探索各种人工智能技术：5分钟了解不同类型

人工智能是一个广泛的概念，包括多种技术，使计算机能够展示类似人类智能的一定程度。在人工智能中，通用AI和窄AI是两个重要概念。通用AI被定义为可以在各种不同任务中表现如超级机器人般的AI。然而，目前我们所拥有的AI技术处于窄人工智能的阶段，这意味着它们只能在特定的任务中表现出色。例如，过去 Google 的 DeepMind AlphaGo 在围棋比赛中战胜世界冠军，但除了在围棋上表现出色以外，这个程序无法进行其他任务，如玩 PUBG 或 Fortnite 游戏。当前的窄人工智能主要分为符号人工智能和数字人工智能（即机器学习）两种类型。

符号人工智能，又称为老式AI或GOFAI，已存在多年。程序员必须手动编写符号AI系统的所有规则，因此建立正确的解决方案较为困难。而数字人工智能（机器学习）则是一种相对较新但功能更为强大的AI形式。在机器学习中，AI程序不需要程序员手动编写规则，而是通过大量示例或数据来“学习”想要执行的任务。

现代AI中，机器学习发展迅速。通过机器学习，AI系统可以自我学习并执行任务，如计算机视觉和自然语言处理。机器学习分为传统机器学习和深度学习两大类。传统机器学习使用统计方法，算法包括线性回归、支持向量机、决策树等；而深度学习通过构建多层神经网络来实现，目前主要使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架进行开发。

另外，还有强化学习，是三种机器学习中最复杂的一种形式。在强化学习中，AI系统通过采取行动并衡量回报来学习，类似于训练动物学习新技能。随着大量数据的产生和硬件成本的降低，机器学习技术正处于快速发展的阶段，成为当今AI革命的重要推动力量。

在选择适合解决问题的AI技术时，首先需要从业务角度理解问题，并尝试不同技术，以达到商业目标。重要的是，让业务需求驱动技术选择，因为使用能够提供80%准确率的方法要比使用提供99.9%准确率但商业无法应用的方法更为实际有效。因此，在AI领域，“业务第一，业务第一，业务第一！”是至关重要的。