这几年一直挺火的AI到底是什么呢？

这几年，关于人工智能的热度只增不减，国家也抓住新一轮科技革命机遇，大力发展人工智能技术，各大企业对人工智能人才也是求贤若渴，各大高校从去年开始便纷纷加设人工智能专业，专门培养人工智能方面的人才，优秀人才也都纷纷投入到人工智能科技前沿研究当中。

那么，人工智能到底是怎样的一个存在呢？人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。现代意义上的人工智能开始于1956年，艾伦图灵和达特茅斯研讨会将这一领域的首批爱好者聚集在一起，开始形成了关于人工智能方面的基本原理。但是此外，世界中的人工智能产业也经历了多次兴衰。

人工智能分为强人工智能和弱人工智能，强人工智能是指机器人能像人一样独立思考，拥有自己的意识，当然，实现这个实现这个还有很漫长的一段路要走，弱人工智能则只能执行一定范围内的任务，像下棋，简单的图像识别猫狗之类的，目前人工智能的研究尚属于弱人工智能，所以人工智能研究方面还需要很多的人才。

那么关于人工智能，什么是机器学习?什么又是深度学习呢？

机器学习基于数据样本和相应结果，在数据中发现模式并生成一种算法，最后能够将任意数据转换成所需要的结果。但机器学习中又分为监督学、无监督学习和强化学习。监督学习很好理解，就是系统根据已有结果的数据样本，对每一个数据样本进行训练。无监督学习则是系统自己发现数据内部的关系和模式，每一个的样本结果都是未知的。强化学习又是什么呢？就是建立一种奖惩模式，让系统开发某种算法。

深度学习涉及到深度神经网络，关于深度，有的专家认为有两个或者以上隐藏层的神经网络就认可，而有的专家或学者认为只有多个隐藏层的神经网络，才可认为是深度的。现在最受欢迎的有长短期记忆网络（LSTM）用于文本分类和生成、语音识别等。

卷积神经网络（CNN）用于图像识别、视频分析何自然语言处理等。

总的来说，人工智能就是人所创造出来的智能，机器学习负责培养人工智能的学习能力，深度学习是则研究多层神经网络的机器学习方法。