無論是Chatgpt，Google Gemini還是三星星系系列的最新AI功能。自2022年底出版以來，AI的主題一直在每個人的嘴唇上。
但是AI與AI不同，因為多年來，人工智能的概念已發展為功能和軟件的傘術語，尤其是去年，這些術語帶有某些功能或屬性。
但是什麼是AI，什麼不是呢？
人工智能及其分支
簡而言之，“人工智能”一詞是指旨在執行通常需要人類智能的任務的計算機程序和系統。
這些程序使用算法從數據中學習，識別模式，做出決策並解決問題。
當涉及人工智能時，弱和強大的KIS進行了基本區別。後者特別是理論。
1。弱AI
弱AI是指專門從事特定任務或有限領域的系統。他們在沒有能力管理多種認知任務的情況下履行特定功能而保持一致。 AI弱的例子是語音識別系統或圖像識別。
2。starke ki
強大的AI系統能夠管理與人類思想相似的廣泛認知任務。但是，到目前為止，沒有真正的，強大的AI。朝這個方向發展和發展正在進行中。
“ AI功能”
因此，現在我們知道一個AI到底是什麼，但是到處都在地面上萌芽的“ AI功能”呢？
在許多情況下，例如上述三星Galaxy智能手機的示例，這意味著僅基於AI算法的功能或技術。它們通常不被視為AI，但可以成為AI系統的一部分。
通常使用以下連接到AI的技術。
機器學習
這是一個使用算法來識別數據中的模式並向它們學習的子地區。機器學習包括各種方法，例如神經網絡或決策樹。
神經網絡
這是一種機器學習。這些受大腦啟發的結構是由分層排列的人造神經元製成的。
基本思想是，這些人工神經元處理信息並指導它們通過網絡執行複雜的任務，例如圖像識別或語言處理。
神經元之間的每個連接都有一個表明鍵含義的權重。當對網絡進行訓練之前，這些權重始終會調整，直到所需的結果出現為止。
決策樹
這也是一種機器學習。顧名思義，決策樹是樹狀結構。它們有助於根據輸入數據做出決策並做出預測。
決策樹由根節點（第一個決策），內部節點（進一步的決策）和葉節點（最終結果）組成。邊緣連接結並表示條件或值。
看起來像AI，但這也是嗎？
有些程序和功能通常被稱為AI，但實際上與它幾乎沒有關係。為了更輕鬆地識別它們，我們將它們分為兩類：
基於常規的系統
這包括例如Siri或Alexa等語音助手。儘管它們通常與AI相連，但其原理主要基於預定義的規則和算法。
助手對用戶的某些關鍵字或短語做出反應，然後執行預編程的動作或答案。因此，您不會擴大知識，也不能以任何形式適應。
啟發式
這是可以在各種程序中使用的解決策略。它們基於經驗和經驗法則。他們可以通過使用已知模式和解決方案快速有效地解決複雜問題，而無需明確學習或得出結論。
例如，如果您正在計劃使用Google Maps的路線，則係統使用啟發式方法來計算最快或最短的路線。 Google Maps沒有檢查所有可能的路線組合，而是基於知名模式。在這裡，該程序也什麼也不學。
結論
AI區域是多樣的。這些頻譜的範圍從弱到潛在的強大AI，許多技術僅基於AI算法為“ AI功能”。
基於常規的系統或啟發式方法很有用，但並不代表真正的AI，即使有時對我們有這種感覺。
我們應該意識到，AI不僅僅是單個技術，而是一個不斷發展的動態和復雜的領域。