科技依赖于发现，而发现则依赖于技术进步;这在计算智能的背景下是绝对正确的。良好的科学产生通过实验研究的理论，而实验是由理论指导的。计算智能是一个相对现代的领域，但有着古老的根源。
什么是计算智能?
根据一家科学网站上提供的定义，这是对“智能代理”开发的研究。该网站首先将代理定义为“在环境中进行交互的任何东西”，这可能会令人困惑。代理采取行动。人员、恒温器和蠕虫都可以做到。为了实现目标，自主代理以适合环境的方式行事。智能代理总是在学习和适应。
人工智能是一个用来描述计算智能的术语。人类是最常被提及的智能生命的例子，然而，还有一些更复杂的东西。群体的能力由一系列能力组成，这些能力结合起来使它们比人类更聪明。例如蚂蚁，虽然一只蚂蚁不是特别聪明，但蚁群也可以利用群体的能力来寻找食物和建造家园。计算机系统用于以类似的方式对计算智能设备进行试验。
人工智能和计算智能有什么区别?
这两个术语几乎相同。而人们的主要目标是弄清楚是什么让智能成为可能，这项研究着眼于自然智能和人工智能。许多研究人员更喜欢“合成”一词而不是“人造”。这样做的原因是从术语中得出的推论。“合成”是指已经合成但仍然是真实的东西，例如合成珍珠仍然是珍珠，但不是天然的。创建这些物质是为了测试假设。根本问题是推理是否依赖于算法。科学家提出了工程师用来开发“人造物品”的概念，例如可以做各种工作的电脑，人们认为是一种智能产品。
如何使用科学?
尽管科学的主要目的是研究智能而不是制造智能机器，但测试也产生了一些有用的发明。其中一个例子是机器人技术。智能机器人采用传感系统，使它们不仅能够做出反应，而且还能根据从传感器获得的数据采取行动。例如防爆机器人可以探测爆炸物，随后将其排除或引爆，从而挽救了人类生命。自动真空吸尘器了解房屋的面积和设计，然后独立运行。安全系统可以使用手机和汽车中采用的语音识别智能来防范黑客。计算机识别所有者或管理人员的声音模式并响应以该模式发送的命令。
尽管人类一直梦想建立合成智能，但这样的科学仍处于起步阶段。科学家们从实验中了解得越多，就会产生更多的理论。因此，需要进行额外的测试。毫无疑问，从计算智能中产生的概念将改变人们未来的生活方式。
当今世界的人工智能和机器学习
以下是关于人工智能和机器学习技术影响的一些最佳故事，可帮助人们了解这些发展的最新情况，以及所表达的担忧。
(1) 药物
鉴于安全、监管和隐私方面的障碍，以疫情期间见证的速度开发药物和疗法是一个大问题。Swarmlearning是一种可能的方法，其中在边缘利用人工智能来分散来自多个位置的数据分析，然后通过满足和规避监管和隐私问题的学习模型共享见解。
(2) 人工智能的优势
一般来说，人工智能仅限于数据中心，在那里，强大的机器负责运行由经验丰富的人监督的复杂算法。随着人工智能的力量扩展到外围，该行业的许多方面正在迅速发生变化。而且，随着人工智能应用程序变得更加紧凑，它们很快就会在您附近的设备中找到。
(3) 人工智能效率难题
人工智能在效率方面存在困难。如果什么都不做，情况只会变得更糟。部分问题在于模型训练和现场使用都需要大量的能量。然而，好消息是这些方面都可以优化，最终目标是提高人工智能的能量和处理效率。
(4) 构建现代数据平台
企业存在计算问题：尽管他们在获取和存储数据方面取得了成功，但许多企业仍然无法理解绝大多数信息技术，无法使用人工智能和机器学习解决业务问题。解决方案是实现一个真正现代化的数据平台。
(5) 闪存预测
许多企业已转向闪存以提高性能。但是，仅靠闪存并不能保证可靠、无中断的数据可用性或消除对手动干预的要求。随着人工智能技术的出现，基础设施变得具有前瞻性，中断和浪费时间不再是问题。
(6) 心理健康
社交媒体似乎是治疗孤独的理想现代疗法，因此也是一种心理健康的财富。然而，调查显示了相反的效果。现在的人们沉迷于他们的设备，而不是关注周围的人。然而，人工智能即将扭转这一趋势，甚至可能成为人们最好的朋友和治疗师。
