什么是人工智能人工智能的层次结构有哪些
人工智能（ArtificialIntelligence）：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。1956年首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。
人工智能的层次结构
基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。
算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。
计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。
语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如AppleSiri，Echo等。
自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。
规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。
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人工智能(AI)之模型训练是什么
在机器学习中，经常听到一个词：“模型训练”，不禁疑惑：模型是什么东西？怎么样训练的？训练后得到的结果是什么？
下面用图简单描述个人理解：
在人工智能中，面对大量用户输入的数据/素材，如果要在杂乱无章的内容准确、容易地识别，输出我们期待输出的图像/语音，并不是那么容易的。因此算法就显得尤为重要了。算法就是我们所说的模型。
当然，算法的内容，除了核心识别引擎，也包括各种配置参数，例如：语音智能识别的比特率、采样率、音色、音调、音高、音频、抑扬顿挫、方言、噪音等乱七八糟的参数。成熟的识别引擎，核心内容一般不会经常变化的，为实现”识别成功“这一目标，我们只能对配置参数去做调整。对于不同的输入，我们会配置不同参数值，最后在结果统计取一个各方比较均衡、识别率较高的一组参数值，这组参数值，就是我们训练后得到的结果，这就是训练的过程，也叫模型训练。
所以：
模型=算法
训练=为达成高识别率的目标，使用大数据，找出最优配置参数的过程
结果=确定参数配置，实现高识别率