什么是人工智能以及如何使用它

机器学习、自然语言处理和人工智能(AI)都旨在将数据从人们生活中的简单部分转换为认知组件。最终，将会帮助人们做出更好的决策，保持竞争力，并影响战略方向。

如今，人们生活在数据海洋中，并且生活和工作的几乎每个方面都已经与某种类型的数据生成引擎交织在一起。这将对未来几代人产生更大的影响，因为这将成为一个持续运转的社会，并在数据驱动的世界中运作。认知系统和学习引擎这样的新概念将成为人们日常生活的一部分。

机器学习、自然语言处理和人工智能(AI)都旨在将数据从人们生活中的简单部分转换为认知组件。最终，将会帮助人们做出更好的决策，保持竞争力，并影响战略方向。

最近，调研机构IDC公司估计，受数据分析影响的全球数据量将在2025年增长50倍达到5.2个泽字节。认知系统“触及”的分析数据量将在2025年增长100倍，达到1.4个泽字节

因此，了解这些认知系统背后的核心组件非常重要。人工智能就是一个很好的起点。

人工智能是什么以及如何使用它

那究竟什么是人工智能?人工智能引擎允许机器通过各种类型的数据收集，输入甚至经验来学习以执行类似人类的任务。这些技术依赖于自然语言处理和机器学习以及深度学习等工作。

已经有很多用例。以下是一些例子：

•人工智能有助于重复学习和任务自动化。人们可能听说过机器人过程自动化(RPA)这个术语，但人工智能却完全不同。与仅仅执行相同的任务相反，例如支持后台功能，人工智能引入了可变性和适应不断变化的业务环境的能力。虽然需要更多人工交互，但人们可以使用人工智能引擎支持更复杂的任务。

•人工智能有助于增加更深层次的智能。人们可以采用人工智能引擎做很多事情。也许想构建一个聊天机器人，或者需要一个交互式系统来使用一级支持。人工智能可以帮助维护这些类型的体系结构，并使它们能够自我运行。随着数据的不断增加，人工智能能够分析这些信息，并将其转化为可用于各种目的的洞察力。例如，安全分析、金融服务，甚至医疗保健服务交付。

•人工智能是自适应的，并通过学习算法发展。这部分真的很酷。通过收集数据，并在数据结构中查找模式，人工智能引擎可以学习。想像一个自学习国际象棋的人工智能引擎。同样，当有足够的数据、模式和行为进行分析时，人工智能引擎可以成为预测工具。例如，接下来应该在网上销售什么?人工智能还可以用于根据人们甚至看不到的市场情况调整财务模型。

•人工智能可以与数据仓库集成。数据仓库允许用户在智能平台上存储大量信息。请注意，数据仓库不是传统的数据库。虽然两者都是关系系统，但数据仓库集成了大量数据，用于分析甚至数据挖掘的特定目的。从那里，人工智能引擎可以利用这些系统来创建新的学习模型，并帮助企业可视化数据。基本上，人工智能将会利用大数据的力量。

•人工智能可以帮助提高企业和用户之间的准确性。甚至是业务交互和安全性。人工智能将分析数据模式，并随着组织结构的发展而发展。从那里，可以检测异常并在它成为问题之前提供报告。除了安全性之外，人工智能可以分析图像，例如，并对结果进行微调。想象一下可以扫描放射学报告或核磁共振成像(MRI)的人工智能引擎。它可以减少图像和结果中的“噪音”，并为医生提供前所未有的视角。

现在，人们拥有机器学习和自然语言处理等功能。为了保持相对简洁，机器学习是一项关键的数据分析功能，可帮助自动化数据分析建模。它是人工智能的核心分支，有助于学习数据，识别模式，并通过极少的人机交互帮助做出更好的决策。

自然语言处理的力量

另一个非常有趣的组件是自然语言处理(NLP)。这个非常有趣。自然语言处理(NLP)允许用户在机器和人类之间创建智能交互。为了填补人类与机器之间的空白，自然语言处理(NLP)利用代码、计算语言学甚至计算机科学来帮助理解甚至操纵人类语言。这是一个非常有趣和简单的例子。

人们可以应用一个名为theMind的应用程序。如果想应用自然语言处理(NLP)，这是他们的机会。基本上，自然语言处理(NLP)允许用户插入几乎任何类型的数据以获得最终结果。在这种思想的情况下，用户可以匿名向世界提出任何问题，并立即深入了解该主题。这是关键，用户的答案是什么并没有限制。它可以是一个数字，可以是一个单词，也可以是一个句子，也可以是一本完整的书。自然语言处理(NLP)引擎汇总结果，能够过滤响应，根据其问题将结果作为真正无偏见的意见。

用户需要掌握很多东西，以下快速深入了解架构以及如何开始使用人工智能。

•考虑基础设施。用户实际上有几个选择。可以使用内部部署解决方案，一个仅在云平台中的解决方案，另一个是混合解决方案。例如，最近Pure Storage公司和NVIDIA公司发布了一个功能强大的高级分析引擎AIRI，作为支持人工智能的基础设施，支持数据架构师、科学家和业务领导者。这种架构旨在使数据架构师和科学家能够在几分钟到几小时内，而不是几周到几个月内提供洞察。当然，也有云平台选项。AWS上的机器学习、Microsoft Azure机器学习、Google AI只是基于云计算的强大人工智能引擎的几个示例。从那里，用户可以集成API，以便开发人员可以利用应用程序、各种数据点，甚至支持满足其数据科学需求的广泛框架。

•了解数据源。这将需要一些研究。用户的数据是否已构建和处理?或者，它是半结构化的，非结构化的，甚至是原始的?另外，创建数据的是什么?是用户。是笔记本电脑还是物联网设备?在设计自己的人工智能架构和环境时，所有这些概念都很重要。数据源探索可能会耗费精力并且非常具有挑战性。请不要自己动手。用户很可能会错过密钥存储库或不包含应包含的数据。与可以提供帮助的一两位数据科学家的组织合作，帮助其有效地绘制数据。

•了解用例。这可以说是最难的部分。如今怎么知道自己是否有人工智能的用例?这是一切照旧，做得很好。所以真的需要投资人工智能引擎吗?那么，医疗保健、制造业、酒店业、教育、金融服务甚至政府都在投资人工智能，以帮助他们做出更好的决策。在提出正确的问题之前，有时不会知道自己是否有用例。通常，用户需要检查自己的业务战略和计划。请记住，创新是通过其技术步伐实现的。而且，人工智能系统确实可以帮助加速这一过程。在此之前提到了一些用例。当用户开始人工智能旅程时，请考虑这些以及其他人。

在此提出的建议之一是不需要单独行动。这是数据科学家和人工智能建筑师蓬勃发展的一个重要原因。即使不太了解用例，询问有关人工智能的潜力和自己的数据要求的问题也是一个很好的开始。不要让其收集数字垃圾，如今已有一些非常强大的用例和场景，人工智能引擎可以提供真正的帮助。