什么是人工智能（AI）？人工智能如何运作？

人工智能 (AI) 是计算机科学的一个广泛分支，涉及构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。虽然人工智能是一门具有多种方法的跨学科科学，但尤其是机器学习和深度学习的进步正在为科技行业的几乎每个领域带来范式转变。

人工智能允许机器模拟甚至改进人类思维的能力。从自动驾驶汽车的开发到ChatGPT和 Google 的Bard等生成式人工智能工具的激增，人工智能正日益成为日常生活的一部分，也是各个行业的公司都在投资的领域。

人工智能定义：人工智能基础知识
从广义上讲，人工智能系统可以执行与人类认知功能相关的常见任务，例如解释语音、玩游戏和识别模式。他们通常通过处理大量数据、寻找在自己的决策中建模的模式来学习如何做到这一点。在许多情况下，人类会监督人工智能的学习过程，强化良好的决策并阻止错误的决策。但一些人工智能系统被设计为在没有监督的情况下学习——例如，通过一遍又一遍地玩视频游戏，直到它们最终弄清楚规则和如何获胜。

强人工智能VS弱人工智能
智能很难定义，这就是为什么人工智能专家通常会区分强人工智能和弱人工智能。

强人工智能
强人工智能，也称为通用人工智能，是一种可以解决从未接受过训练的问题的机器，就像人类一样。这就是我们在电影中看到的人工智能，就像《西部世界》中的机器人或《星际迷航：下一代》中的角色数据。这种类型的人工智能实际上还不存在。

创造一台具有人类水平智能、可应用于任何任务的机器是许多人工智能研究人员的圣杯，但对通用人工智能的探索充满了困难。一些人认为，强大的人工智能研究应该受到限制，因为在没有适当护栏的情况下创建强大的人工智能存在潜在风险。

与弱人工智能相比，强人工智能代表着一台具有全套认知能力的机器——以及同样广泛的用例——但时间并没有减轻实现这一壮举的难度。

弱人工智能
弱人工智能，有时被称为狭义人工智能或专业人工智能，在有限的环境中运行，是对应用于狭义问题（例如驾驶汽车、转录人类语音或在网站上策划内容）的人类智能的模拟。

弱人工智能通常专注于出色地执行单个任务。虽然这些机器看起来很智能，但它们的运行受到的约束和限制甚至比最基本的人类智能还要多。

机器学习与深度学习
尽管“机器学习”和“深度学习”这两个术语在有关人工智能的对话中经常出现，但它们不应该互换使用。深度学习是机器学习的一种形式，机器学习是人工智能的一个子领域。

机器学习
机器学习算法由计算机输入数据，并使用统计技术来帮助它“学习”如何逐步更好地完成某项任务，而无需专门针对该任务进行编程。相反，机器学习算法使用历史数据作为输入来预测新的输出值。为此，机器学习由监督学习（由于标记数据集而已知输入的预期输出）和无监督学习（由于使用未标记数据集而导致预期输出未知）组成。

深度学习
深度学习是一种机器学习，它通过受生物学启发的神经网络架构运行输入。神经网络包含许多隐藏层，通过这些隐藏层处理数据，使机器能够“深入”学习，建立连接并对输入进行加权以获得最佳结果。