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人工智慧(AI) 是透過建立及應(yīng)用內(nèi)建于動(dòng)態(tài)運(yùn)算環(huán)境中的演算法，來模擬人類智慧過程的基礎(chǔ) 。簡言之，AI 的目標(biāo)是試圖讓電腦像人類一樣思考和行動(dòng) 。
實(shí)現(xiàn)這項(xiàng)目標(biāo)需要三個(gè)關(guān)鍵要素：

運(yùn)算系統(tǒng)
資料與資料管理
進(jìn)階AI 演算法(程式碼)

期望結(jié)果越接近人類，對(duì)資料量和處理能力的要求越高。

人工智慧的起源至少從西元前一世紀(jì)開始，人類就對(duì)制造機(jī)器模擬人腦的可能性充滿興趣。到了現(xiàn)代， John McCarthy 在1955 年創(chuàng)造了人工智慧這個(gè)詞匯。 1956 年， McCarthy 等人舉辦了一場名為《達(dá)特茅斯學(xué)院夏季人工智慧研究專案》的會(huì)議。以此為開端，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、預(yù)測性分析應(yīng)運(yùn)而生，一直發(fā)展到現(xiàn)在的規(guī)范化分析。同時(shí)也興起了全新的研究領(lǐng)域，亦即資料科學(xué) 。

人工智慧為何重要？今天，人類和機(jī)器所產(chǎn)生的資料量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類吸收、解讀及據(jù)此做出復(fù)雜決策的能力。人工智慧構(gòu)成了所有電腦學(xué)習(xí)的基礎(chǔ) ，也是所有復(fù)雜決策的未來。例如，即便井字游戲(圈叉游戲) 有255168 種不同的走法，其中46080 種走法會(huì)出現(xiàn)平局，大多數(shù)人仍然能夠算出如何走才不會(huì)輸?shù)粲螒?。西洋棋則有超過500 x 10的18次方種不同的可能走法，因此能稱得上高手的人屈指可數(shù) 。電腦能夠以極其有效率的方式計(jì)算這些走法的排列組合，并得出最佳對(duì)策。 AI (及其機(jī)器學(xué)習(xí)的邏輯演進(jìn)) 和深度學(xué)習(xí)為商業(yè)決策的未來奠定了基礎(chǔ) 。

人工智慧使用案例在很多日常情景中都能見到AI 的應(yīng)用，例如金融服務(wù)詐騙偵測、零售采購預(yù)測和線上客戶支援互動(dòng)等。以下是一些例子：

詐騙偵測。金融服務(wù)業(yè)以兩種方式使用人工智慧。一種是在信貸申請(qǐng)的初始評(píng)分使用AI 來了解申請(qǐng)人的信用度。另一種是采用更先進(jìn)的AI 引擎來即時(shí)監(jiān)控及偵測支付卡的詐騙交易。
虛擬客戶協(xié)助(VCA) 。除了人機(jī)互動(dòng)外，客服中心還使用VCA 來預(yù)測和回應(yīng)客戶的詢問。語音辨識(shí)加上模擬的人類對(duì)話是客戶服務(wù)查詢中的第一個(gè)互動(dòng)點(diǎn) 。較高層級(jí)的查詢會(huì)轉(zhuǎn)接給人員。
當(dāng)某人在網(wǎng)頁上發(fā)起聊天(聊天機(jī)器人) 對(duì)話時(shí) ，通常是先與執(zhí)行專業(yè)化AI 的電腦互動(dòng) 。如果聊天機(jī)器人無法解讀或解決問題，人類就會(huì)介入，直接與對(duì)方溝通。這些無法解讀的執(zhí)行個(gè)體將饋送到機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算系統(tǒng) ，用于改進(jìn)AI 應(yīng)用程式，以供未來互動(dòng)之用。

【麥當(dāng)勞|現(xiàn)AI的模樣，像人類一樣思考和行動(dòng)】