人工智能是什么行业-人工智能是新电力，它与机器学习、深度学习有何不同？

2017年人工智能是什么行业，我们见证了人工智能（AI）时代的开始。 AlphaGo上次在复杂的围棋游戏中击败世界顶尖选手是在2017年5月。让自己没有人类竞争对手。 相反，它的新版本AlphaGo Zero只是简单地匹配了AlphaGo，没有任何历史比赛数据的帮助。 AlphaGo Zero 已经学会在 40 天内击败所有版本的 AlphaGo。

人们下围棋已有数千年的历史。 然而，人类在围棋历史上、跨地区、无数个小时的比赛中积累的所有智慧，都无法与自己制定的40天人工智能计划相媲美。

人工智能的足迹并不局限于围棋游戏。 从金融、医疗保健到会计人工智能是什么行业表情包设计，无数行业都可以看到它的印记，摩根大通的 COIN 解决方案在几秒钟内完成了 360,000 小时的金融相关工作。 诺丁汉大学的一个人工智能项目现在可以比医生更准确地预测中风和心脏病发作。

人工智能对白领工作的威胁是显而易见的。 但在我们开始讨论人工智能能否取代人类劳动之前，我们首先需要明确人工智能、机器学习和深度学习之间的区别。

什么是人工智能和机器学习？

从根本上讲，人工智能是计算机科学的一个分支，旨在构建能够看到、听到和理解人类的计算机。

图灵在《计算机机械与智能》中总结的构建思维机器的工作是人工智能史上的一个重要里程碑。 图灵在 1950 年的论文中问道：“机器能否以与人类无法区分的方式使用自然语言进行交流？” 这就是著名的图灵测试的精髓，它已成为几代人工智能研究人员的基础。 评价的关键基准。

就我们的目的而言，人工智能一词适用于模拟人类认知能力的程序以及处理和使用捕获的信息的程序。 自然语言处理 (NLP) 以及语音和图像识别应用程序是人工智能的例子。 NLP 试图理解书面口头文本。 语音识别（例如，将声音或口语转换为文本）是一个相关领域。 图像处理是另一个平行领域，通常称为图像识别或计算机视觉。

人工智能作为一门学科正在快速发展，其定义也在快速发展。 例如，几年前被认为是人工智能应用的光学字符识别或OCR，现在似乎不再是主流。

机器学习一词由计算机科学家 Arthur Samuel 于 1959 年创造，指的是“计算机无需显式编程即可学习的学习领域”。 机器学习应用程序是人工智能编程可以编写附加程序来声明输入和预测输出的地方。

虽然机器学习可能是很多人最近遇到的一个新术语，但神经网络是金融专业人士（尤其是数据）可能更熟悉的相关概念。 神经网络是机器学习的一种形式，其灵感来自于人脑处理信息的方式。

深度学习是当今最热门的话题之一。 许多人声称深度学习的出现重振了人工智能研究。 深度学习基本上是一个多层神经网络：一个程序，在多个阶段处理初始输入以产生最终输出，每个阶段将最后阶段的输出作为输入。 这让人想起我们如何将复杂的任务分解为一系列较小的过程。

加上当前计算能力的提升和数据的爆炸，深度学习技术的进步帮助迎来了人工智能的新春天。

我们是否正在踏上打造一台“能看、能听、能理解”的机器的旅程？

人工智能将继续增长。 例如卡通形象，Yann LeCun 最近提出差分编程一词应该取代深度学习。 而更多人真正关心的是这些创新为我们提供了什么。

人工智能技术在过去 12 个月中取得了巨大进步，程序员现在可以使用许多开源工具。 现在用户可以通过云平台接入机器学习服务，按需使用机器学习工具、算法、计算能力等。

用不少行业巨头的话说，人工智能就是新电力。 在可预见的未来，下一个大动作将是人工智能跨行业的应用。