一、什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
谈到人工智能,一般人首先想起来的,可能都是影视作品里面的这样一些形象。

变形金刚

终结者
电影是虚构的,那些电影的角色也是虚构的,所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感。
其实对人工智能,有两种非常不太一样的看法,我们把它称为两种不同的人工智能。
1.1 强人工智能
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器将被认为是有知觉的,有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案,有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能,比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。
强人工智能研究的目的是研制出和人一样聪明,甚至比人更聪明的机器。那么这样一种观点在科幻界、文学界持有的比较多。那么如果我们说一说这样的产物,它是有一个什么样的特点或者特征?
第一,它要有自主意识。我们在人工智能里面,当听到自主这个词的时候,是非常令人惊讶的一件事情,非常令人震惊的一件事,它指的是人造物,完全可以自己决定要去做什么,自己决定怎么做。也就是说他做事甚至可以脱离人的干预了,这是一种非常强的一个事情。
第二,它全面达到甚至超过人类的智能水平。
那么这两个基本特征是这种强人工智能的观点所具有的。

异形前传-普罗米修斯-"机器人"大卫
1.2 弱人工智能
弱人工智能是指不能制造出真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。
弱人工智能比较简单,也就是说我们做让机器做事的时候聪明一点,这就好了。
弱人工智能有以下几个特点:
第一,如果某件事情需要智能,我们通过机器来做,这就是人工智能。
第二,没有要求全面达到人类的智能水平。
第三,只是要求机器做事,没有说必须要有自主意识,甚至情感等等,就是说可以是有人来安排他,指使他去做,而不是由他自主的去完成。
谷歌围棋机器人 AlphaGO
谷歌围棋机器人AlphaGO可以战胜人类的围棋世界冠军,但是它只会下围棋,你要问它其问题,或者比试其它项目,它就什么都不会了。
因此我们在讨论人工智能时,主要讨论的是弱人工智能。
因此站在弱人工智能的角度,我们的日常生活中已经有很多弱人工智能的例子:
智能手机:弱人工智能系统;
百度:一个巨大的搜索弱人工智能;
电子邮箱:垃圾邮件过滤器是经典的弱人工智能。
二、人工智能的技术分支
人工智能技术有四大分支,分别是:模式识别、机器学习、数据挖掘、智能算法。
2.1 模式识别
所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读,把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程,其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向,研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。
2.2 机器学习
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
2.3 数据挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
2.4 智能算法
“智能算法”是指在工程实践中,经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论,比如模拟退火,遗传算法,禁忌搜索,神经网络,天牛须搜索算法,麻雀搜索算法等。这些算法或理论都有一些共同的特性(比如模拟自然过程)。它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地。

三、人工智能主要应用领域
3.1 制造
智能制造,是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造,把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去,只在这些意义上,才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。人工智能在制造业的应用主要有三个方面:首先是智能装备,包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂,包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务,包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求,但作为一项通用性技术,人工智能与制造业融合是大势所趋。

3.2 家居
智能家居主要是基于物联网技术,通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备,设备间可以互联互通,并进行自我学习等,来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是,近两年随着智能语音技术的发展,智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品,同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品,不仅具备WiFi连接功能,提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务,还能与智能家居连接,实现场景化智能家居控制。

3.3 金融
人工智能的产生和发展,不仅促进金融机构服务主动性、智慧性,有效提升了金融服务效率,而且提高了金融机构风险管控能力,对金融产业的创新发展带来积极影响。人工智能在金融领域的应用主要包括:智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等,该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。

3.4 零售
人工智能在零售领域的应用已十分广泛,正在改变人们购物的方式。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。通过大数据与业务流程的密切配合,人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置,为企业创造更多效益,让消费者体验更好。在设计环节中,机器可以提供设计方案;在生产制造环节中,机器可以进行全自动制造;在供应链环节中,由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测,合理进行补货、调货;在终端零售环节中,机器可以智能选址,优化商品陈列位置,并分析消费者购物行为。

3.5 交通
大数据和人工智能可以让交通更智慧,智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析,可以对交通进行实施监控和调度,有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。人工智能还可为我们的安全保驾护航。人长时间开车会感觉到疲劳,容易出交通事故,而无人驾驶则很好地解决了这些问题。无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析,规划出最优交通线路,提高道路利用率,减少堵车情况,节约交通出行时间。

3.6 安防
安防领域涉及到的范围较广,小到关系个人、家庭,大到跟社区、城市、国家安全息息相关。目前智能安防类产品主要有四类:人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析;在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的;从行业角度来看,主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广。

3.7 医疗
当下人工智能在医疗领域应用广泛,从最开始的药物研发到操刀做手术,利用人工智能都可以做到。眼下,医疗领域人工智能初创公司按领域可划分为八个主要方向,包括医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析、药物挖掘、虚拟护士助理、健康管理监控、精神健康以及营养学。其中,协助诊断及预测患者的疾病已经逐渐成为人工智能技术在医疗领域的主流应用方向。

3.8 教育
通过图像识别,可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题,从工具层面给师生提供更有效率的学习方式,但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

3.9 物流
物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造,能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划,优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节。

四、人工智能的发展趋势
61岁的比尔·盖茨曾在一篇给大学生的毕业寄语中写道“当今时代是一个非常好的时代”,如果在今天寻找一个能对世界造成巨大影响的机会,他毫不犹豫的就会考虑——人工智能。
马云在2018世界人工智能大会现场再谈新制造。他认为,未来30年智能技术将深入到社会方方面面,彻底重塑传统制造业。企业如果不能从规模化、标准化向个性化、智慧化转型,将很难存活下去。AI技术再先进,如果不能和制造业结合推动转型升级,也将失去意义。
可以知道的是,人工智能与各个行业相结合,可能会发生一些奇妙的化学反应,迸发出不一样的火花。我们都坐在人工智能这趟刚刚出发的高速列车上,不知会被带往何处。
趋势一:人工智能与物联网结合,给人们生活带来更多方便
人工智能的本质让使计算机模拟人的意识、思维的信息过程。简单的说,就是能够做出和人类智能相似反应的智能机器,这个领域还包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。总体而言,它是为了让人们的生活更加方便而服务的。比如智能家居,智能厨房,将厨房的所有电器连在一起,通过一块电子屏幕就可以操作各种家电,给厨房的使用带来了便利。比如停车场无感支付,智能识别车牌号,将支付软件和车牌绑定,实现停车场的通行顺畅,节约了车主大量的时间成本。相信在未来人工智能会应用到更多场景里,给人们带来更多便利。

趋势二:自主学习成为人工智能的终极目标
目前,大家听的最多的可能是早某一领域人工智能通过深度学习之后,会逼近人类专家顾问的水平,这个学习的过程也是大数据的获取、积累和输入。其实,让AI“大脑”变聪明是一个分阶段进行的过程,第一阶段是机器学习,第二阶段是深度学习,第三阶段是自主学习。只有达到自主学习的阶段才会更加贴近人类智能的水平。

趋势三:人工智能将对劳动力产生冲击,影响就业
事实上,人工智能抢走劳动者饭碗的事件已经在全球上演,阿里的无人超市已经实现自动收银,随着此类智能收费的推广,消费者可以自己缴费,超市、商场、停车场、小区、高速公路收费站的收银员将逐渐被替代。马云在一次大数据峰会上说过:“如果我们继续以前的教学方法,我可以保证,三十年后我们的孩子们将找不到工作。”阿里巴巴在电商领域的对手,京东集团董事局主席刘强东也曾表示:“五年后,给你送货的都将是机器人。”

这样清醒的认知让每个人都感受到压力,但事实上,人工智能对就业的积极影响超过负面冲击,简易工作被取代之后,相继而来的是大量劳动力的释放,人类技能的升级才是重点,人才也会被分配到合理的岗位。
也许对于人工智能的发展人们还是会有担忧,无法判断人工智能是充满灾难的潘多拉魔盒还是帮助人类发展的高速列车,但人工智能的探索是永无止境的,它终将改变世界,相信未来可期。

