使用技术术语来简称，越短越好。这就是为什么当我们试图理解诸如自动化，机器人技术，机器学习，聊天机器人等令人困惑的概念时，我们选择两个字母“ A”来表示。和“我”并结合起来命名新事物。一般来说，人工智能或人工智能用于指代从车载信息处理单元到放在厨房柜台上的蓝牙扬声器的任何事物。然而，“真实的”是指。人工智能与我们一直称之为智能的东西几乎没有相似之处。麻省理工学院的科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）创造了“人工智能”一词。 1955年，他为机器设计了七个方面，以实现真正的智能。实际上，即使是最复杂的技术也只能实现其中的两个或三个。其余在技术上是不可能的。 1.模拟人脑的高级功能2.使用通用语言对计算机进行编程3.以某种方式排列假设的神经元，使其形成概念4.确定和衡量问题复杂性的方式5.自我改进6.抽象处理概念而不是事件的质量7.随机性和创造力当公司声称自己在“做”事时，他们会进行“改进”。人工智能，他们实际上只是在一起合作以实践其中的某个方面。给出了第二个方面-在今天的文本和语音中使用的会话搜索中很容易看到。我们在第三（概念的形成）和第五（自我完善）方面也取得了进展。我们仍在探索其他事物。第七方面是我不相信机器能做的，因为创造力是一个人的基本特征。另一个关键点是“智能”的概念。这意味着两件事中的一件事或两件事：实体是有感觉的或有智慧的。感知能力：体验非凡体验或感受的能力，例如感到痛苦和痛苦的能力。智慧：与高智商相关的一系列能力，例如自我意识和理性反应。两者都是我们认为属于人类和某些动物的特质。到目前为止，还不能说机器有多敏感。因此，作为一家公司，美国人工智能倾向于使用术语“智能人工智能”。那么，这对于想要以智能手动方式工作的公司意味着什么呢？这意味着它基于约翰·麦卡锡（John McCarthy）的五个最适用于机器应用程序的便利性规则。 1.增加工作，而不是更换工作机。尽管有数百万人失业，但他们无法控制世界。机器可以减轻日常工作中的繁琐工作，从而解放人们，使他们能够发展见识，并增加人们的价值，同情心和创造力。机器学习是人工智能中经常被滥用的另一个术语，也被认为具有一些“秘密”。可以消除对人力投资的需求。但实际上并非如此。机器不能创造性地思考。工作人员需要对机器进行培训，并告诉机器什么时候正确和什么时候错误。有效的人工智能将创造工作转移，而不是失业。 2.停止寻找解决方案并找到问题。公司应该找到合适的东西来自动化，而不是试图使所有无效的东西自动化。以PowerPoint为例。在演示中输入内容浪费了多少脑力？我们已经可以使用一种算法来生成内容，那么为什么我们要在PowerPoint中浪费很多时间来做普通的工作呢？ 3.用户是人类。根据他们的身份自动对待他们并不意味着成功。如果这样做根本上是错误的，那么它就不会与最终消费者产生共鸣。情感分析，情感分析和机器视觉来推断情绪和/或精神状态，都是机器学习/深度学习的例子，它们可以使机器更好地理解某人的精神状态。 4.机器可以在需要帮助的人之前帮助他们。这可能是AI当前可用且真正有用的一点，但这也是我们在其他地方经常使用的一点。预测性和规范性分析产生了巨大的影响。投资银行已使用此AI来绘制，猜测和预测市场以及股票和股票。确定性模型是最简单的预测。每当出现第一个输入时，结果总是相同的。更有趣的是随机建模或处理机会。可以训练机器以发现随机性，不仅是找到随机性，而且要弄清楚由于随机性可能发生的情况。在他们意识到需要帮助之前，机器就开始帮助人们。这是很强大的事情。 5.对话正如我之前提到的，在构成真实AI的概念中，我们已经掌握了第二个概念：让机器使用通用语言。妈