人工智能(AI)的想法已经存在了数千年。关于AI的故事遍布整个历史，遍及全球。严实(公元前1023年至957年，周朝)“造”了一个机械人。达芬奇(Leonardo Da Vinci)建造了一个机械骑士。曾经是梦想或幻想的虚构人物，如今已成为不断发展的现实。
亚里士多德(Aristotle，公元前384-322年)提出了我们可以称之为简单概念的东西：三段论。从根本上讲，它依靠逻辑和推理来得出结论。这就是如果A = B且B = C则A = C的想法。利用我们所掌握的真理来预测结果的能力是革命性的。今天，我们仍在使用它，而没有真正意识到它的突破性意义。积木如三段论把我们带到21 日 AI世纪的现实。
技术能力促进了人工智能向功能性现实的指数增长，超越了理论模型。今天，我们使用各种技术来实现具有多种智能水平的AI。自从1955年约翰·麦卡锡(及其团队)首次提出人工智能一词以来，我们就取得了长足的进步。从那时起，我们的技术得到了发展，我们对AI的定义和对AI潜力的理解也在不断发展。掌声欢迎，尽管我们取得了进步，但我们只是冰山一角。人工智能有四个主要类别，将来可能会更多。今天，我们仅处于Type II的尖端。
我相信这就是今天。机器可以回顾过去，确定未来并了解周围环境。自主汽车是II型AI的示例。这些车辆无需人工输入即可感知环境并进行导航。让我们更深入地了解当前的Type II应用程序：
自动化(A) –有很多定义，让我们坚持最基本的定义。当机器正在处理人类通常会执行的特定活动时，就会发生自动化。自动化的一个例子是现代化的家庭安全系统，该系统可以在发生火灾时与当局联系并触发喷水灭火系统。
机器学习(ML) –这是AI的应用程序，它使系统能够随着时间的推移自动学习并改善其学习，而无需进行显式编程。这些系统专注于开发可以访问数据并自己使用的计算机程序。Siri和Alexa等当今的语音识别系统使用MI和深度神经网络来模仿人类的反应。随着他们的进步，这些系统将学会理解导致自然语言处理的我们语言的细微差别和语义。
预测分析(PA) –根据其应用程序，PA使用各种统计模型和机器学习技术来分析当前和历史事实以进行预测。广义上讲，它用于预测未来的未知事件;但是，PA可以应用于任何类型的假设预测。PA的常见示例是使用欺诈检测，这种欺诈检测在金融机构中最为常见。
自然语言处理(NLP) –计算机处理和分析语言的能力。尽管我们在这一领域取得了重大进展，但还有很长的路要走。这种特殊类型的AI一直是一个挑战，不足为奇。语言极其复杂。回想一下您过去可能参加的任何语言课程。是的，英语或语法课很重要。此类AI极难实现。人工智能将需要理解“适当的”和“口语的”短语和句子。尽管存在挑战，但谷歌，微软，苹果和亚马逊等公司正在对NLP进行大量投资。
