什么是人工智能？如何入行人工智能？

用通俗的话解释下人工智能，小弟感激不尽

人工智能就是利用计算机和机器模仿人类思维来解决问题和进行决策制定。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。
它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。
这些学科由 AI 算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，AI 系统存在大量的现实应用，就比如下面的一些：
语音识别： 也称为自动语音识别 、计算机语音识别或语音到文本，能够使用自然语言处理 ，将人类语音转变为书面格式。
客户服务： 在线虚拟客服正在取代工人客服为客户服务。
计算机视觉： 该 AI 技术使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他可视输入中获取有意义的信息，并基于这些输入采取行动。
至于入门的话，如果你想快点了解的话，可以找个培训机构了解一下。
有专业的老师授课系统的知识点，这样你会学的更快一些，而且培训班会有相关项目经验的老师带着你继续实操训练，这样的实践操作可以帮助你更好的掌握学到的知识点。
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作为一个985本硕计算机的人工智能经验开发者来谈谈我对人工智能的理解，全文3000余字都是干货，建议收藏、点赞后观看。如果想知道更多建议关注走一波
一句话，人工智能，是机器能够具有与人类思维相关的认知功能的能力。
作为一个长期在人工智能行业挣扎的经验者，有必要来回答这个问题，给新入行、想入行的同学一些经验分享，本片内容涉及广、涵盖多，建议收藏、点赞、关注三连后慢慢食用
人类和机器的渊源，缠绵古今。如果没有借助、发现、发明、使用机器，我们人类这个物种注定不会走的太远。从近代来说，农业机械化、汽车、高铁、建筑设备等等，都是机器。这些机器长期以来帮助我们改进我们的生活状态和品质。
另一方面，人类是矛盾的，即倾向于使用更便捷的机器，又害怕的担心机器的智能发展飞快。二十世纪的理论家，如计算机科学家和数学家艾伦·图灵，设想了一个机器可以比人类更快地执行功能的未来，就是人工智能时代。
自计算机在 20 世纪 70 年代开始普及以来，计算机的功能越来越复杂，计算能力越来越强，由此展开对人工智能这一愿景的实现。
人工智能是机器执行与人类思维相关的认知功能的能力，例如感知、推理、学习、与环境交互、解决问题，甚至发挥创造力的未来世界的愿景。
目前的人工智能是什么？

人工智能 (AI) 是计算机科学的一个广泛分支，涉及构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。虽然人工智能是一门具有多种方法的跨学科科学，但尤其是机器学习和深度学习的进步正在为科技行业的几乎每个领域带来范式转变。

• 将人工智能称之为机器可以具有人类思维相关认知能力的愿景
  
• 目前解决的方式是通过机器学习的方法来逼近人工智能这一个愿景
  
• 其中深度学习是机器学习中目前效果较好且最火热的一个技术分支
  

人工智能 VS 机器学习 VS 深度学习

让我们看一个人工智能驱动产品的例子——Amazon Echo，Amazon Echo 是一款使用亚马逊开发的虚拟助理人工智能技术 Alexa 的智能音箱。Amazon Alexa 能够进行语音交互、播放音乐、设置闹钟、播放有声读物以及提供新闻、天气、体育和交通报告等实时信息。



人工智能案例

人工智能的等级

目前就人工智能的发展趋势来看，可以把人工智能划分为三个层级，弱人工智能（ANI），通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）三类。
弱人工智能（ANI）：是迄今为止成功完成的人工智能技术。 ANI(Artificial Narrow Intelligence)被设计出来用来执行单个任务并且以目标为导向。 ANI非常有能力完成其编程要完成的特定任务。 ANI的一些示例是语音助手、面部识别或驾驶汽车。
通用人工智能（AGI）：是具有通用人工思维的智能机器，机器可以模仿人类的智能和行为，并具有从数据中学习并应用其智能来解决任何问题的能力。人工通用情报可以在任何给定情况下以类似于人类的方式思考、理解和行动，目前最火热的ChatGPT正属于这个阶段。
超级人工智能（ASI）：可以变得自我意识并超越人类能力和智能的假想，距离目前这个阶段还很遥远。
说道这里就需要谈一下最近在知乎知学堂上的一门课《程序员的AI大模型进阶之旅》；
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目前入行人工智能需要从机器学习、深度学习知识点出发，来学习相关技术，才能从事相关人工智能行业。下面简单来说说如何入手这些技术，从而可以达到入行人工智能的程度。
什么是机器学习？

机器学习是计算机科学的一门学科，它使用计算机算法和分析来构建可以解决业务问题的预测模型。
根据麦肯锡公司的说法，机器学习基于可以从数据中学习的算法，而无需依赖基于规则的编程。
“如果计算机程序在 T 中的任务中的性能（按 P 测量）随着经验 E 的提高而提高，则可以说它可以从关于某类任务 T 和性能测量 P 的经验 E 中学习。”
所以你看，机器学习有很多定义。但它到底是如何运作的呢？
机器学习如何工作？

机器学习访问大量数据（结构化和非结构化）并从中学习以预测未来。它通过使用多种算法和技术从数据中学习。下图显示了机器如何从数据中学习。
上面一张图就完全展示了机器学习是如何工作的，如果想要自学机器学习的朋友，可以参考这几篇内容：
<a href="http://www.zhihu.com/question/27468261/answer/3165416828" class="internal">如何自学机器学习Machine Learning？
入门机器学习，哪些书籍值得看？
机器学习的类型

机器学习算法主要分为三大类：
1. 监督学习

在监督学习中，数据已经被标记，这意味着你知道目标变量。使用这种学习方法，系统可以根据过去的数据预测未来的结果。它要求至少为模型提供输入和输出变量才能对其进行训练。
下面是监督学习方法的一个例子。该算法是使用狗和猫的标记数据进行训练的。经过训练的模型可以预测新图像是猫还是狗。



监督学习

监督学习的一些例子包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯和决策树。
2.无监督学习

无监督学习算法利用未标记的数据自行从数据中发现模式。该系统能够从提供的输入数据中识别隐藏的特征。一旦数据更具可读性，模式和相似性就会变得更加明显。
下面是一个使用未标记数据训练模型的无监督学习方法的示例。在这种情况下，数据由不同的车辆组成。该模型的目的是对每种车辆进行分类。



无监督学习

无监督学习的一些示例包括 k 均值聚类、层次聚类和异常检测。
3. 强化学习

强化学习的目标是训练智能体在不确定的环境中完成任务。代理从环境中接收观察结果和奖励，并向环境发送操作。奖励衡量行动在完成任务目标方面的成功程度。
下面的示例展示了如何训练机器识别形状。



强化学习

强化学习算法的示例包括 Q 学习和深度 Q 学习神经网络
什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子集，它处理受人脑结构和功能启发的算法。深度学习算法可以处理大量结构化和非结构化数据。深度学习的核心概念在于人工神经网络，它使机器能够做出决策。
深度学习与机器学习之间的主要区别在于数据呈现给机器的方式。机器学习算法通常需要结构化数据，而深度学习网络则在多层人工神经网络上工作。
这是一个简单的神经网络的样子：



深度学习

该网络有一个输入层，用于接受数据的输入。隐藏层用于从数据中查找任何隐藏的特征。然后输出层提供预期的输出。
这是一个使用大量未标记的眼睛视网膜数据的神经网络的示例。网络模型根据这些数据进行训练，以确定一个人是否患有糖尿病视网膜病变。



深度学习案例

现在我们已经了解了什么是深度学习，让我们看看它是如何工作的。
深度学习如何工作？

• 计算加权和。
  
• 计算出的权重总和作为输入传递给激活函数。
  
• 激活函数将“输入的加权和”作为函数的输入，添加偏差，并决定是否应该激发神经元。
  
• 输出层给出预测输出。
  
• 将模型输出与实际输出进行比较。训练神经网络后，模型使用反向传播方法来提高网络的性能。成本函数有助于降低错误率。
  

计算加权和



反向传播

在下面的示例中，深度学习和神经网络用于识别车牌上的号码。许多国家都使用这种技术来识别违规者和超速车辆。



深度学习案例

想要入门深度学习或者找深度学习的相关资料，不如看看我写的这一篇文章，回答了深度学习相关资源、图书；以及学习下方法和路线。
有哪些优秀的深度学习入门书籍？需要先学习机器学习吗？
嗨，我是大K，@TopGeeky一个专注于前沿计算机科技的伪全能开发者，热衷于用最通俗的话讲最难懂的计算机知识。
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未来人工智能应该会更加的智能吧，虽然目前来说我觉得已经很厉害了，比如说我们平时去打电话或者是在app问一些客服问题，以前都是人工来处理，但是有时候因为等待的时间太长或者是自己也搞不清楚问题所在，就会造成很多问题，现在在人工智能的辅助下，可以帮助我们回答一些大众的问题节省时间，而且就算是完全解答不了，也可以提前让自己了解清楚自己的具体问题，感觉还不错
人工智能改变了各个行业的发展，就拿交通行业来说，传统的交通行业都是人为来管理的，但是随着人工智能的应用，交通指挥也不用人工了。如果有人闯红灯广播就会大声播放禁行提示“您已闯红灯，请退回”，到了晚上还会有“注意安全”等灯光字幕映在斑马线上，提示过往车辆以及行人注意安全。所以交通才会越来越好，也不会有那么多的事故发生了。

人工智能（英语：Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，可以概括为：研究智能程序的科学 。这门科学的出发点是 研究如何使程序能够像人一样思考、行为，以及如何保持理性（如图1），这里的理性可以理解为效用最大化。


人工智能技术（AI）已经渗透到我们日常生活的方方面面，涉及的行业更是不胜枚举，包括游戏、新闻媒体、金融，并运用到了各种领先的研究领域，例如机器人技术、医学诊断和量子科学。人工智能的基本知识和应用领域，主要有机器学习、概率推理、机器人技术、计算机视觉和自然语言处理。图2便展示了其中的一些基本的应用。


当今社会的复杂活动，包括图像识别、医学诊断、预测机器故障时间或衡量某些股票的价格，这些行为中往往涉及数千种数据集和大量变量之间的非线性关系。例如，我们该如何通过编写一系列规则，使得程序能在任何情况下描述出一只狗的外观？如果能将做出各种复杂预测的困难工作，即数据优化和特征（Feature）规范，从程序员身上转嫁给程序，从交易员身上转嫁给程序，情况又会怎样？这正是现代化人工智能带给我们的承诺。
最好的老师就是实践，BigQuant是一家人工智能量化投资平台，平台为用户设定了完整的学习路径，楼主感兴趣可以选择从BigQuant开始你的人工智能之旅。
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说实话，我还没有进入大学，但是稍微接触了神经网络，神经网络是人工智能算法里面一个小小的类别（但是也非常重要）。人工智能相关的算法，举几个例子：朴素贝叶斯，支持向量机，神经网络，逻辑回归，决策树，k最近邻，自组织映射……
人工智能，顾名思义，是人类创造的，用于帮助人类做一些比较复杂的事情的一种算法（现在还能叫做工具，以后可能就不能再叫做工具了），这些复杂的事情通常需要一些决策，输入与输出不一定是线性关系，所以通常需要智慧来解决。
一谈到人工智能，不得不提到阿兰图灵（我们计算机竞赛组的男神），他试图用“铜线和电子元件”组成电子大脑，来让早已病死的克里斯托弗重生。他还提出了一个测试人工智能的测试方法，也就是图灵测试。
现在的人工智能，用途极为广泛，从模拟一个非常简单的函数，到预测股票价格，感知输入自然语言序列的情感和意思，无人驾驶，识别图片中的物品，对下一个要做的事情进行决策……当然，与人聊天的聊天机器人，也是一种人工智能，虽然很多聊天机器人的基础并不是神经网络。
可以非常肯定的说，人工智能在我们的日常生活中是无处不在的，尤其是目前很多app，人工智能算法的应用痕迹非常明显（小猿搜题什么的嘿嘿嘿）。
入行人工智能这方面我很抱歉不能给题主一个很好的答案，因为自身没有任何经历，仅仅是自学了bp，rnn，lstm模型，做了一些有关的实例，比较爱好自然语言处理这一方面的神经网络。
不得不说，人工智能，真的能开启一个新的时代。
当然我在这里说的也不是完全对，如果有大佬愿意补充或者更正，还望多多指教。