【導語】人工智能（AI），作為計算機科學的一個前沿領域，專注於解決與人類智能相關的認知性問題，如學習、創造和圖像識別等。隨著大數據的湧現和計算能力的提升，AI技術迅速發展，成為現代組織優化業務流程、提升客戶體驗和加速創新的關鍵工具。本文將探討人工智能的發展曆程、帶來的好處、實際應用以及關鍵技術，為您揭示AI如何重塑各行各業並引領未來趨勢。

人工智能（AI）是致力於解決通常與人類智能相關聯的認知性問題的計算機科學領域，這些問題包括學習、創造和圖像識別等。現代組織從各種來源收集大量數(shù)據(jù)，例(lì)如(rú)智(zhì)能(néng)傳(chuán)感(gǎn)器(qì)、人工生成的內容、監控工具和係統日誌。人工智能的目標是創建從數據中獲取意義的自我學習係統。然後，人工智能可以應用這些知識以類似人類的方式解決新問題。例如，人工智能技術可以對人類對話做出有意義的響應，創建原始圖像和文本，並根據實時數據輸入做出決策。您的組織可以在您的應用程序中集成 AI 功能，以優化業務流程、改善客戶體驗並加快創新。

人工智能技術是如何發展的？

在 Alan Turing 1950 年的開創性論文《計算機械和智能》中，他考慮了機器是否會思考。在本文中，Turing 首先創造了人工智能一詞，並將其作為一種理論和哲學概念提出。

在 1957 年至 1974 年之間，計算機的發展使計算機能夠存儲更多數據並更快地進行處理。在此期間，科學家們進一步開發了機器學習 (ML) 算法。該領域的進展促使國防高級研究計劃局（DARPA）等機構設立了人工智能研究基金。起初，這項研究的主要目標是發現計算機是否可以轉錄和翻譯口語。

在整個 20 世紀 80 年代，可用資金的增加和科學家在人工智能開發中使用的不斷擴展的算法工具包簡化了開發。David Rumelhart 和 John Hopfield 發表了關於深度學習技術的論文，這些論文表明計算機可以從經驗中學習。

從 1990 年到 21 世紀初，科學家們實現了人工智能的許多核心目標，比如擊敗衛冕世界象棋冠軍。與前幾十年相比，現代時代的計算數據和處理能力更強，人工智能研究現在變得更加普遍，更容易獲得。它正在迅速演變為人工通用智能，因此軟件可以執行複雜的任務。軟件可以自己創造、決策和學習，這些任務以前隻限於人類。

人工智能有什麽好處？

人工智能有可能為各種行業帶來一係列好處。

解決複雜的問題

AI 技術可以使用 ML 和深度學習網絡，以類似人類的智能解決複雜問題。AI 可以大規模擴展來處理信息——遇到模式、識別信息並提供答案。您可以使用 AI 來解決一係列領域的問題，例如欺詐檢測、醫療診斷和業務分析。

提高業務效率

與人類不同，人工智能技術可以在不降低性能的情況下全天候工作。換句話說，AI 可以毫無錯誤地執行手動任務。您可以讓 AI 專注於重複、繁瑣的任務，這樣您就可以在業務的其他領域使用人力資源。AI 可以減少員工的工作負載，同時簡化所有與業務相關的任務。

更明智的決策

相比之下，人工智能可(kě)以(yǐ)比(bǐ)任(rèn)何(hé)人更快地使用 ML 來分析大量數據。AI 平台可以(yǐ)發(fā)現(xiàn)趨(qū)勢、分析數據並提供指導。通過數據預測，人工智能可以幫助建議未來的最佳行動方案。

實現業務流程自動化

您可以使用 ML 訓練 AI，使其精確、快速地執行任務。這可以通過自動化員工感到吃力或厭煩的業務部分來提高運營效率。同樣，您可以使用 AI 自動化來騰出員工資源，用於更複雜和更具創造性的工作。

人工智能的實際應用有哪些？

人工智能的應用範圍很廣。雖然不是詳盡無遺的清單，但以下是一些突出人工智能不同用例的示例。

智能文檔處理

智能文檔處理（IDP）可將非結構化文檔格式轉換為可用數據。例如，它將電子郵件、圖像和 PDF 等業務文檔轉換為結構化信息。IDP 使用自然語言處理（NLP）、深度學習和計算機視覺等人工智能技術來提取、分類和驗證數據。

例如，英國土地注冊局 (HMLR) 處理超過 87% 的英格蘭和威爾士的財產所有權。HMLR 社會工作者比較和審查複雜的法律文件有關的財產交易。該組織部署了一個人工智能應用程序來自動進行文檔比較，從而將審查時間減少了 50%，並增強了財產轉讓審批流程。更多信息，請閱讀 HMLR 如何使用 Amazon Textract。

應用程序性能監控

應用程序性能監控（APM）是使用軟件工具和遙測數據來監控關鍵業務應用程序性能的過程。基於 AI 的 APM 工具使用曆史數據在問題發生之前對其進行預測。他們還可以通過向您的開發人員推薦有效的解決方案來實時解決問題。這種策略可以保持應用程序的有效運行並解決瓶頸。

例如，Atlassian 生產的糖心APP官网进入旨在簡化團隊合作和組織。Atlassian 使(shǐ)用(yòng) AI APM 工(gōng)具(jù)來(lái)持續監控應用程序、檢測潛在問題並確定嚴重性優先級。借助此功能，團隊可以快速響應基於機器學習的建議並解決績效下降的問題。

預測性維護

人工智能增強型預測性維護是使用大量數據來識別可能導致運營、係統或服務停機的問題的過程。預測性維護使企業能夠在潛在問題發生之前將其解決，從而減少停機時間並防止中斷。

例如，Baxter 在全球擁有 70 個生產基地，可全天候運營以提供醫療技術。Baxter 采用預測性維護來自動檢測工業設備中的異常情況。用戶可以提前實施有效的解決方案，以減少停機時間並提高運營效率。

醫學研究

醫學研究使用 AI 來簡化流程、自動執行重複任務並處理大量數據。您可以在醫學研究中使用人工智能技術來促進端到端的藥物發現和開發，轉錄病曆，並縮短新糖心APP官网进入的上市時間。

舉一個現實世界的例子，C2i Genomics 使用人工智能來運行大規模擴展、可定製的基因組管道和臨床檢查。通過涵蓋計算解決方案，研究人員可以專注於臨床表現和方法開發。工程團隊還使用 AI 來減少資源需求、工程維護和 NRE 成本。

業務分析

業務分析使用 AI 來收集、處理和分析複雜的數據集。您可以使用 AI 分析來預測未來價值，了解數據的根本(běn)原(yuán)因(yīn)，並(bìng)減(jiǎn)少(shǎo)耗(hào)時(shí)的(de)流(liú)程(chéng)。

例(lì)如(rú)，富(fù)士(shì)康(kāng)使(shǐ)用(yòng)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)增(zēng)強的業務分析來提高(gāo)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確(què)性(xìng)。他(tā)們(men)的(de)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確(què)性(xìng)提(tí)高(gāo)了(le) 8％，從(cóng)而(ér)使(shǐ)工(gōng)廠(chǎng)每(měi)年(nián)節(jié)省(shěng) 53.3 萬(wàn)美(měi)元(yuán)。他(tā)們(men)還(hái)使(shǐ)用(yòng)業(yè)務(wu)分(fēn)析(xī)來(lái)減(jiǎn)少(shǎo)勞(láo)動(dòng)力浪費，並通過數據驅動的決策提高客戶滿意度。

關鍵的人工智能技術有哪些？

深度學習神經網絡構成了人工智能技術的核心。神經網絡反映了人腦中發生的過程。大腦包含數百萬個神經元，這些神經元協(xié)同(tóng)工(gōng)作(zuò)以(yǐ)處(chù)理(lǐ)和(hé)分(fēn)析(xī)信(xìn)息(xi)。深(shēn)度(dù)學(xué)習(xí)神(shén)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使(shǐ)用(yòng)人(rén)工(gōng)神(shén)經(jīng)元(yuán)共(gòng)同(tóng)處(chù)理(lǐ)信(xìn)息(xi)。每(měi)個(gè)人(rén)造(zào)神(shén)經(jīng)元(yuán)或(huò)節(jié)點(diǎn)都使用數學計算來處理信息並解決複雜的問題。這種深度學習方法可以解決問題或自動執行通常需要人工智能的任務。

您可以通過以不同的方式訓練深度學習神經網絡來開發不同的 AI 技術。接下來糖心免费视频將介紹一些基於神經網絡的關鍵技術。

自然語言處理

NLP 使用深度學習算法來解釋、理解和收集文本數據的含義。NLP 可以處理人類創建的文本，這使得它對於總結文檔、自動化聊天機器人和進行情感分析非常有用。

計算機視覺

計算機視覺(jué)使(shǐ)用(yòng)深(shēn)度(dù)學(xué)習(xí)技(jì)術(shù)從(cóng)視(shì)頻(pín)和(hé)圖(tú)像(xiàng)中(zhōng)提(tí)取(qǔ)信(xìn)息(xi)和(hé)見(jiàn)解(jiě)。使(shǐ)用(yòng)計(jì)算(suàn)機(jī)視(shì)覺(jué)，計(jì)算(suàn)機(jī)可(kě)以(yǐ)像(xiàng)人(rén)類(lèi)一(yī)樣(yàng)理(lǐ)解(jiě)圖(tú)像(xiàng)。您(nín)可(kě)以(yǐ)使(shǐ)用(yòng)計(jì)算(suàn)機(jī)視(shì)覺(jué)來(lái)監(jiān)控(kòng)在(zài)線(xiàn)內(nèi)容(róng)中(zhōng)是(shì)否(fǒu)有(yǒu)不(bù)恰(qià)當(dāng)的(de)圖(tú)像(xiàng)、識(shi)別(bié)人(rén)臉(liǎn)和(hé)對(duì)圖(tú)像(xiàng)細(xì)節(jié)進(jìn)行(xíng)分(fēn)類(lèi)。在(zài)自(zì)動(dòng)駕(jià)駛(shǐ)汽(qì)車(chē)和(hé)卡(kǎ)車(chē)中(zhōng)，監(jiān)控(kòng)環(huán)境(jìng)並(bìng)在(zài)瞬(shùn)間(jiān)做(zuò)出(chū)決(jué)定(dìng)至(zhì)關重(zhòng)要(yào)。