生活百科 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个广泛分支，涉及构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。人工智能是一门具有多种方法的跨学科科学，但机器学习和深度学习的进步 正在科技行业的几乎每个领域创造范式转变。
人工智能的四种类型是什么？
- 反应机
- 有限的内存
- 心智理论
- 自我意识
机器会思考吗？——艾伦·图灵，1950
在破解纳粹加密机器 Enigma 并帮助盟军赢得第二次世界大战后不到十年，数学家艾伦·图灵用一个简单的问题第二次改变了历史：“机器能思考吗？”
图灵的论文“计算机与智能”（1950）及其随后的图灵测试，确立了人工智能的基本目标和愿景。
从本质上讲，人工智能是计算机科学的一个分支，旨在肯定地回答图灵的问题。这是在机器中复制或模拟人类智能的努力。
人工智能的广阔目标引起了许多问题和争论。如此之多，以至于没有对该领域的单一定义被普遍接受。
将人工智能简单地定义为“构建智能机器”的主要限制是它实际上并没有解释人工智能是什么？是什么让机器变得智能？
在他们开创性的教科书《人工智能：现代方法》中，作者 Stuart Russell 和 Peter Norvig 围绕机器中的智能代理这一主题统一了他们的工作，从而解决了这个问题。考虑到这一点，人工智能是“对从环境中接收感知并执行动作的代理的研究”。
在 2017 年日本人工智能体验大会上向人**表讲话时， DataRobot首席执行官杰里米·阿钦 (Jeremy Achin)在演讲开始时提供了以下对当今人工智能使用方式的定义：
“人工智能是一种能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统……其中许多人工智能系统由机器学习提供支持，其中一些由深度学习提供支持，其中一些由规则等非常无聊的东西提供支持.”
- 智能助手（如 Siri 和 Alexa）
- 疾病绘图和预测工具
- 制造和无人机机器人
- 优化的个性化医疗保健建议
- 用于营销和客户服务的对话机器人
- 股票交易机器人顾问
- 电子邮件中的垃圾邮件过滤器
- 针对危险内容或虚假新闻的社交媒体监控工具
- 来自 Spotify 和 Netflix 的歌曲或电视节目推荐
Narrow AI 的大部分内容都由机器学习和深度学习的突破提供支持。理解人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能会令人困惑。风险投资家 Frank Chen很好地概述了如何区分它们，并指出：
“人工智能是一组试图模仿人类智能的算法和智能。机器学习就是其中之一，而深度学习就是这些机器学习技术之一。”
简而言之，机器学习提供计算机数据并使用统计技术来帮助它“学习”如何在一项任务中逐渐变得更好，而无需为该任务专门编程，从而无需编写数百万行代码。机器学习包括监督学习（使用标记数据集）和无监督学习（使用未标记数据集）。
深度学习是一种机器学习，它通过受生物启发的神经网络架构运行输入。神经网络包含许多处理数据的隐藏层，允许机器“深入”学习，建立连接和加权输入以获得优秀结果。
人工通用智能
对于许多人工智能研究人员来说，创造具有人类水平智能且可应用于任何任务的机器是圣杯，但对 AGI 的追求却充满了困难。
寻找“在任何环境中学习和行动的通用算法”（Russel 和 Norvig 27）并不是什么新鲜事，但时间并没有减轻本质上创建具有全套认知能力的机器的难度。
长期以来，AGI 一直是反乌托邦科幻小说的缪斯，在其中超级智能的机器人超越了人类，但专家们一致认为，这不是我们很快就需要担心的事情。
