实在不管是哪一样，人工智能都已经融入到我们的生活中了，且与我们的生活密不可分。
很难想象，如果没有人工智能，我们的生活会减少多少乐趣和便利。

不可否认的是，虽然我们享受了人工智能带来的乐趣与便利，我们却对人工智能背后的事理与算法知之甚少，乃至可以说是一窍不通，由于我们许多人既没有从事人工智能方面的事情，也没有深入理解人工智能的事理与算法。
而且人工智能方面的知识，有着非常高的门槛，没有一定的根本，是很难明得人工智能的。

现在就有这样一本书——《人工智能》，它由清华大学交叉信息研究院的师资团队成员共同编写完成，每一位成员都是人工智能方面的专家，因此本书的内容不仅很干货，也非常有含金量。

在书中，各位专家用简洁的笔墨和大略的例子，详细为我们先容了人工智能的事理与算法等核心逻辑，对我们学习和理解人工智能来说，非常具有辅导意义。

前段韶光，ChatGPT火爆环球，在人们对AI快速发展担忧的同时，也对ChatGPT能快速给出答案的能力感到不可思议。

ChatGPT之以是能快速给出答案，搜索能力是个中的关键。
在书中，作者说，人工智能所面临的许多问题都非常繁芜，每每无法一步完成，而是须要通过一组动作序列来达到目标。
这个探求达到目标的动作序列的求解过程，就称为搜索。

书中先容了三大类搜索算法，分别是单智能体搜索、局部搜索和多智能体搜索。
这里着重先容一下单智能搜索。

单智能体搜索有两种基本办法，一种是盲目搜索，也便是不给任何信息，然后根据某种固定排序，依次调用动作，直到找到比较好的的动作序列。
另一种搜索办法是启示式搜索，这种搜索办法会给出一些已知信息，然后根据设置好的目的去搜索，这种搜索办法的优点是速率快。

对付人类而言，我们天生就能通过视觉感知周围的统统，但机器却是无法做到这一点的。

为了让机器能够拥有像我们人类一样的视觉，在过去几十年间，无数科学家不断考试测验和研究，终于在2012年取得了明显进步。
当时的研究者提出了一种多层的卷积神经网络，这种神经网络可以快速识别图像，并在打算机上显示出来。

卷积神经网络，不仅能够识别物体，还能够进行语义分割、物体检测等。
就拿物体检测来说，卷积神经网络既能识别一个图片中的紧张物体，也能识别出图片中的所有物体。
我们常常在用的人脸识别之以是那么强大，便是卷积神经网络在起着非常主要的浸染。

和视觉一样，措辞也是我们人类非常主要的能力之一。
同样地，为了让打算机能够像我们人类一样也可以拥有理解、处理措辞笔墨的能力，研究者们设计了一款叫“措辞模型”的工具。

有了措辞模型，打算机就能把措辞和字符的组合区分开，进而让人工智能明白一个词语或者语句的含义，这样一来，借助措辞模型，人工智能就可以改正字词缺点、识别语法缺点，乃至可以进行翻译，天生一种新的措辞。

总之，人工智能之以是能听懂我们人类说的话，便是由于它集成了措辞模型工具，可以像我们人类一样自若地利用措辞。

除了搜索、视觉和措辞，人工智能还在决策和学习等方面有着非常主要的表示。

如今，人工智能的发展日月牙异，未来会如何，谁也不知道，但如果我们能节制人工智能的底层逻辑，人工智能再怎么变革，相信我们也能更好地理解和学习它。