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根據相關的信息來源顯示，目前全球至少有1700家人工智能（Artificial Intelligence，AI）有關的創業公司。在全球70多個國家，投資者們向這些創業公司投資了超過146億美元。投資者預計，到2020年AI創造的收入有望達到470億美元，而這個數字在2016年僅為80億美元。那么，人工智能在航空業會有怎么樣的應用前景呢？未來會因為AI而發生哪些改變？

所謂的AI，指的是一些計算機程序，它們可以象人類一樣具備智能，例如邏輯推理、解決問題、主動學習。AI的表現有兩類，一類是實體的，例如機器人，另一類是非實體的，例如Apple Siri和Google Now。截止到目前我們對AI的認識，可以將AI的發展分成四代。

第一代AI：規則驅動的推理

這代的AI始于人們通過靜態規則的定義將人們的知識成功并入計算機程序中。例如在早期，象棋程序是通過事先定義好的一套邏輯規則來運行的，在實際運行中，它很少能夠感知到外界的變化，同時也沒有學習和提煉知識的能力。

GPS導航軟件是另一個第一代AI的案例，它可以感知到地理位置，可以在地圖上分析位置信息，并給出一個前進的方向。但是GPS導航軟件處理路徑偏差方面的能力是非常有限的。

不難看出，第一代AI的計算機程序仍然在廣泛使用中，在各行業發揮著其價值。

在航空業已經存在的應用案例有：

1）通過一些飛機儀器儀表，在駕駛艙向飛行員顯示飛機的狀況。例如飛機姿態和地平線的相對值。

2）自動駕駛功能。根據預定義好的飛行路徑自動控制飛機的飛行，而不需要飛行員的干預。

3）自動調整飛機客艙中的壓力，來確保客艙環境的安全和舒適。

第二代AI：通過大數據來學習

在歷史上，處理大量的數據是令人頭疼的一件事情。但是隨著技術的發展，現在令人頭疼的事情已經變成了巨大的機會。第二代AI就是利用了這些新的技術從大數據進行學習。通過神經網絡這類的深度學習架構，計算機通過不斷的嘗試和錯誤處理來獲得知識。

第二代AI的主要特點是通過數據分析來進行學習，但是它尚未具備邏輯推理能力，也不太能夠理解上下文關系，也很難在不同領域提煉出知識。這種學習方式和人類的學習方式仍然有著很大的差異。通常的做法還是通過預先定義好的靜態模型來模擬需要解決的問題，然后持續地使用數據來訓練這個模型。第二代AI有時甚至會非常的不智能，例如微軟的Twitter Bot就是一個例子，它會曲解訓練數據然后給出不合理的結果。