智能的新浪潮

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简而言之，AI 技术是让计算机按照和人类相似的方式思考。因而面对一项任务时，AI 系统将从其环境中获取信息，继而选择适当的响应方式，并从它所犯的任何错误中总结经验教训，确保下一次取得成功。AI 实际上是多种不同技术的总称，其中包括机器学习和自然语言处理。如今，从智能手机和电器到自动驾驶汽车，甚至是医疗保健，处处可见它的身影。而这仅仅是一个开始；不久之后，AI 技术就会变得无处不在。

将 AI 视为一种支持技术也许是一种易于理解的方法，可让设备执行需要接近人类认知水平的任务的技术。图像和语音识别是这种智能的典型例子，也是 AI 能快速发展的两个领域。图像识别系统正在迅速变得不仅能够识别对象和面部表情，还能够识别其背景和细微差别。有些系统甚至可以利用这种洞察来生成全新的超逼真图像。语音识别系统则利用深度学习来分析数十亿个单词以及复杂的短语和句子结构，并使智能助理服务能够理解和响应用户的复杂命令。

称为机器学习的 AI 概念开启了使设备能够独立思考的过程。这个想法很简单：与其对计算机进行编程来执行某项任务，不如教会它识别数据的规律并自行做出可靠的决策。深度学习是机器学习的一个分支，采用人工神经网络（模仿人脑结构的算法）识别大量数据的规律。深度学习可用于支持自动语言翻译等复杂功能，是大规模社交和商业应用的理想选择。

训练系统识别所见的事物是一回事，而让系统从分析的数据中提取并“想象”出一个全新结果，或者其从未见过的概念或对象，则又是另一回事。事实证明，训练 AI 系统进行推理非常困难，但随着深度学习的进步，我们一直在不断接近这一目标。AI 系统一旦具备推理能力，就能像人类一样更加灵活地“思考”，并对它们识别的对象之间的相对关系做出推断。这种关系智能有望彻底改变汽车工业、制造业、金融、安全等各种领域。

通常，一个人在决策时，不仅会考虑当前的短期影响，还会考虑任何未来后果。有时，我们可能会放眼长远来作出抉择，继而选择一个目前可能不是上策但从长远来看终有所成的选项。如今的许多 AI 系统都是按照此类抉择进行训练的。他们采用全局决策方法，在最终选择最有可能的实现终极目标之前“想象”每个选项带来的结果，即便这样选择在短期内会遇到困难也没有关系。