如何使用AI进行移动应用开发

今天，人工智能和机器学习已被视为各个领域中大型组织的日常生活的一部分。人工智能的飞速发展(无人驾驶飞机的成就，在国际象棋和扑克上击败人类的能力，自动化的客户服务和分析系统)表明，人工智能是一项革命性的技术，旨在改变人们使用设备和开展业务的方式。

智能机器的出现能够以以前人类没有注意到的方式解决难题。从发明之日到现在，AI技术一直在发展和改进。由于其学习能力，人工智能被广泛应用于许多领域。AI的特殊应用包括专家系统，语音识别，机器学习和机器视觉。

根据Gartner的2019年CIO调查，在过去四年中，以某种形式实施AI技术的公司数量增长了270%，仅在过去一年中就增长了37%。

值得一提的是，在这种情况下，人工智能与纯粹形式的实际自我感知智能机器无关。相反，它可以被视为网站和移动应用程序开发人员使用的一系列应用程序的通用术语。它们包括图像和语音识别，认知计算，自动分析和机器学习。

驱动AI快速采用的主要因素有两个。首先是获得高质量，适应性强的学习模型。第二个是需要以一种更便宜，更有效的方式来管理大量数据，而不是在庞大的基础架构上进行大量投资。

人工智能：

由于人工智能和机器学习已成为许多企业不可或缺的一部分，因此这些术语通常可以互换使用。但是，这是不准确的。让我们更仔细地研究这些技术，以了解它们之间的区别以及如何区分它们。

AI是描述高级计算机智能的广义术语。人工智能可以包括从下棋程序到语音识别助手的任何内容，例如苹果的Siri和亚马逊的Alexa。所有AI技术都属于以下三类之一：狭窄或脆弱的AI，人工智能(AGI)和超智能AI。

狭窄AI的例子包括IBM的Deep Blue计划，该计划在1996年的国际象棋比赛中击败了Garry Kasparov，而Google DeepMind的AlphaGo在2016年的Go中击败了Lee Sedol。这些系统被设计为仅执行一项任务或仅解决一个问题。相反，人工智能一般被认为与人脑处于同一水平，因为它可以执行多种任务。

超智能AI比人类智能更先进。根据人工智能专家尼克·博斯特罗姆(Nick Bostrom)的说法，超级智能人工智能可以被描述为“比几乎每个领域(包括科学创造力，一般智慧和社交技能)都最好的人脑更聪明的智能。”机器超越我们的时机可能到了在知识水平上。

ML：机器学习只是AI的众多应用之一。机器学习的关键原理是机器接收数据并据此自学。如今，机器学习工具已成为企业最受AI支持的工具。机器学习系统能够应用通过训练从大量数据中获得的知识，以便在面部和语音识别，对象识别，翻译，聊天机器人等方面表现出色。尽管手工编码程序需要特定指令才能完成任务，学会独自识别模式以预测下一步。

Deep Blue和DeepMind是AI的类型。但是，深蓝基于一组特定的规则，因此不能视为机器学习系统。同时，DeepMind的AlphaGo是ML算法的完美示例：它成功击败了Go的世界冠军，因为它通过分析大量数据从经验丰富的玩家那里学到了专家的动作。