提到目前的科技發展，最炙手可熱的應該非人工智慧莫屬了，但是
這些問題不僅是科技工作者的研究內容，也是與我們普通大眾利益相關且十分有趣的話題。此篇文章的目的是利用通俗易懂的語言和例子，為非人工智慧從業者將上述問題講述清楚。
首先我們可以看看什麽是人工智慧，在英文裏它的名稱為Artificial Intelligence，簡稱後也是我們常見的AI，是一種讓電腦系統表現出像人類智慧一樣的能力的技術，通俗說就是讓電腦、手機、機器人等各種具備計算能力的裝置能像人類一樣理解、思考和處理問題。這種智慧包括理解語言、學習、推理、解決問題以及適應環境等方面的能力。當然，這是人工智慧的終極目標。但是目前的發展與這個目標還有十分遙遠的距離。如果將最終實作的人工智慧的最終目標比作二十一世紀的智慧人類的話，目前的發展水平可能還處於剛拿起石塊的原始人。
AI的終結目標
AI的目前的發展水平
對比一下，人類從會使用簡單工具前進演化了大約250萬年才走到今天，而算上人作為生物本身前進演化了數十億年。而地球上第一台具有現代意義的電腦出現時間是1942年，到現在為止也還不到百年。這其中的對比，讓我們也能看出其實人工智慧還有很長的路要走。實作通用人工智慧（通用人工智慧就是像人一樣什麽都能幹）是一個很困難的目標，面對困難的問題，我們人類常常采用由易到難的解決思路，就是先解決一些簡單的問題，慢慢過渡到復雜問題再到最後通用的人工智慧。
那麽簡單問題有哪些呢？在人工智慧這個領域，常見的研究方向有：
1）影像辨識 ：判斷一張影像中是否包含特定物體或場景，比如辨識一張貓的圖片或者判斷圖片中的動物是什麽，比如我們常用的微信識圖功能；
2）語音辨識 ：將說話人的語音轉換成文本形式，以便電腦能夠理解並作出相應的響應，比如我們使用的微信中的語音轉文字；
3）自然語言處理 ：解析和理解自然語言文本，比如辨識文本中的關鍵資訊、進行文本分類或情感分析等。
4）推薦系統 ：根據使用者的歷史行為或偏好，向其推薦可能感興趣的物品或內容，比如淘寶中的商品推薦頁面。
5）簡單的遊戲策略 ：設計一個電腦程式來玩一些簡單的遊戲，比如井字棋或紙牌遊戲，或者一些復雜遊戲，比如前幾年十分厲害的圍棋AI-谷歌公司研發的AlphaGo，它於2016年在與世界冠軍李世石的對局中取得了勝利。
6）簡單的問題解決 ：回答一些基本的問題，比如計算數學問題的答案或提供基本的資訊檢索服務，比如最近爆火的chatGPT。
這些問題雖然簡單，但是它們構成了人工智慧領域的基礎，是許多更復雜問題的基礎。透過解決這些問題，人工智慧系統可以逐步提高其能力，套用到更廣泛的領域中去。那麽未來人工智慧技術能被套用在哪些領域呢？根據目前的技術水平，可以看出以下這些領域將是人工智慧發揮其作用的重要場景：
1）醫療保健 ：人工智慧可以用於醫學影像分析、疾病診斷、個人化治療方案推薦等方面，幫助醫生提高診斷準確性和治療效果。
2）智慧交通 ：可套用於自動駕駛汽車、智慧交通管理系統等領域，提高交通安全性、減少交通擁堵，並改善出行體驗。
3）智慧制造 ：在工業生產中套用，包括智慧機器人、自動化生產線、預測性維護等，提高生產效率和品質。
4）智慧家居 ：可以用於智慧家居系統，實作智慧家電控制、智慧安防監控、智慧環境感知等功能，提升家居生活的舒適性和便利性。
5）教育 ：可以個人化客製教育內容、提供智慧輔助教學工具、評估學生學習情況等，幫助提高教學效果和學生學習成果。
6）金融 ：可以用於風險管理、欺詐檢測、智慧投資顧問等領域，提高金融服務的效率和安全性。
7）農業 ：套用於農業生產中，包括智慧農業機器人、智慧灌溉系統、精準農業等，提高農業生產效率和農產品品質。
8）環境保護 ：用於環境監測、自然資源管理、環境汙染治理等方面，幫助保護生態環境和永續發展。
上述這些領域在目前均已有部份套用，很多都取得了顯著的結果，例如特斯拉、華為等公司的的智慧駕駛。但以目前的技術水平，還未達到通用人工智慧的地步，所以這些套用也沒到真正智慧的程度。
總而言之，這些人工智慧的科技變革均在我們身邊時刻發生著的，也深刻的影響著我們的生活和生產方式，未來也將更為深入的介入到人類生活中。
