“人工智能”這一術語通常用來描述任何能夠獨立做出復雜而智能決策的機器，這與能夠模仿或重復人類決策的機器有所不同，但這是一個經常被誤用的術語。自從艾倫·圖靈在上世紀40年代為計算機的智能提出了著名的“圖靈測試”理念以來，人工智能技術的應用已經成為現(xiàn)實。而性能更強大的計算機能夠即時評估越來越多的數(shù)據(jù)，這使得編寫“狹義”人工智能算法成為可能。這些算法已經具備了智能推理的能力，但只是針對一種預先確定的任務。狹義人工智能在各行業(yè)領域中有許多應用，以下將介紹其中的一些。

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采用人工智能的機器或算法必須能夠滿足如下標準：

(1) 推理

能夠使用理性推斷或歸納出真理。分析過去的數(shù)據(jù)和社會或自然范例以積極做出明智的決策是人工智能的關鍵標準。

(2) 感知

人類和動物通過使用感覺器官感知和探索并理解世界。人類大腦可以評估看到、聽到、觸摸或聞到的信息。人工智能必須能夠感知數(shù)據(jù)：無論是由定量數(shù)據(jù)、視覺數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)還是其他任何數(shù)據(jù)。

(3) 語言

雖然機器通常可以模仿人類的語言，但它不被認為是智能的。為了實現(xiàn)真正的智能，機器必須能夠使用生產性語言。生產性語言涉及使用推斷的含義和已知范例來創(chuàng)建句子，而不僅僅是從數(shù)據(jù)庫中搜索合適的詞語。計算機中生產語言的主要測試被稱為圖靈測試。艾倫·圖靈是現(xiàn)代計算機之父之一，他設計了一項測試，旨在確定計算機是否可以智能地使用語言。如果計算機在5分鐘的鍵盤對話中， 30%的時間以上讓對方誤認為是人類，那么就成功通過了圖靈測試。

(4) 學習

學習是智能的重要標志。人工智能的機器或算法可以在沒有任何人工輸入的情況下接收數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并改進其自身的功能。從理論上來說，機器學習計算機可以通過不斷審核數(shù)據(jù)和性能，比人類更容易識別改進領域。它還可以從外部數(shù)據(jù)集學習，這在業(yè)務應用程序中非常有用。

那么，人工智能在各行業(yè)領域的應用是什么?可以了解一些典型的例子。而人工智能是最活躍和最吸引人的研究領域之一。

(1) 商業(yè)智能

商業(yè)智能可以為企業(yè)分析和收集數(shù)據(jù)以制定戰(zhàn)略。人工智能在這一領域絕對具有革命性。人工智能程序可以做出非常準確的預測見解。而在商業(yè)智能的術語中，預測洞察本質上是市場預測。傳統(tǒng)上，這些是由人類實施的，他們分析數(shù)據(jù)并繪制出預測路線圖。人工智能程序可以分析更多數(shù)據(jù)集，并更準確地創(chuàng)建預計的結果。它們可以有效地從先前預測的成功和失敗中吸取教訓，并不斷改進自己的表現(xiàn)。

(2) 運輸和庫存自動化

人工智能技術在運輸和庫存自動化行業(yè)發(fā)揮重要作用。通過對分析采購數(shù)據(jù)和庫存的應用程序進行編程，以便自動訂購新商品，可以解決運輸積壓和庫存短缺問題，企業(yè)可以通過這種方式避免庫存過多或庫存不足，并且不會錯過發(fā)貨期限，從而節(jié)省大量費用。

(3) 客戶服務

人工智能已被證明在在線客戶服務中很有用。智能聊天機器人能夠為客戶提供即時建議。隨著時間的推移，這些機器人提供的服務會變得更好，因為它們會學習更多的社交線索并開發(fā)智能協(xié)議。目前，這些機器人程序的應用范圍通常很窄：如果問題看起來很復雜，它們往往會將問題提交給工作人員。然而在未來，通過圖靈測試的人工智能聊天機器人將無法與人類區(qū)分開來。這對企業(yè)有著明顯的經濟效益，他們可以將員工重新分配到更具生產力的任務中。

(4) 市場營銷

市場營銷行業(yè)中的人工智能主要用于洞察目標受眾，而在人工智能興起之前，這種洞察是非常耗時的，而市場調查是任何營銷活動的重要組成部分。人工智能搜索大型數(shù)據(jù)集，以產生更準確、更具洞察力的客戶資料。這樣就可以創(chuàng)建有針對性的廣告，并為投資于營銷活動的企業(yè)帶來更可預測和更豐厚的回報。

(5)制造業(yè)

雖然機器人技術已經在制造業(yè)中應用多年，但人工智能才剛剛開始進入這一領域。人工智能程序可以從錯誤中吸取教訓，并識別制造項目中的任何結構缺陷。這是一個特別重要的因素，在創(chuàng)造敏感和高度精確的項目，如衛(wèi)星和計算機組件。投資人工智能的制造商可以放心，因為他們知道生產線上的質量審核過程是智能的，而且都是準確的。

當然在某些情況下，沒有什么設備能夠取代人類。人類將始終在制造業(yè)中發(fā)揮主導作用，即使它主要圍繞人工智能設備的維護。需要注意的是，本文提到的人工智能應用程序都無法完全取代人類，人工智能的應用范圍仍然很狹窄。