介绍

人工智能（artificial intelligence，缩写为 AI）指可仿照人类智能来履行使命，并依据搜集的信息对本身进行迭代式改进的系统和机器。AI 具有多种形式。例如：

  • 聊天机器人运用 AI 更快速高效地了解客户问题并供给更有效的回答
  • 智能帮手运用 AI 来解析大型自在文本数据集中的关键信息，然后改进调度
  • 引荐引擎能够依据用户的观看习惯主动引荐电视节目

如今人工智能已变成了一个包罗万象的术语，许多用来履行在曩昔需求人工输入的杂乱使命的运用（例如与客户在线交流或下棋）都能够被称作人工智能。在实际中，人工智能也常常与它的子范畴交换运用，例如机器学习和深度学习。

AI、机器学习和深度学习有何区别？

虽然 AI、机器学习和深度学习相互相关，但它们之间存在本质区别：

  1. 人工智能 (AI)

    人工智能可让计算机、机器和机器人仿照人，像人相同制定决议计划、辨认目标、解决问题和了解语言。

  2. 机器学习 (ML)

    机器学习是 AI 的一个子集，它专心于构建可自主学习（无需人为干预）数据，然后继续进步精确性的运用。经过训练，机器学习算法可辨认数据形式，做出更明智的决议计划和猜测，但这一般需求用户参与。机器学习侧重于构建能够依据本身运用的数据进行学习或改进功能的系统。换句话说，一切的机器学习都是 AI，但不是一切的 AI 都是机器学习。

  3. 深度学习

    深度学习是机器学习的一个子集，指人工神经网络（由算法建模而成，能够像人的大脑相同工作）学习很多数据，可协助计算机解决更杂乱的问题。从下图能够看到，跟着数据量的增大，深度学习的功能会越来越好，而传统机器学习方法功能表现却趋于陡峭；但传统的机器学习算法在数据量较小的情况下，比深度学习有着更好的表现。

AI、机器学习和深度学习有何区别？

  1. 深度学习与神经网络有何区别？

    神经网络由一系列算法依照人类大脑的工作方式松懈建模而成，它运用很多数据进行训练来对神经网络的神经进行装备。简单来说，深度学习由神经网络层驱动，深度学习就是具有多个神经层的神经网络的另一种说法。

简而言之，AI 是一个广泛的概念，机器学习是 AI 的一个分支，深度学习是机器学习的一个特定分支。深度学习是现在最先进的机器学习技能之一，具有很强的特征提取和形式辨认才能，对于处理大规模、高维度的数据具有很大的优势。

AI 的运用

AI（人工智能）的运用十分广泛，在各行各业都有运用，以下是一些常见的运用场景：

  1. 自然语言处理(NLP)：如语音辨认、机器翻译、情感剖析等。
  2. 计算机视觉(CV)：如图画辨认、目标检测、人脸辨认、主动导航、主动驾驶等。
  3. 智能家居：例如智能家电、智能安防、智能环境控制等。
  4. 机器学习：如猜测模型、分类、聚类、回归、决议计划树等。
  5. 智能引荐：如产品引荐、新闻引荐、音乐引荐、影视引荐等。
  6. 主动化流程：如机器人流程主动化、主动出产线、无人仓库等。
  7. 数据剖析：如数据发掘、猜测剖析、人工智能报表等。
  8. 联机广告和营销：如广告优化、主动竞价、展示/曝光剖析、人群剖析等。
  9. 人工智能帮手：如智能客服、语音帮手、聊天机器人、虚拟秘书等。
  10. 健康医疗：如医疗印象剖析、精准医疗诊疗等。
  11. 金融：如风控评价、诈骗检测、信誉评价等。

除了以上所述之外，人工智能还有许多其他运用，特别是在工业、交通、城市办理、社交网络等范畴有广泛的运用。

AI 在企业中的运用

人工智能技能能够主动履行以往需求手动完成的流程或使命，进步企业绩效和出产率，还能够超越人力极限，充分发挥数据的价值，为企业发明巨大的商业效益。

AI 能够为大多数职能、事务和行业发明价值。其间包括通用和行业特定的运用，例如:

  1. 智能客服：企业能够运用AI构建聊天机器人或虚拟帮手来完成智能客服，然后能够愈加高效地对客户供给服务和支撑。
  2. 数据剖析：AI 能够对很多的数据进行剖析和猜测，协助企业做出愈加精确的决议计划，例如出售猜测、用户行为剖析、市场趋势剖析等。
  3. 主动化流程：AI 能够协助企业完成主动化流程，然后进步出产功率、降低成本，例如出产线主动化、财务办理主动化等。
  4. 安全保证：AI 能够协助企业进行网络安全保证，主动多层次防范，检测和排查潜在的数据缝隙等安全性问题。
  5. 营销和广告：AI 能够协助企业进行营销和广告推广，例如依据用户行为和需求，主动化引荐产品、跟踪顾客满意度等。
  6. 人才招聘：AI 能够辅佐企业加快招聘过程并进步招聘功率，例如主动筛选简历、猜测招聘成功率等。
  7. 智慧医疗：运用图画辨认来剖析 X 射线图画中的癌症迹象。
  8. 物流办理：企业能够使用 AI 技能优化物流道路和配送计划，进步配送功率和精确性。
  9. 人力资源办理：企业能够使用AI技能辅佐招聘、训练、绩效评价等人力资源办理工作，进步功率和精确性。
  10. 出产办理：企业能够使用AI技能优化出产流程，进步出产功率和产品质量。例如，运用机器学习算法优化出产计划，削减出产成本。
  11. 金融服务：银行和保险公司能够使用 AI 技能辅佐危险评价和诈骗检测，进步服务质量和危险控制才能。
  12. 自然语言处理：企业能够使用自然语言处理技能剖析和处理很多的文本数据，例如社交媒体谈论、客户反馈等，从中获取有价值的信息。

这些运用让 AI 在企业中有广泛的运用，加快了企业数字化转型进程，进步了企业出产功率，降低了企业成本。

本文正在参与 人工智能创作者扶持计划