【导语】人工智能（AI），作为计算机科学的一个前沿领域，专注于解决与人类智能相关的认知性问题，如学习(xí)、创造和图像识别等。随着大数据的涌现和计算能力的提升，AI技术迅速发展，成为现代组织优化业务流程、提升客户体验和加速创新的关键工具。本文将探讨人工智能的发展历程、带来的好处、实际应用以及关键技术，为您揭示AI如何重塑各行各业并引领未来趋势。

人工智能（AI）是致力于解决通常与人类智能相关联的认知性问题的计算机科学领域，这些问题包括学习、创造(zào)和(hé)图(tú)像(xiàng)识(shi)别(bié)等(děng)。现(xiàn)代(dài)组(zǔ)织(zhī)从(cóng)各(gè)种(zhǒng)来(lái)源(yuán)收(shōu)集大(dà)量(liàng)数(shù)据(jù)，例(lì)如(rú)智(zhì)能(néng)传(chuán)感(gǎn)器(qì)、人(rén)工(gōng)生(shēng)成(chéng)的(de)内(nèi)容、监控工具和系统日志。人工智能的目标是创建从数据中获取意义的自我学习系统。然后，人工智能可以应用这些知识以类似人类的方式解决新问题。例如，人工智能技术可以对人类对话做出有意义的响应，创建原始图像和文本，并根据实时数据输入做出决策。您的组织可以在您的应用程序中集成 AI 功能，以优化业务流程、改善客户体验并加快创新。

人工智能技术是如何发展的？

在 Alan Turing 1950 年的开创性论文《计算机械和智能》中，他考虑了机器是否会思考。在本文中，Turing 首先创造了人工智能一词，并(bìng)将其作为一种理论和哲学概念提出。

在 1957 年至 1974 年之间，计算机的发展使计算机能够存储更多数据并更快地进行处理。在此期间，科学家们进一步开发了机器学习 (ML) 算法。该领域的进展促使国防高级研究计划局（DARPA）等机构设立了人工智能研究基金。起初，这项研究的主要目标是发现计算机是否可以转录和翻译口语。

在整个 20 世纪 80 年代，可用资金的增加和科学家在人工智能开发中使用的不断扩展的算法工具包简化了开发。David Rumelhart 和 John Hopfield 发表了关于深度学习技术的论文，这些论文表明计算机可以从经验中学习。

从 1990 年到 21 世纪初，科学家们实现了人工智能的许多核心目标，比如击败卫冕世界象棋冠军。与前几十年相比，现代时代的计算数据和处理能力更强，人工智能研究现在变得更加普遍，更容易获得。它正在迅速演变为人工通用智能，因此软件可以执行复杂的任务。软件可以自己创造、决策和学习，这些任务以前只限于人类。

人工智能有什么好处？

人工智能有可能为各种行业带来一系列好处。

解决复杂的问题

AI 技术可以使用 ML 和深度学习网络，以类似人类的智能解决复杂问(wèn)题。AI 可以大规模扩展来处理信息——遇到模式、识别信息并提供答案。您可以使用 AI 来解决一系列领域的问题，例如欺诈检测、医疗诊断和业务分析。

提高业务效率

与人类不同，人工智能技术可以在不降低性能的情况下全天候工作。换句话说，AI 可以毫无错误地执行手动任务。您可以让 AI 专注于重复、繁琐的任务，这样您就可以在业务的其他领域使用人力资源。AI 可以减少员工的工作负载，同时简化所有与业务相关的任务。

更明智的决策

相比之下，人工智能可以比任何人更快地使用 ML 来分析大量数据。AI 平台可以发现趋势、分析数据并提供指导。通过数据预测，人工智能可以帮助建议未来的最佳行动方案。

实现业务流程自动化

您可以使用 ML 训练 AI，使其精确、快速地执行任务。这可以通过自动化员工感到吃力或厌烦的业务部分来提高运营效率。同样，您可以使用 AI 自动化来腾出员工资源，用于更复杂和更具创造性的工作。

人工智能的实际应用有哪些？

人工智能的应用范围很广。虽然不是详尽无遗的清单，但以下是一些突出人工智能不同用例的示例。

智能文档处理

智能文档处理（IDP）可将非结构化文档格式转换为可用数据。例如，它将电子邮件、图像和 PDF 等业务文档转换(huàn)为(wèi)结(jié)构(gòu)化(huà)信(xìn)息。IDP 使用自然语言处理（NLP）、深度学习和计算机视觉等人工智能技术来提取、分类和验证数据。

例如，英国土地注册局 (HMLR) 处理超过 87% 的英格兰和威尔士的财产所有权。HMLR 社会工作者比较和审查复杂的法律文件有关的财产交易。该组织部署了一个人工智能应用程序来自动进行文档比较，从而将审查时间减少了 50%，并增强了财产转让审批流程。更多信息，请阅读 HMLR 如何使用 Amazon Textract。

应用程序性能监控

应用程序性能监控（APM）是使用软件工具和遥测数据来监控关键业务应用程序(xù)性(xìng)能(néng)的(de)过(guò)程。基于 AI 的 APM 工具使用历史数据在问题发生之前对其进行预测。他们还可以通过向您的开发人员推荐有效的解决方案来实时解决问题。这种策略可以保持应用程序的有效运行并解决瓶颈。

例如，Atlassian 生产的产品旨在简化团队合作和组织。Atlassian 使用 AI APM 工具来持续监控应用程序、检测潜在问题并确定严重性优先级。借助此功能，团队可以快速响应基于机器学习的建议并解决绩效下降的问题。

预测性维护

人工智能增强型预测性维护是使用大量数据来识别可能导致运营、系统或服务停机的问题的过程。预测性维护使企业能够在潜在问题发生之前将其解决，从而减少停机时间并防止中断。

例如，Baxter 在全球拥有 70 个生产基地，可全天候运营以提供医疗技术。Baxter 采用预测性维护来自动检测工业设备中的异常情况。用户可以提前实施有效的解决方案，以减少停机时间并提高运营效率。

医学研究

医学研究使用 AI 来简化流程、自动执行重复任务并处理大量数据。您可以在医学研究中使用人工智能技术来促进端到端的药物发现和开发，转录病历，并缩短新产品的上市时间。

举一个现实世界的例子，C2i Genomics 使用人工智能来运行大规模扩展、可定制的基因组管道和临床检查。通过涵盖计算解决方案，研究人员可以专注于临床表现和方法开发。工程团队还使用 AI 来减少资源需求、工程维护和 NRE 成本。

业务分析

业务分析使用 AI 来收集、处理和分析复杂的数据集。您可以使用 AI 分析来预测未来价值，了解数据的根本原因，并减少耗时的流程。

例如，富士康使用人工智能增强的业务分析来提高预测准确性。他们的预测准确性提高了 8％，从而使工厂每年节省 53.3 万美元。他们还使用业务分析来减少劳动力浪费，并通过数据驱动的决策提高客户满意度。

关键的人工智能技术有哪些？

深度学习神经网络构成了人工智能技术的核心。神经网络反映了人脑中发生的过程。大脑包含数百万个神经元，这些神经元协同工作以处理和分析信息。深度学习神经网络使用人工神经元共同处理信息。每个人造神经元或节点都使用数学计算来处理信息并解决复杂的问题。这种深度学习方法可以解决问题或自动执行通常需要人工智能的任务。

您可以通过以不同的方式训练深度学习神经网络来开发不同的 AI 技术。接下来我们将介绍一些基于神经网络的关键技术。

自然语言处理

NLP 使用深度学习算法来解释、理解和收集文本数据的含义。NLP 可以处理人类创建的文本，这使得它对于总结文档、自动化聊天机器人和进行情感分析非常有用。

计算机视觉

计算机视觉使用深度学习技术从视频和图像中提取信息和见解。使用计算机视觉，计算机可以像人类一样理解图像。您可以使用计算机视觉来监控在线内容中是否有不恰当的图像、识别人脸和对图像细节进行分类。在自动驾驶汽车和卡车中，监控环境并在瞬间做出决定至关重要。