提起如今IT圈最火的技術(shù)，就不得不提起人工智能了。

人工智能是本世紀(jì)引領(lǐng)世界未來科技領(lǐng)域發(fā)展和生活方式轉(zhuǎn)變的風(fēng)向標(biāo)，人們?cè)谌粘Ｉ钪衅鋵?shí)已經(jīng)方方面面地運(yùn)用到了人工智能技術(shù)，比如網(wǎng)上購物的個(gè)人化推薦系統(tǒng)、人臉識(shí)別門禁、人工智能醫(yī)療影像、人工智能導(dǎo)航系統(tǒng)、人工智能寫作助手、人工智能語音助手等等。

連馬首富在人工智能大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)也講了未來30年人工技術(shù)將深入到社會(huì)的方方面面，徹底重塑傳統(tǒng)制造業(yè)。如果有人跟你大談特談人工智能時(shí)，你反問他人工智能到底是什么的時(shí)候，他肯定也講不出來人工智能到底是個(gè)什么東東，那我們今天就來扒一扒，關(guān)于人工智能的江湖事跡，看完以后隨便跟別人吹兩句，瞬間就能逼格飆升。

01 人工智能定義

人工智能根據(jù)不同的維度有多種定義，我們就不一一列舉了，我們找個(gè)最通俗易懂的人工智能定義，人工智能就是機(jī)器從具有特征的大量數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律，歸納出某些特定的規(guī)律，然后將這種規(guī)律應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中去解決實(shí)際問題。我們看看它與傳統(tǒng)軟件邏輯有什么區(qū)別。

傳統(tǒng)軟件

如上圖傳統(tǒng)軟件是基于規(guī)則的，需要人為的設(shè)定條件，并且告訴計(jì)算機(jī)符合這個(gè)條件后該做什么。這種邏輯在處理一些簡單問題時(shí)非常好用，因?yàn)橐?guī)則明確，結(jié)果可預(yù)期。但現(xiàn)實(shí)生活中充滿了各種各樣的復(fù)雜問題，幾乎不能通過定制規(guī)則來解決。

人工智能

人工智能是從海量的特征數(shù)據(jù)中，歸納出某些特征與邏輯，然后將這種歸納的特征與規(guī)律去解決現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的實(shí)際問題。人工智能總結(jié)出來的知識(shí)并不是像傳統(tǒng)軟件一樣，可以直接精確地表達(dá)出來。更像人類學(xué)習(xí)到的知識(shí)一樣，比較抽象，很難表達(dá)。

02 人工智能三要素

如上圖，人工智能的三要素為數(shù)據(jù)、算力和算法。這三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必備條件。

數(shù)據(jù)

因?yàn)槿斯ぶ悄艿母怯?xùn)練，就如同人類如果要獲取一定的技能，那必須經(jīng)過不斷地訓(xùn)練才能獲得，只有經(jīng)過大量的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能總結(jié)出規(guī)律，應(yīng)用到新的樣本上。

算法

算法可以說是計(jì)算的方法，好的算法效率高，準(zhǔn)確率高。目前人工智能算法被談得很多，也顯得神秘莫測(cè)。

算力

算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，所有基于數(shù)據(jù)的AI訓(xùn)練及算法的推理都是基于算力來支撐的。算力就好比工廠的機(jī)器，機(jī)器越好越先進(jìn)，制造的過程就越快。

03 人工智能演進(jìn)

1950年著名的圖靈測(cè)試誕生，按照"人工智能之父"艾倫·圖靈的定義：如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類展開對(duì)話（通過電傳設(shè)備）而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能，于是人工智能概念被第一次提出。隨著人工智能的發(fā)展直到1980年，第一屆機(jī)器學(xué)習(xí)研討會(huì)在美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)舉行，從而機(jī)器學(xué)習(xí)開始興起，之后隨著各種算法的突破，到2010年深度學(xué)習(xí)獲得了大規(guī)模的應(yīng)用。其實(shí)從范圍上來說人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)都是依次包含關(guān)系。下面我們來簡單了解一下機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)。

04 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，是統(tǒng)計(jì)類機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的集合，用于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念來自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)樣本的特征層次結(jié)。

目前機(jī)器學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營銷、 數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)的主要特點(diǎn)如下所示：

1）機(jī)器學(xué)習(xí)面向低維數(shù)據(jù)，或者說面向二維結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)樣本

2）可以直接選擇不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

3）通過人工進(jìn)行數(shù)據(jù)加工和特征提取

4）不需要大規(guī)模計(jì)算能力，對(duì)硬件要求不太高

05 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，是統(tǒng)計(jì)類機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的集合，用于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念來自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)樣本的特征層次結(jié)構(gòu)。

當(dāng)前深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺（圖像分類&物體檢測(cè)&圖像分割）、NLP（自然語言處理）、OCR（光學(xué)字符識(shí)別）等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)主要特點(diǎn)如下：

1）深度學(xué)習(xí)面向高維數(shù)據(jù)，或者說面向非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)樣本，如圖片、視頻、音頻、文本

2）算法需要設(shè)計(jì)來提升效果

3）需要大規(guī)模計(jì)算能力，對(duì)硬件要求非常高

4）由算法自動(dòng)分析并提取數(shù)據(jù)特征

06 總結(jié)

本文主要介紹了人工智能的基本概念、基本要素及發(fā)展歷史，同時(shí)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)進(jìn)的概念、應(yīng)用領(lǐng)域及功能特點(diǎn)進(jìn)行了簡單介紹，意在幫助大家能夠快速的對(duì)人工智能有基礎(chǔ)的了解。