在本系列的 前一篇文章 中，我们首先介绍了使用 TensorFlow。它是一个非常强大的开发人工智能和机器学习应用程序的库。然后我们讨论了概率论的相关知识，为我们后面的讨论打下基础。在本系列的第五篇文章中，我们将继续介绍概率和统计中的概念。

在本文中我将首先介绍 Anaconda，一个用于科学计算的 Python 发行版。它对于开发人工智能、机器学习和数据科学的程序特别有用。稍后我们将介绍一个名为 Theano 的 Python 库。但在此之前，让我们下讨论一下人工智能的未来。

在回顾和修订之前的文章时，我发觉我偶尔对人工智能前景的怀疑语气和在一些话题上毫不留情的诚实态度可能在无意中使部分读者产生了消极情绪。

这促使我开始从金融角度研究人工智能和机器学习。我想确定涉足人工智能市场的公司类型，是否有重量级的公司大力参与其中？还是只有一些初创公司在努力推动？这些公司未来会向人工智能市场投入多少资金？是几百万美元，几十亿美元还是几万亿美元？

我通过于最近知名报纸上的的预测和数据来理解基于人工智能的经济发展背后的复杂动态性。2020 年《福布斯》上的一篇文章就预测 2020 年企业在人工智能上投入的投入将达到 500 亿美元的规模。这是一笔巨大的投资。《财富》杂志上发表的一篇文章称，风险投资者正将部分关注力从人工智能转移到 Web3 和去中心化金融decentralised finance（DeFi）等更新潮的领域上。但《华尔街日报》在 2022 年自信地预测，“大型科技公司正在花费数十亿美元进行人工智能研究。投资者应该密切关注。”

印度《商业标准报》在 2022 年报道称，87% 的印度公司将在未来 3 年将人工智能支出提高 10%。总的来说，人工智能的未来看起来是非常安全和光明的。 令人惊讶的是，除了亚马逊、Meta（Facebook 的母公司）、Alphabet（谷歌的母公司）、微软、IBM 等顶级科技巨头在投资人工智能外，壳牌、强生、联合利华、沃尔玛等非 IT 科技类公司也在大举投资人工智能。

很明显众多世界级大公司都认为人工智能将在不久的将来发挥重要作用。但是未来的变化和新趋势是什么呢？我通过新闻文章和采访找到一些答案。在人工智能未来趋势的背景下，经常提到的术语包括负责任的人工智能Responsible AI、量子人工智能、人工智能物联网、人工智能和伦理、自动机器学习等。我相信这些都是需要深入探讨的话题，在上一篇文章中我们已经讨论过人工智能和伦理，在后续的文章中我们将详细讨论一些其它的话题。

Anaconda 入门

现在让我们讨论人工智能的必要技术。Anaconda 是用于科学计算的 Python 和 R 语言的发行版。它极大地简化了包管理过程。从本文开始，我们将在有需要时使用 Anaconda。第一步，让我们安装 Anaconda。访问 安装程序下载页面 下载最新版本的 Anaconda 发行版安装程序。在撰写本文时（2022 年 10 月），64 位处理器上最新的 Anaconda 安装程序是 Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh。如果你下载了不同版本的安装程序，将后面命令中的文件名换成你实际下载的安装文件名就行。下载完成后需要检查安装程序的完整性。在安装程序目录中打开一个终端，运行以下命令：

shasum -a 256 Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh