人工智能任務數不勝數，人類可以創造性地構思出應用人工智能技術的方法。

雖然關于人工智能可以說很多，但這份清單更像是人工智能 101 速成班。我們可以深入探討人工智能以我們可能沒有意識到的方式改善我們生活的具體方式，但讓我們從定義人工智能開始。

什么是人工智能 (AI)？人工智能101

人工智能 (AI) 是計算機或機器的應用，用于執行通常需要人類智能才能完成的任務，例如學習、解決問題、決策制定和自然語言處理。人工智能可以分為兩類：狹義的和通用的。狹義 AI 旨在執行特定任務，例如玩游戲或駕駛汽車，而通用 AI 旨在執行范圍廣泛的任務。人工智能研究的一些目標包括開發能夠以類似于人類的方式推理、學習和適應的計算機。

數據科學家和機器學習專家開發這些 AI，用于執行人類不做、不想做或不能（高效）做的任務。

雖然最后一個可能會讓一些人感到驚訝，但人工智能顯然可以取代人類執行這些任務的需要，這并不令人驚訝。如果訓練得當，人工智能可以非常快速高效地執行任務。

將本文視為對人工智能 101 的探索，您會發現人工智能任務有很多機會讓我們感到驚訝，讓我們意識到我們對人工智能程序和模型的依賴程度，并可能激發您自己開發人工智能的旅程新人工智能。

按類型劃分的人工智能任務

需要注意的是，雖然人工智能可以執行這些任務，但仍可能需要人類來設置人工智能系統、提供監督和指導并做出最終決定。

不想做

人工智能可以幫助人類完成許多人類可能不想做的任務，因為這些任務具有重復性、乏味性或其他不受歡迎的性質。人工智能可以協助完成的一些任務示例包括：

數據輸入和數據處理：將數據從一種格式轉錄為另一種格式，或對大量數據進行分類和組織。

客戶服務：通過聊天機器人和虛擬助手回答客戶查詢并解決問題，或將查詢轉至正確的部門

監視和監視：安全攝像頭監視和識別潛在威脅。可以將流浪貓等物體識別為無害或識別碎玻璃以提醒官員

制造和組裝：人工智能可以協助完成諸如在生產線上組裝產品或使用計算機視覺檢查產品缺陷等任務

農業：人工智能可以幫助識別作物中的病蟲害、優化灌溉系統以及預測天氣模式。

醫療保健：人工智能可以協助完成分析醫學圖像、識別患者數據模式以及協助制定診斷和治療計劃等任務。

不需要做

由于人工智能技術的可用性，人工智能可以幫助人類完成許多人類可能不需要做的任務。人工智能可以協助完成的一些任務示例包括：

數據分析：人工智能可以幫助完成分析大型數據集、識別趨勢和模式以及進行預測等任務。

自然語言處理：人工智能可以幫助完成語言翻譯、理解和生成類人文本等任務。

圖像和視頻分析：AI 可以協助完成任務，例如識別圖像和視頻中的物體和人物，以及分析他們的行為。

預測和優化：人工智能可以幫助完成預測結果和優化流程等任務。

決策制定：人工智能可以協助完成任務，例如在給定情況下確定最佳行動方案并提出建議。

做不到（有效地）

有些任務人工智能可以執行，而人類根本無法執行或無法有效執行。人工智能可以協助完成人類能力之外的一些任務示例包括：

高速處理和分析大量數據：人工智能可以在短時間內處理和分析大量數據，從而有可能發現人類可能遺漏的模式和趨勢。

以高精度執行任務：人工智能可以以超出人類能力的精度執行任務。例如，人工智能系統可能能夠以更高的準確性和速度識別兩個基因組序列的差異。

在危險環境中運行：人工智能可以在人類無法工作的危險環境中執行任務，例如深海勘探或核電站。

執行需要高耐力的任務：人工智能系統可以執行需要高耐力的任務而不感到疲倦，例如在倉庫中分揀包裹或在工廠內操作送貨車輛。

人工智能如何工作？

在我們結束人工智能 101 速成課程時，理解的最后一部分是討論人工智能技術的工作原理。基本上，AI 只是編碼程序，這些程序使用原始數據點進行訓練以執行某些任務。

除了這個簡單的定義之外，人工智能還有很多內容，但這是一個很好的起點。這些人工智能程序主要有兩種訓練類型：機器學習和深度學習模型。

機器學習是一種教計算??機從結構化數據中學習的方法，無需明確編程。它涉及使用算法來分析和理解數據中的模式，然后使用這種理解來做出預測或決策。提供給機器學習算法的數據需要是原始的，移除或限制異常值，省略不需要的數據，并監控偏差。機器學習算法和 AI 模型非常適合數據科學和分析，可幫助用戶快速高效地解析數百萬個數據點。

深度學習是機器學習的一個子集，它使用以人腦為模型的神經網絡來分析和理解數據中的復雜模式。這些網絡由相互連接的“神經元”層組成，這些“神經元”可以學習識別模式并根據輸入數據做出決策。提供給深度學習模型的數據可能是非結構化的，但仍然需要強大的參數和調整才能正確。這些 AI 模型不僅接收數據并產生結果，還會根據正在處理的大量數據生成全新的或意想不到的結果。這就是我們如何看待可以執行人工智能任務的計算機程序，例如通過“閱讀”來自同一類型的不同作者的 1,000 部小說來撰寫博客文章或小說。

示例：推薦系統

推薦系統可以使用深度學習和機器學習技術來實現。

使用傳統機器學習算法的推薦系統，如協同過濾（相似的買家/用戶）、矩陣分解和最近鄰法（給定產品的相似類型或方面）。這些方法使用用戶和項目的歷史行為，通過比較和平均來預測用戶未來可能喜歡什么。然而，當沒有足夠的新用戶數據來有效地根據歷史推薦新產品時，就會出現冷啟動問題。

另一方面，推薦系統的深度學習方面使用神經網絡從他們的歷史交互中學習用戶和項目的表示。然后使用這些表示來預測用戶對項目的偏好。這些方法對于處理大型和稀疏數據以及傳統方法難以解決的問題（如冷啟動問題）特別有用。

因此，推薦系統可以是深度學習和機器學習的一部分，具體取決于用于實現它們的具體技術和架構。

人工智能可以做的 10 件你可能不知道的驚人事情

既然我們已經結束了簡短的人工智能 101，那么讓我們談談可以實現的一些最驚人的人工智能任務。不過，為了繼續更多地了解 AI，這里列出了我們繼續學習人工智能的最佳課程。這些人工智能任務沒有特別的順序，但其中大多數可能會影響用戶的日常生活！

1.閱讀和理解

有些 AI 程序不僅可以讀給用戶聽，而且用戶可以插入書面文本或博客文章的鏈接，AI 程序就會讀取它。然后，一旦文章被閱讀，它就可以生成摘要或速記筆記，以從文本中收集最重要的信息。查看SummarizeBot試試吧！

2. 檢測槍聲并提醒當局

人工智能可以做的一件令人驚奇的事情就是聽和理解人類的語言，這并不奇怪，但人工智能程序也可以被訓練來聽到和檢測其他聲音模式！ShotSpotter這樣做是為了確保社區安全并幫助當局快速應對危險情況。

3.生成計算機代碼

我們已經走到了現在的位置，用代碼訓練計算機以學習編寫基于在線社區提供的大量代碼訓練的代碼。雖然 AI 在接近解決現實世界問題的全面項目方面還有很長的路要走，但程序員可以利用 AI 來協助編寫小塊，以獲得關于如何解決特定問題的構思和靈感。ChatGPT是一種 AI 聊天模型，可以幫助編寫基本代碼。

4.玩高度復雜的游戲

我們不僅僅是在談論內置于國際象棋中的 CPU 或 MMO 中的機器人。OpenAI 開發的 AlphaGo 在古老的棋盤游戲 Go 中擊敗了最好的棋手李世石。OpenAI 還開發了能夠在競爭水平上擊敗世界冠軍的 Dota2 和星際爭霸等游戲的人工智能。MuZero 是另一種開發用于從零開始學習和玩國際象棋、將棋和大量 Atari 街機游戲的 AI（零干預）。

5.計算機視覺

一種稱為計算機視覺的特殊機器學習模型允許 AI 技術通過接收視覺信息并根據視覺輸入處理和產生結果來“看”。這可以包括各種多步驟任務，例如農業監測、檢測癌細胞或操作機器。這里列出了計算機視覺的 10 種用途！

6. 創作原創藝術

如前所述，人工智能完全有可能完成創作博文甚至小說等任務。更進一步，一些人工智能程序甚至能夠制作自己的藝術品。我們確信您聽說過 OpenAI 的 DALLE-2，其中文本提示生成引人注目的圖像表示。

7. 成為一名股票經紀人

可以訓練 AI 系統分析財務數據并自信地預測股票價格。當資產出現風險時，它可以識別持有或出售。想想一些經紀人和個人重金托付人工智能，真是令人著迷！

8.準確預測當地天氣

如今，天氣預報幾乎完全由計算機程序完成，但只是在最廣泛的意義上。仍然需要大量的人工解釋來定義這些結果的含義。然而，通過使用 AI 計算機視覺，研究人員已經能夠更準確地預測局部地區的突然天氣變化。它非常準確，以至于模擬地球的項目可以通過天氣預報和模擬的進步來可視化和應對氣候變化。

9. 發現現有藥物的新用途

Recursion Pharmaceuticals公司開發了一個人工智能程序，可以執行人工智能任務來評估現有藥物的所有可能用途，并將它們與其他現有藥物進行比較，以確定一種藥物可能與另一種藥物同等或更有效的重疊。這使醫生可以根據患者的特定需求和生物構成，有更多的方法來治療患者。人工智能在藥物發現中發揮著巨大作用。HPC 是分子動力學所必需的，因此藥物研究人員正在利用他們的 HPC 解決方案來訓練和部署 AI 模型來評估潛在的藥物靶標。

10. 以可怕的準確性推薦產品

通過多層人工智能技術的組合，人工智能可以做的最神奇的事情之一就是推薦新產品。Netflix 的推薦系統是革命性的，因為它能夠推薦非常引人入勝的節目，讓您在觀看完一個節目后觀看。有數百個節目可看，數千部電影可重看；擁有自動推薦器可以使用戶體驗輕松流暢。它甚至可以讓您有一定的信心會喜歡它。現在，許多公司部署了一個高度復雜的推薦系統來促進在線購物、定向廣告、音樂流媒體服務等方面的銷售。

對 AI 著迷并想了解更多？

人工智能是 21 世紀最具決定性的發展之一，因為它正在塑造人類做任何事情的方式。希望這個人工智能 101 速成課程和 AI 可以做的 10 件令人驚奇的事情的示例引起了人們對不斷變化的 AI 世界的興趣。人工智能正在加速更多新技術的發展，人工智能可以改善人類日常生活的新迭代和新想法的市場是巨大的。