人工智能 (AI) 涵盖计算机领域数据科学专注于构建具有人类智能的机器来执行学习、 推理、解决问题、感知和语言理解。而不是依靠 根据程序员的明确指令，人工智能系统可以从数据中学习，从而使 让他们处理复杂的问题和简单的重复性任务，提高他们的反应能力 随着时间的推移。
AI 能够以卓越的准确性和可靠性更快地处理许多任务，从而解放人类 从重复而乏味的家务中解脱出来。企业和组织节省时间和金钱 通过自动化和优化日常流程，使用技术保持联系 与客户合作并获得竞争优势。
人工智能是日常生活的一部分。如果您之前使用过自助服务终端办理登机手续 航班，在搜索栏中输入关键字并收到建议结果，或进行沟通 有了数字助理，你就已经与人工智能进行了互动。
人工智能技术包括：
- 自动驾驶车辆
- 生物识别
- 聊天机器人
- 决策管理
- 深度学习平台
- 数字助理
- 数字图像处理
- 娱乐流媒体应用
- 面部、语音和图像识别
- 欺诈检测
- 游戏
- ChatGPT 等生成式 AI 工具
- GPS 导航
- 图像生成器
- 自然语言处理和文本分析
- 模式识别
- 个性化营销
- 机器人，机电一体化，和自动化
- 安全和监控
- 自动驾驶车辆
- 语音识别
- 虚拟助理
- 天气预报
人工智能的基本组成部分
- 数据：人工智能系统根据数据学习并做出决策，它们需要大量数据 有效训练的信息，尤其是机器学习 (ML) 模型。
- 算法：算法是人工智能系统用来处理数据和做出决策的一组规则。 例如，机器学习算法可以学习并做出预测和决策 无需显式编程。
- 计算能力：AI 算法通常需要大量计算资源来处理大量数据 数据并运行复杂的算法。
人工智能的四个基本功能
- 学习。人工智能的一个关键方面是学习，它使人工智能系统能够消化数据并增强 它们的功能无需直接人类编码。
- 推理和决策。推理和决策系统采用逻辑规则、概率模型和 算法得出结论并根据推理做出可靠的决策。
- 解决问题。人工智能中的问题解决涉及数据处理、操作和应用 为具体问题制定解决方案。
- 感知。人工智能的感知组件包括图像识别、物体检测、 图像分割和视频分析。
了解传统人工智能与生成式人工智能
传统人工智能分析和解释数据使用编程规则、算法和历史数据来做出预测和决策。 它通常根据特定目的精心挑选的数据进行训练。它因 其执行重复性任务的精确性、可靠性和效率。传统 人工智能通常用于金融、医疗保健和制造领域。
生成式 AI 创造新内容，例如文本、图像、音乐、视频或软件代码，以响应用户的请求 或提示。生成式人工智能学习识别模式并根据 在那些模式上。生成式人工智能以其创造力和适应性而闻名。这是 常用于音乐、设计和营销。
一些人工智能术语
- 计算机视觉。计算机视觉技术帮助计算机查看和理解数字图像 和视频，以便自学视觉数据的背景。电脑 视觉应用包括对象跟踪、图像分类和面部识别。
- 模糊逻辑。模糊逻辑有助于解决可能正确或错误的问题或陈述。 它用于推理不确定的概念。
- 专家系统。专家系统程序专门从事解决复杂问题的单一任务 使用类似人类的决策能力。
- 机器人。机器人是经过编程的机器，可以独立执行一系列复杂的任务 行动，帮助人类完成繁琐且重复的任务。
- 机器学习。机器学习 (ML) 侧重于使用数据和算法来模仿 人类学习。这使得机器学习系统能够逐渐提高其准确性 无需专门编程即可执行此操作。
- 神经网络/深度学习。神经网络是深度学习算法的核心，它模拟复杂的 人脑的决策能力。他们依靠训练数据来学习和 随着时间的推移提高其准确性。
- 自然语言处理。自然语言处理（NLP）是指算法和技术的发展 让计算机能够像人类一样理解文本和口语。
人工智能简史
人工智能的现代基础始于 1900 年代初，但最大的进步是 诞生于 20 世纪中叶，当时像艾伦·图灵这样的先驱者开始探索 人工神经网络、机器学习和符号等基本概念 推理。
人工智能一词是在 20 世纪 50 年代中期创造并广泛使用的 继图灵发表《计算机机械与智能》论文之后 提出了一种称为模仿游戏的机器智能测试。图灵的出版物 最终成为图灵测试，哪些专家用来衡量计算机智能。
从 20 世纪 50 年代中期到 70 年代末，随着计算机的发展，人工智能技术持续发展 变得更快、更便宜、更容易访问，并且可以存储更多信息。期间 这次，创建了第一个人工智能编程语言，机器学习算法 得到了改进，书籍和电影开始探索机器人的想法。但电脑 仍然弱了数百万倍，无法展现智力。研究经费减少 直到 20 世纪 80 年代。
20 世纪 80 年代是人工智能在突破性进展后迅速发展和引起人们兴趣的时期 研究和额外的政府资助。深度学习技术及应用 专家系统变得更加流行，这两者都允许计算机学习 他们的错误并做出独立的决定。
20 世纪 90 年代初，人工智能研究取得了一些进步，包括第一个人工智能 可以击败卫冕世界冠军国际象棋棋手的系统。 2000年代初看到 创新，例如第一个扫地机器人和第一个商用演讲 识别软件。
20 世纪 90 年代末和 2000 年代初人工智能也取得了重大进展。 计算机自动化开始出现，机器学习被应用于许多领域 由于强大的计算机硬件的可用性，学术界和工业界出现了问题， 大量数据的收集，以及先进数学方法的应用。
深度学习2010 年代初开始腾飞。丰富的数据，学习的进步 算法和计算能力的提高导致了语音识别方面的成就， 自然语言处理、视觉识别和强化学习。
人工智能作为日常生活不可或缺的一部分，继续快速发展。整合 人工智能融入日常应用会影响金融、医疗保健、交通、 和娱乐。人工智能与互联网等其他技术的融合 物联网 (IoT)、区块链和量子计算仍在继续。
随着人工智能系统变得更加强大和普遍，对偏见、透明度、 和问责制有所增强。人们越来越关注道德和责任 人工智能实践。研究人员和政策制定者正在努力制定指导方针和 确保人工智能负责任地开发和部署的框架。
人工智能使用哪些编程语言？
- C++
- 哈斯克尔
- Java
- JavaScript
- 朱莉娅
- 口齿不清
- 序言
- Python
- R
- 斯卡拉
人工智能的好处
- 为医学进步做出贡献。
- 通过分析趋势、提供预测和量化来实现智能决策 不确定性。
- 增强客户体验。
- 允许更快、更高效的研究和数据分析。
- 提高业务效率。
- 管理和自动执行重复性任务。
- 减少人为错误并提高准确性和精确度。
- 解决复杂的业务问题。
- 简化决策。
人工智能如何造福人类？
人工智能具有服务社会的巨大潜力。其解决问题的 能力可以通过解决一些问题来帮助世界各地的人们和社区 当今最严峻的挑战。应用包括：
- 开发新药、检测疾病并改进医疗应用。
- 应对气候变化、贫困和饥饿。
- 国防和网络安全.
- 优化可再生能源发电。
- 改善教育、医疗保健和清洁水的获取。
- 改善残疾人士的无障碍环境。
- 提高交通安全和效率。
人工智能危险吗？
人工智能是一项强大而有前途的技术，可以带来许多好处和机会 对人类。但即使人工智能有很多好处，它的使用也带来了各种担忧。
- 安全与保障：人工智能可能会带来安全威胁，例如黑客攻击、网络攻击和事故。 人工智能也可能发生故障并导致事故，例如碰撞、爆炸和受伤 由于错误、错误或故障。
- 伦理和道德困境：人工智能可能会引发伦理和道德困境，例如隐私、偏见、责任和 自主权。人工智能可以收集和使用我们的个人数据，例如我们的位置、偏好、 和行为，并可能侵犯我们的隐私和安全。 AI也能体现 并放大人类偏见，例如种族主义、性别歧视、年龄歧视和其他形式的歧视。
- 人性和同理心丧失：人工智能会导致人性和同理心丧失，从而导致非人化、孤立和异化。 人工智能可以减少我们人类的互动和联系，使我们更加依赖和依赖 沉迷于技术。人工智能还会削弱我们的人类价值观和情感，例如 同情心、创造力和好奇心。
- 数据隐私：由于数据存储充足且价格实惠，数据的保存时间比人的保存时间还要长 谁生产了它，使其容易被滥用。数据也可以用于目的 与最初的预期不同。
人工智能会取代工作吗？
虽然人工智能可能会取代一些繁琐的工作，但值得注意人工智能还将创造许多新的就业机会。世界经济论坛的未来就业报告指出，虽然 8500 万个就业岗位 到 2025 年可能会被自动化取代，9700 万个新角色预计将在同一时间范围内出现。 AI的发展本身就产生了 就业机会，因为需要人类活动来训练和完善人工智能算法， 带来迄今为止尚不存在的工作。机器学习工程师等角色， 数据科学家和人工智能伦理专家已经出现，负责设计、监督和确保 负责任的人工智能部署。
谁使用人工智能？
科技公司处于人工智能的最前沿，但各种行业都在使用人工智能。
- 天文学
- 汽车
- 农业
- 电子商务
- 教育
- 财务
- 游戏
- 政府
- 医疗保健
- 人力资源
- 生活方式
- 营销
- 导航
- 机器人
- 安全
- 社交媒体
- 旅行和交通
人工智能的未来
人工智能应用影响着我们生活的许多方面。人工智能预计还会增长 随着它彻底改变医疗保健、教育、金融、 安全、交通和广告。人工智能让困难的任务变得不那么复杂 并取代繁琐或危险的任务，期望人类劳动力 将把我们的注意力转移到需要创造力和同理心的努力上。
在医疗保健，人工智能正在改善医疗诊断、实现个性化治疗并协助 在复杂的外科手术中。交通行业正在经历自动驾驶汽车和智能交通的出现 管理系统，承诺更安全、更高效的出行。在金融和经济学和业务分析，人工智能正在重塑算法交易、欺诈检测和经济预测， 改变全球市场的动态。人工智能正在改变教育通过提供个性化学习体验和智能辅导系统。
然而，人工智能带来了道德和社会影响。保护隐私和 确保数据安全至关重要，因为人工智能会利用大量个人信息。 由于人工智能决策算法可能会无意中出现偏见和公平问题 引入歧视性做法。人工智能对人类自主性的影响引起了重要关注 关于人类能力和技术影响力之间界限的问题。
与人工智能相关的挑战和风险不容忽视，但其应用也不容忽视 巨大的潜力。人工智能和人类智能之间的合作可以带来 人类技能的显着提高并提出复杂问题的解决方案。 人类和机器协作的人工智能增强在许多方面都有希望 涵盖从医疗保健到科学研究的各个领域。其他人工智能进步可以促进 透明度和信任，以及改善道德决策。
最适合从事人工智能工作的学位是什么？
人工智能领域的具体学位仍然很少见，但是人工智能是一个跨学科领域这存在于许多学习课程中，包括计算机科学、数学、 和统计数据。计算机科学或数据科学学位是人们的常见选择 寻求人工智能领域的职业。人工智能相关学位包括：
人工智能工作
每天都有更多人工智能领域的工作机会，从数据科学家到信息 经理到软件开发人员。人工智能正在影响职业机会。一些人工智能相关计算机职业选择和薪资估算在下面。
- 人工智能工程师使用人工智能和机器学习技术来开发可帮助 组织变得更加高效。人工智能工程师可以帮助降低成本、提高生产力 和利润，并提出业务建议。
- 人工智能研究科学家开发技术和基础设施，以利用人工智能在各行业（从健康领域）的力量 关注金融服务。
- 商业智能开发人员组织、分析和报告数据，并创建可视化模型。
- 计算机视觉工程师创建可以像人脑一样创建和解释视觉信息的程序 会，例如扫描二维码以查看餐厅菜单。
- 数据工程师构建收集、管理原始数据并将其转换为可用信息的系统 供数据科学家、业务分析师和其他数据专业人员解读。
- 数据科学家开发预测模型、预测模式和结果，并使用机器学习 改进产品的技术。
- 深度学习工程师帮助改进人工智能，使其能够更好地模仿人们获取知识的方式。
- 机器学习工程师开发、构建、设计、测试、维护和改进人工智能系统。
- 自然语言处理工程师可能会创建一些工具，让人工智能能够识别语音模式，并改进现有的 增强用户体验的工具。
- 机器人工程师为汽车、制造、 国防和医学。
- 软件工程师和开发者使用编程语言、平台、为计算机和应用程序创建软件 和架构来开发从计算机游戏到网络控制系统的应用程序。
| 职业生涯 | 平均入门级工资 | 平均年工资 | 前 10% |
|---|---|---|---|
| 人工智能工程师 | （玻璃门） | （玻璃门） | （玻璃门） |
| 人工智能研究科学家 | （玻璃门） | （玻璃门） | （玻璃门） |
| 商业智能开发人员 | （玻璃门） | （玻璃门） | （玻璃门） |
| 计算机视觉工程师 | （玻璃门） | （玻璃门） | （玻璃门） |
| 数据库管理员 | （薪资表） | 107,440 美元（BLS） | 160,890 美元（BLS） |
| 数据库架构师 | （薪资表） | 142,620 美元（BLS） | 209,990 美元（BLS） |
| 数据工程师 | （玻璃门） | （玻璃门） | （玻璃门） |
| 数据科学家 | （薪资表） | 124,590 美元（BLS） | 194,410 美元（BLS） |
| 深度学习工程师 | （玻璃门） | （玻璃门） | （玻璃门） |
| 机器学习工程师 | （玻璃门） | （玻璃门） | （玻璃门） |
| 自然语言处理工程师 | （玻璃门） | （玻璃门） | （玻璃门） |
| 机器人工程师 | （薪资表） | （劳工统计局） | （劳工统计局） |
| 软件开发人员/软件工程师 | （薪资范围） | 144,570 美元（BLS） | 211,450 美元（BLS） |
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数据来自 payscale.com，访问日期为 2025 年 4 月。 数据来自(BLS)，日期为 2024 年 5 月。 Glassdoor 的数据于 2025 年 4 月访问。 |
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您需要哪些人工智能技能？
- 人工智能伦理
- 批判性思维
- 创造力
- 数据建模和分析
- 库和框架
- 机器学习 (ML) 和深度学习
- 数学和统计学
- 自然语言处理 (NLP)
- 解决问题
- 编程语言
攻读人工智能学位
您可以采取多种途径来开始您的人工智能领域的职业生涯。大多数入门级职位至少需要学士学位。以下提示 可以帮助您为攻读人工智能相关计算领域的学位做好准备。
给高中生的提示
如果您目前在读高中，并且正在考虑从事人工智能相关计算领域的职业 领域，这里有一些需要考虑的事情：
- 专注于计算机和数学课程，因为这些课程将构成您计算的基础 教育。您喜欢（或不喜欢！）这些课程可以帮助您决定是否要从事职业 应用计算专业适合您。
- 研究几个不同的计算学位，了解您可能想要的学位 去追求。
- 与您的老师、学校顾问、家长、朋友和同学讨论您的 选择以获得一些新的视角。
选择人工智能学院
如果您愿意，选择您想学习计算机领域的学校会更容易 请遵循以下提示：
- 研究提供计算机学位课程的学院和大学。你不 必须主修“人工智能”课程才能成功 与人工智能相关的职业。寻找属于计算范畴的学位。
- 确保您正在考虑的学校提供经过认可的学位。许多雇主 只会考虑来自认可机构的毕业生。
- 访问您感兴趣的学校并询问有关其学位课程的问题， 奖学金、经济援助机会以及申请要求和截止日期。 要求与教师见面。
- 考虑学校的声誉、位置、规模、就读总成本和学生人数 住房选择。
- 了解校园生活、学术支持、就业服务、班级规模和实习 机会。
- 从大三开始申请您认为合适的学校 高中。不要错过申请截止日期并标记其他重要截止日期 在你的日历上！
给大学生的提示
如果您目前正在上大学，请考虑以下提示，以帮助确保您在学业上取得成功 您选择的计算领域：
- 与您的学术顾问一起选择合适的项目和课程 将为您提供人工智能职业所需的知识和技能 字段。
- 通过学生组织、合作教育等活动获得经验 机会（合作社）和实习、专业会议和研究项目。
- 与您项目中的教职员工建立关系。这些联系将有所帮助 您可以在大学期间和毕业后找到相关的计算机经验和工作 你毕业了。
- 与专业人士建立联系。无论您是参加会议还是在校园内工作 公平，抓住一切机会与该领域的专业人士建立联系——你 永远不知道这些联系方式何时能派上用场！
- 及时更新您的简历并温习您的面试技巧。您的机构 甚至可能有一个专门的职业中心可以为您提供帮助。