人工智能AI早在幾十年前就已經(jīng)開始被人們所研究，而在近期，人工智能才大放異彩。為增進(jìn)大家對人工智能的認(rèn)識，本文將對人工智能、人工智能技術(shù)優(yōu)勢予以介紹。如果你對人工智能具有興趣，不妨和小編一起繼續(xù)往下閱讀哦。

一、人工智能

有人把人工智能分成兩大類：一類是符號智能，一類是計(jì)算智能。符號智能是以知識為基礎(chǔ)，通過推理進(jìn)行問題求解。也即所謂的傳統(tǒng)人工智能。計(jì)算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過訓(xùn)練建立聯(lián)系，進(jìn)行問題求解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化程序設(shè)計(jì)、人工生命等都包括在計(jì)算智能中。

在世界各地對人工智能的研究很早就開始了，但對人工智能的真正實(shí)現(xiàn)要從計(jì)算機(jī)的誕生開始算起，這時人類才有可能以機(jī)器的實(shí)現(xiàn)人類的智能。AI這個英文單詞最早是在1956年的一次會議上提出的，在此以后，因此一些科學(xué)的努力它得以發(fā)展。人工智能的進(jìn)展并不象我們期待的那樣迅速，因?yàn)槿斯ぶ悄艿幕纠碚撨€不完整，我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問題。但經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，人工智能正在以它巨大的力量影響著人們的生活。

人工智能始終處于計(jì)算機(jī)發(fā)展的最前沿。高級計(jì)算機(jī)語言、計(jì)算機(jī)界面及文字處理器的存在或多或少都得歸功于人工智能的研究。人工智能研究帶來的理論和洞察力指引了計(jì)算技術(shù)發(fā)展的未來方向?，F(xiàn)有的人工智能產(chǎn)品相對于即將到來的人工智能應(yīng)用可以說微不足道，但是它們預(yù)示著人工智能的未來。對人工智能更高層次的需求已經(jīng)并會繼續(xù)影響我們的工作、學(xué)習(xí)和生活。

二、人工智能技術(shù)的優(yōu)勢

(一)有效地響應(yīng)未知的問題

在實(shí)際工作中，AI所采用的推理方式大多為模糊邏輯，不需要太多的模型，即使不需要模型，也能夠獲得準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，由于大量的不確定與未知，使得人們無法很好地應(yīng)對這種類似的情況。人工智能的應(yīng)用通過構(gòu)建應(yīng)用模型，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)處理信息的能力在實(shí)際操作中有了顯著提高，從而在解決這一問題方面取得顯著進(jìn)展?；谶@一進(jìn)步，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的工作效率可以通過進(jìn)一步建立層次關(guān)系而得到提高。

(二)提高了系統(tǒng)的一致性

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中使用AI技術(shù)處理數(shù)據(jù)和資訊，能夠提高資訊處理的效率。信息處理主要依靠人工在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中完成。但是，通過電腦分析大量數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)分層監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，從而推動網(wǎng)絡(luò)與上層系統(tǒng)的相互配合，最終提升網(wǎng)管的協(xié)同性。

(三)減少運(yùn)行成本

通過對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的智能計(jì)算和分析，能夠降低一般電腦技術(shù)帶來的能耗。當(dāng)使用AI技術(shù)來控制電腦網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的相關(guān)算法時，它的運(yùn)算速度也會跟著改變，而一次運(yùn)算任務(wù)可以用最好的解法來執(zhí)行，從而節(jié)省運(yùn)算資源，減少運(yùn)行的成本，提升網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用效率。傳統(tǒng)的營銷方式，通常會利用調(diào)查問卷等工具來達(dá)成目標(biāo)，但它的問題在于方法單一，花費(fèi)了較高的時間和精力，并且花費(fèi)了大量的金錢，最終還需要通過人工的方式進(jìn)行分析。

(四)抗干擾和抗干擾性能強(qiáng)，學(xué)習(xí)性能好

人工智能技術(shù)擁有極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，網(wǎng)絡(luò)上有著豐富的資訊與觀點(diǎn)，雖然大多數(shù)資訊與觀點(diǎn)較為單純與普通，但是通過對資訊進(jìn)行科學(xué)的分析，還是能夠從中挖掘出一些有價值的資訊。舉個例子，企業(yè)在研發(fā)一款產(chǎn)品的時候，為了確定產(chǎn)品的研發(fā)方向，可以用大數(shù)據(jù)對用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這樣產(chǎn)品的研發(fā)和投放的精確度和效率就會得到提升。百度搜索引擎，針對一個問題或者關(guān)鍵詞，會有一個前十的搜索結(jié)果，以及與其相關(guān)的點(diǎn)擊數(shù)量，可以給企業(yè)一個方向，讓企業(yè)在決策的過程中，能夠通過行業(yè)來判斷消費(fèi)者更關(guān)心什么，進(jìn)而進(jìn)行決策。

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