人工智能是计算机科学的分支，旨在模拟和执行人类智慧和感知。它能分析大量数据、识别模式，并通过学习自我优化，以适应变化环境。这些系统在众多领域发挥着关键作用，不仅执行计算任务，还包括理解语言、解决问题和计划，以实现预设目标。人工智能（AI）已经成为当今世界的热门话题，其在各个领域中的应用也越来越广泛。然而，对于普通人来说，理解并利用AI仍然是一项具有挑战性的任务。为了帮助大家更好地了解AI，编写了以下指南。
AI的三种类型
AI技术是发展速度最快的科技领域之一。时至今日，即便是最复杂的 AI 模型也只是在利用三种人工智能类型中最基本的 “狭义人工智能”而已。另外两类人工智能还只存在于科幻小说里，以目前的AI技术并不能够实现并加以利用。也就是说，按照计算机科学在过去 50 年里的发展速度，很难预测未来的 AI 将会带领我们走向何方。
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狭义人工智能 (ANI)
ANI 是现有AI技术能够达到的一种人工智能，也被称作弱人工智能。尽管狭义人工智能可执行的任务可能由高度复杂的算法和神经网络驱动，但它们仍然是单一且以目标为导向的。面部识别、网络搜索和自动驾驶汽车都属于狭义人工智能的范畴。之所以将狭义人工智能归类为弱人工智能，不是因为它在应用范围和能力方面存在局限性，而是因为它与具备人类特质这种真正意义上的智能相差甚远。
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通用人工智能 (AGI)
AGI 可以成功执行人类才能完成的智力型任务。与狭义的人工智能系统一样，AGI 系统可以从经验中学习，发现和预测模式，但是 AGI 的智能水平更胜一筹。AGI 可以从先前获取的数据或现有算法未解决的各种任务和情况中，推断出这些知识。
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超人工智能 (ASI)
从理论上讲，ASI 系统拥有完全的自我意识。除了简单地模仿或理解人类行为之外，它们还能从根本上掌握人类行为。
ASI 不仅具备这些人类特质，还拥有远胜于人类的处理能力和分析能力，这似乎为我们呈现了一个反乌托邦式的科幻未来，到那时人类将被逐渐淘汰出局。
详情参考什么是人工智能。
AI如何创造真正的价值
简单来说，对于一个智能化的企业，AI技术的价值不仅仅体现在技术本身。AI技术不仅是一个自动化工具或者功能，比如机器学习（Machine Learning），RPA机器人（Robotic Process Automation bots）或者任何其他工具。AI技术的价值取决于你实际使用这项技术的能力。如何通过AI技术实现切实,创新和省时的解决方案,最终用来服务于业务产出。
首先，用户需要理解关于该问题的完整的端到端业务流程，然后确定用户想达到的业务效果，从而确保用户提出的解决方案能够实现。用户可以创建数百个炫酷的机器人，或者算法，但是，如果它们没有以某种方式在实际的业务流程中中发挥作用的话，那么它们就仅仅是摆在书架上的炫酷的解决方案而已。
在AI项目中，将单个简单的任务自动化是很容易实现的。用户可以使用RPA机器人来监控与订单相关的邮件，机器人可以自动确认销售订单并进行开票。而当用户将机器学习添加到这些流程中，进一步发现销售机会，或者准确预测哪些报价单可以转化为销售订单时，用户想要的业务效果也就此诞生了。
业务成果通常不是从单一维度来衡量的。同样，在一个完整的业务流程中只使用一种创新工具很难维持可持续的业务价值。通常使用多种工具和技术的组合来确定业务重点，比如机器学习到RPA再到嵌入式报表分析。这些成果都依赖于一个强大的业务流程处理引擎S/4HANA！
详情参考如何让人工智能技术（AI Technologies）创造真正的价值——专注业务成果的产出而非解决单一问题 前篇、后篇
人工智能的优势
几十年前，企业人工智能应用领域处于初级阶段，人们对其潜能的了解主要停留在理论探索。随着时间的推移，人工智能技术和应用逐渐成熟，为企业带来了实际价值。随着人工智能技术的不断进步，人们对其潜在应用和创新能力的认知也在不断深化。现今，众多企业通过采用基于人工智能的系统，在各个领域实现了显著的收益增长。
- 信心十足的决策：优秀的企业领导者往往追求快速制定明智的决策。越是关键的决策，就越有可能涉及到各种复杂的环节和千丝万缕的关系。AI 能帮助增强人类的智慧和经验，利用先进的数据分析功能和可据以采取行动的洞察，支持企业领导者实时制定有把握的决策。
- 极具相关性的产品和服务：许多传统的研发模型都是回溯型模型。企业通常在产品或服务进入市场后才会对绩效和客户反馈数据进行分析，同时还缺少可以快速发现市场潜在业务缺口和机遇的系统。借助基于 AI 的系统，企业可以同时实时查看各种数据集。这样他们就可以利用极具相关性的最新市场数据和客户数据，改进现有产品，并推出新产品。
详情参考人工智能的优势。
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