什么是人工智能呢？

　　人工智能artificial intelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。
　　人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。
　　人工智能的时代到来宣布了以前的＂勤劳致富＂的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。
　　说白点，人工智能是由人类造出来的可以自主思考，判断，运行的设备，由软件系统和硬件系统构成，软件系统像人类大脑一样工作、发出指令，硬件系统像人类躯体一样动作。
　　当然，目前人类的技术是通过模型和算法来构建人工智能的大脑，人工智能还不能自主思考，说白了还不是有意识的生命体，将来不好说，会不会和电影终结者里出现的智能机器，将来发展成什么样子，没法预测。
　　当然，人工智能发明出来是为人类服务的，也要为人类谋福利的正义人类所用的，绝不能被一些阴谋家所利用。
　　终究还是人工的智能。人类生理学、生物学的智慧在冰冷机器上的仿生、模拟和延伸。
　　机器的优势的海量数据存储，快速运算，模式识别，关系挖掘。人类的优势(大部分时候)有温度，有情感，有理性的决策。但并不是是机器就一定有优势。
　　放学了你去接你的孩子，你可以在校门口100个学生中快速的识别你的闺女——扎了两个辫子，穿着红上衣，蓝色裤子，背着个粉色的书包，还有两个小酒窝。这是计算机所不擅长的。机器智能任重道远。
　　看到这个问题的时候想了很久该怎么解释人工智能才算通俗呢？一个很专业的知识体系其实很难通俗的去解释。不过人工智能贴近人类生活，可以用生活中的例子去解释。
　　首先人工智能的核心是机器学习和深度学习，通过解释这两个问题我们来解释什么是人工智能机器学习的通俗解释
　　人工智能最直接的还是实现智能化交流，只有能交流才能实现人类想要的东西，人与人的交流是靠语言实现的，英语、汉语、阿拉伯语等。会了语言对方就能理解我们的命令和表达，就能配合着做很多事。
　　同样的道理，人和计算机要交流时，我们就要会机器的语言，也就是要会我们通常所说的编程语言，要用编程语言实现对机器命令，计算机就听我们的了。要实现这个过程有以下主要步骤。
　　第一，就是我们给电脑输入一个规则（程序）和需要按规则（程序）处理的数据，第二步，这些数据就会按照规则（程序）设计去处理，第三步，系统最后得到想要的答案，这就是一个完成的处理过程。
　　我们可以看出来这样的处理过于单一的。当人们需要用一个框架去智能的处理一类问题的时候，这样的设计规则就能不能满足需要了。这个时候就需要机器学习去实现，而机器学习就完全不一样。我们看看它是怎么工作的？首先人类输入的是规则和要从这规则中预期得到的答案，通过机器自己的学习就能自己形成这个规则。也就是让它学会这种规则，如下图：
　　结合人类的学习去理解机器的学习
　　人类是怎么进行学习的呢？我们从生下来就在不断的学习当中。对于学习的过程我们太熟悉了，人类的学习主要就是学习经验（知识也可以理解为经验）主要是通过生活或者工作中遇到的新问题，并且通过处理了这些问题而得到的感受来积累经验，最后对这些经验进行归纳总结。这样不但可以解决眼前的问题，以后遇到相似的问题也可以解决，并且你经历的越多，遇到的问题越多你就成长的越快，能力也就越强，而且还可以根据已有的丰富经验做出预测和分析。
　　所以机器的学习也是一样的，我们通过不断的数据输入来给它新的问题，通过对这些问题的处理就会得到所谓的经验作为历史数据进行存储，再通过海量数据对模型的训练。通过大量训练以后不但能够解决遇到的问题，而且还可以预测人类的要求，根据需求提供服务。这个过程就是机器学习的过程。
　　深度学习的通俗解释
　　深度学习是机器学习的一部分，深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，都是人工智能的范畴。深度学习更加的细化。
　　它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。其主要的思想就是模拟人的神经元，每个神经元接受到信息，处理完后传递给与之相邻的所有神经元即可
　　这其中就要理解深度学习的＂度＂代表什么？根据神经元的原理可以理解这个＂度＂就是指层级。层级越多代表深度学习效果越好，但同时也会带来一些问题（这里不过与累赘）。在应用时，系统会堆叠多个层，这一层的输出作为下一层的输入，以此类推就能实现想要的效果。如果是图像处理，就会一层比一层更清晰，如果是语言处理就会一层比一层更加清楚，如图下图。
　　当然了机器学习和深度学习在实际的原理要比这个复杂的多，涉及到的学科也是非常多的数学，物理生物等都是不可缺少的。其中深度学习已经被证实是人工智能中最先进的技术，并且应用广泛。而且拥有比以往更多的资金流入，并且已经是各国技术争夺的新战场。也更有可能成为人类整体发展的主旋律。
　　我以上就是我分享机器学习和深度学习的理解，可能不太准确，请各位大神指正！也可以留言讨论，欢迎关注。
　　通俗地来说就是通过人工辅助的方式，让机器学习和模拟人类的思维过程，从而让机器也有一定的分辨和决策能力！
　　如：让机器去在特定的环境试错，通过奖惩机制诱导机器记住：什么情况下做什么动作会得到奖励，什么情况下做什么动作会得到惩罚，从而让机器拥有一定的智能！
　　人工智能：
　　要想智能先要人工。
　　想要非常智能就要大力人工。
　　如果没有人工，就没有智能。
　　智能仅仅是人工的一个外在表象。
　　其它的影响因素也是极其多的哟。
　　不能全部满足的话那就不是真正意义上的智能！
　　人工智能要说简单通俗的理解就是把机器变成人类的＂奴隶＂。这样好理解了吧。
　　人类的发展史就是从奴隶社会演变过来的，这样的思想一直刻在人类的骨子里，可能有人觉得不合适，举个简单的例子:假如你有很多钱的时候，你是不是想买很多房和车？或者是多雇几个佣人和司机给你提高生活品味。实话实说我会有这样的想法。
　　人工智能就是最好的一个体现，它集成了人类尖端科技领域的计算机学、信息工程学、神经学、语言图像识别等诸多高科技的机器人。为什么要花大量的精力、人力和金钱去研究人工智能呢？还不是为了更好的为人类服务。听从人类给它设定好的编程程式，按照人的指令给人办事。帮助人们不想办的事或者难办的事。
　　我们生活也会经常看到，或者以后的生活中会出现大量的人工智能机器人，比如这次疫情期间武汉街上出现的快递机器人，还有很多餐厅自动送餐的传菜机器人，都是为人类服务的＂奴隶＂机器人。
　　人工智能就是使用计算机来模仿人的思维，使机器能够像人一样的思考、总结规矩并且利用规矩（专业上我们称之为机器学习）。
　　如果您用机器学习算法写个程序来模拟人的思维，比如人脸识别，就是机器能够像人一样再次认识你见过的人，机器的优点是不会像人一样，见过一面第二天忘记了。
　　如果你使用机器学习算法写个程序来实现人的情感变化，将写好的程序放进芯片，然后再制作个美丽的机器人外壳（就像科幻片里面的机器人女友），那么机器就像人一样，当然人的情感、表情算法正在开发中，做的比较好的例如日本机器人专家的石黑浩教授开发的美女机器人Irica，您可以多关注下。
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　　通俗的讲，人工智能就是机器拥有了自我学习的能力，举个例子：
　　原来电脑上的围棋软件，能够和你下围棋，是因为软件里把围棋的规则和有限的棋谱编程进去，让电脑按照既定的思路和你下棋；
　　而拥有人工智能的AlphaGo不同，它不仅具有海量的棋谱在它的脑海里，而且随着和它下棋的对手越来越多，它会学习到更多的围棋局面，根据自身算法不断更新自己，越来越厉害，由于这种计算都是机器完成的，人类几乎不可能超越它；这就是人工智能常常提到的＂机器学习＂。
　　再举个例子，人工智能的摄像头，初始会由人输入有限的人脸，让它积累基础的数据，根据初始的人脸，它学会了分辨男女，年龄，是否戴眼镜，发型等等特点，在它之后的工作中，随着摄像头采集到越来越多的人脸，它的分辨能力就越来越准确，也就是说它会越来越聪明。
　　当它能认出一个人的特征时，你觉得它和普通摄像头差不多；但是当他在1秒钟内就把几十个甚至上百个人脸辨别清楚，并且归类，和数据库进行对比，这个时候，它的能力早已超越人类的分辨能力。
　　人工智能就是通过程序来实现人做的事情。
　　比如目前的停车收费系统它就能够自动识别车牌，这个自动识别车牌的过程就实际上就是一个人工智能系统。
　　还有目前的一些人脸识别，人脸支付。