人工智能：了解它是什么以及它是如何工作的

直接来自未来科技和科幻电影，人工智能 (AI) 已成为日常生活中广泛使用的资源——从简单地使用智能手机到在线购物。

特别是随着数字化转型的趋势，人工智能的使用变得流行和广泛。

然而，研究不断揭示这项技术的潜力，表明仍有许多可能性有待探索。

尽管这项技术得到了普及，但很多人仍然对它的工作原理以及是否真的可以应用于不同的业务领域存在疑问。

继续阅读以了解有关此主题的更多信息！ 我们将回答以下问题：

什么是人工智能 (AI)，它是如何工作的？

人工智能一词并不是一个新概念。

1956 年，约翰麦卡锡教授创造了它来指代机器解决问题的能力，在此之前，这些问题只能由人类解决。

人工智能的概念保持不变：机器像人类一样思考； 培养学习、推理、感知、深思熟虑并根据事实做出合乎逻辑的决定的能力。

人工智能的另一个重要方面是，由于它的学习能力，它需要不断地被喂养才能继续进化，就像一个人一样。

尽管这个过程很复杂，但只有通过简单的计算过程才能实现，例如：

• 数据建模
  用于智能处理、分类和分析数据的框架。

• 大数据
  使大量数据可供处理。

• 处理能力
  快速有效地处理信息的运营和后勤能力。

尽管有这个简短的解释，但要了解 AI 的工作原理，您需要知道技术的组合使其成为可能。

哪些技术可以让 AI 发挥作用？

人工智能由代码和数据组成，前者负责读取和解释后者。

然而，人工智能不仅仅是数据分析。

为了完成可以模仿人类的大量复杂命令，它依赖于多种技术。

机器学习

人工智能的第一个支柱是机器学习。

这就是计算机发展并具备学习能力的地方。 借助这项技术，可以对数据进行逻辑处理并识别生成智能的模式。

如果没有机器学习，我们所理解的人工智能就不会实现。

例如，今天，亚马逊广泛使用该技术向客户提供更加个性化和相关的推荐。

该系统的工作原理如下：机器监控网站上的所有客户行为并识别模式，例如看到产品 X 的客户也对 Y 表现出兴趣。

因此，当用户进行第一次搜索时，系统会推荐其他产品，因为它识别了搜索之间的关系。

在机器学习中，这些模式在无限网络中被识别，因此有数千个交叉点由信息之间的连接组成，从而实现了大规模的智能。

深度学习

实现当今人工智能的另一个基本概念是深度学习。

该技术是机器学习的更深版本，使其更加智能和复杂。

深度学习使用更复杂的工具，使结果更准确。

回到亚马逊的例子，该技术识别异常，以免提出不合格的建议。

想象一下：如果在 1000 个搜索“智能电视”的客户中，有 800 个继续搜索“家庭影院”，软件就会理解这是一个相关推荐。

使用机器学习，如果五个用户在搜索“ smartTV ”后开始搜索“鞋子”，系统可以将其视为有效推荐。

然而，依赖深度学习的系统知道这些是不相关的产品，从而防止异常成为用户行为的规则。

深度学习使用更复杂的网络得出的结论是，虽然有发生，但这个例子不是因果搜索，因此它不是用户的相关结果。

从这个意义上说，深度学习能够比机器学习更详细地理解人类的思想。

自然语言处理 (NLP)

人工智能的最后一个支柱是自然语言处理 (NLP)。

这负责抛光结果，使它们更加自然和人性化。

例如，一些电子商务企业目前使用聊天机器人进行客户服务。 然而，这项技术的质量在于 NLP 的存在。

如果未将其纳入解决方案，机器人就会变得人工化，无法改进其语言以使其更类似于客户使用的语言。

语言的过分完美和无法融入更多非正式元素是机器人变得虚假的原因，无论它是否有能力实际帮助客户。

人工智能有什么好处？

人工智能为企业带来了直接和间接的好处，由于其许多可能的应用，它被纳入运营阶段和战略。

让我们看看这项技术提供的四个优势：

1.自动化

人工智能允许大量计算过程的自动化，避免人们执行任务甚至识别模式的需要。

但是，这需要经过培训的专业人员来配置系统。

该资源还用于机器人自动化，在这些情况下，它取代了操作任务，例如精确拧紧螺钉。

在这两种情况下，该技术都可以优化流程并提高业务绩效。

2. 可预测性

由于大数据分析，人工智能的许多可能应用包括市场预测、行为和流程。

这个过程识别模式并根据过去的事件建立预测。

通过使用机器学习和人工智能的预测分析，可以考虑无限的数据和场景来识别最有可能发生的事件，从而有助于更有效和战略性的决策。

3. 更深入的数据分析

几年来，大数据一直在实现系统的数据分析。

然而，人工智能加深了这种解释能力，从信息分析中产生了更多的智能。

因此，即使是竞争对手使用类似技术的公司，如果它拥有良好的数据集并应用人工智能来识别模式和预测，它也可以极大地区分自己。

这种策略可以从数据中提取更复杂和更有价值的信息。

4. 不断改进

人工智能在处理多层神经网络以构建更复杂和有效的解释结构时，可以在数据使用方面不断发展。

要采用深度学习，公司需要大数据，以便模型可以从这些信息中学习。

此外，输入模型的数据越多，它就变得越有效。

人工智能在实践中如何运作？

由于其定制灵活性，人工智能已经在几乎所有业务领域中使用。

该技术的可能应用包括战略发展、数字营销、客户关系和新的商业模式。

电子商务

在线商店主要使用人工智能为消费者提供更好的体验。

在这个领域中人工智能的用途中，可以提到：

• 根据浏览和消费习惯识别消费者偏好，提供更好的购物体验。
• 根据他人的行为向客户提出建议。
• 执行集成的客户服务，例如使用聊天机器人和 CRM。

通过这些人工智能应用程序，电子商务在客户关系方面变得更加高效。

尽管亚马逊等巨头在技术使用方面不断创新，获得竞争优势，专业工具和合作伙伴越来越多地使这些资源被中小型零售商采用。

汽车

人工智能在汽车中的一些应用仍处于测试阶段，例如优步的自动驾驶汽车。

但谷歌和特斯拉等公司已经通过使用这项技术取得了可观的成果。

在这种情况下，人工智能被用来使汽车能够自行执行多项命令，例如停车、监控盲点和检测碰撞。

该技术的目标是提高交通安全性并在长期内负担得起。

娱乐

人工智能甚至被用于在娱乐领域启用新的商业模式，例如 Netflix。

该公司使用该技术向用户提出建议并改进建议，这是平台体验的核心方面。

此外，使用还延伸到游戏领域，其中角色被赋予了个性，使得交互更加复杂。

药物

人工智能的一些应用已经影响了医疗领域以改善医疗保健服务。

通常，人工智能用于阅读重要的检查，例如 CT 扫描。

通过对技术的培训，它可以比医生更准确或更准确地识别变化。

除此之外，医疗保健中的一些应用程序还涉及分析患者数据以识别帕金森氏症和阿尔茨海默氏症等严重疾病的早期阶段。

制造业

最早使用人工智能的领域之一是制造业。

借助机器人自动化，可以在没有人为干预的情况下组装和包装零件，确保过程质量，同时优化生产。

期望该技术将有助于行业的运营流程，并在创建和规划阶段越来越具有决定性，提供生产和市场情报。

总结：人工智能将无处不在

人工智能是一项具有如此多样化应用的综合技术，无论是通过访问社交网络、新闻网站，甚至只是查看他们的电子邮件，它已经出现在所有连接到互联网的人的日常生活中。

了解它的工作原理及其最常见的用途可为更大的资源分配提供洞察力和智能。

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