轻松了解AI

人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能主要方法

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想到未来人工智能带来的新科技产品，将会是人类智慧的结晶。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人类那样思考、也可能超过人类的智能。

自从人工智能开始以来，已经采用了两种方法实现：在第一种方法中，通过步骤树解决模型问题，许多逻辑学家，喜欢这种方法。随着专家系统的兴起，使用此方法旨在封装从狭窄领域的专家获取的知识库和决策引擎，以帮助有机化学家识别未知分子。但是，使用这样的系统，非常困难或完全不可能从一个问题推广到下一个。

第二种方法，编写一个通用模型，同时计算机使用提供的数据调整模型的参数。由于一些模型真的接近统计方法，被称为人工神经网络，这是最近最流行的方法。

此外，常用下面三种方法之一来对机器学习模型进行分类：

1、监督学习：为模型提供标签数据。

2、无监督学习：为模型提供无标签数据，并让它自己识别模式。

3、强化学习：在模型的每次迭代结束时，只需给它一个“等级”。

人工智能分类特点

在人工智能(AI)研究领域，业内人士对最新突破产生的共识就是，有情感意识的智能机器距离成为现实还很遥远。在理解语音指令、分辨图像、驾驶汽车以及打游戏方面，机器已经比人类做得更好。那么，还需要多久机器才能自然行走在人类中间？

人工智能领域的困难和吸引人在于，它不是一个有序的树，而是一个灌木丛。它们不是并行分支，而是一个分枝比另一个分枝生长得快，并且处于显要地位。一些分支已经交叉，其他分支没有，一些分支已经被切割，并且新的分支将出现。

未来的人工智能机器将更加先进，它们不仅会自己建立模拟世界，还会模拟世界上其他对象和实体。AI发展的最后阶段就是建立能够形成代表它们自己的模拟世界的系统。最终，我们的AI专家不仅需要自己理解意识，还要建造拥有自我意识的机器。

人工智能在新的数据资源、计算资源、计算模型等的推动下得到了蓬勃发展，在人工智能研究不断推进的同时，落地的实用产品也不断被推出，技术在实战中磨练、更新。新一代人工智能技术将不断在鲁棒性、可解释性、交互性等关键问题上实现更多的突破，人类必将逐步走向理想的强人工智能时代。