相信大家對2017年5月23日的人工智能圍棋程序“阿爾法狗（AlphaGo）”擊敗了目前世界排名第一的中國棋手柯潔還歷歷在目，AlphaGo恐怖的計算能力讓人為之驚嘆。這也意味著人工智能進入到普羅大眾的生活中。

今年，十三屆全國人大二次會議在北京開幕，國務院******向大會作政府工作報告。人工智能連續三年高頻出現在政府重點工作報告中，其重要性不言而喻。大家可能對人工智能印象最深刻的一幕是今年在政府的工作報告中被升級為智能+。國務院******作政府工作報告時稱，要打造工業互聯網平臺，拓展“智能+”，為制造業轉型升級賦能。同時，政府工作報告還說，要促進新興產業加快發展，深化大數據、人工智能等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫藥、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。全國人大代表劉慶峰提到要用人工智能推動弱勢群體更好地享受發展成果。那么大家對人工智能的了解有多少呢，讓我們來一層層的揭開人工智能的面紗吧。

人工智能英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能大致可以劃分為兩個部分，人工和智能，人工即人力所能及制造的；智能相對而言就比較復雜，他涉及到意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。

尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。

人工智能常用技術

機器人過程自動化（RPA）：通過觀察用戶執行某項任務來提取規則和動作列表的技術。

專家系統：一個計算機程序，它有硬編碼的規則來模擬人類的決策過程。模糊系統是基于規則的系統的一個特定的例子，它將變量映射到0到1之間的連續值，這與傳統的數字邏輯相反，它導致了0/1的結果。

計算機視覺（CV）：獲取和理解數字圖像的方法（通常分為活動識別、圖像識別和機器視覺）。

文本分析和NLP：自然語言處理(NLP)使用和支持文本分析，通過統計和機器學習方法促進對句子結構和意義、情緒和意圖的理解。目前用于欺詐檢測和安全，廣泛的自動化助理，以及用于挖掘非結構化數據的應用程序神經網絡（NNs或ANNs）

自治系統：位于機器人和智能系統之間的交叉領域（例如：智能感知，靈巧的物體操作，基于飛機的機器人控制等等）。

分布式人工智能（DAI）：一種解決問題的技術，將它們分配給相互作用的自主“代理”。多代理系統（MAS）、基于代理的建模（ABM）和群智能是這個子集的三個有用的規范，其中集體行為來自于分散的自組織代理的交互。

情感計算：一個處理情緒識別、解釋和模擬的子領域。

進化算法（EA）：它是一個更廣泛的計算機科學領域的一個子集，叫做進化計算，它使用由生物激發的機制（例如，突變，繁殖等等）來尋找最優解。遺傳算法是EAs中最常用的子群，它是根據自然選擇過程選擇“最適者”候選方案的搜索啟發式。

歸納邏輯程序設計（ILP）：子字段使用正式邏輯來表示事實數據庫并從這些數據中形成假設。

決策網絡：是最著名的貝葉斯網絡/推理的概括，它代表一組變量及其通過映射的概率關系（也稱為定向無環圖）。

概率編程：一個框架，它不強迫您硬編碼特定的變量，而是使用概率模型。貝葉斯程序合成（bp）在某種程度上是概率編程的一種形式，貝葉斯程序編寫新的貝葉斯程序（而不是人類，就像在更廣泛的概率編程方法中一樣）

環境智能（AmI）：一個框架，它要求物理設備進入數字環境，以感知、感知和響應外部刺激（通常由人類行為觸發）。

自然語言生成：從計算機數據生成文本。目前用于客戶服務、報告生成，或總結商業智能洞察力。

語音識別：將人類語音轉換成有用的計算機應用程序。目前用于交互式語音響應系統和移動應用。

機器學習平臺：提供算法、api、開發和培訓工具包、數據，以及計算能力來設計、培訓和部署模型到應用程序、流程和其他機器上。目前廣泛應用于企業應用，主要涉及預測或分類。

AI-優化硬件：圖形處理單元（GPU）和專門設計和架構的設備，以有效地運行面向對象的計算工作。目前主要是在深度學習應用方面有所不同。

決策管理：將規則和邏輯插入人工智能系統的引擎，用于初始設置/培訓和持續的維護和調優。一個成熟的技術，它被廣泛應用于各種企業應用，協助或執行自動化決策。

深度學習平臺：一種特殊類型的機器學習，由具有多個抽象層的人工神經網絡組成。目前主要用于模式識別和分類應用，能夠支持龐大的數據集。

生物識別技術：使人類和機器之間能夠進行更多的自然互動，包括但不限于圖像和觸摸識別、語言和肢體語言。目前主要用于市場研究。

隨著物聯網的普及、傳感網的滲透、大數據的涌現、信息技術產業的快速崛起，人工智能在人類社會、生產制造和信息空間之間的交叉融合與相互作用，新技術和新產業不斷涌現，使得各個領域對人工智能的需求更加迫切，這些變化也使得人工智能新的應用呈現勃勃生機。

人工智能的應用領域

一、人機對話

人要和機器對話的前提是機器能夠“聽懂”人類語言,這必須使用語音語義識別技術。當人說話的時候,首先機器接收到語音,然后將語音轉變為文字進行處理,隨后對文字進行內容識別并理解,進而生成相應的文字并轉化為語音,最后輸出語音。以上這個過程不斷重復,人們就會感覺是和機器在對話。

二、機器翻譯

人工智能與人工智能翻譯。人工智能（AI），也稱機器智能，指由人類制造出來的機器所表現出來的智能，通過模擬人類的意識、思維，代替人類實現認知、分析、決策等多種功能；亦指研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能翻譯又稱機器翻譯，指運用人工智能的方法和手段，通過計算機途徑而非人工的手段，將一種自然語言轉換成另外一種目標自然語言的技術，該技術融合了語言學、計算機科學、統計學、腦神經學等多門學科知識。

三、人臉識別

銀行開戶、安防影像分析、刑偵破案都離不開對個人身份的確定,人臉識別技術可以讓個人身份認證的精確度大大提高。首先計算機通過攝像頭檢測出人臉所在位置,然后定位出五官的關鍵點,隨后把人臉的特征進行提取,識別出人的性別、年齡、膚色和表情等,最后將特征數據與人臉庫中的樣本進行對比,判斷是否為同一個人。

四、無人駕駛

無人汽車上的傳感器把道路、周圍汽車的位置和障礙物等信息搜集并傳輸至數據處理中心,然后再識別這些信息并配合車聯網以及3D高精地圖做出決策,最后把決策指令傳輸至汽車控制系統,通過調節車速、轉向、制動等功能達到汽車在無人的情況下也能順利行使的目的。

同時,無人駕駛系統還能對交通信號燈、汽車導航地圖和道路汽車數量進行整合分析,規劃出最優交通線路,提高道路利用率,減少堵車情況,節約交通出行時間。

五、風險控制

一個人的信用是否良好,是否存在欺詐行為都可以由人工智能來判斷。首先通過大數據技術搜集多維度用戶數據,包括:登陸ip地址、登陸設備、登錄時間、社交關系、資金關系和購物習慣等,然后把這些數據通過計算機進行處理,生成信用分變量,最后把信用分變量輸入風控模型得出最后的信用結論,識別出個人的信用狀況。

六、機器寫作

寫一篇新聞稿需要編輯花費幾個小時,一份優質的分析報告則需要1個月甚至更長時間才能完成,而利用機器來寫作只需要幾分鐘。機器通過算法對網絡上海量原始的信息和數據進行去重、排序、實體發現、實體關聯、領域知識圖譜生成、篩選和整理,最終形成結構化的內容,隨后再利用算法和模型把這些內容進一步加工成可讀的新聞稿或可視化報告。

七、教育領域

教育是一個名副其實的“腦力勞動力”密集型行業,而人工智能在自適應教育的應用可以幫助老師們從重復的應試教育工作中解脫出來,重點培養學生們的創新思維。在學習管理中,人工智能可以完成拍照搜題和分層排課等工作;在學習評測中,人工智能可以完成作業布置、作業批改和組卷閱卷等工作;在學習方法中,人工智能可以完成推送學習內容、規劃學習路徑等工作。通過這些環節的密切配合,人工智能讓每個學生都有個性化的學習方式,從而極大地提高了學習效率。

八、醫療領域

中國的醫療資源嚴重分配不均,造成人們看病都喜歡去三甲醫院,讓三甲醫院人滿為患,而其他醫院則門可羅雀,人工智能則可以改變這種狀況。通過語音錄入病例,提高了醫患溝通效率;通過機器篩選醫療影像,減少了醫生90%的工作量;通過對患者大數據的分析,隨時監控健康狀況,預防疾病發生;通過醫療機器人的運用,提高了手術精度。而在藥物研發中,通過人工智能算法來研制新藥可以大大縮短研發時間和降低成本。

九、工業制造

全球制造業的人力成本在逐年上漲,制造業微薄的利潤導致對低成本有強烈需求。人工智能可以優化生產,縮減人工成本,主要在四個方面有顯著應用:1、機械設備管理。對設備進行故障預測、智能維修和生命周期管理。2、質檢。通過計算機視覺對產品缺陷進行大規模檢測,縮短了人工檢測時間。3、參數性能。通過智能數據挖掘,優化工藝參數,提高產品品質。4、分揀機器人。通過3D視覺技術進行識別、抓取、并擺放不規則物體,完全消除重復的人工流水線工作。

十、零售領域

通過大數據與業務流程的密切配合,人工智能可以優化整個零售產業鏈的資源配置,為企業創造更多效益,讓消費者體驗更好。在設計環節中,機器可以提供設計方案;在生產制造環節中,機器可以進行全自動制造;在供應鏈環節中,由計算機管理的無人倉庫可以對銷量以及庫存需求進行預測,合理進行補貨、調貨;在終端零售環節中,機器可以智能選址,優化商品陳列位置,并分析消費者購物行為。

十一、網絡營銷

用戶在互聯網中的行為留下了大量的數據,通過人工智能算法對這些數據進行分析,可以得出每個用戶的標簽、行為和習慣。因此,當用戶在使用搜索引擎、視頻網站和直播等平臺的時候,算法又會根據不同的用戶精準推送不同的個性化廣告,即“千人千面”,這極大地降低了用戶對廣告的反感程度,其接受程度大大提高,購買率也隨之上升。

十二、智能客服

傳統客服業務面臨招人困難,工資成本高,浪費消費者時間等問題。而1個客服機器人則可以同時通過語音和文字與大量客戶溝通,理解客戶需求,回答客戶問題,并能指導客戶進行操作。這無疑節約了客戶的等待時間,提升了客戶體驗,實現了以“客戶為中心”的理念。