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2024年4月29日 · [7] 人工智能可以定義為模仿人類與人類思維相關的認知功能的機器或計算機，如學習和解決問題。 人工智能是 計算機科學 的一個分支，它感知其環境並採取行動，最大限度地提高其成功機會。 此外，人工智能能夠從過去的經驗中學習，做出合理的決策，並快速回應。 因此，人工智能研究人員的科學目標是通過構建具有象徵意義的推理或推理的計算機程式來理解智慧。 人工智能的四個主要組成部分是： 專家系統 ：作為專家處理正在審查的情況，併產生預期或預期的績效。 啟發式算法 ：包括評估小範圍的解決方案，並可能涉及一些猜測，以找到接近最佳的解決方案。 自然語言處理 ：在自然語言中實現人機之間的交流。 計算機視覺 ：自動生成識別形狀和功能的能力 [8] 。
目录. 人工智能 （英語： artificial intelligence ，缩写为 AI ）他第一次出現在我們的口語里是在1889年亦稱 機器智能 ，指由人製造出來的機器所表現出來的 智慧 。 通常人工智能是指用普通電腦程式來呈現人類智能的技術。 該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。 同时，通過 醫學 、 神經科學 、 机器人学 及 統計學 等的進步，常態預測則認為人類的很多職業也逐漸被其取代。 [1] [2] 人工智能於一般教材中的定义领域是“智慧主体（intelligent agent）的研究与设计” [3] ，智慧主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统 [4] 。 约翰·麦卡锡 于1955年的定义是 [5] 「制造智能机器的科学与工程」 [6] 。
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理性行动的系统. 艾伦·图灵的人工智能定义属于“像人类一样行事的系统”范畴。 从最简单的形式来看，人工智能是一个结合计算机科学和强大数据集来解决问题的领域。 它还包含机器学习和深度学习的子领域，这些领域经常与人工智能一起提及。 这些学科由人工智能算法组成，旨在创建专家系统，根据输入数据进行预测或分类。 多年来，人工智能经历了多次炒作周期，但即使是人工智能怀疑论者，也会认为，OpenAI 的 ChatGPT 的发布似乎标志着一个人工智能转折点。 上一次生成式人工智能让人如此忧心忡忡的时候，还是因为在计算机视觉方面取得突破，但现在的飞跃则是在自然语言处理方面。 而且，不仅仅是语言：生成模型还可以学习软件代码、分子、自然图像和各种其他数据类型的语法。
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人工智慧 (AI) 是透過建立及應用內建於動態運算環境中的演算法，來模擬人類智慧過程的基礎。 簡言之， AI 的目標是試圖讓電腦像人類一樣思考和行動。 實現這項目標需要三個關鍵要素： 運算系統. 資料與資料管理. 進階 AI 演算法 (程式碼) 期望結果越接近人類，對資料量和處理能力的要求越高。 人工智慧的起源. 至少從西元前一世紀開始，人類就對製造機器模擬人腦的可能性充滿興趣。 到了現代，John McCarthy 在 1955 年創造了 人工智慧 這個詞彙。 1956 年，McCarthy 等人舉辦了一場名為《達特茅斯學院夏季人工智慧研究專案》的會議。 以此為開端， 機器學習 、 深度學習、預測性分析應運而生，一直發展到現在的規範化分析。 同時也興起了全新的研究領域，亦即資料科學。
人工智慧最核心的原則是複製並超越人類感知世界及反應的方式。 AI 正快速成為創新的基石。 通過各種機器學習技術，可以識別出資訊模式並進行預測，AI 為您的業務增值的方式有以下幾種. 更全面地深入了解大量可用數據. 藉由預測自動執行過於複雜或繁瑣的工作. 瞭解 AI 和 ML 的使用案例. 用於企業的人工智慧技術. 藉由將過去需要人工進行的流程或任務自動化，人工智慧技術正在提高企業的績效和生產力。 同時，人工智慧也可以理解人類無法理解的大規模數據。 AI 的強大力量可以帶來巨大的商業利益。 舉例來說， Netflix 運用機器學習技術推動一定程度的個人化， 協助公司增加超過 25% 的顧客基數。 大多數公司都視數據科學為首要任務，並斥巨資投資此領域。
