人工智能在未來會應用到我們生活的方方面面中，未來是我們與人工智能共存的時代。為增進大家對人工智能的認識，本文將對人工智能的實現(xiàn)方法以及人工智能在今年的突破性進展予以介紹。如果你對人工智能具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、人工智能AI實現(xiàn)方法

人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法(ENGINEERING APPROACH)，它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELING APPROACH)，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法(GENERIC ALGORITHM，簡稱GA)和人工神經網絡(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN)均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜(按指數(shù)式增長)，人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)(一個模塊)來進行控制，這個智能系統(tǒng)(模塊)開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

二、人工智能AI突破性進展

1、人工智能與量子計算：新算力時代

量子計算是一種新的計算范式，其利用量子力學的原理來執(zhí)行比經典計算機快幾個數(shù)量級的計算。量子計算最令人興奮的應用之一是在人工智能領域，其有望顯著提高機器學習算法的速度和效率。量子計算機特別適合解決優(yōu)化問題，這是許多機器學習算法的關鍵組成部分。隨著量子計算技術的不斷進步，我們可以期待看到比以往任何時候都更快、更準確、更強大的新一代人工智能應用。

2、可解釋的人工智能：邁向透明和信任的一步

當今人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)之一是構建透明且可解釋的模型。在許多情況下，人工智能模型被視為“黑匣子”，其根據數(shù)據中的模式做出決策，而沒有任何對這些決策是如何做出的明確解釋。這種缺乏透明度可能會成為采用的障礙，特別是在醫(yī)療保健和金融等問責制和透明度至關重要的行業(yè)。可解釋人工智能(XAI)是一個專注于開發(fā)人工智能模型的研究領域，這些模型可以為其決策過程提供清晰易懂的解釋。XAI仍處于早期階段，但其在使AI更易于訪問和值得信賴方面擁有巨大的希望。

3、人工智能與網絡安全：保護數(shù)字世界

眾所周知，開發(fā)新藥的過程緩慢、昂貴且有風險。然而，人工智能的最新進展有望徹底改變藥物發(fā)現(xiàn)過程。人工智能可以幫助研究人員更快、更準確地識別潛在的藥物靶點，篩選大型化合物數(shù)據庫以了解其潛在的療效和毒性，甚至可以從頭開始設計新藥。通過將AI與機器人技術和自動化等其他技術相結合，可以顯著加速藥物發(fā)現(xiàn)，從而加快開發(fā)針對多種疾病的新療法。

4、人工智能與金融服務：革新銀行方式

自然語言處理(NLP)是人工智能的一個領域，專注于理解和處理人類語言。NLP在語音識別和語言翻譯等領域已經取得了重大進展，但仍有很長的路要走。在未來幾年，我們可以期待看到NLP的進一步發(fā)展，這將使機器能夠更好地理解人類語言的細微差別，包括幽默、諷刺等內容。這些進步可能會對廣泛的行業(yè)產生重大影響，從客戶服務和聊天機器人到法律和醫(yī)學研究。

5、人工智能與電子商務：個性化在線購物體驗

隨著我們的生活變得越來越數(shù)字化，網絡攻擊的威脅不斷增加。人工智能有可能顯著提高我們檢測和應對這些威脅的能力。人工智能驅動的網絡安全工具可以實時分析大量數(shù)據，識別可能表明潛在攻擊的模式和異常。其還可以幫助自動化日常任務，例如補丁管理和系統(tǒng)更新，從而讓人類安全團隊騰出時間來專注于更復雜的威脅。隨著人工智能驅動的網絡安全工具變得越來越復雜，我們可以期待看到轉向更主動和預防性的安全措施。

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