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提起如今IT圈最火的技能，就不得不提起人工智能了。

人工智能是本世纪引领天下未来科技领域发展和生活办法转变的风向标，人们在日常生活中实在已经方方面面地利用到了人工智能技能，比如网上购物的个人化推举系统、人脸识别门禁、人工智能医疗影像、人工智能导航系统、人工智能写作助手、人工智能语音助手等等。

连马首富在人工智能大会现场也讲了未来30年人工技能将深入到社会的方方面面，彻底重塑传统制造业。
如果有人跟你大谈特谈人工智能时，你反问他人工智能到底是什么的时候，他肯定也讲不出来人工智能到底是个什么东东，那我们本日就来扒一扒，关于人工智能的江湖业绩，看完往后随便跟别人吹两句，瞬间就能逼格飙升。

01 人工智能定义

人工智能根据不同的维度有多种定义，我们就不一一列举了，我们找个最普通易懂的人工智能定义，人工智能便是机器从具有特色的大量数据中总结规律，归纳出某些特定的规律，然后将这种规律运用到现实场景中去办理实际问题。
我们看看它与传统软件逻辑有什么差异。

传统软件

如上图传统软件是基于规则的，须要人为的设定条件，并且见告打算机符合这个条件后该做什么。
这种逻辑在处理一些大略问题时非常好用，由于规则明确，结果可预期。
但现实生活中充满了各种各样的繁芜问题，险些不能通过定制规则来办理。

人工智能

人工智能是从海量的特色数据中，归纳出某些特色与逻辑，然后将这种归纳的特色与规律去办理现实场景的实际问题。
人工智能总结出来的知识并不是像传统软件一样，可以直接精确地表达出来。
更像人类学习到的知识一样，比较抽象，很难表达。

02 人工智能三要素

如上图，人工智能的三要素为数据、算力和算法。
这三要素缺一不可，都是人工智能取得如此造诣的必备条件。

数据

由于人工智能的根基是演习，就犹如人类如果要获取一定的技能，那必须经由不断地演习才能得到，只有经由大量的演习，神经网络才能总结出规律，运用到新的样本上。

算法

算法可以说是打算的方法，好的算法效率高，准确率高。
目前人工智能算法被谈得很多，也显得神秘莫测。

算力

算力是算法和数据的根本举动步伐，所有基于数据的AI演习及算法的推理都是基于算力来支撑的。
算力就好比工厂的机器，机器越好越前辈，制造的过程就越快。

03 人工智能演进

1950年著名的图灵测试出身，按照"人工智能之父"艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能，于是人工智能观点被第一次提出。
随着人工智能的发展直到1980年，第一届机器学习研讨会在美国卡内基梅隆大学举行，从而机器学习开始兴起，之后随着各种算法的打破，到2010年深度学习得到了大规模的运用。
实在从范围上来说人工智能、机器学习及深度学习都是依次包含关系。
下面我们来大略理解一下机器学习与深度学习。

04 机器学习

机器学习是一种实现人工智能的方法，利用算法来解析数据、从中学习，然后对真实天下中的事宜做出决策和预测。
深度学习是机器学习的一个分支，是统计类机器学习技能的凑集，用于基于深度神经网络的观点来自动学习数据样本的特色层次结。

目前机器学习紧张运用于个性化推举、精准营销、 数据剖析等领域。
机器学习的紧张特点如下所示：

1）机器学习面向低维数据，或者说面向二维构造化的数据样本

2）可以直接选择不同的机器学习算法

3）通过人工进行数据加工和特色提取

4）不须要大规模打算能力，对硬件哀求不太高

05 深度学习

深度学习是机器学习的一个分支，是统计类机器学习技能的凑集，用于基于深度神经网络的观点来自动学习数据样本的特色层次构造。

当前深度学习紧张运用于打算机视觉（图像分类&物体检测&图像分割）、NLP（自然措辞处理）、OCR（光学字符识别）等领域。
深度学习紧张特点如下：

1）深度学习面向高维数据，或者说面向非构造化的数据样本，如图片、***、音频、文本

2）算法须要设计来提升效果

3）须要大规模打算能力，对硬件哀求非常高

4）由算法自动剖析并提取数据特色

06 总结

本文紧张先容了人工智能的基本观点、基本要素及发展历史，同时对机器学习与深度学习进的观点、运用领域及功能特点进行了大略先容，意在帮助大家能够快速的对人工智能有根本的理解。
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