智能意味着人类的认知潜力，包括判断、观察、交流和最重要的准备。为了模仿人类的这些思维过程，当机器智能的等效组合铺平道路并启用新系统和流程时，它就被称为 AI 即人工智能。它是当今市场上最流行的术语，其目标要求学习、推理和感知。这些目标围绕着使用基于搜索和优化的算法、人工神经网络以及整合统计、概率和经济学的程序。
现代人工智能从传统人工智能走向现代人工智能
人工智能的概念是在 1956 年的一个历史性事件中提出的，科学家和媒体的炒作清楚地表明，在未来 20 年里，机器将为人类做任何它能做的事情。从那时起，人工智能的发展经历了许多起起伏伏。从 1980 年著名专家系统 SID（整体设计综合）的首次突破到第二次突破，即深蓝，它经历了几次挫折。人工智能已经存在了 70 年，但直到最近十年，它才 海外数据 变得更加主流。现代人工智能的出现始于 2008 年数据科学概念的出现。后来在 2012 年底，人工智能的真正突破发生在 AlexNet 上。到 2015 年，人工智能的支持者大力推动深度学习及其可能性。由于数据的大幅增长、高效、经济的处理单元和快速发展的人工智能研究，新的人工智能技巧现在已经掩盖了人工智能基础的旧传统模式。
人工智能应用
备受瞩目的人工智能示例包括无人机和自动驾驶汽车、医疗诊断、数学定理证明、游乐场游戏（国际象棋或围棋游戏）、搜索引擎（谷歌搜索 ）、在线助手（Siri）、照片识别、垃圾邮件过滤、航班预报和在线广告预测。在医疗领域，人工智 如何将agma用于自己的目的？ 能用于解决非常昂贵的剂量难题，并帮助医生确定哪种药物适合每个患者。人工智能的进步不仅通过自动驾驶汽车的开发和应用帮助汽车行业发展，而且还成为法律相关领域、网络安全解决方案和军事应用的关键组成部分。它对在线交易和决策的市场影响已经改变了经济的主要理论，并使交易更加高效。
谷歌的人工智能战略
谷歌正在充分利用他们在人工智能和机器学习方面的专业知识。他们的目标是将目前已知的最有效的技术应用于每个工作领域。2019 年，他 尼日利亚号码 们在教育和机器人等一系列重要研究领域取得了长足进步，并不断努力创建能够极大地支持用户的工具和服务。
他们的Cloud AI Vision API 模型卡检测功能、用于神经网络计算的激活图集、用于私人安全保障的机器学习模型的开源库 TensorFlow Security以及公平指标的测试版使 ML 从业者能够识别机器学习模型的不公平或不必要的影响。
尽管如此，谷歌还是发布了一个新的数据集来帮助研究识别深度伪造，据估计，这些数据集可以帮助解决许多重要的社会问题和灾害管理。
Google Go 的 Lens、 Google Translate 的相机翻译、API 中发布 的增强脸部 以实现实时增强现实以及 为学者提供的苏格拉底应用程序 ，都是凸显其克服重大社会和环境障碍的能力的起点。