人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指使计算机系统能够模拟和执行人类智能的一门学科。近年来，人工智能技术的发展引起了广泛关注，并在现代科技中得到了广泛应用。人工智能在现代科技中的应用以及未来发展趋势大概有：

一、自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP技术使得计算机可以理解和处理人类的语言。它被广泛应用于语音识别、语义理解和机器翻译等领域。NLP技术的发展使得人们能够通过语音与智能助手进行交互，也使得智能客服成为可能。

 什么是自然语言处理？

NLP 代表自然语言处理。NLP 是人类语言、计算机科学和人工智能的一个子领域。NLP 的目标是向机器教授自然语言。这个想法不仅是机器应该理解，而且它们也应该交流。

根据 Wikipedia 的定义，NLP [它是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机与人类语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据]。

2. NLP 的需求是什么？

在神经心理学、语言学和语言哲学中，自然语言或普通语言是人类通过使用和重复而自然进化的任何语言，而无需有意识的计划或预谋。自然语言可以采用不同的形式，例如语音或手语。它们与诸如用于计算机编程或研究逻辑的构造语言和形式语言不同。

简而言之，由于使用和重复而在人类中自发进化的任何语言，都被语言学、神经心理学和语言哲学视为自然语言或普通语言。自然语言不同于构造语言，如 Python、Java、C++ 编程语言。

如果我们了解人类历史或人类进化史，我们注意到在几百万年之前我们就像动物一样，但快进几百万年，人类已经进化了。就像人类进入太空一样，他们使用各种技术，而动物们仍然在丛林中离开，并在数百万年中过着同样的生活。所以问题是我们（人类）做了什么而超越了动物。所以我认为有两个因素，第一个因素是沟通和语言。无论我们取得了什么成就，主要因素是我们能够相互交流，我们能够分享我们的想法。我们把很多想法从一代传到另一代，就像书籍一样。语言和交流有助于人类的成长和进化。第二个因素是机器的使用。我们为不同的域创建了很多机器。那台机器帮助人类越来越快地成长和进化。

第三个因素是我们将能够与机器交流，就像我们与人类同胞交流一样。例如，想象一个我们与任何机器（例如 ATM）进行通信的世界。想象一个老人想从ATM机上取钱，但是他不懂界面。ATM机将帮助该人与机器进行通信并协助他取款。

3. 现实世界的应用

我们在日常生活中使用的一些应用程序我们非常了解。Alexa、Siri、Cortana 和聊天机器人都是NLP 应用的示例。

让我们讨论更多的 NLP 应用。

a. 上下文广告：我们知道，在 90 年代，我们过去常常观看比赛、电影或连续剧，充满了各种广告。公司假设有人会购买该产品。但是今天，我们有了 NLP，我们可以处理和观察人们的行为方式，他是什么样的个性，所以我们可以在这里使用有针对性的广告。

我们都知道，我们总是在社交网站上看到不同的广告。那么公司会做什么，他们会检查个人资料、帖子或分析评论，并根据他们确定此人对运动、技术或化妆品感兴趣。在此基础上，他们向我们展示了有针对性的广告。

b. 电子邮件客户端（垃圾邮件过滤、智能回复）：我们都知道垃圾邮件。在这种情况下，某家公司向我们发送了一封邮件，如果 Gmail 看起来，这封邮件是垃圾邮件，那么它会自动移至垃圾邮件文件夹，而普通电子邮件则位于普通文件夹中。

还添加了新功能，如果我们收到某人的邮件，那么我们可以看到我们得到了一个聪明的回复（这是一种建议）。建议会根据电子邮件内容显示。

c. 社交媒体：社交媒体中的一项具有挑战性的任务是删除成人内容。就像我们创建了一些社交媒体应用程序，数百万人在其中上传了大量内容，以及我们如何从这些内容中过滤成人内容，或者一些用户正在传播负面或仇恨言论，因此将予以解决。我们可以使用 NLP 解决这些问题。

d. 搜索引擎：我们可以以谷歌搜索引擎为例。在那里我们可以直接向谷歌搜索一些一般性的问题，即印度的首都是什么。所以谷歌将获取数据并在一行中显示答案。

e. 聊天机器人：在当今世界，很多公司都在使用聊天机器人。因此，聊天机器人的交流就像某个人像客户主管一样坐在另一端。假设我们以 Zomato 为例，因为 Zomato 拥有数百万客户，因此他们无法容纳更多的客户主管。因此，聊天机器人有助于解决和提供初始级别的信息。

4. 常见的 NLP 任务

a. 文本/文档分类：文本分类是最基本的 NLP 任务之一，包括根据内容为文本分配类别（标签）。

b. 情感分析：这是一种文本分类，其中 NLP 算法确定文本的正面、负面或中性内涵。用例包括通过分析推文、帖子、评论和其他反应来分析客户的反馈、检测趋势、进行市场研究等。情绪分析可以涵盖从 App Store 上发布新游戏到政治演讲和监管变化的所有内容。

c. 信息检索：假设我们有一些文本，我们必须从该文本中提取名称、位置、日期、产品名称等实体。如果我们必须提取它，任何类似信息的东西都会在检索中出现。

d. 词性标注：这是重要的文本预处理步骤之一。我们做什么，我们拥有的文本，从该文本中，我们为每个单词分配一个词性，就像它是名词或动词或形容词或副词一样。此方法用于聊天机器人，以便聊天机器人可以逐字理解每个单词。

e. 语言检测和机器翻译：我们都知道谷歌翻译使用相同的方法。我们使用谷歌翻译，我们知道这是一个如此强大的应用程序。存在许多语言的地方。即使我们知道一种语言，我们也可以了解其他语言。我们可以将文本数据从一种语言转换为另一种语言。

f. 对话代理：对话代理就像一个聊天机器人，但存在两种聊天机器人。一种是基于文本的，另一种是基于语音的。我们可以举一个 Siri 或 Alexa 的例子，它们都是基于语音的。如果我们谈论电报、远足，或者在 Swiggy 或 Zomato 上，他们有一个基于文本的聊天机器人。

g. 知识图谱和 QA 系统：假设我们有大量的数据库，并且从该数据库中，我们尝试使用某种逻辑连接实体，然后我们制作一个知识图谱，然后我们可以将其转换为一个 Question-Ask 申请。

h. 文本摘要：这基本上就像，假设我们有一篇完整的文章，我们可以从那篇文章中做一个总结。我们可以给出一个小表格。我们可以举的例子之一是 Inshorts 新闻应用程序。所以基本上这个应用程序所做的就是帮助将新闻缩短为 60 字的新闻摘要。

i. 文本生成：我们在日常生活中都使用文本生成。即如果我们看到，在键盘中，当我们根据您之前的打字行为自动键入内容时，它会预测下一个单词，并且我们都知道在与某人聊天时使用了多少。

j. 拼写检查和语法纠正：如果句子形成中出现拼写错误或发生某些语法错误，它会突出显示该单词，以便我们改进该单词或句子。

k. 语音转文本：在这里，我们创建了一个像 Siri 和 Alexa 这样的会话代理。此外，此 NLP 任务用于我们所说的谷歌翻译并将其转换为文本。这也有助于我们用一种语言说话并且我们可以转换成另一种语言。例如，不同国家的人们试图交流，但他们不理解彼此的语言。所以谷歌翻译帮助他们理解彼此的语言并进行交流。

5. NLP 中的挑战。

想到了一个问题，为什么 NLP 如此具有挑战性。NLP 具有挑战性是因为它应用于自然语言，并且自然语言每年都在演变。有时自然语言中会发生一些奇怪的事情，那些奇怪的事情人类只能通过交流才能理解，但是向机器解释奇怪的事情是非常困难的。

人类语言是复杂的、模棱两可的、杂乱无章的和多样的。世界上有 6500 多种语言，它们都有自己的句法和语义规则。

甚至人类也难以理解语言。

因此，机器要理解自然语言，首先需要将其转化为可以解释的东西。

让我们讨论一下 NLP 面临的挑战。

a. 歧义：我们可以说，歧义是一种以不止一种方式被理解的能力。o一个单词、一个短语或一个句子可以根据上下文表示不同的含义。

我们将尝试举一个例子，“我用我的双筒望远镜看到海滩上的男孩。” 在这句话中，可能有两种含义，一种是“我在海滩上看到一个男孩拿着我的双筒望远镜”。另一句话就像“我在海滩上看到一个拿着望远镜的男孩”。那么这是我们通过段落上下文可以理解的确切含义。机器很难理解。

b. 上下文词：我们将尝试通过示例“我跑到商店，因为我们的牛奶用完了”来理解上下文词。在这里我们可以看到’ran’被使用了两次，两次的含义不同。作为一个人，这很容易理解，但对于一台机器来说，这是相当困难的。

c. 口语和俚语：口语和俚语都是语言的口语形式。两者都使用非正式的词语和表达方式。俚语比口语更不正式。俚语主要由某些人群使用，而口语则用于普通人的日常讲话。

我们将举一些例子，比如“拉你的腿”或“小菜一碟”。简而言之，“这个任务是小菜一碟”，机器可能会理解为“这是小菜一碟”。所以机器很难理解这样的词。

e. 同义词：同义词是指具有相同含义的词。

1. 机器学习（Machine Learning, ML）：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过利用大量数据和算法训练模型，使计算机能够从数据中学习并做出预测。机器学习应用广泛，如推荐系统、金融风险评估和自动驾驶等。未来，随着数据量的增加和算法的改进，机器学习的应用将会更加广泛。

   机器学习历程：机器学习实际上已经存在了几十年或者也可以认为存在了几个世纪。追溯到17世纪，贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链，这些构成了机器学习广泛使用的工具和基础。1950年（艾伦.图灵提议建立一个学习机器）到2000年初（有深度学习的实际应用以及最近的进展，比如2012年的AlexNet），机器学习有了很大的进展。

   从20世纪50年代研究机器学习以来，不同时期的研究途径和目标并不相同，可以划分为四个阶段。

   第一阶段是20世纪50年代中叶到60年代中叶，这个时期主要研究“有无知识的学习”。这类方法主要是研究系统的执行能力。这个时期，主要通过对机器的环境及其相应性能参数的改变来检测系统所反馈的数据，就好比给系统一个程序，通过改变它们的自由空间作用，系统将会受到程序的影响而改变自身的组织，最后这个系统将会选择一个最优的环境生存。在这个时期最具有代表性的研究就是Samuet的下棋程序。但这种机器学习的方法还远远不能满足人类的需要。 [2]

   第二阶段从20世纪60年代中叶到70年代中叶，这个时期主要研究将各个领域的知识植入到系统里，在本阶段的目的是通过机器模拟人类学习的过程。同时还采用了图结构及其逻辑结构方面的知识进行系统描述，在这一研究阶段，主要是用各种符号来表示机器语言，研究人员在进行实验时意识到学习是一个长期的过程，从这种系统环境中无法学到更加深入的知识，因此研究人员将各专家学者的知识加入到系统里，经过实践证明这种方法取得了一定的成效。在这一阶段具有代表性的工作有Hayes-Roth和Winson的对结构学习系统方法。

   第三阶段从20世纪70年代中叶到80年代中叶，称为复兴时期。在此期间，人们从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策略和学习方法，且在本阶段已开始把学习系统与各种应用结合起来，并取得很大的成功。同时，专家系统在知识获取方面的需求也极大地刺激了机器学习的研究和发展。在出现第一个专家学习系统之后，示例归纳学习系统成为研究的主流，自动知识获取成为机器学习应用的研究目标。1980年，在美国的卡内基梅隆（CMU）召开了第一届机器学习国际研讨会，标志着机器学习研究已在全世界兴起。此后，机器学习开始得到了大量的应用。1984年，Simon等20多位人工智能专家共同撰文编写的MachineLearning文集第二卷出版，国际性杂志Machine Learning创刊，更加显示出机器学习突飞猛进的发展趋势。这一阶段代表性的工作有Mostow的指导式学习、Lenat的数学概念发现程序、Langley的BACON程序及其改进程序。

   第四阶段20世纪80年代中叶，是机器学习的最新阶段。这个时期的机器学习具有如下特点：

   （1）机器学习已成为新的学科，它综合应用了心理学、生物学、神经生理学、数学、自动化和计算机科学等形成了机器学习理论基础。

   （2）融合了各种学习方法，且形式多样的集成学习系统研究正在兴起。

   （3）机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。

   （4）各种学习方法的应用范围不断扩大，部分应用研究成果已转化为产品。

   （5）与机器学习有关的学术活动空前活跃。

2. 二、计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉使得计算机可以模拟人类的视觉系统，识别图像和视频中的对象和场景。计算机视觉应用广泛，如人脸识别、自动驾驶和安防监控等。未来，计算机视觉技术的发展将会使计算机在图像和视频处理领域具有更强的能力和智能性。

• 在多个领域找到就业机会：

• 人工智能公司：计算机视觉技术在这些公司中扮演着关键角色，应用范围广泛，涵盖图像识别、视频监控、自动驾驶、虚拟现实和医疗图像分析等领域。
• 传统制造业：在制造业中，计算机视觉技术可用于检测和分类产品，监控生产过程，以及优化生产流程。
• 医疗健康领域：计算机视觉技术在医疗图像分析、疾病诊断和治疗方面有广泛应用，毕业生可以从事医疗图像处理、医学影像分析等工作。
• 自动驾驶领域：作为实现自动驾驶的核心技术之一，计算机视觉技术在该领域也是一个潜在的就业方向。

三、自动化和机器人技术：人工智能技术的发展使得自动化和机器人技术得以推进。利用人工智能，机器人可以学习和适应环境，可以完成更加复杂的任务。未来，人工智能技术将会在工业自动化、无人驾驶和医疗机器人等领域发挥巨大的作用。

四、强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种让计算机通过与环境交互学习和做出决策的方法。该方法已经在游戏AI和机器人控制等领域取得了重要进展。未来，强化学习技术将会在自动化决策和智能系统设计方面发挥更大的作用。

从以上应用可以看出，人工智能在现代科技中的应用越来越广泛，其未来发展也非常有前景。随着算法和硬件的不断进步，人工智能将会在医疗、教育、交通等各个领域发挥更大的作用。同时，人工智能也面临一些挑战，如数据隐私和伦理问题。因此，在推动人工智能发展的同时，我们也需要对其进行合理的监管和控制，确保其发展符合人类社会的利益。