这一波疫情，人工智能凭借独特优势站上了抗疫的浪尖。期间，感通行、疫情问询机器人、AI测温、防疫指挥平台，在抗议期间起到了很重好的作用，然而这些也只是AI产业的一个个小小缩影~
可能还有人不知道什么是人工智能，这里给来给大家普及一下我自己对人工智能的理解。
什么是人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。比如最近的聊天技术人员，ChatGPT以及ACIG的图片视频的生产都是人工智能表现的也一种形式！
人工智能的发展历程
人工智能发展的历史可以分为三个阶段，技术驱动阶段、数据驱动阶段、情境驱动阶段
我们可以看到从1956年开始就有了AI领域的雏形，当时计算机科学家艾伦·图灵提出了“图灵测试”概念，并于同年举办了“达特茅斯会议”，正式确立了“人工智能”这一概念。从此，人工智能领域逐渐走出雏形。
在20世纪60年代~70年代，研究者开始探索使用符号推理和逻辑推理来模拟人类的思维过程，开启了知识符号阶段。
在80年代，知识工程与专家系统成为主流，试图通过人类专家的知识解决特定领域的问题。
直到90年代，AI领域遭遇低谷，专家系统无法应对复杂问题，发展陷入瓶颈。然而，随着互联网的普及，大数据成为推动AI发展的关键要素。
2010年代起，深度学习技术的崛起改变了AI的命运，通过神经网络的层次化学习，取得了图像识别、语音识别等领域的重大突破。
如今随着计算能力、存储资源和网络带宽的飞跃式提升，云计算、超级计算、量子计算平台的构建与应用以及大规模数据的不断积累，尤其是来自各行各业的需求驱动，人工智能的研发和应用到了真正万事俱备、水到渠成的时期，甚至驱动了第四次技术革命的到来。
人工智能的应用场景
网络时代的到来为人工智能的研发提供了机遇与驱动力。计算机网络，尤其是互联网，是理想的人工智能实验床，因为整个互联网就可以看成是一个传感器密集、大规模并行的自治、虚拟机器人系统。
当面在我也提到的疫情防疫智能平台，疫情问询机器人，定理证明、医疗诊断系统，以及人脸测试仪器等都是生活中对人们的生活中起到了很大的帮助~
目前最受关注的人工智能技术是深度学习和强化学习，代表性的典型应用包括图像识别、视频分析、语音识别、文本分析、机器人系统、无人系统、人机对弈、遗传编程等。例如目前最流行的“刷脸”，就是一种基于深度学习的图像识别在生物身份认证领域中的应用。
AI+医疗
近年来，“AI+医疗”迅速发展，凭借其智能化、自动化的特点，主要应用于公共卫生、医院管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付等方面
比如疫情期间，依图医疗和上海公共卫生临床中心合作推出了业内第一款智能评估新型冠状病毒性肺炎的AI影像产品。
AI+交通
在智慧交通领域，AI将进入每一台汽车，每一段道路，打造真正安全的自动驾驶，将带动智慧交通、机器人、AI芯片、传感器、高精度地图、控制系统、汽车制造，成为下一代巨大的操作系统。
从而利用人工智能、物联网、云计算、大数据和5G等技术，实现交通智能化，从而提升城市交通便利水平，提高道路通行速度，优化人车交互体验。
AI+零售
AI将主要应用于智能客服、精准营销、无人化零售、智能化运营等服务，促使产业中“人—货—场”结构发生变化，让产业链各环节的信息加快流转，并提高产业整体数字化水平。
AI+信息检索
智能信息检索系统可以理解一些自然语言，允许用自然语言进行各种查询，并且训练自己的推理能力，能够根据储存的事实推断出我们需要的答案，还具有一定的常识知识来补充科学专业知识。
另外，智能驾驶、机器人、智能医疗等领域，AI+制造业等等，人工智能和大数据技术可帮助制造企业把隐藏在海量数据中有用的深层次的知识和信息自动挖掘出来，以提升制造业在控制、优化、调度、管理等各个层面分析和解决问题的能力。
AI发展面临的四个痛点
1、缺少训练数据
2、缺少比较情境化的应用
3、商业化路径比较远
4、通用性人工智能还很远
虽然已经积累了大量的数据，但是平均到每家企业来说，可以获得的数据来源还比较单一，还有一些能够被采集到的数据量占人类生活中所产生信息量的10%左右，在这其中能够被分析的数据更是少之又少。目前而言，像科幻类电影中那些有情感，能够独立解决问题，能够识别甚至预测人类社会发展的人工智能叫做强人工智能。如今的发展阶段还是在起步的阶段！
用到的技术
其实ACIG和chatGPT一样，通过需要一些大规模语言来奠定基础，人工智能用到的技术：
机器学习，其中包括监督学习、无监督学习和强化学习，深度学习、NLP自然语言处理、计算机视觉、知识图谱、遗传算法，HCI等等，这只是人工智能技术领域中的一部分，更多的技术可以关注乎官方「知乎知学堂」和「AGI课堂」联动，推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，这里会让你学习更多的AI方面的知识
一共2天的课程，别看仅仅两天的课程，邀请了不同领域的大佬，针对各种大模型进行详细的解析，通过几堂免费的课程，就可以让初学者对于大模型有基本的了解，并且不用翻墙，轻松上手体验大模型。
只有了解了各个大模型的预训练过程，才有可能基于这些大模型，"微调”出属于自己的“小模型"毕竟大模型训练所需的资源和数据，不是个体小码农可以轻松获取的。但是在大模型的基础上进行“微调"却可谓是站在了巨人的肩膀上，“训练”出的小模型，或许有着惊人的能力。
重要的是还能免费领AI大模型资料包，还有好用的AI工具。机会难得，给自己一次与大佬面对面的机会，建议你一定来听听：
未来发展方向
我们都是知道，人的智能在于事前的无数据，机器的智能在于事后的有数据，而数据的价值和意义是由人确定的，所以是可变的，所以有机无人的数据是注定无用的。
所以人机融合智能是未来人工智能的发展方向！ 随着数字化以及产业数据基础设施的完善，提升产业整体的效率，实现产业互联网价值最大化，未来，人工智能给人类带来的潜在影响可能有许多方面，它可以渗透到社会的许多领域，可以渗透到人们生活和工作的方方面面。
目前随着所谓的生成 AI 的到来，例如 ChatGPT，几十年来 AI 进步的缓慢进展感觉更像是一个巨大的飞跃。目前很多公司的程序都是面向ChatGPT进行写代码了！
PS：目前人工智能已经深入到了各个领域，就拿我们程序员来说，目前程序员都都是面向大模型开发，很多公司都在开发自己的gpt了，同时也要有很多公司在训练自己的AI大规模模型，如果你想了解基于AI的llm 技术，最高效的方式就是看视频教程，推荐知乎官方「知乎知学堂」和「AGI课堂」联动，推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，里面有介绍了在llm 的时代，看了后就可以对于整个大模型的现状有个了解了，个人感觉学到了很多的AI知识
个人觉得程序要应该如何抓住这次机会，并且讲解了llm fine tuning 和 开源工具LangChain 等技术干货。
总之，人工智能领域的发展在我看来是有着相当的前景的！
总结
于哥认为中国AI的发展前景非常乐观，并且有政府和企业的支持、技术创新、人才储备应用前景以及商业价值，都为AI的发展提供了 有力的保障。同时随着技术的不断创新，和应用范围的不断扩大，中国的AI也面临着新的挑战和机遇，相信随着大家的不断努力和探索，中国的AI将会为经济和社会发展带来更多而惊喜！
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