什么是人工智能、机器学习、深度学习和自然语言处理？

我对计算机有自己的定义。我把计算机定义为‘数字电子威廉希尔官方网站 ，它有一套指令，当编码为以特定的序列执行时，可以执行特定的计算任务。计算机程序本身就是输入数据的指令序列，这在某种程度上限制了计算机成为自主的、杰出的机器的能力。计算机做任何有用的事情都需要一个程序。人类编写程序，所以从开发到维护计算机程序，总是需要人工干预。
人工智能是使计算机智能化的一种努力。人工智能旨在通过输入自我思考的能力，使计算机具有自我意识和自立能力。人工智能是一个多学科领域，包括机器学习、深度学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理和其他几个学科。首先，人工智能涉及使计算机具有自我意识，利用计算机视觉、自然语言理解和模仿其他感官。其次，人工智能涉及模仿人类的认知功能，如学习、推理和解决问题。从计算机理论的角度来看，人工智能的目的是让计算机自己决定程序，而不是按照用户自定义的程序运行。在这里，自我设计的程序可以通过人类独特的智力和识别能力做任何事情。人工智能的正式定义如下
“人工智能是计算机科学的一个领域，它赋予机器看起来像拥有人类智能的能力。”
智力是一个广义的术语，人类尚未完全理解。人类大脑的多面性和多维性是一个未解之谜。复制人类的智能仍然是一个遥远的梦想。人工智能，在目前的关键时刻，是关于神经网络的。目前，人工智能使用与典型计算机相同的 CMOS 硬件。目前的人工智能专注于开发注入类人智能的算法功能。该学科的重点是通过人工神经网络(ANN)复制人类智能，就像人类神经元的软件拷贝。人工智能是一个涉及计算机理论、数学、统计、概率、数据挖掘和特定领域专业知识的多学科领域。
机器学习是人工智能的一个子集。学习与记忆和分析一样，是人类大脑的重要组成部分。机器学习的目的是建立计算机模型(软件模型) ，让计算机根据自己对过去数据流的经验或给定的历史数据(输入)来决定程序(如何处理数据)。计算机并不遵循用户定义的程序; 相反，它根据过去输入和输出的经验来确定它的程序。这类似于人类自身的学习方式。基于他们的经验(通过感官，如视觉、听觉、触觉、味觉或嗅觉) ，人类观察因果关系，并相应地确定他们的行动、反射和反应。机器学习模型必须返回具有预期结果的程序。它的程序越接近预期的结果，它的表现就越好。
机器学习有两个被广泛接受的定义。
“机器学习是一个研究领域，它赋予计算机不需要明确编程就能学习的能力。”
这是一个非正式的定义。汤姆米切尔提供了一个现代的定义，这更好地说明了机器学习的概念和工作。具体如下。
深度学习是机器学习的一个子领域。假设机器学习是一种复制“通过观察数据模式学习”和“因果关系”的努力，即通过关联输入和结果。在这种情况下，深度学习就是努力复制“学习对象本身”的方面，即从输入数据构建表示性数据或实用概念。如果机器学习侧重于理解与对象相关的动作和结果，深度学习侧重于理解对象本身。
人类在任何事情上第一次都不是完美的。他们通过多方面的努力和实践来学习。经过大量的练习，他们会精通一些东西。每一次新的努力都会提高它们的性能和熟练程度，从而更好地理解因果关系，并提高对对象的理解。例如，你正在学习扔球。你知道通过多次尝试来完成一次完美的投掷，逐渐建立完美投掷所需的相关运动技能。这包括相关运动技能的发展和对球本身的理解，包括球的重量、空气对其飞行的影响等。
同样，机器学习模型可能不会返回完全符合预期结果的程序。但是，随着时间的推移，随着对输入数据的更好理解，结果可以得到改进。机器学习是关于利用过去的输入和结果来改善未来的结果。深度学习是关于使用输入数据的有用表示来构建概念。
目前，深度学习只是神经网络的一个流行的别名。深度学习的重点是将数据表示为概念的层次结构。传统的机器学习仅限于将输入(数据)和输出(结果)相关联，或者在输入数据中确定数据模式，而深度学习则强调在输入数据本身中寻找表示(概念和可能的结果)。深度学习在特征提取和工程中特别有用。深度学习的定义如下。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习，通过多层次的处理，逐步从数据中提取更高层次的特征
自然语言处理是一个相关的多学科领域。它的目标是使机器(计算机)能够理解、处理和与自然的人类语言交互。语言和数学是人类的两大主要成就，使其优于其他生物。语言使人类能够交流、传递和储存主观知识，而数学则使人类能够交流和储存定量知识。自然语言处理和文本分析涉及解析自然人类语言、识别知识和语义表示、自然语言处理和自然语言生成。NLP 的定义如下。
自然语言处理是将计算技术应用于自然语言和语音的分析和合成
NLP 的一些实际应用包括文本到语音、语音识别、语音到文本、机器翻译、信息抽取、文本分类、文本摘要、主题分割、情感分析和情感分析。
计算机视觉是另一个相关的学科。计算机视觉旨在复制人类的视觉，它涉及到场景识别、物体识别、物体分类、特征提取、手势识别和手势检测的图像处理。计算机视觉从人工智能和机器学习中吸取了许多概念和算法。计算机视觉的定义如下。
计算机视觉是人工智能领域，它使计算机和机器能够识别物体，并从数字图像、视频和其他视觉输入中获得其他有意义的见解
人工智能的应用
尽管人工智能还处于初级阶段，但它仍然在几个垂直领域得到广泛应用。根据2020年的一项估计，37% 的组织已经在使用这种或那种形式的人工智能。大多数人工智能的应用是特定的技术，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习和专家系统。让我们来看看人工智能的一些垂直特定应用:
医疗保健: 人工智能在医疗保健领域发现了许多不同的应用。医疗保健行业使用人工智能来利用病史检测疾病，分析慢性病，癌症治疗，并利用历史医疗数据、实验室报告和智能发现新药。
电子商务: 电子商务公司正在使用人工智能，以浏览数据和顾客偏好作为输入的推荐引擎的帮助下，个性化购物。利用自然语言处理，电子商务网站构建聊天机器人和虚拟购物助理，提供实时的客户关怀和帮助。这些公司还利用人工智能识别虚假评论和信用卡欺诈。
社交媒体: 和电子商务一样，社交媒体网站也使用人工智能来更好地与社区互动。例如，Meta Platforms inc. (Facebook)使用一个 NLP 工具 Deeptext 来分析会话并执行自动语言翻译。使用人工智能转发特定兴趣的推文，识别不良内容，并检测欺诈行为。同样，大多数社交媒体网站使用人工智能来个性化内容、管理广告、进行翻译、识别欺诈和不良活动。
营销: 营销部门使用人工智能从商业报告中获得有价值的见解，并自动生成分析结果。除了分析和商业决策，企业还在客户关系管理(CRM)、客户服务和售后服务管理中使用人工智能。
教育: 目前，人工智能在教育中的应用仅限于在线教育提供者。教育网站使用人工智能推荐课程，跟踪学生进度，个性化课程，并管理反馈和用户交互。
自动化和机器人学: 机器人学是同时采用人工智能的领域之一。借助于计算机视觉、语音控制和专家系统，机器人现在可以与具有多任务处理能力的人类工作者一起工作。计算机视觉、传感器网络和人工智能广泛应用于数控机床和装配线，以减少误差，实现自动修正和提高生产率。
交通: 基于应用程序的出租车服务和车辆共享服务广泛使用人工智能来跟踪实时交通，优化路线和最小化运营成本。人工智能还被用于改善运输业的库存管理和运营管理。
农业: 人工智能在农业中得到应用，特别是在多元房、水培和水培中。在这些类型的专业化农业中，人工智能被用来跟踪农产品的生长，识别杂草，控制害虫，优化气候条件，控制操作管理，管理收获，最大化生产。在自动化和人工智能的帮助下，大型农场可以用有限的工人来管理。在传统的农业中，人工智能也被用来预测天气状况，做出相应的早期决策，管理灌溉，以及使用人工智能机器人智能收割作物。在未来，人工智能和物联网可以用于农场和农作物的自动化远程管理。
交易: 算法交易是股票和投资的新趋势。AI 机器人用于股票交易、加密货币交易、商品交易和外汇交易。
游戏行业: 游戏行业使用人工智能跟踪用户行为，自动个性化游戏设置，创建智能非玩家角色，并个性化难度级别。
自动驾驶汽车: 人工智能的一个主要创新是自动驾驶汽车。这些车辆将使用机器学习、计算机视觉、导航服务和人工智能来自动驾驶，无需人工干预。人工智能还可用于智能导航、提高车内体验和控制交通管理。
安全和监视: 新的安全和监视系统将主要依靠生物特征识别、计算机视觉、语音分析和大数据。这些系统将能够自动侦测嫌疑人，及早侦测非法活动，追踪走私和洗钱，并追踪情报输入的嫌疑人。
人工智能的未来
目前的人工智能主要是基于软件的，它使用的是典型计算机所使用的相同的 CMOS 威廉希尔官方网站 。在未来，人工智能将基于具有类人脑设计的专门威廉希尔官方网站 和结构。这些机器将具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉，甚至情感和直觉的感觉。目前人工智能的应用仅限于解决特定垂直领域的特定任务。目前的人工智能主要涉及识别数据模式，做出预测，以及测试机器学习或深度学习的结果。人工智能适用于云端，在那里它可以处理大数据。未来的人工智能将主要集中在具有专门硬件架构的边缘设备上。我们希望人工智能能够成为真正的人类智能的复制品，并展示出与人类一样多方面、多维度和真正自主的智能，这是人工智能的终极目标。
总结
21世纪属于计算机。这些计算机以大型机、服务器、台式机、移动计算机和嵌入式计算机的形式存在。计算机技术正在同时经历两次互联网和人工智能革命——互联网将全球各种各样的计算机设备连接起来，使它们能够共享有价值的数据。人工智能使他们天生具有智能，他们可以在没有人类干预的情况下自己从数据中获得有价值的见解。人工智能有可能改写古老的计算机理论，使计算机具有自我意识和自主性，而目前它们的化身是依赖于运行用户定义程序的机器。机器学习是人工智能的一个子集，它涉及到从经验中学习，而深度学习则是机器学习的一个领域，专注于在数据本身上构建概念。