人工智慧正以閃電般的速度徹底改變我們的世界。本綜合指南旨在為您提供有關人工智慧所需的所有關鍵信息，以了解這項變革性技術。
摘要[顯示]
了解人工智慧
人工智慧及其不同類型的詳細定義
人工智慧是電腦科學的一個分支，其基礎是創建能夠執行通常需要人類智慧的任務的機器和系統。這些任務包括問題解決、學習、自然語言理解、模式辨識（語音、臉部等）等等。
人工智慧可分為兩大類：弱人工智慧和強人
工智慧。弱人工智慧，或稱狹義人工智慧，專注於特定任務，僅限於解決預先定義的問題。另一方面，強人工智慧的目標是複製人類大腦，使其具有像人類一樣學習、理解和適應各種任務的能力。
弱人工智慧目前廣泛應用於語音辨識、內容推薦等各種應用。而強人工智慧仍然是一個研究領域，旨在創造具有意識和深刻理解的「人工智慧實體」。
人工智慧的歷史和隨時間的演變
人工智慧起源於 1943 年，當時 Warren McCullough 和 Walter Pitts 發表了文章「神經活動中固有的思想的邏輯演算」。這是一份介紹用於創建神經網路的第一個數學模型的文檔。在1950年代，艾倫·圖靈和約翰·麥卡錫等研究人員普及了這個概念，這尤其要歸功於著名的「 圖靈測試 」和「達特茅斯夏季人工智慧研究計畫 」會議。
在接下來的幾年裡，人們對人工智慧抱持著極大的樂觀態度。然而，進展慢於預期，導致對人工智慧的資金和興趣減少。 1980 年代，由於神經網路和機器學習的進步，人工智慧迎來了復興，重新點燃了人們對人工智慧的興趣。
1983年，法國電腦科學家Yann Lecun開發了一種基於神經網路的能夠辨識筆蹟的系統。正是由於這種識別技術，專注於深度學習的研究工作開始發生和發展。 IBM 開發的深藍超級電腦讓人工智慧世界取得了重大進展。 1997 年，這個強大的所謂「大規模並行」機器成功擊敗了國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。
關鍵人工智慧概念解釋
要理解人工智慧的所有複雜性，深入研究背後的基本概念非常重要
機器學習或機器學習：
人工智慧從機器學習中汲取力量，這是電腦從數據中學習的過程。機器學習有多種類型，包括監督學習、無監督學習和強化學習。
神經網路：
神經網路是受人腦結構啟發的電腦 印尼電子郵件列表 模型。它們由以分層方式處理資訊的互連節點層組成。這些網路允許電腦從錯誤中學習並改進。
電腦視覺腦視覺涉及機器分析和解釋圖
像或影片等視覺內容的能力。它用於物件辨識、人臉偵測和其他影像相關應用。
自然語言處理（NLP）：
NLP 演算法使機器能夠理解並產生人 Gracenote（尼爾森）推出 Gracenote Nexus Auto 平台，打造“連網汽車的創新跨媒體體驗” 類語言。它們是聊天機器人、自動翻譯器和語義搜尋的基礎。
海量資料（Big Data）的處理：
人工智慧通常依賴巨大的資料集來訓練模型。大數據處理使得管理、儲存和分析這些數據成為可能。
這些關鍵概念構成了現代人工智慧 數位數據 的基礎，並允許電腦模仿人類智慧的某些方面。透過結合這些不同的基本元素，人工智慧能夠完成複雜的任務。