大資料是這些年炒得比較火熱的概念，其實這裡可以參考一下阿爾法狗（圍棋機器人）。

阿爾法狗可以說是屠殺一片的圍棋高手，這是什麼原理？

其實就是因為這些圍棋高手的棋路和思路都已經被收整合為資料，然後阿爾法狗在面對棋手的時候就可以直接有針對性的進行分析。

這也就造成了一個人工智慧很強大的錯覺，如果有沒有見過的，那麼就會措手不及。

而下面就來說說所謂的學習性。

學習性就是機器可以自我學習，不斷成長。

其實透過之前描述了人工智慧的原理之後也很好理解，所謂的學習性就是資料的不斷收集。

而這裡就要強調一下演算法的重要性了。

大資料收集之後，需要合理合適的演算法來進行資料的處理。

說點最簡單的演算法來幫助理解好了：

比如你和機器說“你好！”，那麼機器接受資訊之後將會返回一個：“你好！”的聲音。

這是比較簡單的，如果是服務型的機器，那麼回答可能是：“你好，需要什麼幫助？”

而這樣的演算法經過不斷的修正之後就變成了前文提到的“合理合適的演算法”。

而這樣的演算法還可以不斷的更正自己的回答，簡單來說就類似於不斷的重設。

就好像是得到了更多的資料，經過一些計算發現新的“返回值”或者“回答”是更符合需求的，那麼就會替換之前的東西。

這就是機器學習的本質，透過資料分析等到更新的答案。

其實和人類也是有本質的差別的，人類可以在自身的角度來思考問題。

而機器學習，只有先得到資料才可以得到新的答案，沒有創新。

人工智慧的原理就是利用大量資料和演算法，讓機器變得更智慧，更像人，而大量資料就是其資料庫中有足夠多的資料，像阿爾法機器人，背後有著龐大的圍棋案例資料，這些資料肯定比選手一生下的圍棋還要多很多，完全不是一個兩級的的，而演算法就是，透過資料找規律，因而機器人就有了學習能力，在圍棋中，無論對方走哪一步，人工智慧就已經算到後面幾十上百步甚至幾百種走法，那肯定足以秒殺人類。

像無人駕駛也是這樣，一般會透過程式寫好相應的規則，在透過輸入大量資料進行驗證，然後透過高階演算法，讓駕駛汽車自動識別道路情況。

未來人工智慧會更加智慧，因為我們的資料每天都在爆發式增長，只要我們提高演算法的可行性即可。

人工智慧說到底，就是一套高階點的演算法。舉一個最簡單的例子來說明怎麼樣學習的。

假如你投擲一枚硬幣，現在讓機器來預判它落地的位置。當考慮了風速，溫度，溼度，陽光的照射，人的身體狀態等等因素。

然後你不斷的拋硬幣，人工智慧需要大資料的支援，所以你需要拋很多很多次(雖然可能你一生都拋不完這麼多次，哈)，然後機器不斷根據這些標籤進行分類，推測落地的位置，可能還會加上新的標籤，比如:你正好看到了一個美女。

等訓練完成之後(經過了大量資料的訓練)，然後你丟擲一枚硬幣，它可以精準的預測落地的位置。越訓練則越精準。

以上，我只舉了一個小例子，看似簡單，但是裡面的演算法的設計，機器的識別，應對訓練效率下降等等，這些都是很麻煩的事情。所以說，理解如何學習不難，但是真的設計出如何學習，還是很困難的。

人工智慧的概念很廣泛，我們就舉大家都知道的兩個例子好了: 阿爾法狗和影象識別。

在阿爾法狗例子中，阿爾法狗首先學習了歷史上的經典對弈， 就是學了所有前代大師的招數。事實上它做的事情是判斷在特定局面下，如何基於大量歷史資料在有限時間內選擇一個較優解。阿爾法狗雖然有很強大的計算能力，但也沒辦法在有限時間內窮盡所有可能。這樣，學習的大師水平越高阿爾法狗越厲害，學的越多，它也越厲害，所以當時大家知道阿爾法狗的棋力是越來越高的。等到阿爾法狗ZERO的時候，它已經不滿足於學習人類的對弈了，因為它可以憑藉自己的算力創造不曾被人類棋手摸索過的模式。到了這一步，我們可以說，它已經把圍棋玩通關了，因為雖然圍棋複雜，但歸根結底還是一個計算問題，所以只要算力夠強大，就可以把所有的可能性學習一遍。

另外一個經典例子是影象識別。首先拿很多比如貓的圖片告訴機器這些是貓，然後機器就從圖片中提取相同的特徵，比如兩隻耳朵、一條尾巴、幾縷鬍鬚，還有它們的相對大小相對位置等等。訓練結束後，再拿另外一張貓的圖片測試，機器就能根據已經學習的特徵來判斷這是貓，其實挺像人類識別物體的邏輯的。在這個例子中，也是訓練的資料越多，學習到的特徵越精細，後面判斷的時候越準。

這兩個例子雖然是不同的人工智慧技術問題，但大家可以看到，機器可以透過更多的資料訓練來提高智慧，所以大資料是人工智慧的基礎。

目前的人工智慧，想要智慧就需要有很多很多資料，然後透過一定的演算法，從這些資料中分析出來最佳的答案然後智行。

比如現在的無人駕駛汽車，想要自己行駛在道路上，首先它的有這些道路的資訊，哪裡改拐彎，哪裡改直行，這些資料都得有，然後分析。加入哪天一個道路變了跟最先輸入的資訊不符，那就會有錯的答案了。

隨著錄取的道路的資訊越多，這個系統也就更智慧，所以看起來它好像在學習。其實很人類的經驗差不多，一個人見過的東西越多，經驗越就多。而給人工智慧錄取新的資料，也就是增加了經驗。在演算法不變的情況下，資料越多越智慧。

人工智慧是人類賦予機器和電腦一些思維的特質，比如邏輯的上的判斷、推理、決策的過程。

人類透過把機器和電腦進行程式化設計的方法，將人類邏輯思維的過程用結構化的方法，分解成一連串的資料執行步驟。

這樣的方法，能夠使機器和電腦具備一些聰明的特性，可以幫助人類解決和處理一些只有思維和智力能夠解決的問題。

這就是人工智慧工作的原理。

在這個過程中，人工智慧始終是透過機器學習來獲得這個能力的。所以，機器學習並不是機器人自主進行的，它是人類特意設計成這樣。

在此過程中，帶有條件判斷的邏輯程式就形成智慧；持續輸入的資料幫助機器對事物的屬性進行識別和歸納，這就是學習；在知識庫的大資料裡進行高效的邏輯思維和選擇，就形成智慧。　

人工智慧之所以能夠進行學習，因為它容納了邏輯學、電腦科學、心理學、語言學、數學、工程學等學科的知識和方法。

這些方法既是人類學習的結果，同時，還包含了人類進行學習的方法和過程。機器和電腦獲得了人類賦予的這些方法和學習過程的啟迪，並且按照人類行為的心理學將它轉化為自身的辨識和學習過程。

即便這樣，機器學習也非常緩慢，單個機器一開始並不能有效地學會所有可能的任務。它的學習能力直接是由人類的演算法提供的，受到演算法的支撐和限制。

演算法操控邏輯程式，執行人類現行的知識和其他大資料，這些通常就是機器人學習的素材。機器學習在知識庫和大資料的範圍內模擬問題的存在區間和進行求解。

還需要指出的是，機器人進行強化學習依賴於人類多層神經網路技術的成功應用。在深度學習系統中有一個特別有用的架構，被稱為卷積神經網路，目前這是機器強化學習最有效的演算法。

圍棋之王阿爾法元就只使用了一個神經網路，雖然它可以拋開大資料，但是它卻具有了另一個弱點：它需要海量的試錯才能學會單一的贏棋任務。

所以，機器學習雖然不需要象學生那樣去背誦概念、理解問題，但是，它比人類學習還是複雜很多。學生學習在被老師批改、糾錯一次之後，往往就能掌握標準答案。

人工智慧是透過計算機程式設計技術實現類似人類認知和思考的一門綜合性交叉學科，在現有的學科分類中將人工智慧歸入計算機相關學科。人工智慧主要試圖模擬人類的學習和認知能力以賦予機器等具有像人一樣的智慧和學習行為，例如人類思維的判斷、推理能力，對外界環境的感知、理解，以及思考、規劃自己的行為和與外界的通訊等。

簡單來講，人工智慧就是研究透過某種途徑使得計算機可以模仿人腦來對系統進行認知、學習、和規劃等來處理一些我們生活中所遇到的複雜問題。人工智慧的實現方式是一系列的計算機程式。人工智慧的計算機程式是基於某種或者多種數學知識來編寫的。與傳統的程式所不同之處是人工智慧的計算機程式是具有演繹能力和歸納能力。

人工智慧的一個非常重要的特性是學習性。人工智慧是綜合利用多種數學知識，其中使得人工智慧具有學習性的最為重要因素是神經網路的作用。神經網路是透過數學手段模擬人腦的結構和思維運算模式，是由眾多的神經元透過交替的網路連線在一起。神經網路是透過輸入和輸出資料對神經網路結構進行訓練，神經網路的懲罰函式賦予了人工神經網路的學習特性，該懲罰函式類似於人類的學習特性。當出現訓練錯誤時，透過懲罰函式的調整對神經元的調整使得神經網路具有學習性。

從外部角度觀察來看，人工智慧便具有了學習性。