人工智能的思想已经存在了几千年。关于AI的故事遍布历史，也遍布世界。密封(公元前1023年-公元前957年，周朝)“建造”了一个机器人。达芬奇建造了一个机械骑士。一个曾经是梦想或幻想的虚构人物现在已经成为发展中的现实。

亚里士多德(公元前384-322年)提出了我们可以称之为简单的概念：三段论。从根本上说，它依靠逻辑和推理得出结论。这是一个想法，如果A=B and B=C，那么a=c。使用我们知道的真理来预测结果的能力是革命性的。今天，我们仍然在使用它，而没有真正意识到它的突破意义。比如积木三段论，把我们带到了21世纪AI的现实。

技术能力推动人工智能向功能现实的指数增长，超越了理论模型。今天，我们使用各种技术来实现各种智能水平的人工智能。自从约翰麦卡锡(和他的团队)在1955年首次提出人工智能这个术语以来，我们已经取得了巨大的进步。从那以后，我们的技术得到了发展，我们对人工智能的定义和对人工智能潜力的理解也在发展。欢迎，虽然我们取得了进步，但我们只是冰山一角。人工智能主要有四大类，未来可能还会更多。今天，我们只处于第二类的顶端。

我相信这就是今天。机器可以回顾过去，决定未来，了解周围的环境。自动驾驶汽车是第二类人工智能的一个例子。这些车辆无需人工输入即可感知环境并导航。让我们仔细看看当前的第二类应用：

自动化(a)有很多定义，所以让我们坚持最基本的定义。当机器处理人类通常执行的特定活动时，自动化就发生了。自动化的一个例子是现代家庭安全系统，它可以联系当局，并在发生火灾时触发自动喷水灭火系统。

机器学习(ML)这是AI的一个应用，它使系统能够自动学习，并随着时间的推移改进其学习，而无需显式编程。这些系统专注于开发能够自己访问和使用数据的计算机程序。今天的语音识别系统，如Siri和Alexa，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语言的细微差别和语义。

预测分析(PA)根据其应用，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。广义来说，它是用来预测未来未知事件的；然而，PA可以应用于任何类型的假设预测。PA的一个常见例子是使用欺诈检测，这在金融机构中最为常见。

自然语言处理——计算机处理和分析语言的能力。虽然我们在这个领域取得了很大的进步，但还有很长的路要走。这种特殊类型的人工智能一直是一个挑战，这并不奇怪。语言极其复杂。回想一下你过去可能参加过的任何语言课程。是的，英语或语法课非常重要。这种AI极难实现。人工智能将需要理解“适当”和“口语”的短语和句子。尽管面临挑战，但谷歌、微软、苹果和亚马逊等公司仍在大力投资自然语言处理。

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