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人工智能從上世紀八十年代開始興起，許多初創(chuàng)公司、政府、以及大型企業(yè)都開始部署人工智能系統(tǒng)，來處理過去由人類專家執(zhí)行的任務。相比于傳統(tǒng)的編程語言，這些系統(tǒng)大多基于行為規(guī)則，然后形成“記憶”，人工智能系統(tǒng)可以處理更多計算密集型任務，比如機器學習，規(guī)劃和調(diào)度，以及自然語言處理等。在如今這個大數(shù)據(jù)世代，很多人相信人工智能已經(jīng)徹底顛覆了科技行業(yè)，雷鋒網(wǎng)此前也做過不少相關的研究及報道。

不過，在人工智能發(fā)展的過程中，它的核心要素并沒有發(fā)生太大變化。舉個例子，NASA 在上世紀八十年代末到九十年代推出的航天飛機（Space Shuttle）計劃，結果整個產(chǎn)業(yè)鏈都成功實現(xiàn)了商業(yè)化，包括無人駕駛探測器、太空望遠鏡、空間站、以及行星探測器等。甚至有些技術也應用在了 ERP 行業(yè)和電商、客戶關系管理和廣告市場營銷應用領域里。最近幾年，人工智能技術還在其他很多行業(yè)內(nèi)得到了廣泛應用，包括：

生命科學：人工智能可以學習臨床試驗數(shù)據(jù)，然后為患者匹配最合適的治療藥物，或是尋找最理想的醫(yī)生。

網(wǎng)絡安全系統(tǒng)：人工智能可以預測企業(yè)網(wǎng)絡的潛在危險（至少能告訴企業(yè)該在什么地方買保險）。

物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)：基于 RFID 標簽，人工智能可以對資產(chǎn)位置變化做出反應，而且還能預測、分析某些特定場景，防止犯罪。

以上幾個領域，雷鋒網(wǎng)也有不少相關的文章詳細描述了人工智能在這些領域所起的作用。此外，許多人們?nèi)粘＝换?，且耳熟能詳?shù)南到y(tǒng)也采用了人工智能技術，比如蘋果的 Siri 和亞馬遜的 Alexa 可以收聽我們的語音指令，亞馬遜網(wǎng)站可以智能推薦商品，Netflix 可以按照用戶喜好推送節(jié)目，自動泊車和無人駕駛系統(tǒng)，能夠下國際象棋和圍棋計算機，等等。

人工智能的用例其實還有很多，事實上，在人工智能發(fā)展的近四十年時間里，一直有五大核心要素在支撐整個行業(yè)，連接各個技術節(jié)點。人工智能應用程序吸收海量數(shù)據(jù)，對周圍環(huán)境做出反應，通過學習提升適應度、實現(xiàn)更好的表現(xiàn)，同步服務系統(tǒng)和用戶。

一、強化吸收數(shù)據(jù)

基于數(shù)據(jù)強化的人工智能系統(tǒng)需要和海量數(shù)據(jù)進行交互，他們通常會高速獲取數(shù)十億量級的信息記錄。對于人工智能系統(tǒng)來說，實時吸收數(shù)據(jù)是它們必備的技能之一，此外還需要獲取不間斷的流媒體數(shù)據(jù)（絕大多數(shù)都是小數(shù)據(jù)模塊，比如物聯(lián)網(wǎng)傳感器評估）和批量數(shù)據(jù)（一些大數(shù)據(jù)模塊，比如系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)表）。

二、自適應性

利用機器學習技術，自適應的應用程序可以進行自我優(yōu)化。隨著時間的推移，他們會分析工作處理的結果，然后學習如何做的更好。機器學習的工作流程需要數(shù)據(jù)科學家進行模型選擇，這涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法選擇、以及參數(shù)調(diào)整。開發(fā)人員之后會把機器學習模型部署到應用程序內(nèi)部，再導入新數(shù)據(jù)，該模型會進行數(shù)據(jù)分類，在按照分類分析處理行為。最后，這些部署了機器學習的應用程序會“回顧”自己的處理結果，再利用這些結果數(shù)據(jù)重新進行訓練。

三、反應性

現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)周圍環(huán)境情況，實時做出變化反應。傳統(tǒng)應用程序更多的是基于批處理模式——你安排應用程序執(zhí)行任務，它們運行，然后存儲處理結果，最后關閉程序。而人工智能應用程序則會不斷監(jiān)測他們的輸入（通常來自于各種流媒體數(shù)據(jù)平臺），然后根據(jù)實際情況執(zhí)行操作，人工智能程序會自動調(diào)用程序、規(guī)則和行為，然后自己做出決策。簡單的說，人工智能系統(tǒng)會一直處于運轉(zhuǎn)之中，然后根據(jù)不同的輸入做出反應。

四、前瞻性

許多人工智能系統(tǒng)不僅僅具備反應性，他們可以規(guī)劃未來，執(zhí)行最佳的行動計劃。事實上，系統(tǒng)規(guī)劃、游戲規(guī)劃、甚至是語言分析系統(tǒng)，都需要一個前瞻性的解決方案。這些系統(tǒng)必須要具備根據(jù)不同場景（情況）隨時切換輸入數(shù)據(jù)的能力。舉個例子，人工智能會及時獲取天氣預報數(shù)據(jù)，并以此分析是否會延誤來自中國的海運或航運發(fā)貨，一旦發(fā)貨延遲，是否會對美國的制造進度計劃產(chǎn)生影響，是否需要重新優(yōu)化生產(chǎn)計劃。

五、并發(fā)性

人工智能系統(tǒng)，其實就像傳統(tǒng)應用程序一樣，必須支持同時處理多個用戶或多個系統(tǒng)。通過在操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫領域里開發(fā)分布式系統(tǒng)，人工智能系統(tǒng)需要不斷確保執(zhí)行傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫事務的四要素原則（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（IsolaTIon）、以及持久性（Durability）。

總結

隨著軟硬件技術的提升，一方面業(yè)務數(shù)據(jù)量在不斷增長，另一方面，系統(tǒng)性能的提升幫助處理響應時間大幅縮短，對于現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)而言，正確的構建系統(tǒng)可以幫助企業(yè)快速拓展技術基礎設施。當然，不管是個人還是企業(yè)，上述五大特征在過去四十年人工智能發(fā)展的過程中都扮演了支柱角色，也是所有人工智能系統(tǒng)必須要考慮的重點。雷鋒網(wǎng)將會持續(xù)關注人工智能在各行各業(yè)所起的重要作用，詳情可關注相應的公號或子欄目。