不过别担心，现在还是有一个真人在和你说话。
读完本内容后，除了知道AI的基础知识以及如何在公司中应用它之外，你还会了解这种工具如何操作和编写，以及需要人为干预的要点是什么。
开始吧？！
现在我给大家介绍 ChatGPT ，并在整个文章中补充和表达我的想法。
每当我在这里提出一些见解时，我都会添加图标，这样您就知道您正在与人交谈。
什么是人工智能？
什么是人工智能？
人工智能 是计算机科学的一个分支，致力于 创建模 摩洛哥电话号码库 仿人类推理和学习能力的系统。
人工智能系统主要有两种类型： 模仿人类推理的系统 和 模仿数据驱动推理的系统 。
基于规则的系统 使用一系列逻辑判断来做出决策。
它们对于解决可以用逻辑术语描述的特定问题很有用。
数据驱动系统 使用机器学习算法来识别大型数据集中的模式。
它们对于无法用简单的逻辑规则解决的复杂问题最有用。
目前，人工智能在各个领域有多种应用。
一些示例包括：
虚拟助理 ，例如 Siri、Alexa 和 Google Assistant。虚拟助理促进人与电子设备之间的交流。这些格式可以安排约会、发送短信和搜索互联网。
语音识别系统 。语音识别系统使人们无需打字即可与电子设备进行交互。
图像识别系统 。图像识别系统又可用于多个领域，例如安全以及图像中物体和人物的识别。它们还可用于医疗诊断。
产品推荐 。推荐系统使用人工智能算法来分析用户的观看或购买历史，并推荐用户可能感兴趣的新电影、音乐或产品。就像我们在 Netflix、Amazon Prime、Spotify 等平台上所做的那样。
聊天机器人 。聊天机器人是一种模拟与人类对话的软件，可用于在公司中提供客户支持或自动化客户服务流程。
借此机会看看最好的人工智能聊天机器人：人工智能聊天机器人：市场上最好的 8 个
自动驾驶汽车。 自动驾驶汽车使用传感器和人工智能算法来检测道路上的其他车辆和障碍物，并做出实时决策以确保乘客安全。
医疗诊断 。最后，AI还被用于协助医生诊断疾病。AI算法可以分析大量医疗数据，帮助医生识别疾病的早期迹象或做出更准确的治疗决策。
这些只是人工智能目前应用的几个例子，但世界各地还有许多其他应用正在开发和使用。
呼，这才是我们内容的开始，对吧？现在您知道了什么是 AI 及其类型，让我们了解一下它的工作原理！
人工智能是如何工作的？
人工智能由使用机器学习的各种算法和技术组成 。
大多数这些算法都使用 神经网络 ——模仿大脑工作方式的数学模型。
这些网络由执行简单数学运算的多层人工神经元组成 ，每层负责学习过程的不同部分。
第一层接收 原始数据， 中间层 识别数据中的模式， 最后一层 产生最终结果。
要训练神经网络，您需要 向其提供一组 包含输入和输出示例的训练数据。
神经网络根据 从这些示例中学到的内容调整其参数，从而提高其产生准确结果的能力。
这有点像教一个小孩：你必须向他们展示很多不同的东西并让他们从这些经验中学习。
这就是许多人工智能系统的工作方式，从您在手机上使用的虚拟助手到帮助医生做出准确诊断的算法。
他们从例子和经验中学习，从而不断进步。
什么不是人工智能？
什么不是人工智能？
您已经知道什么是人工智能，但人们经常将其他技术与人工智能混淆。
因此，我们在这里区分了一些非人工智能的工具，以及如何最终避免混淆它们。让我们开始吧：
首先，这里有一些不被视为人工智能的例子。
自动化。 自动化是 指机器无需人工干预即可执行任务。 这听起来可能令人印象深刻，但机器并不是自己学习或做出决策，事实上，它遵循的是一套已经编程好的规则。例如，工厂里的装配机器人就是自动化的例子，但不是人工智能。 自动化工具的一些功能 包括：自动化流程、潜在客户分配、电子邮件营销、基础细分、潜在客户生成和监控、A/B 测试和报告。
基于规则的系统。 另一个不被视为人工智能的是基于规则的系统。这些 系统旨在 自动执行需要遵守特定规则或条件的任务。 它们通过 预编程规则运行 ，这些规则指定系统应如何响应不同的输入或条件。这些系统没有自我学习或适应的能力。一个常见的例子是电子邮件分类系统，它根据预定规则过滤电子邮件。
传统编程。 传统编程也不被视为人工智能。这是 创建遵循一组特定指令来执行任务的算法 。算法是用编程语言编写的，无法自行学习或适应。文字处理程序就是传统编程的一个例子。
过程控制系统。 这些 系统用于监控和控制 能源生产和空中交通管制等工业过程。它们旨在遵循一组特定的规则或算法，以确保过程安全高效地运行。这些系统不会自行学习或适应。
那么什么是人工智能？
总而言之，人工智能的特点是能够 根据数据和过去的经验自行学习、适应和做出决策。
这就是人工智能如此令人兴奋的原因——它可以随着时间的推移而学习和发展，变得越来越智能和有能力。
简而言之，人工智能参与了不同类型的活动，这些活动共同使其如此独特。让我们来看看：
学习： 获取和处理新信息的能力。
推理： 以各种方式操纵信息的能力。
理解： 考虑操纵信息的结果。
坚守真理： 确定所操纵信息的真实性。
分析联系： 猜测验证的数据如何与其他数据交互。
考虑含义： 以与您的关系一致的方式将真理应用于特定情况。
将事实与信念区分开： 确定数据是否得到可证明始终有效的可能来源的充分支持。
理解人工智能的 8 个术语
与所有当前存在的技术和创新一样，人工智能也基于不同的策略。
这里我们列出了 8 个涉及人工智能的术语，帮助您更好地理解这门科学，快来看看吧！
理解人工智能的 8 个术语
机器学习
机器 学习 是人工智能领域的一项非常重要的技术。
基本上，它教导一种算法从一堆数据中学习。
该算法利用数据来寻找模式并从中学习 。
一旦经过训练，它就可以用于预测事物或对新数据进行分类。
机器学习是一种允许系统根据过去的经验进行学习和改进的技术。
例如，它可以用于 分析数据、识别模式甚至识别语音！
事实上，机器学习有多种类型，例如 监督式、无监督式和强化式 ，用于不同情况，以帮助人工智能以最佳方式处理信息。
