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。
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
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：
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：
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。
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。
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。
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本文作者：@TopGeeky |
