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更新时间：2024-10-21 17:24:22

人工智能AI（即Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，旨在让计算机模仿人类的决策能力、像人类一样思考和行动，来解决如自然语言处理、推荐、智能数据检索、预测等方面人类无法处理或难以处理的复杂工作。

为什么需要人工智能？

人类社会和计算机产生的数据量非常庞大，已远远超出人类可以处理的范围。人工智能发展到今天，覆盖了我们日常活动的各个方面，已经彻底改变了我们许多的生活或工作方式，也在逐步转化成为一种“必需品”。与人类的能力相比，人工智能具有极大的优势：

基于人工智能的实现方式，人工智能涉及以下几类核心技术：

机器学习：通过核心要素--算法，让人工智能从人类输入的信息或从互联网上其他渠道获取的大量数据中学习，对新的数据进行理解、分析、预测或分类。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和半监督学习，即根据模型训练过程中是否使用到标签来区分机器学习的类型。
深度学习：深度学习是机器学习的领域之一，专注于使用神经网络模型，可自动从数据中学习特征。对比机器学习，深度学习需要更多资源，包括需要更大的数据集来进行训练、更多的基础设施资源。
自然语言处理：基于机器学习或深度学习技术，对海量文本数据进行分词、词汇标注、文本纠错、对话知识抽取、商机信息抽取等处理。
语音识别：基于机器学习或深度学习技术，识别并理解人类的语音，比并将其转换为文本或语音执行指令，例如：交互式语音应答、虚拟助手、智能家具的语音控制系统等。
计算机视觉：计算机视觉涉及图像处理、机器学习、神经科学等多个领域的知识，是指从图像、视频和其他视觉输入中提取信息，并对这些信息进行分析和理解，以执行某些处理，例如：通过摄像头识别可疑人员或事件、检测农作物生长等。

前面提到，人工智能旨在让计算机模仿人类的决策能力、像人类一样思考和行动。要实现这个目标，需要计算能力、数据、人工智能算法这三个关键要素。

人工智能的工作原理概括地说，是通过模拟人类的学习过程，让机器能够从数据中识别规律和特征，用这些学习到的知识来完成各种复杂的任务。详细的工作原理如下：

数据收集与处理：人工智能基于人类输入的信息或从互联网上其他渠道获取的大量数据，对数据进行处理，包括对数据进行清洗（如去除噪声和不相关的数据等）、标准化（即将数据转化为一致的格式）、特征提取（识别与解决目标问题有关的数据属性）等。
机器学习：学习是人工智能的核心过程，人工智能通过学习，从数据中提取规律和特征，并不断优化自己的算法和模型。
推理、预测或执行操作：人工智能会根据已学习到的知识和已有的规则，基于已有的模型和算法，对新的数据进行识别、分析、预测和推理。例如，在文字识别任务中，人工智能可用于识别图片、个人证照等文件中包含的文字。

人工智能在不同领域的应用如下：

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