人工智能：了解它是什麼以及它是如何工作的

人工智能 (AI) 直接來自未來科技和科幻電影，已成為日常生活中廣泛使用的資源——從簡單地使用智能手機到在線購物。

特別是隨著數字化轉型的趨勢，人工智能的使用變得流行和廣泛。

然而，研究不斷揭示這項技術的潛力，表明仍有許多可能性有待探索。

儘管這項技術得到了普及，但很多人仍然對它的工作原理以及是否真的可以應用於不同的業務領域存在疑問。

繼續閱讀以了解有關此主題的更多信息！ 我們將回答以下問題：

什麼是人工智能 (AI)，它是如何工作的？

人工智能一詞並不是一個新概念。

1956 年，約翰麥卡錫教授創造了它來指代機器解決問題的能力，在此之前，這些問題只能由人類解決。

人工智能的概念保持不變：機器像人類一樣思考； 培養學習、推理、感知、深思熟慮並根據事實做出合乎邏輯的決定的能力。

人工智能的另一個重要方面是，由於它的學習能力，它需要不斷地被餵養才能繼續進化，就像一個人一樣。

儘管這個過程很複雜，但只有通過簡單的計算過程才能實現，例如：

• 數據建模
  用於智能處理、分類和分析數據的框架。

• 大數據
  使大量數據可供處理。

• 處理能力
  快速有效地處理信息的運營和後勤能力。

儘管有這個簡短的解釋，但要了解 AI 的工作原理，您需要知道技術的組合使其成為可能。

哪些技術可以讓 AI 發揮作用？

人工智能由代碼和數據組成，前者負責讀取和解釋後者。

然而，人工智能不僅僅是數據分析。

為了完成可以模仿人類的大量複雜命令，它依賴於多種技術。

機器學習

人工智能的第一個支柱是機器學習。

這就是計算機發展並具備學習能力的地方。 借助這項技術，可以對數據進行邏輯處理並識別生成智能的模式。

如果沒有機器學習，我們所理解的人工智能就不會實現。

例如，今天，亞馬遜廣泛使用該技術向客戶提供更加個性化和相關的推薦。

該系統的工作原理如下：機器監控網站上的所有客戶行為並識別模式，例如看到產品 X 的客戶也對 Y 表現出興趣。

因此，當用戶進行第一次搜索時，系統會推薦其他產品，因為它識別了搜索之間的關係。

在機器學習中，這些模式在無限網絡中被識別，因此有數千個交叉點由信息之間的連接組成，從而實現了大規模的智能。

深度學習

實現當今人工智能的另一個基本概念是深度學習。

該技術是機器學習的更深版本，使其更加智能和復雜。

深度學習使用更複雜的工具，使結果更準確。

回到亞馬遜的例子，該技術識別異常，以免提出不合格的建議。

想像一下：如果在 1000 個搜索“智能電視”的客戶中，有 800 個繼續搜索“家庭影院”，軟件就會理解這是一個相關推薦。

使用機器學習，如果五個用戶在搜索“ smartTV ”後開始搜索“鞋子”，系統可以將其視為有效推薦。

然而，依賴深度學習的系統知道這些是不相關的產品，從而防止異常成為用戶行為的規則。

深度學習使用更複雜的網絡得出的結論是，雖然有發生，但這個例子不是因果搜索，因此它不是用戶的相關結果。

從這個意義上說，深度學習能夠比機器學習更詳細地理解人類的思想。

自然語言處理 (NLP)

人工智能的最後一個支柱是自然語言處理 (NLP)。

這負責拋光結果，使它們更加自然和人性化。

例如，一些電子商務企業目前使用聊天機器人進行客戶服務。 然而，這項技術的質量在於 NLP 的存在。

如果未將其納入解決方案，機器人就會變得人工化，無法改進其語言以使其更類似於客戶使用的語言。

語言的過分完美和無法融入更多非正式元素是機器人變得虛假的原因，無論它是否有能力實際幫助客戶。

人工智能有什麼好處？

人工智能為企業帶來了直接和間接的好處，由於其許多可能的應用，它被納入運營階段和戰略。

讓我們看看這項技術提供的四個優勢：

1.自動化

人工智能允許大量計算過程的自動化，避免人們執行任務甚至識別模式的需要。

但是，這需要經過培訓的專業人員來配置系統。

該資源還用於機器人自動化，在這些情況下，它取代了操作任務，例如精確擰緊螺釘。

在這兩種情況下，該技術都可以優化流程並提高業務績效。

2. 可預測性

由於大數據分析，人工智能的許多可能應用包括市場預測、行為和流程。

這個過程識別模式並根據過去的事件建立預測。

通過使用機器學習和人工智能的預測分析，可以考慮無限的數據和場景來識別最有可能發生的事件，從而有助於更有效和戰略性的決策。

3. 更深入的數據分析

幾年來，大數據一直在實現系統的數據分析。

然而，人工智能加深了這種解釋能力，從信息分析中產生了更多的智能。

因此，即使是競爭對手使用類似技術的公司，如果它擁有良好的數據集並應用人工智能來識別模式和預測，它也可以極大地區分自己。

這種策略可以從數據中提取更複雜和更有價值的信息。

4. 不斷改進

人工智能在處理多層神經網絡以構建更複雜和有效的解釋結構時，可以在數據使用方面不斷發展。

要採用深度學習，公司需要大數據，以便模型可以從這些信息中學習。

此外，輸入模型的數據越多，它就變得越有效。

人工智能在實踐中如何運作？

由於其定制靈活性，人工智能已經在幾乎所有業務領域中使用。

該技術的可能應用包括戰略發展、數字營銷、客戶關係和新的商業模式。

電子商務

在線商店主要使用人工智能為消費者提供更好的體驗。

在這個領域中人工智能的用途中，可以提到：

• 根據瀏覽和消費習慣識別消費者偏好，提供更好的購物體驗。
• 根據他人的行為向客戶提出建議。
• 執行集成的客戶服務，例如使用聊天機器人和 CRM。

通過這些人工智能應用程序，電子商務在客戶關係方面變得更加高效。

儘管亞馬遜等巨頭在技術使用方面不斷創新，獲得競爭優勢，專業工具和合作夥伴越來越多地使這些資源被中小型零售商採用。

汽車

人工智能在汽車中的一些應用仍處於測試階段，例如優步的自動駕駛汽車。

但谷歌和特斯拉等公司已經通過使用這項技術取得了可觀的成果。

在這種情況下，人工智能被用來使汽車能夠自行執行多項命令，例如停車、監控盲點和檢測碰撞。

該技術的目標是提高交通安全性並在長期內負擔得起。

娛樂

人工智能甚至被用於在娛樂領域啟用新的商業模式，例如 Netflix。

該公司使用該技術向用戶提出建議並改進建議，這是平台體驗的核心方面。

此外，使用還延伸到遊戲領域，其中角色被賦予了個性，使得交互更加複雜。

藥物

人工智能的一些應用已經影響了醫療領域以改善醫療保健服務。

通常，人工智能用於閱讀重要的檢查，例如 CT 掃描。

通過對技術的培訓，它可以比醫生更準確或更準確地識別變化。

除此之外，醫療保健中的一些應用程序還涉及分析患者數據以識別帕金森氏症和阿爾茨海默氏症等嚴重疾病的早期階段。

製造業

最早使用人工智能的領域之一是製造業。

借助機器人自動化，可以在沒有人為乾預的情況下組裝和包裝零件，確保過程質量，同時優化生產。

期望該技術將有助於行業的運營流程，並在創建和規劃階段越來越具有決定性，提供生產和市場情報。

總結：人工智能將無處不在

人工智能是一項具有如此多樣化應用的綜合技術，無論是通過訪問社交網絡、新聞網站，甚至只是查看他們的電子郵件，它已經出現在所有連接到互聯網的人的日常生活中。

了解它的工作原理及其最常見的用途可為更大的資源分配提供洞察力和智能。

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