有很多技術概念讓我們能夠真正理解人工智能（Artificial Intelligence,英文縮寫為AI），但更重要要記住的是，AI是關于構建智能計算機程序來執行如下任務：

• 視覺感知
• 語音識別
• 情緒分析

 

例如，自駕駕駛汽車需要計算機具有視覺感知能力，另外像Siri這樣的應用程序需要具有語音識別能力。

 

AI背后的大腦包括機器學習，深度學習和自然語言處理等建模技術。 那我們從機器學習開始學習吧！

 

機器學習
機器學習是AI的核心驅動力。 簡單的說就是用算法來發現數據的有趣內容的過程，而無需編寫解決特定問題的代碼。 換句話說，這是一種用更少的編程方式讓計算機從數據中學習。 取代編寫代碼，你只需提供給機器數據，機器會根據這些數據構建自己的邏輯功能。

 

那么這在實踐中如何工作呢？ 一切都是從“訓練數據”開始的。你提供一組數據給數據模型幫助它進行訓練。 你提供模型的數據越多，它就會越健壯。

 

當你將訓練數據提供給您的機器學習模型時，這些數據由一組屬性和特征進行定義。 由機器學習模型來確定如何理解所有這些屬性。

 

那么該模型如何決定哪些屬性是建立更好模型的關鍵？ 該算法“權衡”模型的不同特征，以確定更佳的屬性集合，當組合成一個方程式時，就可以解決具體的問題。

 

最后，你是否聽過這句話，“進入的是垃圾，出去的也是垃圾”？ 當您準備訓練數據集時，這尤其重要。 您的數據質量越好，您的模型越好。

深度學習和自然語言處理
我們前面學習到，機器學習的典型應用包括選擇更佳特征來產生更佳模型。 我們還學習到，只能在訓練數據優質的情況下才能一樣優質的算法。

 

由于這些原因，當關鍵信息被埋在非結構化數據中時，機器學習算法的性能可能會降低。 那就是深度學習進入的地方。

 

深度學習
深度學習能夠很好的自動學習帶嘈雜的數據（讀?。悍墙Y構化的），以便算法能夠更有效地學習。 它還可以：

• 使用復雜的算法來執行任務，并在很少或是根本沒有人力監督的情況下進行學習。
• 學習如何學習。 例如，像Google使用深度學習來不斷強化照片中的面部識別能力。

 

自然語言處理（NLP）
自然語言處理（NLP）是機器學習的一種形式，通過在大量數據中查找行為模式來識別語言及其許多用法和語法規則。 它也可：
• 進行情感分析，其中算法在社交媒體帖子中尋找行為模式，以了解客戶對特定品牌或產品的感受。
• 語音識別，提供從“聆聽”到基于音頻產生的文本文件。
• 問答解答，通常以具體答案處理這些問題（例如，4的平方根是什么？），未來還要探討如何處理更復雜和開放性問題。

 

如何將AI加入到你的業務中去
現在，您將更多地了解AI背后的科學知識，讓我們來探討如何將AI整合到您的業務中的幾種方法。

第一步是了解起初部署人工智能的原理。 組織有大量的數據，通過關注快速建立成功和建立信任是關鍵。

例如，讓我們將電子郵件指標作為客戶行為的可能預測因素。 您可以從機器學習開始回答以下問題：
• 根據郵件標題打開電子郵件的概率是多少？
• 打開電子郵件后，采取特別優惠的概率是多少？

一旦確定了使用場景并證明了業務價值，那么現在是考慮將AI集成到業務中去的不同方法了。

 

特定解決方案
一個選擇是與各種領域的解決特定機器學習問題公司進行密切合作。 在進行大規模AI項目實施之前進行小規模的試水，那么這個選項是非常好的。 隨著時間的推移，人工智能可以成為您業務戰略的一個組成部分，因此你需考慮找到一種更具成本效益的方法，而不需要將數據導出到另一個平臺。

 

自己做
如果您想把數據保留在自己手中，您可以聘請自己的AI專家內部團隊。 如果AI是您的業務戰略的長期部分，這種方法是非常好的 然而，在競爭激烈的市場中聘請優秀人才需要較長時間。 而且保留優質AI人才也是非常昂貴的。

 

混合方法
您可以采用混合方式，與您提供特定解決方案的公司合作，并隨著時間的推移聘請AI專家。 如果您希望開始測試業務中的AI，進行一些有針對性的場景，那么這是一個很好的方法，同時構建可以在其他業務領域復制結果的專家團隊。

 

終極目標
最終目標是將AI嵌入到您現有的業務流程和應用程序中。 這是阻力更小的途徑，因為你使用的是與日常相同的技術，只需要隨著時間的推移進行小規模的調整。 您的用戶無需采用新技術即可體驗AI的收益。

 

總之，你越了解人工智能到底是什么，你就會越懂得如何利用它助長你的業務！