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摘要： 人工智能到底是什么？人工智能到底是什么？关于人工智能，学界至今未有普遍承认的定义。1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能的概念，将其定义为使一部机器的反应方式像一个人，在行动时所...

1. 人工智能到底是什么？

人工智能到底是什么？

关于人工智能，学界至今未有普遍承认的定义。1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能

的概念，将其定义为使一部机器的反应方式像一个人，在行动时所依据的智能。麻省理工大学的Patrick Winston则认为，人工智能是关于知识的学科，怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科。

达特茅斯会议后，人工智能因感知神经网络软件的出现和神经网络及BT算法的出现先后迎来两次发展热潮。目前，人工智能发展正处于第三次热潮，这主要源于三个重要因素：计算能力、深度学习算法和大数据。随着云计算技术和芯片处理能力的迅速发展，GPU、FPGA等并行计算工具及人工智能专用芯片的使用使得人工智能的发展成为可能。建立在大数据基础上的深度学习算法使得机器更加 “智能”，大大提升了机器学习的效率。

普遍认为，人工智能可能带来颠覆性变化。麦肯锡全球研究院就认为人工智能正在促进人类社会发生转变。这种转变将比工业革命“发生的速度快 10倍， 规模大300倍，影响几乎大3000倍”。目前，人工智能的发展已经进入前所未有的高峰期，据乌镇指数，2012-2016年，全球人工智能企业新增5154家，是此前12年的1.75倍。仅2016年的融资规模就达到92.2亿美元，是2012年的5.87倍，与2000年-2013年累积融资规模相当。

2016年1月，全球首款智能驾驶公交车在荷兰投入运营。如今人工智能的产品无处不在，例如apple的Siri，谷歌的无人车，IBM的Watson。这使的社会各界对人工智能的关注前所未有地高涨。值得注意的是，虽然人工智能已经无处不在，但目前的人工智能还是处在弱人工智能阶段，只能解决特定的具体任务类问题。关于意识起源、人脑机理等方面的基础理论研究仍有待突破。

人工智能分为两个步骤，首先是“人工”其次才是“智能”。

以图像处理领域为例。要想对图像进行识别，需要对大量同类的数据进行训练操作，但是一开始需要对图像进行标注的工作，因为我们需要告诉计算机这副图像是啥。

但我们还是小孩子，我们认识实物时，当我们看到了香蕉，苹果或者菠萝，然后别人告诉我们，这是香蕉，苹果与菠萝之后，我才知道啥叫啥名字。

可能第一次，我们记不住，但是，多次见到，认识之后，我们就去叫出或区分各种事物了。其实，这就是训练的过程，训练我们认识事物的过程。

一个人通过多次训练，可以认识一个实物。那么机器呢？

计算机也可能通过训练，识别事物。这个训练的过程就是我们常说的深度学习的过程，通过各种神经网络算法，去训练识别实物。

但是，计算机和人还是有区别的。当人看到一个苹果，你只要都告诉他这是苹果，当他下次再看到苹果的时候，你再告诉他这是苹果，经过多次，他就知道这是苹果了。

而计算机看到一张苹果的图片，它一开始也不知道这是一个苹果，这时就需要人为的告诉计算机，这张图片画的是苹果。这就是数据标注员的工作——标注深度学习所需要的数据。这个过程是一个真正的人工过程。

只有人工的标注完数据之后，再将大量的这些数据交给计算机去训练，接下来才是智能。

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***”。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