人工智慧如何使計算更簡單?

人工智慧（AI）和機器學習（ML）在我們的日常生活中變得越來越普遍，但我們往往並沒有意識到。這些技術簡化了計算的各個方面，使其更加高效、易於訪問且用戶友好。

人工智慧的簡化和整合

Gerry和Wolf提出的智慧「簡單與力量」（SP）理論是一個致力於人工智慧開發的研究計畫。 SP理論不是專注於人工智慧的單一領域，例如推理或電腦視覺，而是旨在開發一個適用於多個人工智慧學科的框架。透過簡化和整合個人智慧、主流運算、數學、人類學習、感知和認知的觀察和概念，SP理論成功地創造了一個統一的框架來表達各種知識和智慧。

人工智慧驅動的電腦和深度學習系統

人工智慧驅動的電腦和深度學習系統徹底改變了醫療從業者診斷和治療患者的方式。這些技術可以即時洞察患者的健康狀況，從而實現更快、更準確的診斷。透過融合機器學習和推理，人工智慧系統可以將符號人工智慧與符號人工智慧結合起來，從而產生更強大、更有效率的解決方案。

功能商場

功能商場為一種目錄，旨在滿足輕鬆發現和使用機器學習資料的主要要求，並使穩定、高品質的資料易於存取。功能商場簡化並保護了創建和管理功能的流程，將功能管理與一流的資料目錄結合在一起。 AI資料管理的這種演變使資料科學家能夠輕鬆發現新功能、添加新功能，並輕鬆直接在機器學習應用中使用，從而增強整體AI開發流程。

日常生活中的人工智慧

人工智慧和機器學習以各種方式讓我們的生活變得更簡單，從自動化運輸到加強環境決策政策。在金融服務和保險業，人工智慧和機器學習可以自動執行的任務、偵測異常並監控交易請求。在醫療保健領域，人工智慧驅動的機器人解決方案可以幫助老年人完成日常任務，改善其整體福祉。人工智慧驅動的電腦和深度學習系統還可以幫助更準確、更有效地檢測疾病和治療患者。

人工智慧與機器學習

John McCarthy於1956年提出了人工智慧概念，指機器表現出智慧行為的能力。人工智慧分為兩種類型：弱/狹義人工智慧，其中電腦執行一組非常複雜的任務，以及強/通用人工智慧，其中電腦能夠推理、規劃和思考教育經驗。機器學習是人工智慧的一個子集，根據一組資料創建一個簡化的模型，該模型會隨著新資料的添加和變化而改變，從而提高預測能力。

人工智慧和機器學習技術透過自動化流程、增強決策能力和改善使用者體驗，使運算變得更加簡單。透過了解和利用這些科技的力量，我們可以過著更有效率、更健康、更幸福的生活。

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