5、人工智能：应用、挑战与性别偏见

人工智能：应用、挑战与性别偏见

人工智能作为当下最热门的技术，广泛渗透于各个行业。尽管人们和媒体对其存在诸多质疑，但不可否认的是，人工智能已经无处不在，并且其影响力还在与日俱增。

1. 人工智能基础概念

目前，人工智能并没有一个精确的官方定义。不过，不同的组织和团体提出了一些概念来描述它：
- 增强人类智能 ：作为一种技术，用于补充人类智慧，提升我们的智力水平。
- 思考机器 ：具备思考能力的机器。
- 处理非结构化数据 ：能够为非结构化数据赋予意义的智能计算机。

2. 机器学习

机器学习是人工智能的核心组成部分，它让计算机在无需明确编程的情况下学习。机器学习主要分为以下三种类型：
- 监督学习 ：类似于人类从过去的经验中学习，监督学习通过大量的历史数据创建智能算法，以解决不同情境下的相似问题。它依赖于数据库中的标记数据点或结构化数据进行学习，数据量越大，提供准确解决方案的能力就越强。
- 无监督学习 ：与监督学习不同，无监督学习处理的是未标记或非结构化的数据，如电子邮件或网页。它试图从大量无关的数据中寻找模式和结构，但由于缺乏预先存在的指针，理解数据的过程较为繁琐。在现实世界中，越来越多的企业需要处理用户或客户产生的非结构化数据。
- 强化学习 ：强化学习代理在更复杂和不确定的环境中工作，通过试错来寻找解决方案，即从经验中学习。这种学习基于基于性能的奖励系统，当代理找到解