人工智能是什么？

很多年前，现代计算机之父图灵（Alan Turing）构造出图灵机也就是计算机的基本概念。下图就是图灵机的原型图，它包括无限长的纸带（数据写入和读取）和纸盒子（控制指令）。

图灵思考的一个重要一个问题：机器能达到多高的智慧？他构造了一个思想实验，对机器智慧的终极测试--图灵测试。

想象这样一个场景：人类与另一方交流，彼此隔离，另一方对于人类来说是个黑盒子，你对他一无所知。交流仅通过 "键盘-屏幕" 进行，人类通过键盘输入，对方通过屏幕回应。如果人类通过人类无法通过交流辨别对方是人类还是机器，那么就可以说机器通过了测试，拥有了与人类等价的智慧。

人工智能理论

为了让机器拥有人类的思维能力这个目标，通常采用机器学习这个手段，目前这个手段中又添加了一项重要武器 --深度学习。机器学习就是从我们提供的数据中学习一个函数 ，难点也在于此。目前寻找这个函数的大致过程如下：

首先要准备一个function set（函数集合），这个函数集合就是model；

其次衡量函数集合中哪些是否合适。根据训练数据，判断函数集合中的函数是否合适；

最后，通过损失函数确定最合适的函数。

机器学习根据人工标注样本数量的多少可以分为有监督学习(Supervised Learning)、半监督学习(Semi-Supervised Learning)以及无监督学习(UnSupervised Learning)。

有监督学习

有监督学习中的训练数据需要通过人工标记。

半监督学习

监督学习中的训练数据需要通过人工标记，这样做需要消耗大量的人力、物力，为了减少这种消耗，我们提出了半监督学习，通过该模型减少标记数量。

无监督学习

非监督学习就是不需要标签数据，即只有输入，没有输出 。

深度学习

不管是有监督学习、半监督学习，还是无监督学习都需要我们提取有效的特征，这些特征提取直接影响最后的性能，而深度学习通过模仿神经元，直接输入数据，构建相应的模型，自动学习出有效特征作为最后输出层的输入数据，有效地提高了性能。

人工智能的应用

语言识别

语言识别就是将一段语言信息转换成一段文字，目前类似产品有很多，比如说："微软小冰"等。

图像识别

图像识别就是能够识别出图像中的对象属于哪一类，比如识别图像中属于猫还是狗，或者识别是哪个人。

人机对弈

Google团队研发的AlphaGo就是采用深度学习，一方面学习已有的棋局，另一方面使用加强学习学习未知棋局，每次都从19*19个位置中选择一个最优位置。

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