IoT Worlds 探索了从机器学习到深度学习到神经网络的所有 AI 类型，以及 AI 的简史及其未来影响。
AI 这个词是一个包罗万象的术语，它包含许多不同类型的技术。
最流行和最知名的人工智能形式是机器学习，它涉及无需编程即可从数据中学习的算法。
您无需拥有计算机科学或数学的高级学位即可了解这些强大技术背后的基础知识——我们将通过清晰的解释和示例让您轻松地应用到自己的生活中！
开始吧！
什么是机器学习？
机器学习是一种人工智能，它允许算法从数据中学习，而无需明确编程。
机器学习算法可用于对未来事件进行预测，也可用于识别数据中的模式和趋势。
机器学习的主要优势之一是它可以随着时间的推移而改进，因为算法可以从更多数据中学习。
这使其成为预测消费者行为或股票价格等任务的理想技术。
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个子类型，它使用人工神经网络来处理数据。
深度学习算法能够学习比传统机器学习算法更复杂的模式，甚至可以学会如何学习。
这使得深度学习成为图像识别或自然语言处理等任务的强大工具。
什么是神经网络？
神经网络是一种以大脑为模型的机器学习算法。
神经网络可用于以类似于大脑处理信息的方式处理数据。
这使得神经网络成为图像识别或语音识别等任务的理想技术。
机器学习有哪些应用？
机器学习在商业环境中有许多实际应用；这里仅仅是少数：
– 根据购物喜好邮寄个性化优惠券
-根据过去的购买创建有针对性的产品推荐
– 预测股票价格并相应地进行交易
机器学习可用于处理大量数据并从数据中的模式中学习。
这使得机器学习成为预测消费者行为或股票价格等任务的理想技术。
在应用机器学习算法时，通常会使用大量历史数据来训练算法在某些情况下应该采取什么行动。
一旦经过训练，该算法就可以根据新信息进行预测。
例如，通过使用之前的销售数据，机器学习算法可以预测哪些客户最有可能购买特定商品——并在他们最有可能购买的确切时间向这些客户推荐该产品。
机器学习允许在许多不同的业务设置中进行这种类型的动态优化——使其成为人工智能技术最流行的应用程序之一。
我怎样才能更多地了解机器学习？
如果您有兴趣了解有关机器学习的更多信息，可以在网上找到许多很棒的资源。
- 斯坦福大学 Coursera 上的机器学习课程是一个很好的起点。 本课程涵盖机器学习的基础知识，并提供如何在实践中使用的示例。
- Google 的 TensorFlow教程是了解机器学习工作原理的另一个重要资源。 TensorFlow 是一个流行的开源库，用于实现机器学习算法。
一旦您对机器学习的工作原理有了基本的了解，您就可以将其应用到您自己的项目中了！
在应用机器学习算法时，通常会使用大量历史数据来训练算法在某些情况下应该采取什么行动。 一旦经过训练，该算法就可以根据新信息进行预测。 例如，通过使用之前的销售数据，机器学习算法可以预测哪些客户最有可能购买特定商品——并在他们最有可能购买的确切时间向这些客户推荐该产品。
机器学习的应用包括根据购物偏好邮寄个性化优惠券或根据过去的购买创建有针对性的产品推荐。 机器学习可用于处理大量数据并从数据中的模式中学习。 这使得机器学习成为预测消费者行为或股票价格等任务的理想技术。
近年来，智能 (AI) 的开发和实施激增。 机器现在能够在不需要人工输入的情况下进行学习。 他们可以自己做决定，检测模式，甚至自我复制。 目标不再是将人工智能建立在预先存在的编程基础上，而是创造能够通过观察和实践自学学习新任务的机器。
然而，这个概念的一个问题是机器将接管目前由人类完成的工作。 这就引出了一个问题——如果机器人或智能软件接管了许多曾经只能由人类完成的任务，会发生什么？ 社会将如何改变？ 人类会因为智能算法而失业吗？ 或者是否会创建替代劳动力，其中角色转变如此剧烈以至于变得无法辨认？
专家们对人工智能的未来及其对社会的潜在影响进行了权衡。 虽然没有明确的答案，但以下是未来几年可能出现的一些关键点。
随着投资和创新的增加，人工智能将继续呈上升趋势。
到 2022 年，全球机器人技术支出将达到 1350 亿美元，比 2017 年增长 30%。
人工智能在不同行业的使用正在增加；据估计，到 2020 年，大约 85% 的客户服务交互将在没有人工代理的情况下处理。
汽车行业将成为工业机器人的最大采用者，预计到 2025 年支出将达到 530 亿美元。
15 年后，人工智能将能够在某些诊断任务上表现得与人类医生一样好。
到 2035 年，人工智能机器的智商预计将与成年人的平均智商相媲美（100）。
2022 年最流行的人工智能趋势是什么？
2022年最重要的人工智能趋势是人工智能为改善人们的生活所做的努力。 这将通过提供更好的医疗、更准确的天气预报和提高能源效率来实现。 人工智能在研究中的使用呈指数增长。 这不仅包括我们如何找到知识，还包括新产品的开发。 预计到 2022 年，将有一半的公司采用人工智能来提高效率。
为什么我们的生活需要人工智能？
人工智能以比您所知的更多方式出现在我们今天的生活中。 人工智能应用存在于自动欺诈预防、客户服务聊天机器人的情感分析和自动驾驶汽车等技术中。
人工智能也出现在我们的智能手机上，提供谷歌助手或 Siri 等有用的服务。 他们在全国各地在厨房时间口述食谱，因为每天的糖含量不应超过 241 克。
一些批评人士担心，将机器人引入劳动力市场会造成劳动力短缺，但我更担心人工智能会对我产生什么影响，因为机器以指数速度发展，而人类以线性速度增长，从而造成人与人之间的能力差距越来越大没有工作和软件开发人员，他们总是领先我们三步。
我们需要人工智能来帮助我们做出决策并减轻我们目前拥有的一些认知负担。 我们需要人工智能来帮助我们加快流程并让我们的生活更轻松。 我们需要人工智能来帮助我们过上更好的生活。
现在我们知道为什么我们的生活需要人工智能，让我们来看看它可以帮助我们的一些具体方式。
人工智能可以帮助我们的最重要的方法之一是减轻我们目前拥有的一些认知负担。 这意味着人工智能可以帮助我们加快流程并使我们的生活更轻松。 例如，想象一下您是否可以使用聊天机器人来预约或订购食物。 这将减轻您必须记住所有需要访问的不同电话号码和网站的负担。
人工智能还可以帮助我们做出更好的决策。 例如，想象一下您是否可以使用 AI 来评估您患某种疾病的风险或帮助您选择最佳保险单。 这将使您能够做出人类难以自行做出的明智决定。
最后，人工智能还可以帮助我们过上更好的生活。 例如，想象一下如果您可以使用自动驾驶汽车带您上班。 这将腾出您的时间，以便您在上下班途中可以放松或做其他事情。
总之，人工智能在我们今天的生活中，它可以以多种方式帮助我们。 我们需要人工智能来帮助我们做出决策并减轻我们目前拥有的一些认知负担。 我们需要人工智能来帮助我们加快流程并让我们的生活更轻松。 我们需要人工智能来帮助我们过上更好的生活。 感谢您的时间。
机器人将如何改变人们的工作和生活方式？
机器人正在改变人们的工作和生活方式。 他们让人们可以做他们以前不能做的事情。 例如，机器人正在帮助人们做以下事情：
-装配线工作
-制造工作
-清洁工作
– 餐饮服务工作
– 医疗工作
– 交付工作
机器人也在改变人们的生活方式。 例如，他们使人们有可能拥有：
– 老化到位
– 获得更多的教育和信息
– 交通便利
-更多的休闲时间。
总的来说，机器人正在改变人们的工作和生活方式。 这使人们可以做他们以前无法做的事情，并在某些方面使他们的生活更轻松。 看看这在未来会如何改变事情将会很有趣。
自动化的未来及其对工作的意义
自动化是一个术语，指的是通过使用另一台机器来增强或完成一台机器的工作。 如今，机器正在接管社会中更多的工作。 我们正在过渡到一个在大多数情况下机器比人类更有生产力的时代。 对于许多将失业或没有足够收入谋生的人来说，未来是不确定的。
政府将需要进行干预以帮助这些人。
有些人可能会否认自动化的未来。 他们可能认为他们的工作太安全，或者他们的技能太独特，机器无法接管。 然而，历史一次又一次地告诉我们，只要有正确的工具和编程，机器几乎可以做任何一个人可以做的事情。 随着技术的飞速发展，几乎每一项工作都被机器取代只是时间问题。
不过，也并非全是厄运和悲观。 自动化的许多好处超过了对工作的负面影响。 在完成任务方面，机器比人类更高效、更准确。 他们不会感到疲倦，也不会对工作感到厌烦。 机器总是完全按照它们的程序来做。 自动化行业将创造大量新工作岗位，但对于每个因机器而失业的人来说还不够。
事实是，大多数人会觉得他们需要回到学校学习一项机器还无法模仿的技能。 这可能是非常有益或有趣的事情，但它需要调整我们的教育系统，以便在每一项工作都被机器取代之前足够快地培养出训练有素的工人。 现在看起来似乎不可能，但最终还是无法阻止它发生。 由于自动化对全球就业和收入的影响，未来的经济可能与当今社会截然不同。
人工智能的未来及其对社会的影响
人工智能一直是近年来最受关注的话题之一。 关于人工智能可以做什么来帮助你，或者如果完全不受监控它会如何伤害，有很多不同的观点。
我相信人工智能有可能改变人类的游戏规则。 然而，重要的是我们继续负责任地、深思熟虑地开发人工智能，这样它才会为我们工作，而不是我们最终为它工作。 我觉得这个责任落在我们所有人身上，不仅仅是那些为这些公司工作的人——但我也很高兴这种责任带来的社区意识。 几年前，我从未想过自己对人工智能及其潜在影响如此感兴趣或了解。
随着人工智能的发展，让我们牢记道德、透明度和问责制的重要性。 我们需要确保人工智能惠及所有人——而不仅仅是少数能够控制它的人。 随着我们进入这个新时代，继续提出这些困难的问题是很重要的。 我们不能想当然地认为一切都会好起来——我们需要保持警惕并确保人工智能为我们服务，而不是相反。
人工智能的未来既令人兴奋又充满不确定性。 一些人认为人工智能可能会带来一个新的黄金时代，而另一些人则担心人工智能可能对社会产生的影响。 随着人工智能的发展，我们必须牢记道德、透明度和问责制的重要性。 我们需要确保人工智能惠及所有人——而不仅仅是少数能够控制它的人。 随着我们进入这个新时代，我们必须继续提出这些困难的问题，这一点很重要。
人工智能已经开始改变我们的生活方式。 我们现在可以使用人工智能来做一些事情，比如跟踪我们每天的卡路里摄入量或帮助我们改善睡眠质量。 然而，也有人担心人工智能如何被用来操纵和控制我们。 例如，如果一家大公司或政府机构想要监控某人，他们可能会使用人工智能来跟踪和收集他们的数据。 这是一个问题，因为它会给某些人太多的权力。 总的来说，我认为随着我们继续开发人工智能，重要的是要记住透明度和问责制的重要性。
2022 年我们将面临哪些 AI 挑战？
2022 年我们将面临许多人工智能挑战。 主要挑战之一将是确保人工智能用于造福人类。 我们还需要确保以合乎道德的方式使用人工智能，并且不会失控。 另一个挑战是确保人们拥有使用人工智能所需的技能。 我们还需要确保每个人都可以使用人工智能，并且不会在可以访问它的人和不可以访问它的人之间造成鸿沟。 最后，我们需要确保人工智能是安全的，不会对我们的安全或隐私构成威胁。
有些人认为，大多数人类职业将在未来一两年内实现自动化，从而导致大量失业。 一项研究发现，未来 20 年，47% 的美国工作可能会因人工智能而面临风险。 这可能对整个社会产生严重影响，因为人们需要寻找新的谋生方式。 我们在 2022 年可能面临的另一个人工智能挑战是，通常很难理解它是如何工作的。 许多人仍然不确定人工智能是什么以及它是如何工作的，因此围绕该技术存在很多恐惧和怀疑。 这可能会导致在某些领域禁止或限制人工智能，例如在医疗保健或教育领域。 最后，2022 年人工智能面临的最大挑战之一将是确保它被用于善而不是恶。 随着人工智能变得越来越复杂，它被用来剥削和控制人们的风险也越来越大。 我们需要确保我们的 AI 系统做出的决定符合道德和公平，否则可能会导致计算机统治人类的反乌托邦未来。
如果我们共同努力解决这些挑战，那么我认为人工智能有潜力在 2022 年及以后真正改善我们的生活。 我们只需要意识到它的局限性并确保它被用于善而不是恶。
未来几年，人工智能将如何塑造我们的生活？
人工智能将在未来几年对我们的生活产生巨大影响。 人工智能已经被用于帮助医生诊断癌症，因此它将加快诊断和预测疾病的过程。 它还将使机器人能够执行对人类有害的任务。 此外，像 Google Home 和 Amazon Echo 这样的智能设备可以在您要求之前预测您的需求并在线订购产品而无需您做任何事情，但它们受到有关您的可用信息以及它们的制造商提供多少计算能力的限制他们（见脑机接口的未来）。
• 医生将能够更准确地诊断患者
• 人工智能将使机器人能够执行对人类有害的任务
• Google Home 和 Amazon Echo 等智能设备可以在您提出要求之前预测您的需求
人工智能有可能帮助我们更准确地诊断疾病，使机器人能够做对人类有害的事情，并在我们提出要求之前预测我们的需求。 未来几年，这项技术将成为我们生活的重要组成部分，因此请确保您保持领先地位！
AI 和机器学习有什么区别？
人工智能与机器学习
机器学习是指机器或软件程序提高其从数据“学习”的性能。 人工智能是指机器能够独立于人为干预而自行完成某事。 这些定义并不严格，预计在未来我们会看到这些领域的各种混合或组合。
人工智能和机器学习之间的一个主要区别是人工干预的水平。 有了人工智能，必须有一个人在循环中就系统的行为做出决定。 机器学习不需要这种级别的人机交互；机器可以在没有任何人类输入的情况下学习并提高其性能。
另一个关键区别是机器学习通常用于特定任务或问题，而人工智能可用于更广泛的任务。 通过机器学习，您正在教机器如何完成某项任务。 有了人工智能，你就可以赋予机器通用智能，让它自己弄清楚如何做事。
实际上，您可能会在短期内看到以下一些差异： 机器学习通常用于预测，例如客户是否会在您的网站上完成某个操作。 AI 可以帮助您从更大的角度做出决策，例如在何处投资营销以获得最大回报。
然而，从长远来看，我们今天认为的“人工智能”可能与机器学习无法区分。 它们之间的区别将消失，因为我们认为许多需要人类直觉和常识的任务可以通过大量数据归结为模式，并通过使用算法通过重复迭代比较不同变量来改进。
谷歌如何使用人工智能来改进其产品？
Google 在我们的产品中大量使用机器学习，尤其是在广告定位和展示排名方面。 例如，系统最耗时的任务之一是预测页面或图像与用户查询或上传的相关性。 因此，Google 在我们的产品中使用了一系列机器学习技术，这些技术是通过学术界和工业界的一般研究共同开发的。
Google 广告系统中最广为人知的技术之一被称为“过滤气泡”。 这是指用户的搜索结果如何受到他们的个人信息、位置和先前搜索的影响。
同样，在展示广告（出现在 Google 搜索和其他网站上的横幅广告）中，机器学习帮助我们选择要在数万亿个网页中展示的广告的文本和图像。
机器学习还通过一种称为统计机器翻译的技术提高了谷歌翻译的准确性。 机器翻译会根据以各种语言编写的大量文档中的翻译句子示例自动学习新词汇。 质量会随着时间的推移而提高，因为它已经了解了哪些单词倾向于在相似的上下文中配对。 通过使用从数十亿以前翻译过的文档中提取的示例，系统可以为新单词或短语选择最佳翻译，即使它以前从未明确地看到过精确的配对。
机器学习还可以根据您过去的搜索示例以及与 Google 产品的其他互动来预测您想说的内容，从而提高 Google 语音输入的效率。 机器学习几乎是一切的一部分，因为机器可理解的分析让我们可以扩展系统，更准确地检测模式，并根据大量数据做出更好的决策。
人工智能对国际象棋和扑克等游戏有好处吗？
能够快速准确地分析我的动作和对手的动作真的很有帮助。 我不认为没有它我就赢不了。 有些人可能会说人工智能剥夺了游戏的所有乐趣，但我不同意。 有了人工智能的帮助，我发现下国际象棋或扑克比以往任何时候都更有趣。
此外，人工智能还可以帮助您更好地学习游戏。 例如，如果您正在下棋，人工智能可以向您展示如何最好地攻击对手的国王，或者如何有效地捍卫自己的国王。 如果您正在玩扑克，人工智能可以帮助您了解哪些手牌最有可能获胜，哪些手牌可以弃牌。 所以在某种程度上，人工智能不仅对游戏有好处，对你也有好处！
虽然有人可能会说人工智能可以从国际象棋和扑克等游戏中消除挑战和乐趣，但我认为它恰恰相反。 能够快速准确地分析我的动作和我的对手的动作帮助我赢得了许多锦标赛，这让我比拥有这种优势之前更加享受它们。 此外，人工智能可以帮助您了解游戏中的新策略，以便您在与真人对战时做好更好的准备。 毕竟人工智能有一些很大的好处！
人工智能非常有用，尤其是在国际象棋中，因为它使我们能够提前看到可能的走法。 它还可以帮助我们看到其他玩家的可能动作，这些动作有助于使游戏更有趣，因为我们可以使用自己的思想并相互交流。 在扑克中，AI 帮助我们了解哪些牌最有可能获胜，哪些牌我们应该弃牌，并教会我们如何操纵对我们有利的赔率。
如果您想正确及时地分析您的动作或对手的动作而不会遗漏任何一个，这将非常有帮助，此外，人工智能可以帮助您学习游戏的策略和新事物，使用人工智能使一切变得比以前更有趣，而有些人们可能认为它可能会剥夺象棋或扑克这样的游戏的所有乐趣，但我不同意他们的观点，因为对我来说，这恰恰相反，使游戏更有趣。
你认为未来机器人会取代人类吗？
不远的将来？ 可能不会，人类在模式识别等方面仍然具有优势。
不久的将来，20-30 年后？ 或许！ 如果经济因素继续具有挑战性，那么可能迟早会发生。 随着工作竞争变得越来越激烈，以及生活在过去所谓的“无后果”世界中的人数增加，生存压力真的会变得越来越大——所以我认为随着时间的推移，相对于人类，机器人会变得更加强大。
人工智能的5个组成部分是什么？
人工智能由5个部分组成：知识表示、问题解决、自然语言处理、机器学习和计算机视觉。
知识表示是以计算机可以理解的形式表示信息的能力。 这包括理解语言的语法和语义，以及数据的结构。 解决问题的能力是发现和解决问题的能力。 这包括确定系统的目标并找到合适的解决方案。 自然语言处理是理解和响应人类语言的能力。 这包括理解惯用语、讽刺和幽默。 机器学习是从数据中学习的能力。 这包括学习如何识别模式和做出预测。 计算机视觉是解释数字图像的能力。 这包括识别物体和面部特征，以及估计距离和方向。
这些组件协同工作，使机器能够执行通常需要人类智能的任务。
人工智能的四种类型是什么？
最常见的人工智能类型之一是机器学习。 它是一种人工智能，其算法利用大量数据来创建模式，并根据这些模式对新数据进行预测。 其他类型是弱人工智能、强人工智能和虚拟现实。
强人工智能具有很强的推理能力，可以使用逻辑和推理来解决问题。 虚拟现实是由计算机系统创建的人工环境，用户可以通过头戴设备或护目镜进入其中与软件生成的图像进行交互，就好像他们是该环境的一部分一样。 虚拟现实的一种形式是增强现实，它将计算机生成的图像叠加在真实世界的图像上供用户查看。 弱人工智能可以具备机器学习、模式识别等一些能力，但不及强人工智能。
不同类型的人工智能可用于各种目的。 机器学习通常用于预测分析和数据挖掘。 强人工智能用于自然语言处理、知识表示和定理证明等任务。 虚拟现实用于游戏、娱乐、教育和元节。 增强现实用于营销、医疗保健和制造。 每种类型的人工智能都有其独特的优势，可以应用于各个领域以提高生产力和效率。
人工智能有能力改变我们的生活和工作方式。 它为我们提供了解决问题和做出决策的新方法。 随着人工智能的日益普及，我们可以期待看到科学、工程、商业、金融甚至艺术的进步。
机器学习是人工智能的一种应用，它基于用数据训练计算机并让它根据这些模式进行预测的想法；弱人工智能专为诸如掌握国际象棋或提供信息之类的狭窄任务而设计；虚拟现实 (VR) 创造了一个人工环境，用户可以通过头戴设备感知计算机生成的图像；增强现实 (AR) 将虚拟对象叠加在用户可以在其屏幕上查看的真实世界图像上。
总之，人工智能近年来取得了长足的进步。 但是，虽然有些人仍然对这项技术取代人类工作并为我们思考的潜力持怀疑态度，但人工智能也开辟了我们在 10 或 20 年前无法想象的可能性。
人工智能分为三种类型，每种类型都有自己的优势和劣势。
第一种是基于规则的人工智能，它依赖于硬编码的规则来做出决策。 这种类型的人工智能非常脆弱，这意味着如果您更改规则或数据集，很容易破坏系统。
第二种是机器学习人工智能，它从数据集中学习做出决策。 这种类型的人工智能比基于规则的人工智能更强大，但也更复杂，更难训练。
第三种人工智能是深度学习人工智能，它使用人工神经网络来学习数据中的模式。 这种类型的人工智能是先进的，即使数据集不完整或不准确也能学习。 它还比机器学习 AI 学习得更快。
