许多个月,人工智能已经在我的周边视觉,只是坐在那里,被我忽略的,因为它似乎在不远的未来变得有趣了。
然后,所有这些术语——大数据,机器学习,数据科学——围绕主题,坦率地说,给我有点头痛。
人工智能是在美国、释放和肆无忌惮的在改变世界的能力。如果在前面的技术革命,机器是做体力劳动的发明的,那么在这场革命中,机器被发明做思想工作。没有比医学领域涉及了更多的思考。我花了650毫克的退热净,开始阅读,因为人工智能的真相是,它已经在这里。
人工智能的约翰·麦卡锡于1956年当他使用这个词来形容夏天车间他举办名为“达特茅斯夏季人工智能的研究项目”,讨论“思维机器。”他认为这个词是一个中立的和简单的区分人工机器或电脑智能相比自然人类智慧。百科全书的定义AI是“计算机系统能够执行的理论和发展任务通常需要人工智能”或“计算机科学的一个分支处理智能行为的模拟计算机。“也许是最简洁的”机器模仿人类智能行为的能力。”
人工智能也称为强人工智能和弱人工智能。弱人工智能系统有特定的情报而强人工智能则一般智力,也称为人工总体智能或美国国际集团。弱人工智能能力做特定的任务,如IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫在1997年国际象棋。弱智能将大数据转化为有用的信息通过检测模式和预测。Facebook的新闻feed,亚马逊的建议购买和苹果的Siri都弱人工智能的例子。当前系统要求使用“人工智能”很可能操作弱智能集中在一个狭窄的特定问题。
强人工智能是一个假想的计算机系统,认为人们做的完全一样,这是一个很难解决的问题,尚未发明。机器智能的一种形式,等于人类智慧与能力的原因,解决谜题,做出判断,计划,学习和交流。最终,人工总体智能是最终目标。
还有一个第三类介于两者之间,大多数人工智能发展今天发生。这是机器学习领域:电脑使用人类推理指导没有完全复制人类认知任务的性能。IBM的电脑沃森使用人类推理通过观察成千上万块的文本,然后重证据识别模式。然后能够把所有的证据来得到一个答案。这是人工智能的一个例子,并不是人类认知,但受它和基于模式的三个步骤,预测,和学习。
机器学习在Pinterest实际应用包括改进的用户内容,广泛的图像内容管理在Yelp,聊天机器人使用Facebook,策划时间在推特上和客户关系管理项目,如Salesforce的爱因斯坦建立更好的客户档案。在卫生保健领域,机器学习产生癌症治疗建议从IBM ' s的华生,今天被医院中风的检测和人工智能算法,初步结果显示预测心脏病发作明显好于ACC / AHA指南。
最后一项,数据科学,包括人工智能和机器学习。这是让计算机的科学行为没有被人类编程。这是深度学习的领域,卷积神经网络和认知计算。也许是,这些概念产生的不安和恐惧,机器将模拟人类认知的,将不再是由我们控制的。正是这种普遍缺乏信任,让AI在我们的周边视觉。
让我们聚焦在人工智能和所有相关的术语我们可以理解它的革新我们的世界,因为事实是我们已经使用它。
凯瑟琳·佩珀是一个内科医生。
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