人工智能的定义

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。对于其定义也有很多种，并且都挺有意义，也没有对错之分。下面列举几个行业大佬为人工智能下的定义。

人工智能的概念在1956年就被“人工智能之父”麦卡锡提出来的，其在1971年由于巨大的贡献获得了图灵奖。

著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”

美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”

其实总的来说，人工智能可以定义为：相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能, 实现某些“机器思维”。

人工智能为什么如此神秘？

人工智能到底有多神秘？

人工智能其实只是一个泛称，里面包括很多细的研究分支，比如有：机器学习，模式识别，机器翻译，专家系统等等，它们中间既有联系又有所区别！

只要稍微对人工智能有所了解以后，或者学习了人工智能相关专业以后，就会发现，其实就目前的发展情况来看，它一点也谈不上神秘，它的能力也没有我们想象中的那么超凡，神秘感很大部分原因是外界鼓吹的结果。

目前最多算通过各种算法实现了简单的模型搭建以及模拟，离真正的人脑智能还差的远呢，就目前的模型算法，跟我们的大脑也是无法相提并论的，更谈不上具有人类大脑的思维能力了，只是通过各种复杂的神经网络算法模拟人脑神经元，但是，差别又非常大，因为目前我们对于真正的人脑神经元的工作机理了解还不够完全，还有很多未解之谜。

所以就目前来看，离真正的人工智能还有很长的路要走，啥时候真正破解了人脑之谜并且可以实现人脑完全模拟才算得上真正的人工智能。

所以说，现在的人工智能看似被传的很厉害，乃至于有人说有可能会代替人类，控制地球纯属无稽之谈，其实真正的人工智能“又笨又傻”，一点也不智能，但是为啥有有着厉害之处呢，因为它的运算能力超强，这一点是人类无法比拟的。

还有一点就是人工智能靠海量的数据作为支撑，所谓的人工智能可以让机器自助学习，让自己变得越来越聪明，这也是言过其词很夸张的一种说法，这个“聪明”不是我们理解的真正的聪明，无论怎么训练，它终究还是不会有自主思维能力，这里所谓的“聪明”只是通过海量的数据对建立的模型进行训练，不停的对庞大的模型参数进行优化，优化次数越多，使模型输出的结果越准确，这就要求有大量的已经标注的样本作为训练样本。

人工智能在发展过程中又分出了各种学派，堪称中国的各个武林门派，有符号主义、连接主义、行为主义门派，其实不同的门派在不同的背景下都非常有说服力。并且势力彼此彼伏，一波三折，有萧条期，也有爆发期，不言而喻，最近肯定是处于爆发期。其爆发的主要原因无非得益于计算机计算能力的飞速发展，以及大数据时代的到来，之前说过，目前人工智能的发展依靠大数据作为支撑，没有数据，一切归零。

下面以人工智能领域中的图像识别为例解开人工智能的神秘面纱。

揭开人工智能神秘面纱

图像识别是人工智能领域非常有代表性的一个分支。

图像识别：就是给机器一张图片，然后识别出这张图片中的内容，比如椅子，桌子，猫啊狗啊等等，当然这只是最简单的应用，还有其它更复杂的应用，也是以简单应用为基础的。下面介绍人工智能具体是怎么做到的。

刚开始我们会使用各种算法建立一个机器模型（这里用的比较多的是卷积神经网络算法，也有很多种变种，这里我们只需要知道它就是一种算法就可以），开始建立的这个模型就好比一个白痴，啥都不懂，更不会识别图片，它看不懂什么是汽车、什么是小狗，、什么是小猫。

只有人告诉它以后它才会知道，并且只拿一张图片告诉它多少次也没用，它下次见了还是不认识，需要拿各种图片并且认识几千几万次才可以真正记住，这就是训练机器模型的过程，就好比训练一个牙牙学语的小孩子一个道理，拿一张小狗的图片指给他看，然后告诉他这是小狗狗，然后再给他看一张印着小汽车的图片，告诉他，这是小汽车，但是训练模型比这个要累、复杂很多，因为，它比我们的小孩子笨多了。

对于机器来说，我们不可能拿着图片挨个指给它看，我们就需要提前将大量的图片进行标注，就是说给每一张图片都要给出一个对应的名字，比如一张汽车的图片，然后标注为car，小狗的图片，标注为dog，这种标注的图片越多，最后训练越准确，标注大部分只能人工完成，工作量很大，很多数据库都是千千万万前辈们的心血所建立的。下图就是一个已经标注完成的图片数据库，可以直接拿来训练我们的模型。

CIFAR-10 数据集

机器模型它具体是怎么利用这些图片的呢？

首先它会对输入的图片做池化以及降维处理，因为我们知道，很多图片都是高清的，并且是彩色的，这会占用计算机很大的内存，然后进行特征提取，比如对小狗的图片，会提取特征，两只耳朵，嘴尖等特征……，当然这个特征是非常多的，不然就不能够准确区分出来小狗跟小猫了。

具体过程可能主要采用B-P算法，当然也有其它算法，随着人工智能的发展，各种算法层出不穷，训练的准确度也在不断提高，但是大部分都是在经典算法上发展而来。

BP算法程序实现

例如，上图中被标注为dog的一组图片，我们通过输入大量的小狗图片，做特征提取参数优化以后才能够在下一次见到小狗的图片以后准确识别出来，不同的图片的小狗姿势，颜色，大小，品种都不一样，这就会提供更加丰富的特征参数。使得识别准确性提高，那么，是不是训练以后真的能够准确识别出来所有图片？当然不是，跟使用的模型有关系，还与提供的图片有关，下面看我之前训练过的一个模型，识别准确率最大也才到90%。