如何使用AI進行移動應用開發(fā)

今天，人工智能和機器學習已被視為各個領域中大型組織的日常生活的一部分。人工智能的飛速發(fā)展(無人駕駛飛機的成就，在國際象棋和撲克上擊敗人類的能力，自動化的客戶服務和分析系統(tǒng))表明，人工智能是一項革命性的技術，旨在改變人們使用設備和開展業(yè)務的方式。

智能機器的出現(xiàn)能夠以以前人類沒有注意到的方式解決難題。從發(fā)明之日到現(xiàn)在，AI技術一直在發(fā)展和改進。由于其學習能力，人工智能被廣泛應用于許多領域。AI的特殊應用包括專家系統(tǒng)，語音識別，機器學習和機器視覺。

根據Gartner的2019年CIO調查，在過去四年中，以某種形式實施AI技術的公司數(shù)量增長了270%，僅在過去一年中就增長了37%。

值得一提的是，在這種情況下，人工智能與純粹形式的實際自我感知智能機器無關。相反，它可以被視為網站和移動應用程序開發(fā)人員使用的一系列應用程序的通用術語。它們包括圖像和語音識別，認知計算，自動分析和機器學習。

驅動AI快速采用的主要因素有兩個。首先是獲得高質量，適應性強的學習模型。第二個是需要以一種更便宜，更有效的方式來管理大量數(shù)據，而不是在龐大的基礎架構上進行大量投資。

人工智能：

由于人工智能和機器學習已成為許多企業(yè)不可或缺的一部分，因此這些術語通?？梢曰Q使用。但是，這是不準確的。讓我們更仔細地研究這些技術，以了解它們之間的區(qū)別以及如何區(qū)分它們。

AI是描述高級計算機智能的廣義術語。人工智能可以包括從下棋程序到語音識別助手的任何內容，例如蘋果的Siri和亞馬遜的Alexa。所有AI技術都屬于以下三類之一：狹窄或脆弱的AI，人工智能(AGI)和超智能AI。

狹窄AI的例子包括IBM的Deep Blue計劃，該計劃在1996年的國際象棋比賽中擊敗了Garry Kasparov，而Google DeepMind的AlphaGo在2016年的Go中擊敗了Lee Sedol。這些系統(tǒng)被設計為僅執(zhí)行一項任務或僅解決一個問題。相反，人工智能一般被認為與人腦處于同一水平，因為它可以執(zhí)行多種任務。

超智能AI比人類智能更先進。根據人工智能專家尼克·博斯特羅姆(Nick Bostrom)的說法，超級智能人工智能可以被描述為“比幾乎每個領域(包括科學創(chuàng)造力，一般智慧和社交技能)都最好的人腦更聰明的智能。”機器超越我們的時機可能到了在知識水平上。

ML：機器學習只是AI的眾多應用之一。機器學習的關鍵原理是機器接收數(shù)據并據此自學。如今，機器學習工具已成為企業(yè)最受AI支持的工具。機器學習系統(tǒng)能夠應用通過訓練從大量數(shù)據中獲得的知識，以便在面部和語音識別，對象識別，翻譯，聊天機器人等方面表現(xiàn)出色。盡管手工編碼程序需要特定指令才能完成任務，學會獨自識別模式以預測下一步。

Deep Blue和DeepMind是AI的類型。但是，深藍基于一組特定的規(guī)則，因此不能視為機器學習系統(tǒng)。同時，DeepMind的AlphaGo是ML算法的完美示例：它成功擊敗了Go的世界冠軍，因為它通過分析大量數(shù)據從經驗豐富的玩家那里學到了專家的動作。