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无论以何种标准衡量，人工智能 (AI) 已成为一门大生意。

据 Gartner 称，到 2022 年，全球客户将在 AI 软件上花费 625 亿美元。该报告还指出，48% 的 CIO 已经部署了某种 AI 软件，或计划在未来 12 个月内部署。

所有这些投资都吸引了大量专注于人工智能产品的初创公司。 CB Insights 报告称，仅在 2022 年第一季度，AI 融资就将达到 151 亿美元。 上一季度ai人工智能电影，投资者向 AI 初创公司注资 171 亿美元。 鉴于数据驱动的人工智能，数据分析、机器学习和商业智能等相关领域都出现了快速增长也就不足为奇了。

但人工智能到底是什么，为什么它会成为科技行业如此重要且利润丰厚的部分？

什么是人工智能？

在某些方面，人工智能与自然智能相反。 如果说生物天生就具有智能，那么人造机器就可以说是具备了人工智能。 所以在某种程度上，任何“会思考的机器”都具有人工智能。

事实上，人工智能的早期先驱之一约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。

然而，在实践中，计算机科学家使用人工智能一词来指代机器思考的方式，人类已将其提升到一个非常高的水平。

计算机非常擅长计算——获取输入、对其进行处理并产生结果输出。 但在过去，它无法做人类擅长的其他事情，例如理解和生成语言、通过视觉识别物体、创造艺术或从过去的经验中学习。

但这一切都在改变。

今天，许多计算机系统能够使用普通语言与人类交流。 它还可以识别人脸和其他物体。 它使用机器学习技术，尤其是深度学习，使自己能够从过去中学习并预测未来。

那么，人工智能是如何走到这一步的呢？

人工智能简史

许多人将人工智能的历史追溯到 1950 年，当时艾伦图灵发表了《计算机器与智能》。 图灵的文章开头是“我建议考虑‘机器能思考吗？’”这个问题，并提出了一个称为图灵测试的场景。 图灵提出，如果一个人不能区分机器和人，那么计算机就可以被认为是智能的。

1956 年，约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 和马文·明斯基 (Marvin Minsky) 主持了第一次人工智能会议，即达特茅斯人工智能夏季研究项目 (DSRPAI)。 这次会议使计算机科学家相信人工智能是一个可以实现的目标，为未来几十年的进一步研究奠定了基础。 人工智能技术的早期尝试开发了可以下跳棋和国际象棋的机器人。

1960 年代见证了机器人和一些解决问题程序的发展。 一个值得注意的亮点是 ELIZA 的创建，这是一个模拟心理治疗并提供人机交流早期示例的程序。

在 20 世纪 70 年代和 80 年代，人工智能的发展仍在继续，但速度较慢。 特别是，机器人技术取得了重大进展，例如可以看到和行走的机器人。 梅赛德斯-奔驰推出了其首款（限量版）自动驾驶汽车。 然而，政府对人工智能研究的资助已经大幅减少，导致了一个被称为“人工智能寒冬”的时期。

对人工智能的兴趣在 1990 年代再次爆发。 人工语言互联网计算机实体 (ALICE) 聊天机器人证明，自然语言处理可以带来比 ELIZA 更自然的人机交流。 这十年还见证了分析技术的激增，这为后来人工智能的发展和第一个循环神经网络架构的发展奠定了基础。 这也是 IBM 推出其 DeepBlue 国际象棋人工智能的十年，这是第一个击败当前世界冠军的人工智能。

2000 年代的头十年见证了机器人技术的快速创新。 第一个 Roombas 开始吸尘地毯，美国宇航局发射机器人探索火星。 在国内，谷歌正在开发无人驾驶汽车。

自 2010 年以来，人工智能技术出现了前所未有的增长。 硬件和软件都已经发展到可以实现对象识别、自然语言处理和语音助手的程度。 IBM 的 Watson 赢得了 Jeopardy。 Siri、Alexa 和 Cortana 应运而生，聊天机器人成为现代零售业的必备品。 DeepMind 的 AlphaGo 击败了人类围棋冠军。 各行各业的企业都开始部署人工智能工具来帮助分析数据并取得更大的成功。

现在ai人工智能电影，AI 真正开始从一些狭隘和有限的类型演变为更高级的实现。

人工智能的类型

不同的计算机科学家小组提出了不同的方法来对人工智能的类型进行分类。 一个流行的分类使用三个类别：

1、狭义的人工智能把一件事做得非常好。 Apple 的 Siri、IBM 的 Watson 和 Google 的 AlphaGo 都是 NarrowAI 的例子。 狭义人工智能在当今世界相当普遍。

2、通用人工智能是人工智能的一种理论形式，可以像人类一样完成大部分智能任务。 流行电影中的示例可能包括 2001 年的 HAL：太空漫游或钢铁侠中的 JARVIS。 许多研究人员目前正致力于开发通用人工智能。

3、超级人工智能，还处于理论阶段，其智能远超人类。 这种人工智能距离成为现实还很遥远。

另一个流行的分类使用四个不同的类别：

1. 反应式机器接收输入并提供输出，但它们没有任何记忆或从过去的经验中学习。 在许多视频游戏中对抗的机器人都是反应性机器的典型例子。

2.内存有限的机器可以及时返回。 当今道路上的许多车辆都具有属于此类的高级安全功能。 例如，如果汽车在车辆或人员即将通过时发出倒车警告，它是在使用一组有限的历史数据来得出结论并提供输出。

3. 心智机器理论意识到人类和其他实体的存在具有自己的独立动机。 大多数研究人员认为，这种人工智能尚未开发出来，有些人表示不应该尝试。

4. 有自我意识的机器知道自己的存在和身份。 尽管一些研究人员声称今天已经存在具有自我意识的人工智能，但只有少数人同意。 具有自我意识的人工智能的发展备受争议。

虽然从理论角度来看这些类别很有趣，但大多数组织更感兴趣的是人工智能可以做什么。 这就把我们带到了产生大量收入的 AI 端——AI 用例。

人工智能用例

人工智能的可能用例和应用是无限的。 当今一些最常见的人工智能用例包括：

推荐引擎——无论是买一件新毛衣、找一部电影看、浏览社交媒体还是试图寻找爱情，我们都可能会遇到基于 AI 的算法来提出建议。 大多数推荐引擎使用机器学习模型来将用户的特征和历史行为与其周围的人进行比较。 即使用户自己不知道这些偏好，这些模型也能很好地识别偏好。

自然语言处理 - 自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个广泛类别，包括语音到文本、文本到语音、关键字识别、信息提取、翻译和语言生成。 它允许人类和计算机通过普通的人类语言（音频或打字）进行交互，而不是通过编程语言。 由于许多 NLP 工具都包含机器学习功能，因此它们往往会随着时间的推移而改进。

情感分析——人工智能不仅可以理解人类语言，还可以识别支撑人类对话的情感。 例如，人工智能可以分析数以千计的技术支持对话或社交媒体互动，并确定哪些客户正在经历强烈的积极或消极情绪。 这种类型的分析允许客户支持团队专注于可能有背叛风险的客户和/或可能被鼓励成为品牌拥护者的超级热情的支持者。

语音助手——许多人每天都与 Siri、Alexa、Cortana 或 Google 互动。 虽然我们常常认为这些助手是理所当然的，但它们结合了先进的人工智能技术，包括自然语言处理和机器学习。

欺诈预防——金融服务公司和零售商经常使用高度先进的机器学习技术来识别欺诈交易。 它会寻找财务数据中的模式，并在交易看起来异常或符合已知的欺诈模式时发送警报，以阻止或减轻犯罪活动。

图像识别——许多人使用基于人工智能的面部识别来解锁手机。 这种人工智能还支持自动驾驶汽车，并允许自动处理许多与健康相关的扫描和测试。

预测性维护——制造业、石油和天然气、运输和能源等许多行业都严重依赖机械。 当机器出现故障时，成本可能会非常高。 公司目前正在结合使用对象识别和机器学习来提前识别设备何时可能发生故障，以便在故障最小化时安排维修。

预测分析和禁止分析——预测算法可以分析任何类型的业务数据，并将其用作预测未来可能事件的基础。 仍处于起步阶段的规范性分析更进一步，不仅可以做出预测，还可以提供组织应该为未来可能发生的事件做准备的建议。

自动驾驶汽车——当今生产的大多数汽车都具有一些自动驾驶功能，例如泊车辅助、车道居中和自适应巡航控制。 虽然全自动驾驶汽车仍然昂贵且相对稀有，但它们已经上路了，为它们提供动力的人工智能技术也越来越好，越来越便宜。

机器人——工业机器人是人工智能最早的应用之一，至今仍是人工智能市场的重要组成部分。 消费类机器人，例如机器人吸尘器、调酒师和割草机，正变得越来越普遍。

当然，这些只是人工智能的一些著名用例。 技术以多种方式渗透到我们的日常生活中，以至于我们常常没有完全意识到它们。

人工智能的未来

那么，人工智能的未来在哪里？ 显然，它正在重塑消费者和商业市场。

驱动人工智能的技术继续以稳定的速度发展。 量子计算等未来的进步最终可能会带来重大创新，但在短期内，技术本身似乎很可能会沿着可预测的不断改进的道路继续前进。

尚不清楚的是人类将如何适应人工智能。 在接下来的几十年里，这个问题对人类生活产生了重大影响。

许多早期的 AI 实施遇到了重大挑战。 在某些情况下，用于训练模型的数据可能会影响 AI 系统，使其无法使用。

在许多其他情况下，企业在部署人工智能后并没有看到他们所希望的财务结果。 技术可能已经成熟，但围绕它的业务流程还没有成熟。

Gartner 高级研究总监 Alys Woodward 表示：“AI 软件市场正在加速发展，但其长期轨迹将取决于企业能否提高 AI 成熟度。”

Woodware 补充说：“成功的 AI 业务成果将取决于对用例的谨慎选择。 提供显着商业价值同时可扩展以降低风险的用例对于展示 AI 投资对业务利益相关者的影响至关重要。 “

组织正在转向 AIOps 等方法来帮助更好地管理 AI 部署。 他们越来越多地关注以人为中心的人工智能，使用人工智能来增强而不是取代人类工人。

在一个非常真实的意义上，人工智能的未来可能更多地是关于人而不是机器。