尽管1956年在美国达特茅斯学院（Dartmouth College）的一次会议上首次提到了人工智能（AI）一词，但我们直到1996年才看到IBM的超级计算机深蓝（Deep Blue）击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），这标志着该领域的起飞点。

从那时起，人工智能得到了发展，现已被用于第七艺术（电影制作）或医学。人工智能可以根据屏幕上的动作和演员来制作电影的书面摘要，或者预测开发新药的最有效分子。

简而言之，人工智能是一套技术，使计算机能够以与人类相当的智能水平进行操作。

机器学习或深度学习等技术是人工智能的一个分支。在机器学习的情况下，必须告诉计算机要考虑哪些特征才能解决给定的任务。在深度学习的情况下，人工神经网络模拟人脑的学习过程。基于此，计算机本身创建并选择最相关的特征来解决给定任务。

尽管人工智能具有强大的力量，但它离不开人类的智慧。事实上，人工智能只是通过使用具有低可变性的规则（算法）来执行数据处理，而这些规则之前已经由人类定义。

人工智能的创建包括两个连续的阶段：训练或学习阶段以及预测或推理阶段。在训练阶段，人工智能将接收人类预先处理的数据，从而对需要处理的任务做出反应。在预测阶段，模型提供了数据，它必须执行要求的任务：在下面的示例中，任务是识别图像中的动物。

因此，在每一个人工智能背后，专家都要提前对数据进行分类。这也被称为弱人工智能：很明显它能够自动快速地处理大量信息，我们每天使用的人工智能旨在执行单个任务或一组密切相关的任务。

尽管深蓝看起来很聪明，因为它能打败世界象棋冠军，但它却认不出一只猫！

另一方面，强人工智能被定义为一种能够独立思考和学习的人工智能。甚至可以被赋予情商。然而，目前，强人工智能还不存在！

化妆品行业在人工智能方面也没有落后，人工智能可以在多个层面上应用。在监管方面，AI确保产品开发的每一步都符合要求。

在营销领域，人工智能有助于理解市场潜力。在这种情况下，利用人工智能分析大量信息或大数据的能力。例如，通过将消费者的习惯与他们的个人特征相匹配，团队可以针对未来的消费者需求，并为他们提供适合的建议。

消费者对技术创新的渴望越来越强烈。因此，各大品牌的美妆品都在争相推出能够让消费者分析皮肤质量、测试新发色或选择香水的相关工具。这些工具通常基于面部识别过程来分析自拍，以提出个性化体验。

作为活性成分的供应商，我们使用AI的目的是验证我们活性成分的概念和功效。事实上，当这些活性成分被开发出来时，我们的研发团队会生成大量的数据，以图像、数字或文本的形式。

因此，人工智能具有双重价值：协同分析这些大数据，以提高精度和速度，并将其用于难以手动分析的大量数据。

SILAB内部的数据科学部门使用机器学习和深度学习技能，这正是公司创新和独立的使命。我们的数据科学家与研发团队密切合作，开发出适合每个产品研发过程的“定制”分析工具。

简而言之，这些软件工具只需几秒钟就能自动提供精确且可重复的统计结果。应用于健康志愿者真皮中采集的LC-OCT图像（线场共焦光学相干断层扫描） ，AI可以自动为图像分配真皮基质状态的分数。

在一项针对生理老化和光老化对基质质量影响的研究中，人工智能仅在21分钟内就完成了完整的自动分析，相比之下，6名专家耗时近5小时，只进行了不完整的分析。在无数可能的应用中，内部使用这种专长使SILAB能够提高其效能和灵活性。