AI人工智能概念简介
1、人工智能、机器学习、深度学习的关系image.png大关系。
image.png发展历史关系。
image.png内容关系。1.1什么是人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。是计算机科学的一个分支。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具。
人工智能实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。人工智能目前也分为：强人工智能(BOTTOM-UPAI)和弱人工智能(TOP-DOWNAI)，有兴趣大家可以自行查看下区别。
1.2什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)，是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。所以机器学习的核心就是数据，算法（模型），算力（计算机运算能力）。机器学习应用领域十分广泛，例如：数据挖掘、数据分类、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等。机器学习就是设计一个算法模型来处理数据，输出我们想要的结果，我们可以针对算法模型进行不断的调优，形成更准确的数据处理能力。但这种学习不会让机器产生意识。机器学习的工作方式
选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据。
模型数据：使用训练数据来构建使用相关特征的模型。
验证模型：使用你的验证数据接入你的模型。
测试模型：使用你的测试数据检查被验证的模型的表现。
使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测。
调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现。
image.png机器学习的分类
基于学习策略的分类
1、机械学习(Rotelearning)
2、示教学习(Learningfrominstruction或Learningbybeingtold)
3、演绎学习(Learningbydeduction)
4、类比学习(Learningbyanalogy)
5、基于解释的学习(Explanation-basedlearning,EBL)
6、归纳学习(Learningfrominduction)
基于所获取知识的表示形式分类
1、代数表达式参数
2、决策树
3、形式文法
4、产生式规则
5、形式逻辑表达式
6、图和网络
7、框架和模式（schema）
8、计算机程序和其它的过程编码
9、神经网络
10、多种表示形式的组合
综合分类
1、经验性归纳学习(empiricalinductivelearning)
2、分析学习（analyticlearning）
3、类比学习
4、遗传算法（geneticalgorithm）
5、联接学习
6、增强学习（reinforcementlearning）
学习形式分类
1、监督学习(supervisedlearning)
2、非监督学习(unsupervisedlearning)
注：细分的话还有半监督学习和强化学习。当然，后面的深度学习也有监督学习、半监督学习和非监督学习的区分。监督学习（SupervisedLearning）是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。也就是我们输入的数据是有标签的样本数据（有一个明确的标识或结果、分类）。例如我们输入了50000套房子的数据，这些数据都具有房价这个属性标签。
监督学习就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的）。再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。就像我输入了一个人的信息，他是有性别属性的。我们输入我们的模型后，我们就明确的知道了输出的结果，也可以验证模型的对错。
举个例子，我们从小并不知道什么是手机、电视、鸟、猪，那么这些东西就是输入数据，而家长会根据他的经验指点告诉我们哪些是手机、电视、鸟、猪。这就是通过模型判断分类。当我们掌握了这些数据分类模型，我们就可以对这些数据进行自己的判断和分类了。在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见监督式学习算法有决策树（ID3，C4.5算法等），朴素贝叶斯分类器，最小二乘法，逻辑回归（LogisticRegression），支持向量机（SVM），K最近邻算法（KNN，K-NearestNeighbor），线性回归（LR，LinearRegreesion），人工神经网络（ANN，ArtificialNeuralNetwork），集成学习以及反向传递神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）等等。
image.png非监督学习（UnsupervisedLearing）是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。是否有监督（Supervised），就看输入数据是否有标签（Label）。输入数据有标签（即数据有标识分类），则为有监督学习，没标签则为无监督学习（非监督学习）。在很多实际应用中，并没有大量的标识数据进行使用，并且标识数据需要大量的人工工作量，非常困难。我们就需要非监督学习根据数据的相似度，特征及相关联系进行模糊判断分类。半监督学习（Semi-supervisedLearning）是有标签数据的标签不是确定的，类似于：肯定不是某某某，很可能是某某某。是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性。
image在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。半监督学习有两个样本集，一个有标记，一个没有标记。分别记作Lable={(xi,yi)}，Unlabled={(xi)}，并且数量,L
人工智能的历史由来 它存在的意义什么
人工智能的历史由来它存在的意义什么？责任编辑：zsheng|来源：企业网D1Net 2019-03-2116:54:30本文摘自：中国质量新闻网
科技高速发展的今天，似乎万物都在谈人工智能，很多数码硬件产品如果不加上智能，就好似天生低人一头。当下整个科技行业都在谈人工智能+自动驾驶、人工智能+智能语音、人工智能+智慧家庭，似乎方方面面面都离不开人工智能，那么整个行业都在谈的人工智能是如何被定义的，它的发展起源又是如何呢?人工智能名字的由来
如果想要知道人工智能这个名字是怎么来的，那么就要追溯到1955年8月31日了。当时，研究人员JohnMcCarthy、MarvinMinsky、NathanielRochester和ClaudeShannon提交了一份《2个月，10个人的人工智能研究》的提案，第一次提出了“人工智能”的概念。而其中JohnMcCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。
1956年，会议在达特茅斯学院占地269英亩的庄园举行。会议的召集人是达特茅斯学院的数学系助理教授约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)，他邀请了几位大神和新秀一起到达特茅斯学院开一个“人工智能夏季研讨会”。
参会者还包括信息论的创始人香农、天才学者赫伯特·西蒙(他曾经获得过图灵奖和诺贝尔经济学奖)等。有人说人工智能这个名字就是麦卡锡提出来的，麦卡锡自己说他是从别人那里听来的。严格意义上来讲人工智能的概念最早是在1955年被提出的，1956年才正式以人工智能为核心展开业内的研讨会。
人工智能到底是什么?
早期的人工智能发展并不是很顺利，甚至一度从兴起到没落。刚开始的时候涉及计算机领域的最多的还是以编程为主，提出人工智能甚至涉足其中的人在当时是很难被理解的。后来，编程逐渐变得过时了，研究人员转而研究“经验法则”。原理其实参考人们在决策中大多凭借的是经验，那么计算机在处理问题时也要在计算范围内尽快找出答案，但却不必穷尽所有的选项，这个过程被称为“修剪搜索空间”。
很难想象，在人工智能的早期就已经有激进的学者引入了所谓的神经网络方法。要知道这是时至今日人工智能再度兴起的重要因素之一，可却在当时就已经被提出了，只当时技术还不足以实现罢了。
那么什么是神经网络呢?
简单地讲，就是把尽可能多的数据输入一个模仿神经元结构的系统，程序会自动调整权重，直到系统逐渐稳定下来。
这就比传统的编程更像人的思维过程了，你不必预先告诉计算机该怎么做，只要告诉计算机足够多的例子，它自己就会学会怎么做。
遗憾的是，神经网络方法受到学术界的批评，很快就衰落下去，直到近年来才东山再起，也就是我们现在常常提到的机器学习和大数据。
神经网络延伸出的深度学习
在人工智能行业另一个热度最高的词汇莫过于深度学习了。深度学习是一个近几年备受关注的研究领域，在机器学习中起着重要的作用。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取，从而能够解释外部数据。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习也称为深度结构学习、层次学习或者是深度机器学习是一类算法集合，是机器学习的一个分支。
机器学习通过算法，让机器可以从外界输入的大量的数据中学习到规律，从而进行识别判断。机器学习的发展经历了浅层学习和深度学习两次浪潮。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。神经网络是智能学科的重要部分，为解决复杂问题和智能控制提供了有效的途径。神经网络曾一度成为机器学习领域备受关注的方向。
从根本上说，深度学习和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。如果举个简单易懂的例子，比如要教计算机认字，差不多就是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍，然后，在计算机的处理器和存储器里，总结出一个规律来，以后计算机再看到类似的图案，只要符合之前总结的规律，计算机就能知道这图案到底是什么字。
用专业的术语来说，计算机用来学习的、反复看的图片叫“训练数据集”;“训练数据集”中，一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质，叫做“特征”;计算机在“大脑”中总结规律的过程，叫“建模”;计算机在“大脑”中总结出的规律，就是我们常说的“模型”;而计算机通过反复看图，总结出规律，然后学会认字的过程，就叫“机器学习”。
人工智能的意义
人类的历次工业革命、能源革命，提高了生产力极大改变人类的生存状态，在表面上的巨大改变的同时，一个更大的意义是在所有的变化过程中沉淀下来的对人类内心的改变。而最近一次的信息革命，第一次大规模地接触到人类的意识层面，以量子物理为标志的人类对所生存环境和自身的认知深入，在此次信息革命进行到人工智能阶段，人类第一次具备种群整体跳出自身看问题的可能，此时才有希望建立一个更合理的社会结构，彻底脱离动物界。
这一技术就是人工智能。人工智能对人类的影响是全面的，初期人工智能在某个领域的深入研究，可以替代部分工作岗位，随着应用的深入，由点到面，由面成片，可能会出现大规模替代人类工作的局面。即使人工智能发展到这种程度，也不是人工智能的最大意义。
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本文摘自：中国质量新闻网