解。

简而言之，人工智能的目的是提供可以推理输入和解释输出的软件。人工智能将提供与软件的类似人类的交互，并为特定任务提供决策支持，但它不是人类的替代品，也不会很快。

因此，在了解了人工智能的工作原理之后，请查看VOI中的其他有趣新闻，是时候彻底改变新闻了！