人工智能是什么（详细解读）

我们正处在一个飞速变革的时代，技术层出不穷的新时代，也许每天醒来世界的某个角落就会诞生一个新技术，而这些技术与其我们的生活息息相关，冲击、改变着我们原本固有的思维和生活方式。在群众多的翘楚中，人工智能无疑是最受关注的、并且对人类生活影响最深远的技术，它演变出许多我们闻所未闻的新事物，将原来只能停留在想象阶段的技术，通过它额神来之笔变成了现实。

人工智能时代

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI，它是计算机科学技术的一个分支，指通过机器和专用计算机模拟人类智力活动的过程。

进入 21 世纪以来，由于计算机性能大幅度提升，使得人工智能迎来发展高潮，这一期云计算、大数据的等技术日趋成熟，是的大规模数据的获得不在是个难题，人们通过互联网即可获得获取海量的数据，这些为人工智能的发展奠定了坚实的基础。

1956 年在 达特茅斯会议上“人工智能”这一概念首次被提出，随后的几十年人工智能的发展历经三起两落，其理论基础和科研技术日益成熟和完善起来，其应用领域也随之不断扩大，主要涉足机器视觉、语言识别、图像识别、自然语等。

1) 下棋子的机器人——AlphaGo

AlphaGo Zero 一台没有任何先验、知识的人工智能机器，从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，它能够在短短三天内通过自我博弈（490万盘）成长为世界第一的围棋“大师” 。

2017 年谷歌 AlphaGo 迎战世界排名第一的围棋大师柯洁，最终 AlphaGo 以三战全胜的成绩战胜柯洁，被给予厚望的柯洁铩羽而归，不久后，谷歌宣布 AlphaGO 不再会参与任何围棋比赛与人类同台竞技。

AlphaGo 经由此役，一战成名，从此，人工智能成为科技爱好者茶余饭后谈论的话题，可以为说，AlphaGo 的成功地为人工智能打了一次最炫酷的广告。

2) 无人驾驶汽车

近些年，无人驾驶汽车的概念，走进了人们的生活，我们对于无人驾驶并不陌生，比如无人驾驶飞机，但是无人驾驶汽车真的令我们感到错愕。

开过车的朋友都知道，汽车上道，路况复杂多变，因此无人驾驶这一概念，一经提出，瞬间引发热议，好像把自己的生死完全交给了机器人。虽然如此，但是众多高科技企业，仍然将目标瞄向了无人驾驶汽车领域，比如谷歌、微软、苹果、阿里、百度、小米等等，期望在未来市场中分一杯羹。

其实早在 2005 年，无人驾驶技术就在美国国防部高级研究计划局筹办的一场汽车挑战赛中获得应用，当时一辆由斯坦福大学特隆实验室研发的自动驾驶汽车 Stanley 获得了比赛的冠军，它主要利用机器学习技术学会了如何在沙漠中穿行，并穿过了一些曲折的隧道和急转弯。这辆无人驾驶汽车主要通过视觉传感器和距离传感器的感应输入来学习如何向人一样开车。不过，这种汽车一定是不能上路行驶的，不符合市区街道环境。

随后特隆阿加入了谷歌创立的 Google X 实验室，谷歌无人驾驶汽车正式开启研发。谷歌自动驾驶汽车于2012 年 5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证，并于 2015 年至 2017 年正式进入市场销售。

我国的无人驾驶技术起步则较晚 2017年12月，北京市政府正式颁布了对于自动驾驶技术（汽车）研究的指导意见，2019年 9 由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV，获得 5 张北京市自动驾驶道路测试牌照，2019年9月26日，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队 Robotaxi 试运营正式开启。

汽车在人类社会中的标志性地位将以我们无法想象的方式发生变化，一种新的汽车生态也将应运而生。无人驾驶汽车技术属于未来发展的放假，可以解放人们的双手双脚，让驾驶变得不再劳累，同时安装既定的机器学习算法执行，还能减少交通故事的发生，并且提供道路的通行效率。

虽然目前自动驾驶汽车仍面临很多技术、监管和法律层面的障碍，但我相信不久的将来，无人驾驶汽车将是一种常态化的存在，大街小巷处处可见，那时候人们对于无人驾驶不在谈虎色变，而是一种真正的自豪、愉悦。

除此此外，比如智能家居、AI 换脸、自然语言翻译、AI 医生、智能股票分析等技术也纷纷开始落地。在过去的几年内，人工智能技术已经走入了寻常百姓家，真正为人们的生活提供便利，比如天猫精灵、智能扫地机器人、小爱同学等等，这真是“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家”。

机器学习和深度学习

一说到人工智能就会想起两个重要组成部分：机器学习和深度学习。它们好像是亲哥俩一样，只要一个出现的时候，另外一个也会冒出来。

1950年（艾伦.图灵提议建立一个图灵机）到 2000 年初（有深度学习的实际应用得到长足进展，比如 2012 年的 AlexNet 图像识别挑战赛），机器学习再度火热起来。

机器学习可以说一种较为传统的机器学习算法，我们所熟知的线性回归、随机森林、决策树等，这些都属于机器学习的算法。而深度学习其实也属于机器学习的细分领域，作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。

那么人工智能和机器学习以及深度学习，它们的关系到底是怎样的呢？通过下图，你就会明白。

机器学习分类

从广义上来说，机器学习是一种功能、方法，它能够赋予机器进行学习的能力，从而使其完成一些直接通过编程无法实现的功能。但从实践的意义上来说， 机器学习是一种利用数据，训练出模型，然后再使用该模型预测的一种方法。

机器学习是人工智能的主要表现形式，机器学习可分为监督学习、无监督学习、半监督学习（强化学习），下面主要介绍前两者。

1)监督学习

用已知某种标记或某些特性的样本作为训练集，以建立一个数学模型，再用已建立的模型来预测未知样本，此种方法称为有监督学习。这也是是最常见的机器学习方法简单来说，就像有标准答案的练习题，然后再去考试，相比没有答案的练习题然后去考试准确率更高。有监督学习的过程图如下：

有监督学习的例子有很多，比如图片识别。用户对许多包含信息的照片进行有监督学习，训练出一个最优模型，然后利用此模型可以对另外的新照片进行识别。垃圾邮件分类和此相似，也是应用了“有监督学习”。

2)无监督学习

训练样本的标记信息未知， 目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。

无监督学习中研究最多、应用最广的是“聚类算法” (即 clustering)，聚类目的在于把相似的东西聚在一起，主要通过计算样本间和群体间距离得到。这种根据类别未知（没有被标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。无监督学习过程图如下：

无监督学习的典型的应用是资讯网站的新闻的分类，比如利用网络爬虫爬取新闻后对新闻进行分类，然后将同样内容或者关键字聚集在一起，您把聚集在一其的关键字当做一个个集合，从而实现分类，这种解决方法也叫聚类分析。