AI应用开发的6大关键技术

什么是人工智能（AI）？

在深入探讨其背后的关键技术之前，我们先来给人工智能下个定义。

那么，人工智能（AI）究竟是什么呢？

人工智能是计算机科学的一个分支，旨在构建能够模拟人类智能的机器和程序。

换句话说，人工智能可以执行我们通常认为与人类智能相关的任务，例如：

（1）语言识别（2）翻译（3）模式识别（4）图像识别

但是，它是如何工作的呢？

简单来说，人工智能通过处理大量数据，然后从中学习。

接着，它利用所学知识做出明智的决策和预测。

当然，实际过程要复杂得多。

但从基本层面来讲，人工智能就是这样工作的。

 现在，我们来谈谈构成人工智能的关键技术。

人工智能应用开发中的关键技术

1. 机器学习

机器学习是人工智能的基石，在开发人工智能应用程序时，你很可能会以某种形式使用它。

但是，机器学习究竟是什么呢？

机器学习是人工智能的一个子集，专注于构建能够从数据中学习并做出决策的系统。

它们从数据中观察到的模式中学习，无需通过明确编程来从这些数据中学习。

机器学习系统基于机器学习算法。

它们是计算模型，是机器学习和人工智能系统的基石。

有三种主要方法可以训练机器学习模型：

（1）监督学习（2）无监督学习（3）强化学习

在监督学习中，用于训练的数据是有标记的，模型可以获取正确答案。

另一方面，在无监督学习中，模型使用无标记的数据进行训练，目标是让模型在数据中找到模式并自行学习。

最后，在强化学习中，模型会因期望的行为而获得奖励，因不期望的行为而受到惩罚。

现在，我们来讨论如何在人工智能应用程序中使用机器学习。

如何在人工智能应用程序中使用机器学习？

我们已经提到机器学习是人工智能的基石。

这意味着机器学习模型有很多用例，多到我们无法在此全部涵盖。

所以，我们将逐个介绍每种训练方法，并涵盖一些最常见的算法及其用例。

让我们从监督学习开始。

监督学习算法在分类和回归方面表现出色。

例如，你可以使用朴素贝叶斯算法进行电子邮件垃圾邮件检测 —— 它可以大规模地将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

监督学习算法的另一个用例是销售预测。

你可以使用随机森林算法根据历史数据估计未来的销售额。

无监督学习算法适用于聚类和关联任务。

例如，你可以使用 K 均值聚类算法进行市场细分。

这将帮助你集中营销精力，更好地个性化应用程序的用户体验（UX）。

无监督算法的另一个用例是欺诈检测。

你可以使用诸如隔离森林这样的算法来检测金融交易中的异常和异常模式，这些模式可能指向欺诈行为。

最后，强化学习算法适用于特别复杂的用例。

自动驾驶汽车就是使用强化学习算法（如深度 Q 网络和近端策略优化）的人工智能的一个例子。

当然，你在应用程序中使用的模型将取决于你具体的目标和需求。

这应该是你选择机器学习模型时的主要考虑因素。

2. 自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）是一种人工智能技术，其目标是以有价值的方式理解和解释人类语言。

它可以为你正在开发的人工智能应用程序增添很大价值。

它也是一个快速增长的市场。

根据 Grand View Research 的数据，2022 年自然语言处理市场价值 277.3 亿美元，预计到 2030 年将增长到惊人的 4398.5 亿美元 —— 复合年增长率（CAGR）为 40.4%。

那么，为什么自然语言处理如此有价值呢？

当我们交谈时，我们常常表达含糊，言语中充满了不规则之处，但我们却能轻松理解。

然而，计算机却做不到。

这就是自然语言处理发挥作用的地方。

自然语言处理有助于弥合人类交流与计算机理解之间的差距。

它通过多种不同方式分解文本和语音数据，包括：

（1）词性标注（2）语音识别（3）词义消歧（4）指代消解（5）命名实体识别（6）情感分析

这些任务帮助自然语言处理人工智能模型以计算机能够理解的方式分解和解释语言。

正是这些使得计算机能够理解语言，并以类似于我们相互交流的方式回应查询。

现在，我们来讨论如何在应用程序中使用自然语言处理。

如何在人工智能应用程序中使用自然语言处理（NLP）？

在开发人工智能应用程序时，你可以通过多种方式使用自然语言处理。

自然语言处理最常见的用例之一是客户服务聊天机器人。

现在，聊天机器人已经存在了一段时间。

但是，自然语言处理将它们提升到了一个新的水平。

像 Tidio 的 Lyro 和 Intercom 这样的人工智能聊天机器人可以快速解决用户在使用你的应用程序时可能遇到的常见问题。

这将使你的客户服务团队的其他成员能够专注于解决更复杂的问题。

你可以使用自然语言处理模型的另一种方式是进行情感分析。

假设你正在为你的应用程序进行市场调研，并且你采访了许多不同的用户。

你会得到大量反馈，通常你需要花费数天时间才能浏览完所有反馈。

有了人工智能情感分析，你可以在几分钟内完成。

这将帮助你快速有效地处理用户反馈并采取行动。

这可以帮助你在众多应用中脱颖而出。

3. 深度学习和神经网络

如果你在应用程序中需要一个复杂的人工智能模型，深度学习和神经网络是最佳选择。

那么，什么是深度学习呢？

深度学习是人工智能的一个子领域，它使用人工智能模型来模拟人类大脑的工作方式。

而神经网络是深度学习的基础。

神经网络旨在模仿大脑中神经元和突触之间的连接。

神经网络有一个输入层和一个输出层，中间有一个隐藏层进行所有计算。

在训练神经网络时，它会根据输入数据和得到的反馈调整各层之间的连接。

随着时间的推移，它学会做出越来越准确的预测和决策。

现在，我们来介绍如何在人工智能应用程序中使用深度学习和神经网络。

如何在人工智能应用程序中使用深度学习和神经网络？

不言而喻，神经网络很难构建和维护。

这就是为什么如果你有一个复杂的问题需要解决，应该在人工智能应用程序中使用深度学习。

当然，深度学习和神经网络有各种各样的用例。

这是因为有多种神经网络类型，其中最受欢迎的三种是：

（1）循环神经网络（RNN）（2）卷积神经网络（CNN）（3）生成对抗网络（GAN）

你可以将这些与其他人工智能技术（如计算机视觉）甚至其他神经网络相结合。

特斯拉的 Autopilot 就是一个很好的例子。

Autopilot 使用 CNN 和深度学习，结合计算机视觉来实现特斯拉的自动驾驶功能。

CNN 特别擅长图像识别任务，所以如果你在应用程序中需要先进的计算机视觉，它们是一个不错的选择。

另一方面，RNN 最适合分析顺序数据，如：

（1）文本（2）语音（3）时间序列

例如，谷歌翻译使用 RNN 来提供准确的翻译。

最后，GAN 是像 DALL - E 和 Midjourney 这样的生成式人工智能图像生成器的基础。

所以，如果你需要人工智能来解决复杂问题并为你的应用程序提供额外价值，深度学习和神经网络是正确的选择。

4. 计算机视觉

人类天生是视觉生物。

因此，近年来计算机视觉成为一项关键的人工智能技术也就不足为奇了。

计算机视觉使计算机能够 “看到” 世界，为你的人工智能应用程序开辟了许多可能性。

它也是一个蓬勃发展的市场。

根据 GlobalData 的数据，计算机视觉市场价值在 2023 年达到 177 亿美元，预计到 2030 年将增长到 303 亿美元，复合年增长率为 19.6%。

但是，计算机视觉是如何工作的呢？

首先，图像和视频由相机或传感器捕获。

然后，对该视觉数据进行处理，人工智能计算机视觉模型识别图像中的模式和重要特征。

接着对这些进行分析，以理解它们代表什么，例如特定的像素模式显示的是猫还是狗。

最后，一旦分析完成，模型生成输出并呈现给最终用户。

当然，这是一个非常简化的过程版本，实际情况要复杂得多。

但从基本层面来讲，人工智能计算机视觉模型就是这样工作的。

现在，我们来讨论如何在应用程序中使用它们。

如何在人工智能应用程序中使用计算机视觉？

计算机视觉是一种通用技术，你可以在正在开发的人工智能应用程序中以多种方式使用它。

假设你正在开发一款照片编辑应用程序。

计算机视觉可以帮助你将其提升到一个新的水平。

通过计算机视觉模型，你的应用程序可以自动增强图像，调整：

（1）亮度（2）饱和度（3）对比度（4）锐度

所有这些都无需用户明确输入。

此外，它可以根据图像内容自动将用户的图像分类到相册中。

这些只是计算机视觉可以显著改善应用程序用户体验的两种方式。

但这只是冰山一角 —— 你可以有很多创新的方式将其作为人工智能应用程序的核心部分来使用。

以 Aysa 为例。Aysa 是一款人工智能皮肤监测工具，可提供有关皮肤状况的见解。

你所要做的就是拍摄一张皮肤照片，回答几个后续问题，该应用程序就会为你提供下一步的指导。

当然，其输出绝不是医学诊断。

但它可以为你指明正确的方向，并提醒你皮疹或其他皮肤状况是否是更严重疾病的症状，这有可能挽救你的生命。

这就是像计算机视觉这样的人工智能技术多么有影响力的一个很好的例子。

5. 机器人流程自动化（RPA）

机器人流程自动化（RPA）是一种人工智能技术，用于自动化业务流程中常规、重复的任务。

在 RPA 中，软件机器人模仿人类用户完成任务时会采取的行动。

RPA 可以处理重复任务，如：

（1）数据输入（2）生成报告（3）表单填写

正如伦敦经济学院教授莱斯利・威尔科克斯所说：“RPA 将人类从重复性工作中解放出来。”

RPA 的主要好处是它节省了员工的时间，使他们能够专注于解决更复杂的任务。

这是提高生产力和激励员工的好方法。

预计未来几年 RPA 市场将强劲扩张。

Grand View Research 估计，2023 年该市场达到 29.4 亿美元，预计到 2030 年将达到 308.5 亿美元，复合年增长率高达 39.9%。

这些数字表明，在不久的将来，人们对 RPA 的兴趣只会更加强烈。

这就是为什么投资 RPA 是有意义的。

现在，我们来谈谈如何在应用程序中使用它。

如何在人工智能应用程序中使用机器人流程自动化（RPA）？

就其本质而言，RPA 旨在优化和自动化业务流程。

但你也可以在人工智能应用程序中使用它。

一种使用方式是如果你的应用程序依赖数据输入，例如如果你有一个金融应用程序。你可以在应用程序中集成 RPA 工具，实现自动化流程，为用户节省时间并改善他们的体验。

如果你的用户需要从其他平台迁移大量数据，RPA 尤其有用。

在应用程序中使用 RPA 的另一种方式是用于质量保证（QA）。用于 QA 的 RPA 工具可以更准确地自动运行重复性测试。最棒的是什么呢？它们可以全天候运行，所以一旦出现任何问题，会立即提醒你。这将帮助你的团队迅速解决问题。

6. 生成式人工智能

生成式人工智能在 2023 年席卷全球，处于人工智能革命的前沿。你既可以用它来帮助构建人工智能应用程序，又能提供更好的用户体验。但是，生成式人工智能究竟是什么呢？

生成式人工智能是指能够根据所训练的数据生成原创内容的人工智能模型。

生成式人工智能模型可以创建：

（1）文本（2）视频（3）图像（4）音频（5）代码

而且仅通过自然语言提示，它就能做到以上所有。除了这些令人赞叹的能力，生成式人工智能对员工生产力有积极影响，还能显著增加收入。McKinsey估计，生成式人工智能每年有可能为企业利润增加多达 4.4 万亿美元。在你的人工智能应用程序中使用它，是分得一杯羹的好方法。我们来讨论一下具体的使用方式。

如何在人工智能应用程序中使用生成式人工智能？

如果你在人工智能应用程序中使用生成式人工智能，可以显著提升其功能，并为用户提供独特的功能。这种额外价值将有助于你长期留住用户。如何使用生成式人工智能取决于你的具体需求以及你正在开发的应用程序类型。但是，一种使用方式是添加用于客户服务或用户互动的聊天机器人。而且你甚至无需从头开始构建自己的模型。OpenAI 提供他们的 GPT - 3 和 GPT - 4 模型作为 API，你可以将其集成到你的应用程序中。

你还可以根据自己的数据对模型进行微调，以获得更好的结果。你也可以使用生成式人工智能来个性化用户体验。假设你有一个教育应用程序。借助生成式人工智能，你可以在应用程序中添加自适应教育内容。这些内容可以是根据每个用户的学习节奏和风格进行调整的测验和互动场景。这可以让你的人工智能应用程序在众多应用中脱颖而出。

开发人工智能应用程序是让你从竞争对手中脱颖而出的好方法。但是，你得用对方法。要做到这一点，你需要了解人工智能应用程序及其开发中使用的关键技术。