科技依賴于發現，而發現則依賴于技術進步;這在計算智能的背景下是絕對正確的。良好的科學產生通過實驗研究的理論，而實驗是由理論指導的。計算智能是一個相對現代的領域，但有著古老的根源。

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什么是計算智能?

根據一家科學網站上提供的定義，這是對“智能代理”開發的研究。該網站首先將代理定義為“在環境中進行交互的任何東西”，這可能會令人困惑。代理采取行動。人員、恒溫器和蠕蟲都可以做到。為了實現目標，自主代理以適合環境的方式行事。智能代理總是在學習和適應。

人工智能是一個用來描述計算智能的術語。人類是最常被提及的智能生命的例子，然而，還有一些更復雜的東西。群體的能力由一系列能力組成，這些能力結合起來使它們比人類更聰明。例如螞蟻，雖然一只螞蟻不是特別聰明，但蟻群也可以利用群體的能力來尋找食物和建造家園。計算機系統用于以類似的方式對計算智能設備進行試驗。

人工智能和計算智能有什么區別?

這兩個術語幾乎相同。而人們的主要目標是弄清楚是什么讓智能成為可能，這項研究著眼于自然智能和人工智能。許多研究人員更喜歡“合成”一詞而不是“人造”。這樣做的原因是從術語中得出的推論。“合成”是指已經合成但仍然是真實的東西，例如合成珍珠仍然是珍珠，但不是天然的。創建這些物質是為了測試假設。根本問題是推理是否依賴于算法。科學家提出了工程師用來開發“人造物品”的概念，例如可以做各種工作的電腦，人們認為是一種智能產品。

如何使用科學?

盡管科學的主要目的是研究智能而不是制造智能機器，但測試也產生了一些有用的發明。其中一個例子是機器人技術。智能機器人采用傳感系統，使它們不僅能夠做出反應，而且還能根據從傳感器獲得的數據采取行動。例如防爆機器人可以探測爆炸物，隨后將其排除或引爆，從而挽救了人類生命。自動真空吸塵器了解房屋的面積和設計，然后獨立運行。安全系統可以使用手機和汽車中采用的語音識別智能來防范黑客。計算機識別所有者或管理人員的聲音模式并響應以該模式發送的命令。

盡管人類一直夢想建立合成智能，但這樣的科學仍處于起步階段。科學家們從實驗中了解得越多，就會產生更多的理論。因此，需要進行額外的測試。毫無疑問，從計算智能中產生的概念將改變人們未來的生活方式。

當今世界的人工智能和機器學習

以下是關于人工智能和機器學習技術影響的一些最佳故事，可幫助人們了解這些發展的最新情況，以及所表達的擔憂。

(1) 藥物

鑒于安全、監管和隱私方面的障礙，以疫情期間見證的速度開發藥物和療法是一個大問題。Swarmlearning是一種可能的方法，其中在邊緣利用人工智能來分散來自多個位置的數據分析，然后通過滿足和規避監管和隱私問題的學習模型共享見解。

(2) 人工智能的優勢

一般來說，人工智能僅限于數據中心，在那里，強大的機器負責運行由經驗豐富的人監督的復雜算法。隨著人工智能的力量擴展到外圍，該行業的許多方面正在迅速發生變化。而且，隨著人工智能應用程序變得更加緊湊，它們很快就會在您附近的設備中找到。

(3) 人工智能效率難題

人工智能在效率方面存在困難。如果什么都不做，情況只會變得更糟。部分問題在于模型訓練和現場使用都需要大量的能量。然而，好消息是這些方面都可以優化，最終目標是提高人工智能的能量和處理效率。

(4) 構建現代數據平臺

企業存在計算問題：盡管他們在獲取和存儲數據方面取得了成功，但許多企業仍然無法理解絕大多數信息技術，無法使用人工智能和機器學習解決業務問題。解決方案是實現一個真正現代化的數據平臺。

(5) 閃存預測

許多企業已轉向閃存以提高性能。但是，僅靠閃存并不能保證可靠、無中斷的數據可用性或消除對手動干預的要求。隨著人工智能技術的出現，基礎設施變得具有前瞻性，中斷和浪費時間不再是問題。

(6) 心理健康

社交媒體似乎是治療孤獨的理想現代療法，因此也是一種心理健康的財富。然而，調查顯示了相反的效果。現在的人們沉迷于他們的設備，而不是關注周圍的人。然而，人工智能即將扭轉這一趨勢，甚至可能成為人們最好的朋友和治療師。