什么是人工智能？
人工智能（AI）是致力于解决通常与人类智能相关联的认知性问题的计算机科学领域，这些问题包括学习、创造和图像识别等。现代组织从各种来源收集大量数据，例如智能传感器、人工生成的内容、监控工具和系统日志。人工智能的目标是创建从数据中获取意义的自我学习系统。然后，人工智能可以应用这些知识以类似人类的方式解决新问题。例如，人工智能技术可以对人类对话做出有意义的响应，创建原始图像和文本，并根据实时数据输入做出决策。您的组织可以在您的应用程序中集成 AI 功能，以优化业务流程、改善客户体验并加快创新。
人工智能技术是如何发展的？
在 Alan Turing 1950 年的开创性论文《计算机械和智能》中，他考虑了机器是否会思考。在本文中，Turing 首先创造了人工智能一词，并将其作为一种理论和哲学概念提出。
在 1957 年至 1974 年之间，计算机的发展使计算机能够存储更多数据并更快地进行处理。在此期间，科学家们进一步开发了机器学习 (ML) 算法。该领域的进展促使国防高级研究计划局（DARPA）等机构设立了人工智能研究基金。起初，这项研究的主要目标是发现计算机是否可以转录和翻译口语。
在整个 20 世纪 80 年代，可用资金的增加和科学家在人工智能开发中使用的不断扩展的算法工具包简化了开发。David Rumelhart 和 John Hopfield 发表了关于深度学习技术的论文，这些论文表明计算机可以从经验中学习。
从 1990 年到 21 世纪初，科学家们实现了人工智能的许多核心目标，比如击败卫冕世界象棋冠军。与前几十年相比，现代时代的计算数据和处理能力更强，人工智能研究现在变得更加普遍，更容易获得。它正在迅速演变为人工通用智能，因此软件可以执行复杂的任务。软件可以自己创造、决策和学习，这些任务以前只限于人类。
人工智能有什么好处？
人工智能有可能为各种行业带来一系列好处。
解决复杂的问题
AI 技术可以使用 ML 和深度学习网络，以类似人类的智能解决复杂问题。AI 可以大规模扩展来处理信息——遇到模式、识别信息并提供答案。您可以使用 AI 来解决一系列领域的问题，例如欺诈检测、医疗诊断和业务分析。
提高业务效率
与人类不同，人工智能技术可以在不降低性能的情况下全天候工作。换句话说，AI 可以毫无错误地执行手动任务。您可以让 AI 专注于重复、繁琐的任务，这样您就可以在业务的其他领域使用人力资源。AI 可以减少员工的工作负载，同时简化所有与业务相关的任务。
更明智的决策
相比之下，人工智能可以比任何人更快地使用 ML 来分析大量数据。AI 平台可以发现趋势、分析数据并提供指导。通过数据预测，人工智能可以帮助建议未来的最佳行动方案。
实现业务流程自动化
您可以使用 ML 训练 AI，使其精确、快速地执行任务。这可以通过自动化员工感到吃力或厌烦的业务部分来提高运营效率。同样，您可以使用 AI 自动化来腾出员工资源，用于更复杂和更具创造性的工作。
人工智能的实际应用有哪些？
人工智能的应用范围很广。虽然不是详尽无遗的清单，但以下是一些突出人工智能不同用例的示例。
智能文档处理
智能文档处理（IDP）可将非结构化文档格式转换为可用数据。例如，它将电子邮件、图像和 PDF 等业务文档转换为结构化信息。IDP 使用自然语言处理（NLP）、深度学习和计算机视觉等人工智能技术来提取、分类和验证数据。
例如，英国土地注册局 (HMLR) 处理超过 87% 的英格兰和威尔士的财产所有权。HMLR 社会工作者比较和审查复杂的法律文件有关的财产交易。该组织部署了一个人工智能应用程序来自动进行文档比较，从而将审查时间减少了 50%，并增强了财产转让审批流程。更多信息，请阅读 HMLR 如何使用 Amazon Textract。
应用程序性能监控
应用程序性能监控（APM）是使用软件工具和遥测数据来监控关键业务应用程序性能的过程。基于 AI 的 APM 工具使用历史数据在问题发生之前对其进行预测。他们还可以通过向您的开发人员推荐有效的解决方案来实时解决问题。这种策略可以保持应用程序的有效运行并解决瓶颈。
例如，Atlassian 生产的产品旨在简化团队合作和组织。Atlassian 使用 AI APM 工具来持续监控应用程序、检测潜在问题并确定严重性优先级。借助此功能，团队可以快速响应基于机器学习的建议并解决绩效下降的问题。
预测性维护
人工智能增强型预测性维护是使用大量数据来识别可能导致运营、系统或服务停机的问题的过程。预测性维护使企业能够在潜在问题发生之前将其解决，从而减少停机时间并防止中断。
例如，Baxter 在全球拥有 70 个生产基地，可全天候运营以提供医疗技术。Baxter 采用预测性维护来自动检测工业设备中的异常情况。用户可以提前实施有效的解决方案，以减少停机时间并提高运营效率。要了解更多信息，请阅读 Baxter 如何使用 Amazon Monitron。
医学研究
医学研究使用 AI 来简化流程、自动执行重复任务并处理大量数据。您可以在医学研究中使用人工智能技术来促进端到端的药物发现和开发，转录病历，并缩短新产品的上市时间。
举一个现实世界的例子，C2i Genomics 使用人工智能来运行大规模扩展、可定制的基因组管道和临床检查。通过涵盖计算解决方案，研究人员可以专注于临床表现和方法开发。工程团队还使用 AI 来减少资源需求、工程维护和 NRE 成本。有关更多详细信息，请阅读 C2i Genomics 如何使用 AWS HealthOmics。
业务分析
业务分析使用 AI 来收集、处理和分析复杂的数据集。您可以使用 AI 分析来预测未来价值，了解数据的根本原因，并减少耗时的流程。
例如，富士康使用人工智能增强的业务分析来提高预测准确性。他们的预测准确性提高了 8％，从而使工厂每年节省 53.3 万美元。他们还使用业务分析来减少劳动力浪费，并通过数据驱动的决策提高客户满意度。
关键的人工智能技术有哪些？
深度学习神经网络构成了人工智能技术的核心。神经网络反映了人脑中发生的过程。大脑包含数百万个神经元，这些神经元协同工作以处理和分析信息。深度学习神经网络使用人工神经元共同处理信息。每个人造神经元或节点都使用数学计算来处理信息并解决复杂的问题。这种深度学习方法可以解决问题或自动执行通常需要人工智能的任务。
您可以通过以不同的方式训练深度学习神经网络来开发不同的 AI 技术。接下来我们将介绍一些基于神经网络的关键技术。
自然语言处理
NLP 使用深度学习算法来解释、理解和收集文本数据的含义。NLP 可以处理人类创建的文本，这使得它对于总结文档、自动化聊天机器人和进行情感分析非常有用。
计算机视觉
计算机视觉使用深度学习技术从视频和图像中提取信息和见解。使用计算机视觉，计算机可以像人类一样理解图像。您可以使用计算机视觉来监控在线内容中是否有不恰当的图像、识别人脸和对图像细节进行分类。在自动驾驶汽车和卡车中，监控环境并在瞬间做出决定至关重要。
生成式人工智能
生成式人工智能是指人工智能系统，这些系统可以从简单的文本提示中创建新的内容和构件，如图像、视频、文本和音频。与过去局限于分析数据的人工智能不同，生成式人工智能利用深度学习和海量数据集来产生高质量、类似人类的创造性输出。在实现激动人心的创造性应用的同时，也存在着对偏见、有害内容和知识产权的担忧。总的来说，生成式人工智能代表了人工智能性能的一次重大进化，以类似人类的方式生成新的内容和构件。
语音识别
语音识别软件使用深度学习模型来解释人类语音、识别单词和检测含义。神经网络可以将语音转录为文本，并指示声音情感。您可以在虚拟助手和呼叫中心软件等技术中使用语音识别来识别含义并执行相关任务。
人工智能实施面临哪些挑战？
人工智能面临许多挑战，使实施变得更加困难。以下障碍是 AI 实现和使用中最常见的一些挑战。
数据治理
数据治理政策必须遵守监管限制和隐私法。要实施 AI，您必须管理数据质量、隐私和安全。您对客户数据和隐私保护负责。为了管理数据安全，您的组织应该清楚地了解 AI 模型如何使用每层客户数据并与之交互。
技术难题
使用机器学习训练 AI 会消耗大量资源。高处理能力门槛对于深度学习技术发挥作用至关重要。您必须拥有强大的计算基础架构才能运行 AI 应用程序和训练模型。处理能力可能很昂贵，并且会限制人工智能系统的可扩展性。
数据限制
为了训练无偏见的人工智能系统，您需要输入海量数据。您必须有足够的存储容量来处理和处理训练数据。同样，您必须制定有效的管理和数据质量流程，以确保用于训练的数据的准确性。
AI 应用架构的关键组成部分是什么？
人工智能架构由四个核心层组成。这些层中的每一层都使用不同的技术来执行特定的角色。接下来是对每一层的解释。
第 1 层：数据层
人工智能建立在各种技术之上，例如机器学习、自然语言处理和图像识别。这些技术的核心是数据，它构成了人工智能的基础层。该层主要侧重于为 AI 应用程序准备数据。现代算法，尤其是深度学习算法，需要大量的计算资源。因此，该层包括充当子层的硬件，它为训练 AI 模型提供了必要的基础架构。您可以将此层作为第三方云提供商提供的完全托管的服务进行访问。
第 2 层：机器学习框架和算法层
机器学习框架由工程师与数据科学家合作创建，以满足特定业务用例的要求。然后，开发人员可以使用预先构建的函数和类来轻松构造和训练模型。这些框架的示例包括 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。这些框架是应用程序架构的重要组成部分，提供了轻松构建和训练 AI 模型的基本功能。
第 3 层：模型层
在模型层，应用程序开发人员实现人工智能模型，并使用前一层的数据和算法对其进行训练。这一层对人工智能系统的决策能力至关重要。
以下是该层的一些关键组件。
模型结构
这种结构决定了模型的容量，包括层、神经元和激活函数。根据问题和资源，可以选择前馈神经网络、卷积神经网络 (CNN) 或其他网络。
模型参数和函数
训练期间的学习值，如神经网络权重和偏差，对预测至关重要。损失函数评估模型的性能，旨在最小化预测输出和真实输出之间的差异。
优化器
该组件调整模型参数以减少损失函数。梯度下降和自适应梯度算法 (AdaGrad) 等各种优化器有不同的用途。
第 4 层：应用层
第四层是应用层，它是 AI 架构中面向客户的部分。您可以让 AI 系统完成某些任务、生成信息、提供信息或做出数据驱动的决策。应用层允许最终用户与 AI 系统进行交互。
AWS 如何支持您的人工智能需求？
AWS 让更多的人能够使用人工智能，包括创建者、数据科学家、业务分析师和学生。凭借最全面的人工智能服务、工具和资源，AWS 为超过十万家客户提供了深入的专业知识，以满足他们的业务需求并让数据的价值得以体现。客户可以在隐私、端到端安全和人工智能治理的基础上使用 AWS 进行构建和扩展，以前所未有的速度实现转型。
AWS 上的 AI 包括用于现成智能技术的预先训练的 AI 服务，以及可最大限度地提高性能并降低成本的 AI 基础设施。
预先训练的服务示例：
- Amazon Rekogniton 自动化、简化和扩展图像识别和视频分析。
- Amazon Textract 可从任何文档中提取打印文本、分析手写内容并自动捕获数据。
- Amazon Transcribe 可将语音转换为文本，从视频文件中提取关键业务见解，并提高业务成效。
人工智能基础设施示例：
- Amazon Bedrock 提供了一系列高性能 FM 和多种功能。您可以尝试各种顶级 FM，并使用您的数据进行私人定制。
- Amazon SageMaker 提供工具对 FM 从头开始进行预训练，以便在内部使用它们。
- Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）Trn1 实例由 AWS Trainium 芯片提供支持，专为生成式人工智能的高性能深度学习（DL）训练而构建。
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