欢迎各位阅读本篇,人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。本篇文章讲述了人工智能解决的全球的五大问题，编程学习网教育平台提醒各位：本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!
人们对人工智能总是有很多顾虑：人工智能对我们的工作意味着什么?机器人会不会在工作中取代人类?会不会导致“人机”战争?
目前的研究项目显示，人工智能可以很好地造福人类。在以下的五个领域中，机器学习能够很好地帮助人们解决难题。
医疗
人工智能的最大优势之一，就在于它能够在极短的时间之内查阅海量的数据。这使得研究者们在进行研究时，能够精确定位所需关注的领域。
例如，在最近，人们对于肌萎缩侧索硬化(ALS，也就是渐冻症)的研究取得了突破性的进展。这一研究就是由巴罗神经学研究所(Barrow Neurological Institute)和IBM的公司人工智能计算系统“沃森健康(Watson Health)”共同完成的。
IBM公司的“沃森(Watson)”是一个运用了人工智能的计算系统，能够查阅数千项研究成果，并找出与ALS有关的基因。
“数据科学家、研究者们想要跟上任何全球问题的脚步，但传统的研究工具越来越无法满足他们的需要。而人工智能可以帮助我们解决难题，并在遍布世界各地的数十亿个文档中找到相关的信息。”IBM公司在新闻稿中如是写道。
“这一发现给了ALS研究者们新的启发，为药物靶点、ALS治疗方法的发展铺平了道路——ALS是世界上最可怕、最致命的疾病之一。”
人工智能在医疗领域另一项极富前景的应用就是预测药物的疗效。比如，癌症患者通常会服用相同的药物，人们通过检测病人的反应，了解药物的效果。而人工智能可以根据数据，预测哪一种特定的药物对病人最有效，为病人们提供高度个性化的治疗方案，可以节省宝贵的时间与金钱。
安全驾驶
今年，无人驾驶车辆屡次导致交通事故，常常登上报纸头条。尽管如此，人工智能在这一领域的运用能够大幅度降低道路上的伤亡人数。
排名前五位的还有管理咨询公司德勤和埃森哲。对德勤的评价集中于作为新人职场生涯的第一站，而对埃森哲的赞扬则着重于提供了不仅有趣、而且具备全球视野的员工项目。
斯坦福大学的一则报告显示，自动驾驶汽车不仅能减少因交通事故导致的人员伤亡，还能改变我们的生活方式：在通勤途中，我们可以把更多的时间用于工作、娱乐;关于居住的地点，我们甚至有了更多的选择。
报告还指出，“自动驾驶汽车愈发舒适，人们的认知负担越来越少，共享交通的发展——这些因素可能会影响人们对于生活地点的选择。”
改变学习方式
今年早些时候，美国佐治亚理工学院( Georgia Tech University)的学生们十分惊讶地发现，他们乐于助人的助教居然一直是一个机器人。尽管在使用初期遇到一些困难，机器助教回答学生们问题的正确率高达97%。
佐治亚理工学院的研究发现，学生们退学的主要原因是缺乏支持。因此，他们设计了这款机器助教。
有了人工智能，人们的学习方式会发生改变：速度不同，起点不同。人工智能将会把人们引入未来，人们会以更个性化的方式学习。世界上没有任何一个教育体系能为每一个孩子都配备一个家庭教师，而人工智能可以满足这一需求。“机器人老师”高度拟人，声音、外表都十分逼真，它们将成为个性化教育的“领路人”。
合理利用能源
人工智能能够帮助我们更加合理地利用能源。而实际上，这已经实现了。
谷歌等科技巨头拥有庞大的数据中心，需要大量的能源来维持服务器的运转及冷却。谷歌使用了一款名为“DeepMind”的人工智能平台来预测其数据中心何时会过热。冷却系统只有在需要时才会激活。人工智能减少了谷歌服务器群组40%的能源消耗。
Image：DeepMind
保护野生动物
正如在医疗领域一样，人工智能分析大量数据的功能还可以被用于保护野生动物。
例如，人工智能可以追踪动物的行动。因此，我们可以得知他们去了哪里，我们需要保护怎样的栖息地。这项研究使用了计算技术，找出了在蒙大拿州最适合为狼獾及灰熊建立野生动物保护走廊的地方。野生动物保护走廊是数片彼此相连、受保护的区域，这些区域具有重要的生态意义：野生动物们可以安全地从“走廊”中穿越野生地区。
益处虽多，挑战仍存
然而，人工智能不可避免地会带来许多挑战。其中最大的挑战就是：我们该如何确保人工智能系统的安全性?算法基于数据，数据的改变将会改变人工智能的行为，以及其带来的后果。
“几乎任何你能想到的、对机器学习模型所做的‘坏事’，如今都能做到”一位专家在最近于西班牙召开的人工智能大会上说道，“捍卫它，无比艰难。”
知识分享：
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。
小结：但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。其实大家私下还得多多自学，当然如果大家还想了解更多方面的详细内容的话呢，不妨关注编程学习网教育平台，在这个学习知识的天堂中，您肯定会有意想不到的收获的!
