导读：很多朋友问到关于人工智能可以怎么做的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能可以为我们做些什么？
人工智能现在的应用已经十分广泛了，我们手机上常见的指纹识别，人脸识别等都属于与我们生活息息相关的人工智能的应用。在更先进的学科研究中，人工智能还承担了人脑无法承担的大量复杂运算的职能。而在机械制造等生产活动中，人工智能机器人在精准控制和微型操作时也拥有着比人类更加优秀的表现。
我们不说那些日常生活中难以接触到的应用，就看看我们自己的智能手机，是不是都是用的指纹识别？因为密码锁虽然也很安全但是每次解锁都很麻烦，由人工智能发展出来的指纹锁能够让我们更方便的解锁手机。而且由于指纹的唯一性，指纹解锁的安全性也值得信赖。另外，比较高端点的手机现在已经搭载了人脸识别和虹膜识别，就更加安全和易用了。
对我而言人工智能影响最大的就是我的专业前景了。我们学语言走翻译方向的，不得不担心人工智能在哪一天就会抢了我们的饭碗，由此参加一个中非小型会议，我们专业的学生都去观摩翻译，当时现场既有人工翻译，也有一台机器做机器翻译，虽然那时候机器翻译准确率不高，但我们还是感受到自己的专业有着被取代的趋势。
总之，人工智能是目前科学界研究的重中之重，不光在工业领域，在家庭或者日常生活领域人工智能的应用也会越来越广泛，操作难度会降低而操作精度会不断提高。将来我们每个人的家中都有可能出现一个人工智能保姆，替我们处理一切家务来满足我们对简单生活的需要。
人工智能怎么做？
一个普通聊天机器人需要大量语言训练。有两种做法，（对于中文）传统的是对一段文字进行分词，然后进行主谓宾分析，接着通过数据库中有的句型模式进行匹配，取得匹配高的几个，查找对应回答句型并根据原有文本联想填词。现代一般通过大规模语料训练，现成一个大的概率表，再得到回答映射概率表，最后自动完成聊天。对于小黄鸡之类的程序，是根据传统ALICE程序对句式学习的产物。流程：语料－－－分词（中科院ICTCLAS库）－－－语法分析／概率分析（聚类，N－gram）－－－句型模式匹配（模板匹配）／隐马可夫链，神经网络－－－概率分析（N－gram）／句型选用－－－句子生成
人工智能能做什么？
人工智能的英文缩写就是经常提到的AI,它就是咱们利用计算机编程制造出一个智能的系统，并安装到所应用的机械上来模拟咱们人类的各种工作和行为。简单地说就是让机器来实现原来只有人类才能完成的这种复杂的工作，就是赋予这个机械一种思维。其实这个想法很早就被人提出了，是在1956年的时候。像之前挑战各个围棋大师的阿尔法狗就是人工智能机器人，还有咱们看到的电影终结者和机械战警等就是人类对人工智能最终形态的幻想。
计算机视觉岗位和人工智能似乎“风马牛不相及”，这也是人工智能领域非常火热的就业方向之一。
拍照的时候，相机可以自动地将人脸的画面进行识别和检测；P图的时候，可以针对人脸进行相应的美化处理（眼睛变大、涂腮红）等等。
当冷冰冰的机器能够感知到具体的影像，并且对此进行识别时，人工智能相当于为机器安上了一双眼睛，这种“神奇”的技术手段在岗位需求中自然会占有先机。
AI怎么做？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。[2]2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
研究方法
如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？
智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学
20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960， 大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。
符号处理
主条目：GOFAI
当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学， 斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。JOHN HAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。[34] 60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。
认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学， 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示， 智能规划和机器学习. 致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" .常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划，这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。
子符号法
80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。
自下而上， 接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主义. 这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。
统计学法
90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统 ，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。
智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。
学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。
涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
研究范畴
语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
安全问题
人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。
实现方法
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
人工智能能干那些事情？
人工智能目标大致可分为两类：（1）强人工智能（general AI，有人简称为GAI或者AGI），其目的是研制出达到甚至超越人类智慧水平的机器，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动。（2） 弱人工智能（weak AI）：借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，让机器做事情时聪明一点。现在主流人工智能研究的目标是弱人工智能。人工智能应用的领域也非常广泛：1）服务行业：教育机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断早教、家政、绿植、零售等，这些都可以通过人工智能实现人力的解放，此类人工智能无需具备自我学习能力，只需要按照既定的规则完成明确任务即可。、。2）工业：智能汽车、安保领域、智能家居在工业领域，人工智能只能执行部分狭窄工种，但可以进行量级组合完成全量替换人力。人力将更多执行商业行为，人工智能无论是效率还是精确度都远超人力。3）农牧业：土质检测、自然环境监测、农业经营策略分析农业是人类最原始的产业，但是具备一个特征，非标准化。我们都知道农业正在进行机械化进阶，但是中国农业仍处于经验阶段，科学阶段还没办法完全普及，那人工智能也就只能执行部分细分节点，例如农药播撒，果实采集，而这还处于机械自动化阶段，高级的人工智能还不具备应用的场。这里面更重要的原因是基础数据模型的抽离，仍然需要一段时间。
人工智能目前和未来能做哪些事情
1.数据安全---机器学习算法可以查找云中数据访问方式，并报告可预测安全漏洞的异常情况。
2.个人安全
如果你最近在飞机上或者参加了一个大型的公共活动，你几乎可以肯定不得不等待长时间的安全检查。但机器学习证明，它可以是一个资产，以帮助消除虚假警报，并发现人类安检在机场，体育场馆，音乐会和其他场所的安全放映可能会漏掉的东西。这可以显着加快进程，并确保更安全的事件。
3.金融交易
许多人都渴望能够预测股市在任何一天将会做什么 - 显而易见的原因。但是机器学习算法一直在变得越来越近。许多着名的交易公司使用专有系统来预测和执行交易高速和大量。其中很多依靠概率，但即使是交易概率相对较低，以足够高的速度或速度，也可以为公司带来巨额利润。当消费大量数据或者执行交易的速度时，人类不可能与机器竞争。
4.卫生保健
机器学习算法可以处理更多的信息，并发现比人类更多的模式。一项研究使用计算机辅助诊断（CAD）来检查后来发展为乳腺癌的妇女的早期乳房X线照相扫描，计算机发现52％的癌症在女性正式诊断前多达一年。此外，机器学习可以用来了解大群体疾病的风险因素。Medecision公司开发了一种算法，能够确定八个变量来预测糖尿病患者可避免的住院情况。
5.营销个性化
你对顾客的了解越多，你就可以为他们服务得越好，你就会卖得越多。这是营销个性化的基础。也许你已经在你访问一个在线商店，并期待在一个产品，但不买它的经验-然后看数字广告在网络上为准确的产品数天之后。这种营销个性化只是冰山一角。公司可以个性化客户收到哪些电子邮件，直接邮寄或优惠券，他们看到的优惠，哪些产品显示为“推荐”等等，都旨在引导消费者更可靠地销售。
6.欺诈识别
机器学习在越来越多的领域发现潜在的欺诈案例越来越好。贝宝例如使用机器学习来打击洗钱。该公司拥有比较数百万笔交易的工具，可以精确区分买卖双方之间的合法交易和欺诈交易。
7.建议
如果您使用Amazon或Netflix等服务，您可能对此用法很熟悉。智能机器学习算法可分析您的活动，并将其与数百万其他用户进行比较，以确定您可能想要购买的东西，或者接下来观看狂欢节表。这些建议变得越来越聪明，例如，认识到你可能会购买某些东西作为礼物（而不是自己想要的东西），或者可能有不同的家庭成员拥有不同的电视偏好。
8.在线搜索
也许最着名的机器学习使用，谷歌和其竞争对手正在不断提高搜索引擎的理解。每当您在Google上执行搜索时，该程序都会查看您如何响应结果。如果您点击最高结果并保留在该网页上，我们可以假设您获得了您要查找的信息，并且搜索成功。另一方面，如果你点击结果的第二页，或者在不点击任何结果的情况下键入一个新的搜索字符串，我们可以推测，搜索引擎没有提供你想要的结果 - 程序可以从这个错误中学习，以便在未来提供更好的结果。
9.自然语言处理（NLP）
NLP被用于跨学科的各种激动人心的应用程序。具有自然语言的机器学习算法可以代替客户服务代理，并更快地将客户路由到他们所需的信息。它被用来将隐晦的法律合同翻译成通俗易懂的语言，并帮助律师对大量信息进行整理以准备案件。
10.智能汽车
IBM最近对一些顶尖的汽车高管进行了调查，有74％的人预计到2025年我们将会看到智能汽车的上路。一辆智能汽车不仅会融入物联网，还会了解其拥有者及其环境。它可以调整内部设置 - 温度，音频，座椅位置等 - 自动基于驾驶员，报告，甚至自行修复问题，自行驾驶，并提供有关交通和道路状况的实时建议。90%的人还看了这些
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