说到当今IT圈最火的技术，就不得不提人工智能了。人工智能是本世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式变革的风向标。人们实际上已经将人工智能技术应用到日常生活的方方面面，比如网购个性化推荐系统、人脸识别门禁、人工智能医疗等。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。连马首富也在人工智能大会上表示，人工智能技术将在未来30年渗透到社会的方方面面，彻底重塑传统制造业。如果有人跟你聊人工智能，当你问他人工智能是什么的时候，他肯定说不出人工智能是什么，那么今天我们就来看看，关于人工智能的百川事迹读后感而江湖，看完就跟别人吹牛几句，瞬间就能飞黄腾达。01人工智能的定义人工智能的定义根据不同的维度有很多，这里就不一一列举了。让我们找到人工智能最通俗易懂的定义。人工智能是一种机器，它从大量具有特征的数据中总结规律，得出一些具体的规律，然后将这些规律应用到现实世界的场景中，解决实际问题。让我们看看它与传统软件逻辑有何不同。传统的软件，如上图所示，是基于规则的，需要人为设定条件，告诉计算机在条件满足时做什么。这种逻辑在处理一些简单的问题时非常有用，因为规则清晰，结果可以预期。但现实生活中充满了各种复杂的问题，很难通过自定义规则来解决。人工智能人工智能是从海量的特征数据中归纳出一定的特征和逻辑，然后利用这种概括的特征和规律来解决现实场景中的实际问题。人工智能总结的知识不能像传统软件那样直接、准确地表达出来。它更像是人类学到的知识，比较抽象，难以表达。02人工智能三要素如上图所示，人工智能的三要素是数据、算力和算法。这三个要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必要条件。数据是因为人工智能的基础是训练，就像人类要想获得某种技能，就必须通过不断的训练才能获得。只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，并将其应用到新的样本中。算法算法可以说是一种计算方法。好的算法效率高，准确率高。目前，人工智能算法谈得很多，显得神秘莫测。算力算力是算法和数据的基础设施。所有基于数据的人工智能训练和算法推理都是有算力支撑的。计算能力就像工厂的机器，机器越好越先进，制造过程就越快。03人工智能的演进著名的图灵测试诞生于1950年，根据“人工智能之父”艾伦·图灵的定义：如果一台机器可以在无法识别其身份的情况下与人（通过电传设备）进行对话machineIdentity，那么就说这个机器是智能的，所以人工智能的概念最早被提出来了。随着人工智能的发展，直到1980年，第一次机器学习研讨会在美国卡耐基梅隆大学召开，机器学习才开始兴起。随后，随着各种算法的突破，深度学习在2010年得到了广泛的应用。其实从范围上来说，人工智能、机器学习、深度学习都依次包含了关系。让我们简单了解一下机器学习和深度学习。04机器学习机器学习是一种人工智能方法，它使用算法来解析数据，从中学习，然后对现实世界的事件做出决策和预测。深度学习是机器学习的一个分支。它是统计机器学习技术的集合，基于深度神经网络的概念，用于自动学习数据样本的特征层次。目前，机器学习主要应用于个性化推荐、精准营销、数据分析等领域。机器学习的主要特点如下：1）机器学习是面向低维数据，或者是二维结构化数据样本2）可以直接选择不同的机器学习算法3）人工进行数据处理和特征提取4）不需要大规模的计算能力，对硬件要求不是太高。05深度学习深度学习是机器学习的一个分支，是统计机器学习技术的集合，基于深度神经网络结构的概念，用于自动学习数据样本的特征层次。目前，深度学习主要应用于计算机视觉（图像分类&目标检测&图像分割）、NLP（自然语言处理）、OCR（光学字符识别）等领域。深度学习的主要特点如下：1)深度学习面向高维数据，或者面向非结构化数据样本，如图片、视频、音频、文本等2)需要设计算法来提高效果3)需要大规模的计算能力。对硬件要求很高4）通过算法自动分析提取数据特征简单介绍旨在帮助大家快速对人工智能有一个基本的了解。
