人工智能（AI）这一术语（yǔ）是指执行在人类决（jué）策领域内考虑（lǜ）的任务的计算系统。这些软件（jiàn）驱（qū）动（dòng）的系统（tǒng）和智能代理包含高级数据分析和（hé）大数据应用程序。人工智能系（xì）统利用这个知识库来制定决（jué）策，并开展近似认知功（gōng）能（néng）的行动，其中（zhōng）包括（kuò）学习和解决问题。

人工智能在20世纪50年代中期被作（zuò）为（wéi）一个（gè）科学领（lǐng）域引入，近年（nián）来发展迅速。它已成为协调数（shù）字技术和管理业务运营的重（chóng）要（yào）工具。特别有用的是人工智能（néng）的（de）进步，如机器（qì）学习和深度学（xué）习。

重要（yào）的是要认识到（dào）人工智能是一个不断（duàn）变化的目标（biāo）。曾经被认为属于人（rén）工（gōng）智能领域的（de）事物，例如（rú）光学字符识别和电（diàn）脑国际象棋，现在被认为（wéi）是常（cháng）规计算。如今，机（jī）器人（rén）、图像（xiàng）识别、自然语言处理（lǐ）、实时分析工（gōng）具（jù）和（hé）物联网（IOT）内的各（gè）种连接系统都采（cǎi）用人（rén）工智能，以提供更（gèng）先进（jìn）的功能（néng）和能力。

帮助开发人工智能的是许多提供基于（yú）云（yún）计（jì）算的人工智（zhì）能（néng）服务的公司。Statistica公司预（yù）计，到2025年，人（rén）工智能将以每年超过127%的速度（dù）增长（zhǎng），其（qí）市场规模将（jiāng）达到48亿（yì）美元。咨询（xún）机构（gòu）埃森（sēn）哲公（gōng）司（Accenture）报告（gào）指出，“到2035年，人（rén）工智能（néng）可以通过改变工作性质，并在人与机器之间产生新的关系（xì）来（lái）实现经济（jì）增长率翻一番。”毫不奇怪，观察家们在（zài）这项技术渗透到商业和（hé）日常（cháng）生活中的同时（shí），也对这项技术进行了宣（xuān）传。

人工智能在许多业务领域具有广泛的应用

人工智能的历史：复制人类（lèi）思维

开（kāi）发能（néng）够模仿人类认知的机器的梦想可（kě）以追溯（sù）到几（jǐ）个（gè）世（shì）纪前。在（zài）19世纪90年代，像H.G. Wells这样的科幻作家开始探索机器人和（hé）其他机器的（de）概念，这些机器像人类一样思考（kǎo）和行动。

然而（ér），直到20世纪（jì）40年代初，人工智能的概念才真正形（xíng）成。在阿（ā）兰·图灵提出计算理论（本质上是（shì）机器（qì）如何使用算法来产生机器“思（sī）考”）之后，其他研究人员开（kāi）始探（tàn）索（suǒ）创建人工智（zhì）能（néng）框架（jià）的方法。

1956年，达（dá）特茅斯学院的研究人员（yuán）开始了人工智能的实际应用。这包（bāo）括采用电脑玩跳棋（qí）游戏，其水平可（kě）以击败大（dà）多数人。在随后（hòu）的几十年中（zhōng），人们对人工智（zhì）能（néng）的热情（qíng）逐渐消退。

1997年，IBM公（gōng）司开发了（le）一台国际象棋计算机深蓝（Deep Blue）击（jī）败了世界象棋冠军加（jiā）里卡斯帕罗（luó）夫。2011年（nián），IBM公司推出了Watson，它使用了（le）更为复杂的技（jì）术，包括深度学（xué）习和机器（qì）学习，击败了两个顶级的Jeopardy冠（guàn）军。而Jeopardy是（shì）美国知名的益（yì）智节目。

尽管人工智能在未来（lái）几年继（jì）续（xù）发（fā）展，但观察家们经常将2015年作为人工（gōng）智能（néng）的（de）一个里程碑年。谷（gǔ）歌（gē）云、亚马逊（xùn）网络（luò）服务（AWS）、微软（ruǎn）（Microsoft）、微软Azure等公司开始（shǐ）加强研究，提高自然语（yǔ）言处理（lǐ）能力、开发计算机视觉（jiào）和（hé）分析工具。

如（rú）今，人工智能已嵌（qiàn）入越来越多的应用（yòng）程序和工具（jù）中。其中包括企业分（fèn）析程（chéng）序和Siri和Alexa等数字（zì）助理，以及（jí）自动驾（jià）驶汽车和面部（bù）识别。

人工智能（néng）采用不同的形式（shì）

人工智能是一个涵盖任何和所有机器智（zhì）能的总称（chēng）。然而，人工智能的研究和使用有几个截然不同的区域 - 尽管它们有时会（huì）重叠。这些包（bāo）括（kuò）：

·通用人工智能。这些（xiē）系统通（tōng）常向周（zhōu）围的世界学习（xí），并以跨域的方式应用数（shù）据。例（lì）如，现（xiàn）在谷歌所有的DeepMind使用（yòng）神经网络学习如何操作人类所玩（wán）的电子游戏。

·自然语言处理（NLP）。这项技术（shù）使机器能够阅读、理解和解释人类语（yǔ）言。自然语言（yán）处（chù）理（NLP）使用统计方法和（hé）语义编程来理解（jiě）语法，在某些情（qíng）况下，还可以理解作者或与聊天机器人等（děng）系统交互的人的情绪。

·机（jī）器感知。在过（guò）去的几年里，传感器相关技（jì）术（摄像（xiàng）头、麦克风（fēng）、加（jiā）速度计（jì）、GPS、雷达等（děng））的巨大进步推动（dòng）了机（jī）器感知，其中包括（kuò）语音识别（bié）和用于面部和（hé）物体识别的（de）计算机视觉。

·机（jī）器人。机器人设备（bèi）广（guǎng）泛（fàn）用于工厂，医（yī）院（yuàn）和其他场所（suǒ）。近（jìn）年来，无人机也开始应用。这些（xiē）系统（tǒng）依赖（lài）于（yú）复杂的映（yìng）射和复杂的（de）编程，也使（shǐ）用机（jī）器（qì）感知来完成任务。

·社交智（zhì）能。自主（zhǔ）车（chē）辆、机（jī）器人和数字（zì）助理（如Siri和Alexa）需要（yào）协调和调整。因此，这些系统必须了解（jiě）人类的（de）行（háng）为，以（yǐ）及对（duì）社会规（guī）范的认识。

人工智（zhì）能方（fāng）法（fǎ）

有许多方法用于开发和（hé）构建人工智能（néng）系统。这些包括：

·机器学习（ML）。人工（gōng）智能的这一分支（zhī）使用统计（jì）方法（fǎ）和算法来发现模式，并“训（xùn）练”系统在没（méi）有（yǒu）明确编程的情况下做出预（yù）测或决策。它可能包括有（yǒu）监督和半监督的机器（qì）学习（包括分类和（hé）标签）和无监（jiān）督的机器学习（仅（jǐn）使用（yòng）数据输入，不使用人类应用（yòng）的标签）。

·深度学习。这种方法依（yī）靠人工神经网络模拟来近似（sì）人脑的（de）神经（jīng）。深度学习系统对于发展计算机视觉、语（yǔ）音识别、机器翻译、社会网络（luò）过滤（lǜ）、电子游戏、医学诊断等具有特别重要的（de）价值。

·贝叶斯网络。这些（xiē）系统依赖于概率图（tú）形模型，这些模型使用（yòng）随机变量（liàng）和条件独立性（xìng）来更好地（dì）理（lǐ）解（jiě）和（hé）处理事物之间的（de）关系，例如药（yào）物和副作（zuò）用。

·遗传算法（fǎ）。这些搜索算法利（lì）用（yòng）自然（rán）选择（zé）后建模的启（qǐ）发（fā）式方法（fǎ）。他们使用变异模型（xíng）和交叉技术来解（jiě）决（jué）复杂的（de）生物（wù）挑战和其他问题。

现（xiàn）实世界中的人工智能

对于人工智（zhì）能来说，有很多令人信服的用（yòng）例（lì）。以下是在一些行业（yè）领域中（zhōng）的主要（yào）示例：

·医疗保健行业（yè）

医疗保健（jiàn）中的人工（gōng）智能可以发挥（huī）主（zhǔ）导作（zuò）用。它使卫生专业人员（yuán）能够更深入（rù）地了（le）解风险因（yīn）素和（hé）疾病。它可以（yǐ）帮助诊断，并提供对风险的洞察（chá）力。人工（gōng）智能还为支持患者跟踪或（huò）警报的智能设备、手术机（jī）器人（rén）和物（wù）联（lián）网（IOT）系统提供帮助。

·农业（yè）

人工智能现在广泛用于农作（zuò）物（wù）监（jiān）测。它帮助农民（mín）以最佳水平施用水和肥料。它还（hái）有助（zhù）于农场设（shè）备的（de）预防性（xìng）维护，并产生自动机器人来（lái）挑选农作（zuò）物。

·金融行业

如（rú）今，定量（算法）在（zài）没有人（rén）为干预的情况下交易股票，银行立即做出自动信贷决策（cè），金融（róng）机构使用算法来检测欺诈行为（wéi）。人工智能还允许消费者使用（yòng）智能手机扫描纸质支票和存款。

·零售行业

越来越多（duō）面向消费（fèi）者（zhě）的应用程序和工具（jù）支持图像识别（bié）、语音（yīn）和自（zì）然语（yǔ）言处理以及增强（qiáng）现实（AR）功（gōng）能，这（zhè）些（xiē）功（gōng）能（néng）允许消费者在（zài）房间或办公室中（zhōng）预览（lǎn）家具，或者在（zài）不前往实体商（shāng）店的情（qíng）况下查看（kàn）化（huà）妆品的外（wài）观。零（líng）售商也在（zài）使用人工智（zhì）能进（jìn）行个性化营销、管理（lǐ）供应链和（hé）网络安全。

·旅行、交（jiāo）通和招待

航空公司、酒店和租车公司（sī）使用（yòng）人工智能来预测需求并动态调整定价。航空公司还依赖人工智（zhì）能来优化（huà）航线飞（fēi）机（jī）的使用，考虑（lǜ）天气条件、乘客（kè）负荷和其他变量。他（tā）们还可以了解飞机何时需要维（wéi）护。酒店正在使用人工智能（包括图像识别（bié））来部署机器人和安全监控。自动驾驶汽车和智能（néng）交（jiāo）通网（wǎng）也依赖人工智能。

人工智能（néng）的好处和（hé）风险

对于企业来说，这不是一个（gè）是（shì）否使用人工智能（néng）的问题，许多组织已经每天（tiān）都在使用人（rén）工（gōng）智能，而是一个如何最大化收益和最小化（huà）风险的（de）问题。

企业了（le）解人工智能如何以及（jí）在何处改善（shàn）业务流程（chéng），以及建立一个能够理解（jiě）人工（gōng）智能是（shì）什么，它适（shì）合何处以及它提供哪（nǎ）些（xiē）机会（huì）的（de）员（yuán）工（gōng）队伍是（shì）至关重（chóng）要的。这可能（néng）需要企业员工（gōng）具备新的知识和技能，同时需要（yào）重新考虑（lǜ）服务提供商、工作流程和内部流程。

人（rén）工智（zhì）能能应对其他挑战。人工智能最大的障（zhàng）碍包括机器学习和深度学习，而构建结构不（bú）良的框架。或（huò）用户使用糟糕的数据训练（liàn）模（mó）型或构建有（yǒu）缺陷的统计模型（xíng）时，通常会出现不正确甚至危险的结果（guǒ）。

人（rén）工智（zhì）能工具（jù）虽然越来越容易（yì）使用，但需要数（shù）据科学专（zhuān）业知识。其他重要因（yīn）素包括：确保有足够的计（jì）算能力和适当（dāng）的（de）基于云计算的基础设施，以及减轻（qīng）员工的工作岗（gǎng）位被人工智能取代的担（dān）忧。

无（wú）论（lùn）如何，人工智（zhì）能正在引入更多的机会来创造（zào）更智能、更（gèng）强（qiáng）大的机器。相信在未来几年，人工智能一定会进一步改变业务和生活。