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人工智能到底是什么

所谓的人工智能,可以辅助人类，帮助人类与人类结合,现在的人工智能离不开大数据和云服务,做三样缺一不可，听到大数据就是将所有的资料词汇都聚集在一起，然后给人工智能但数据库，也就是我们所说的cpu，他可以运算。想要完成一个真正的人工智能，需要很大的数据库和很大的运算能力。而我们的手机和电子设备是在承载不了这么大的数据，这就需要一个很大的服务器，然而通过云服务上传服务器到我们的手机，通过网络就可以完成一个简单的人工智能，所以说手机在厉害，没有后台是不行的。还有就是所谓的人工智能，它并不能代表人类，就好比给他一条指令，他只是在给我们命令的情况，下去做事，而他永远都不会理解，为什么要做这件事。我们人却不一样，我们可以有自己的判断，今天通过学习去理解这件事。这就是人与人工智能不一样的地方，不要忘记，人工智能也是我们人类造的。

「人工智能」英文全称：Artificial Intelligence，英文缩写为AI，是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能技术。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”这样比较好理解，争议性也不大。

有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。

因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

如今，人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用，这是为什么，我们越来越经常可以看到很多人工智能报道的原因。

目前提到人工智能，我们看到最多的还是人工智能机器人相关报道，简单来说，它就是让机器人能产生类似人的学习能力，能够不断通过学习，做到更智能的服务。比如前不久的，李世石与谷歌AlphaGo机器人之间的阿尔法围棋人机大战，这个AlphaGo机器人就采用了人工技术，具备学习能力，使得下棋技术能不断提升，大胜李世石。

人工智能的未来

毫无遗憾，人工智能的前途是光明的，发展前景巨大，人们已经开始依赖人工智能的各种计算服务，这种计算化于无形，从购物网站的精准推送到电视剧的剧情设计，再到无人驾驶汽车中的识别技术，可谓无处不在。

举个例子：

AlphaGo所用技术就已被应用在包括图像识别、文本翻译、音频／文本处理、脸部识别、无人驾驶汽车以及机器人等领域。人工智能的水平恰恰折射出人类自身的科技发展能力，人类在前进，人工智能也在前进。可以预见，在新世纪里，人工智能应用将更加广泛。

也有人认为，今后人工智能大量普及，大量的机械工作可能可以用人工机器人代替，很多人可能会丢失了工作，这种观点目前还得不到验证，但可以肯定的是，人工智能今后可以改善人们的生活，更好更智能的做好服务。

试着从人工智能“工作流程”的角度解答一下您的问题。

人工智能(AI)正席卷全球，目前已有很多创新用例，几乎应用于所有行业。虽然说，要做出用智能机器人代替医生这种听起来就很科幻的东西，还有几十年的路要走，但现在人工智能也正为各行各业的专家们，提供着决策与解决问题方面的帮助。也会为我们消费者提供一些非常便利的功能，比如听歌识曲。

大多数人关注的是AI的一些成果性的东西，一些实际的用例。当然，还有霍金的“人工智能威胁论”。但对于我来说，我更喜欢透过外表去看这台“机器”是如何“运转”的，此处我们会谈到需要去理解的四个基本要素：分类、分级、机器学习和协同过滤。

分类涉及到创建特定于待解决问题领域的度量(如金融、网络)。分级包括确定数据与待解决问题的相关程度。机器学习涉及到异常检测、群集、深度学习和线性回归。协同过滤涉及到跨大数据集去寻找应用模型。

分类

AI需要大量与解决问题相关的数据，创建一个人工智能解决方案的第一步是创建一个我称之为“设计意图指标”，用于将问题进行分类。无论用户试图建立一个系统去帮助医生诊断癌症还是去帮助IT管理员诊断无线网络问题，都需要定义度量，使问题被分解成一个一个的小块。例如，在无线网络中，关键指标是用户连接时间、吞吐量、覆盖面积和漫游。在癌症诊断方面，关键指标则是白细胞计数、种族背景和X射线扫描。

分级

一旦用户的待解决问题有了一个明确的分类，下一步就是对每个分类进行分级，帮助用户走向可获得有意义结论的方向。例如，在训练人工智能系统时，用户首先必须对问题属于单纯性文本还是双关语进行分等，然后按时间、人、事或位置进行分等。在无线网络中，一旦用户知道问题的类别，就需要开始对导致问题出现的因素进行分等：关联规则、认证、动态主机配置协议(DHCP)或其他的无线、有线和设备因素。

机器学习

现在的问题是将其划分为元数据的特定领域块，用户需要将这些信息“喂给”神奇的、强大的计算机，让其进行吞食及学习，也就是机器学习。机器学习领域有很多算法和技术，使用神经网络的监督机器学习(即深度学习)现在已经成为最受欢迎的方法之一。神经网络的概念现于1949年，随着计算和存储能力的增强，神经网络已经开始被训练用以解决各种实际问题，从图像识别到自然语言处理再到网络性能预测。其他的应用包括异常特性发现、时间序列异常检测和事件关联根本原因分析。

协同过滤

大多数人在线上***网站看***或电商平台购物的时候，都会体验到协同性的过滤，并收到他们可能喜欢的电影或商品的推荐。除了推荐，协同过滤还被用来对大量数据进行排序，并在人工智能解决方案的制定上落下最后一笔。在这一过程中，所有的数据收集和分析都变成了有意义的见解和行动。无论是在游戏中，还是对医生、网络管理员，协同过滤都是能够提供高可信度答案的手段。它就像一个虚拟助手，能够帮助你解决各种复杂的问题。

人工智能仍然是一个新兴的领域，但它的影响是深远的，也会越发强烈，因为它会慢慢成为我们生活的一部分。选择一个人工智能解决方案，其实和选购汽车很相似，我们不仅要看车的外形，还要了解引擎盖下面那些真正能够代表车的性能的东西。这样，我们才能知道这辆车是否能达到我们的需求。

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