人工智能（AI）是一个旨在创造机器智能的创新领域。它可以执行挑战人类或自然认知功能的任务。这些任务包括学习、推理、解决问题、自然语言处理以及开发帮助其做出线性决策的“免疫力”，使其不 电话号码库 受其他外部因素的影响。此外，人工智能系统模仿达米安的认知能力，使其能够处理大量数据、识别模式并做出最相关的决策。人工智能的最终目标是达到与人类智能相当甚至超过人类智能的发展水平。
各个领域正在人工智能的庇护下汇聚在一起。近期基于人工智能的工具的爆炸式增长正在改变各个领域的运作方式。以下大类主要关注情报的不同方面：
- “机器学习”专注于不使用预编程方法的机器对数据的研究。这就是通过识别模式并相应地调整系统行为来随时间提高性能的算法将发挥作用的地方。
- “自然语言处理 – NLP” – 自然语言处理，NLP 使计算机能够理解、解码和创建人类语言。它是聊天机器人、语言翻译和语音识别等程序的基础。
- “计算机视觉” ——计算机视觉，借助计算机视觉，可以分析和理解照片的视觉数据。面部识别、物体识别和自动驾驶汽车是该技术的应用领域。
- “机器人技术”——人工智能与机器人技术的结合使机器更容易自主工作，从而简化了它们与现实世界的互动 人工智能发展预测 。制造业、医疗保健和研究只是人工智能和机器人技术得到适当应用的几个行业。
- “专家系统” ——这些系统是旨在紧密模仿专家决策的人工智能程序。他们使用规则和知识数据库来解决复杂问题。
人工智能的历史视角
人工智能的历史视角代表了跨越数十年的令人着迷的创新之旅。这些年来，我们已经看到了重大的转型变化。以下是人工智能发展主要阶段的简要概述：
早期概念（1950-1960）：
“人工智能”一词最早出现在20世纪50年代，人工智能正是在这一时期开始成形。人工智能理论的先驱艾伦·图灵和约翰·麦卡锡开发了图灵测试，以评估机器像人类一样思考的能力。在此期间，研究人员开 过敏反应 有些人可能对霉菌过敏 发了符号人工智能，它使用逻辑进行推理系统。
人工智能的早期挑战（1970 年）：
计算能力和对人类智能复杂性的理解的局限性是 20 世纪 70 年代人工智能发展的重大障碍。 “人工智能寒冬”导致人工智能研究的资金和兴趣下降，从而导致进展放缓。
专家系统（1980年）：
在 80 年代，专家系统的普及度不断提高。这些人工智能程序根据一定的规则和数据，在各个领域复制了人类的结论 人工智能发展预测 。尽管在某些应用上取得了成功，但当时这些系统在数据处理方面受到限制，缺乏从数据中学习的能力。
机器学习的兴起（1990-2000）：
人工智能专注于机器学习，它可以帮助系统根据以往的经验表现得更好。神经网络和支持向量机等算法已经取得了显著的发展。然而，由于数据和计算资源的有限，人工智能的实际应用仍然受到一定限制。
大数据与深度学习（2010年）：
大数据和更强大的计算机的出现为2010年代人工智能的复兴奠定了基础。深度学习作为机器学习的一个分支，在语音和图像识别、自然语言处理等领域取得了革命性的进步。事实证明，多层神经网络能够 邮寄线索 从大量数据中学习复杂模式，非常有效。
日常生活中的人工智能（2010-2020）：
在此期间，人工智能慢慢渗透到各个行业和我们的日常生活中。人工智能应用于虚拟助手、推荐系统、自动驾驶汽车、金融等领域。人工智能是改变我们生活和工作环境的先决条件。
伦理与社会问题（2020年）：
随着人工智能的发展，人们对其伦理影响和对社会的潜在影响的担忧日益凸显。有关数据隐私、算法偏见、工作过滤和人工智能安全的讨论引起了许多国家的关注。
改进的人工智能研究（2020年）：
在此期间，人工智能研究不断取得稳步进展。随着强化学习和生成模型的发展，我们现在拥有大量复杂的工具。人工智能系统已经取得了惊人的成绩，例如在围棋和扑克等游戏中击败冠军。