介绍
人工智能（artificial intelligence，缩写为 AI）指可模仿人类智能来执行任务，并基于收集的信息对自身进行迭代式改进的系统和机器。AI 具有多种形式。例如：
- 聊天机器人使用 AI 更快速高效地理解客户问题并提供更有效的回答
- 智能助手使用 AI 来解析大型自由文本数据集中的关键信息，从而改善调度
- 推荐引擎可以根据用户的观看习惯自动推荐电视节目
如今人工智能已变成了一个无所不包的术语，很多用来执行在过去需要人工输入的复杂任务的应用（例如与客户在线沟通或下棋）都可以被称作人工智能。在现实中，人工智能也经常与它的子领域互换使用，例如机器学习和深度学习。
AI、机器学习和深度学习有何区别？
尽管 AI、机器学习和深度学习相互关联，但它们之间存在本质区别：
-
人工智能 (AI)
人工智能可让计算机、机器和机器人模仿人，像人一样制定决策、识别对象、解决问题和理解语言。
-
机器学习 (ML)
机器学习是 AI 的一个子集，它专注于构建可自主学习（无需人为干预）数据，从而持续提高准确性的应用。经过训练，机器学习算法可识别数据模式，做出更明智的决策和预测，但这一般需要用户参与。机器学习侧重于构建能够基于自身使用的数据进行学习或改进性能的系统。换句话说，所有的机器学习都是 AI，但不是所有的 AI 都是机器学习。
-
深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，指人工神经网络（由算法建模而成，能够像人的大脑一样工作）学习大量数据，可帮助计算机解决更复杂的问题。从下图可以看到，随着数据量的增大，深度学习的性能会越来越好，而传统机器学习方法性能表现却趋于平缓；但传统的机器学习算法在数据量较小的情况下，比深度学习有着更好的表现。
-
深度学习与神经网络有何区别？
神经网络由一系列算法按照人类大脑的工作方式松散建模而成，它使用大量数据进行训练来对神经网络的神经进行配置。简单来说，深度学习由神经网络层驱动，深度学习就是具有多个神经层的神经网络的另一种说法。
简而言之，AI 是一个广泛的概念，机器学习是 AI 的一个分支，深度学习是机器学习的一个特定分支。深度学习是目前最先进的机器学习技术之一，具有很强的特征提取和模式识别能力，对于处理大规模、高维度的数据具有很大的优势。
AI 的应用
AI（人工智能）的应用非常广泛，在各行各业都有应用，以下是一些常见的应用场景：
- 自然语言处理(NLP)：如语音识别、机器翻译、情感分析等。
- 计算机视觉(CV)：如图像识别、目标检测、人脸识别、自动导航、自动驾驶等。
- 智能家居：例如智能家电、智能安防、智能环境控制等。
- 机器学习：如预测模型、分类、聚类、回归、决策树等。
- 智能推荐：如商品推荐、新闻推荐、音乐推荐、影视推荐等。
- 自动化流程：如机器人流程自动化、自动生产线、无人仓库等。
- 数据分析：如数据挖掘、预测分析、人工智能报表等。
- 联机广告和营销：如广告优化、自动竞价、展示/曝光分析、人群分析等。
- 人工智能助手：如智能客服、语音助手、聊天机器人、虚拟秘书等。
- 健康医疗：如医疗影像分析、精准医疗诊疗等。
- 金融：如风控评估、欺诈检测、信用评估等。
除了以上所述之外，人工智能还有许多其他应用，特别是在工业、交通、城市管理、社交网络等领域有广泛的应用。
AI 在企业中的应用
人工智能技术可以自动执行以往需要手动完成的流程或任务，提高企业绩效和生产率，还可以超越人力极限，充分发挥数据的价值，为企业创造巨大的商业效益。
AI 可以为大多数职能、业务和行业创造价值。其中包括通用和行业特定的应用，例如:
- 智能客服：企业可以使用AI构建聊天机器人或虚拟助手来实现智能客服，从而能够更加高效地对客户提供服务和支持。
- 数据分析：AI 可以对大量的数据进行分析和预测，帮助企业做出更加准确的决策，例如销售预测、用户行为分析、市场趋势分析等。
- 自动化流程：AI 可以帮助企业实现自动化流程，从而提高生产效率、降低成本，例如生产线自动化、财务管理自动化等。
- 安全保障：AI 可以帮助企业进行网络安全保障，自动多层次防范，检测和排查潜在的数据漏洞等安全性问题。
- 营销和广告：AI 可以帮助企业进行营销和广告推广，例如根据用户行为和需求，自动化推荐商品、跟踪顾客满意度等。
- 人才招聘：AI 可以辅助企业加速招聘过程并提高招聘效率，例如自动筛选简历、预测招聘成功率等。
- 智慧医疗：使用图像识别来分析 X 射线图像中的癌症迹象。
- 物流管理：企业可以利用 AI 技术优化物流路线和配送计划，提高配送效率和准确性。
- 人力资源管理：企业可以利用AI技术辅助招聘、培训、绩效评估等人力资源管理工作，提高效率和准确性。
- 生产管理：企业可以利用AI技术优化生产流程，提高生产效率和产品质量。例如，使用机器学习算法优化生产计划，减少生产成本。
- 金融服务：银行和保险公司可以利用 AI 技术辅助风险评估和欺诈检测，提高服务质量和风险控制能力。
- 自然语言处理：企业可以利用自然语言处理技术分析和处理大量的文本数据，例如社交媒体评论、客户反馈等，从中获取有价值的信息。
这些应用让 AI 在企业中有广泛的应用，加快了企业数字化转型进程，提高了企业生产效率，降低了企业成本。
本文正在参加 人工智能创作者扶持计划
