提起如今IT圈最火的技術，就不得不提起人工智能了。

人工智能是本世紀引領世界未來科技領域發展和生活方式轉變的風向標，人們在日常生活中其實已經方方面面地運用到了人工智能技術，比如網上購物的個人化推薦系統、人臉識別門禁、人工智能醫療影像、人工智能導航系統、人工智能寫作助手、人工智能語音助手等等。

連馬首富在人工智能大會現場也講了未來30年人工技術將深入到社會的方方面面，徹底重塑傳統制造業。如果有人跟你大談特談人工智能時，你反問他人工智能到底是什么的時候，他肯定也講不出來人工智能到底是個什么東東，那我們今天就來扒一扒，關于人工智能的江湖事跡，看完以后隨便跟別人吹兩句，瞬間就能逼格飆升。

01 人工智能定義

人工智能根據不同的維度有多種定義，我們就不一一列舉了，我們找個最通俗易懂的人工智能定義，人工智能就是機器從具有特征的大量數據中總結規律，歸納出某些特定的規律，然后將這種規律應用到現實場景中去解決實際問題。我們看看它與傳統軟件邏輯有什么區別。

傳統軟件

如上圖傳統軟件是基于規則的，需要人為的設定條件，并且告訴計算機符合這個條件后該做什么。這種邏輯在處理一些簡單問題時非常好用，因為規則明確，結果可預期。但現實生活中充滿了各種各樣的復雜問題，幾乎不能通過定制規則來解決。

人工智能

人工智能是從海量的特征數據中，歸納出某些特征與邏輯，然后將這種歸納的特征與規律去解決現實場景的實際問題。人工智能總結出來的知識并不是像傳統軟件一樣，可以直接精確地表達出來。更像人類學習到的知識一樣，比較抽象，很難表達。

02 人工智能三要素

如上圖，人工智能的三要素為數據、算力和算法。這三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必備條件。

數據

因為人工智能的根基是訓練，就如同人類如果要獲取一定的技能，那必須經過不斷地訓練才能獲得，只有經過大量的訓練，神經網絡才能總結出規律，應用到新的樣本上。

算法

算法可以說是計算的方法，好的算法效率高，準確率高。目前人工智能算法被談得很多，也顯得神秘莫測。

算力

算力是算法和數據的基礎設施，所有基于數據的AI訓練及算法的推理都是基于算力來支撐的。算力就好比工廠的機器，機器越好越先進，制造的過程就越快。

03 人工智能演進

1950年著名的圖靈測試誕生，按照"人工智能之父"艾倫·圖靈的定義：如果一臺機器能夠與人類展開對話（通過電傳設備）而不能被辨別出其機器身份，那么稱這臺機器具有智能，于是人工智能概念被第一次提出。隨著人工智能的發展直到1980年，第一屆機器學習研討會在美國卡內基梅隆大學舉行，從而機器學習開始興起，之后隨著各種算法的突破，到2010年深度學習獲得了大規模的應用。其實從范圍上來說人工智能、機器學習及深度學習都是依次包含關系。下面我們來簡單了解一下機器學習與深度學習。

04 機器學習

機器學習是一種實現人工智能的方法，使用算法來解析數據、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。深度學習是機器學習的一個分支，是統計類機器學習技術的集合，用于基于深度神經網絡的概念來自動學習數據樣本的特征層次結。

目前機器學習主要應用于個性化推薦、精準營銷、 數據分析等領域。機器學習的主要特點如下所示：

1）機器學習面向低維數據，或者說面向二維結構化的數據樣本

2）可以直接選擇不同的機器學習算法

3）通過人工進行數據加工和特征提取

4）不需要大規模計算能力，對硬件要求不太高

05 深度學習

深度學習是機器學習的一個分支，是統計類機器學習技術的集合，用于基于深度神經網絡的概念來自動學習數據樣本的特征層次結構。

當前深度學習主要應用于計算機視覺（圖像分類&物體檢測&圖像分割）、NLP（自然語言處理）、OCR（光學字符識別）等領域。深度學習主要特點如下：

1）深度學習面向高維數據，或者說面向非結構化的數據樣本，如圖片、視頻、音頻、文本

2）算法需要設計來提升效果

3）需要大規模計算能力，對硬件要求非常高

4）由算法自動分析并提取數據特征

06 總結

本文主要介紹了人工智能的基本概念、基本要素及發展歷史，同時對機器學習與深度學習進的概念、應用領域及功能特點進行了簡單介紹，意在幫助大家能夠快速的對人工智能有基礎的了解。