人工智能的几个概念
一、什么是人工智能
人工智能不是最近几年才兴起的，它已经有几十年发展的历史，下面是业内公认的一种关于人工智能概念的定义：人工智能（ArtificialIntelligence）：缩写为AI，是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
这里边我们强调四个关键词：“模拟”“延伸”“扩展”“人的智能”，关于人工智能，在不同的视角下，是有不同的观点的，但是回归到人工智能的本质，是模拟、延伸和扩展人的智能，就比较容易理解人工智能是什么概念。
该领域的研究包括交互机器人、自然语言处理、语音识别、计算机视觉（图像识别）、知识表示、专家系统等。
二、人工智能、机器学习和深度学习的关系
人工智能（ArtificialIntelligence）涵盖范围最广，三环以内都可以叫人工智能，它关注的问题和方法也最杂，包括知识推理、逻辑规划以及机器人等方面。
机器学习（MachineLearning）住在二环，是人工智能的核心区域，也是当前发展最迅猛的一部分，子算法流派枝繁叶茂，但思想比较统一。
至于当下的网红——深度学习（DeepLearning），其实原本是从机器学习的神经网络子算法分支发展出来的一系列成果，知识体系一脉相承，只不过近年大出风头，干脆重新起了个名字“单飞”了。人工智能人工智能的目的是让计算机模拟人类的思维，让它解决一些不能用代码描述的问题，比如判断一朵花是不是玫瑰、通过CT照片检测一个人的病情等，这些问题就不能用传统的编程方法解决，因为没有一个确定的公式，或者说没有一个确定的算法。
但是我们人类就很容易解决这些问题，人类大脑不是根据固定的算法来推导的，而是根据以往的认知或者经验来推理。人工智能的目的也是如此，就是不给计算机编写固定的算法，让计算机根据已有的经验或者认知来帮助人们做事情。计算机的思维方式和人类相似，所以称为人工智能。机器学习人工智能是一个很美好的憧憬，那么，如何才能实现人工智能呢？答案就是让计算机不断地学习，也就是喂给它大量的数据，让它从数据中积累经验，逐渐形成认知。这就是机器学习。
人工智能是最终目标，机器学习是实现目标的一种方案。
机器学习是一件很麻烦的事情，需要先搭建一个模型，这个模型包含了很多参数，然后把准备好的数据（包括正确的结果）输入到模型中，不断调整模型的参数，直到它非常接近或者完全符合正确的结果，这个时候我们就说模型训练好了。
机器学习的模型有很多种，已经有人帮我们开发好了，我们从中选择其一即可，这个不用担心。最要命的是数据，机器学习需要大量的数据才能训练好模型。人类看一两张猫的照片就认识猫了，但是机器学习需要看成千上万张照片。
如何收集大量有效的数据，是机器学习的重中之重，所以才有了爬虫，有了数据挖掘，有了数据清洗等分支。深度学习机器学习的模型是一个不断发展的过程，后来人们逐渐研究出了一种更加智能和通用的模型，就是卷积神经网络（CNN）。CNN模拟人类大脑神经突触之间的连接，通过调整参数来模拟突触连接的强弱。
三、人工智能的两大主要特征：自动化+智能化
想象一下，你和一个机器人谈天说地的场景，是不是有点科幻？但现在，这种情况已经不再遥远了。最近，一家人工智能公司推出了一款名为“AI对话”机器人，可以和用户进行人机交互，让我们一起来看看吧！这款“AI对话”机器人有两个主要特征：自动化和智能化。首先，它采用了自动化技术，可以根据用户的输入自动产生回复，无需人工干预。其次，它还拥有强大的智能化能力，能够理解用户的意图，回答问题，甚至可以进行情感分析，与用户进行更加深入的互动。除此之外，“AI对话”机器人还有很多惊人的特点。它可以随时学习新的知识，不断提升自己的智能水平；它还可以进行语音识别和合成，实现真正的人机对话。不过，同时也存在一些问题，比如隐私保护和道德问题，需要引起重视。
四、人工智能的发展简史
1950年，计算机之父、人工智能之父阿兰·图灵提出图灵测试1956年，斯坦福大学AI实验室创办人约翰·麦肯锡第一次提出AI的概念。前面的所讲到的人工智能的概念，就是1956年由约翰·麦肯锡提出的。1986年，Rumelhart等人提出分布式并行处理，人工智能的发展离不开分布式计算。2006年，Geoffrey.EHinton&Lecunetc提出深度学习概念2011年，IBM开发Waston认知系统，人脑生物芯片开创者2016年，GoogleAlphaGo战胜了世界围棋冠军、职业九段选手李世石2017年，百度宣布开放自动驾驶平台Apollo2018年，DeepMind的Alphafold破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题，谷歌推出BERT模型，将自然语言处理技术推进到新的时代。2022年，chatGPT五、人工智能市场生态格局
人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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人工智能：智乎哉奢求精确之误
本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在学习摘录和笔记专栏：
学习摘录和笔记（5）---《人工智能：智乎哉？奢求精确之误》
人工智能：智乎哉？奢求精确之误原文/论文出处：
题目：《与师生谈人工智能1：智乎哉？》《与师生谈人工智能2：奢求精确之误》
作者：李晓榕
时间：2021-08-24
来源：人机与认知实验室
人工智能产品：目前大量将面世的科技新产品到底并非都是人工智能产品，主要靠的是信息技术、自动化技术等，人工智能未必是其主体、灵魂或关键。
但是人工智能包括信息技术、自动化技术等几乎所有技术，因为智能需要它们。
人的学习无需如此海量的事例，因为人会归纳，而机器不会。简单地说，深度学习就是深层人工神经网络模型针对特定任务的大数据函数拟合培训，其数学本质是数据拟合。学成后，给定输入时，输出结果就像插值结果。
不应该奢求对于“智能”有一个精确的定义以人为例，不必认定人在某一方面不同于其他动物，我们可以承认人的多元本质；
更进一步，意义和价值越大越丰富，往往就越难精确化清晰化，精确度清晰度也越低。所以，模糊理论之父扎德说：随着复杂度的增加，精确之言变得没有意义，有意义之言变得不精确。
像一个不谙逻辑的美妙少女一样，生活之所以美好而使我们乐在其中，正因其丰富朦胧、流变多样、缺乏逻辑和确定性，假如完全精确、尊崇逻辑，没有不确定性，生活又有什么意义、价值和乐趣？
-------人类的进步不应局限于某一精确地定义，模糊、多元产生的争议与思考或许就是人类进步的源泉，科技的发展不应被固定在定义之中。
人的意识行为：以前大家普遍认为物质和精神是客观和主观的二元对立概念，科学是从物质角度看待事物的，后来认为人的大脑是分子层面的电信号网络，但是后面发现人的意识层面或许是处于量子层面的，这就结束到现在科学的盲区了，目前新兴的科目量子生物学正在往这一方面攻关，而就目前的研究成果来看，意识并不能完美的从科学角度解释。
但是最近随着量子物理的发展，许多理论和实验结果极大的挑战了这种常规认知，目前科学正在试图用量子物理的原理解释意识的形成机制。如果我们承认意识是随着进化逐渐发展出来的，那理论上就可以重构意识产生机制，尤其现在AI技术的大发展，有可能我们有生之年就能看到意识觉醒的机器人，那可能是我们人类的又一次大进化，但是事物具有两面性，对于人类是利大于弊还是弊大于利，有待未来论述。
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