其實一句話就可以概括人工智慧是對人的一個思維，獲取資訊過程的一個模擬，當然是進行人工輸入的一種方式來實現上述過程的收集

人工智慧的工作原理是：計算機會透過感測器（或人工輸入的方式）來收集關於某個情景的事實。計算機將此資訊與已儲存的資訊進行比較，以確定它的含義。計算機會根據收集來的資訊計算各種可能的動作，然後預測哪種動作的效果最好。計算機只能解決程式允許解決的問題，不具備一般意義上的分析能力。

作為一名計算機行業的從業者，我來回答一下這個問題。

想要知道人工智慧是什麼，我覺咱們首先得知道它是怎麼一回事。

人工智慧簡單的定義是讓機器作出人一樣的智慧，可以透過著名的圖靈測試進行測試，就是說讓機器和人同時做一些事情，讓人判斷是機器做的，還是人做的，如果機器能欺騙過人，說明通過了圖靈測試。

研究者為了實現人工智慧，提出了很多方法，一種方法是邏輯推理，就是定義一些邏輯符號，然後讓計算機自動推理，這種形式的智慧可以做到自動證明數學公式。

但是讓它識別一張照片是人是狗卻很難。這難道是我們想要的人工智慧嗎？所以經歷了人工智慧寒冬。

為了解決這個問題，計算機學家、腦科學家、生物學家一起合作，提出了模擬人腦的演算法。也就是現在深度學習的原型，這種方法被證明可以很好的進行手體數字的識別。到2012年，這種方法經過發展變成了現在的人工智慧。

目前實現人工智慧的方法為深度學習，它的工作原理為：

首先如果將它分為三個部分，一個部分是網路、一部分是損失函式、一部分是學習演算法。

這三部分好比我們學生時代的學習，網路是學生、損失函式是考試分數，學習演算法是老師。學生透過考試得出分數（網路計算損失函式），然後老師透過看學生的錯題，糾正學生的學習（學習演算法最佳化網路引數）。從而學生可以考高分（更小的損失函式）

這只是基本的原理，現在學術界研究的方向也是這幾個方面，提出更好的網路，更好的損失函式，更好的學習演算法！

上面介紹的三個部件，理論上可以用任何程式語言實現。那為什麼用python呢？python是動態指令碼語言，主要優點是簡單、易用，有豐富的庫，可以使用幾行程式碼完成C++/java幾十行程式碼的功能。凡事沒有免費的午餐，python也有個缺點是速度比較慢。所以現在的深度學習框架都是使用python作為前端，C++作為程式設計的後端。這樣既方面使用也可以在速度上保持不錯的選擇。

IT獵頭白話講解人工智慧，爭取讓所看的人都看得懂。記得兩年前在公交上，偶然聽見兩個大概五六十歲的中老年人提到了大資料，其中一個正在看某app，另一人說“你天天關注這些，這個軟體就會透過大資料統計再天天給你推薦同樣的內容......”，至今記憶猶新，當時很震撼，他們不是知識分子，就是商場裡面的一般員工，他們都多少懂得大資料，確認讓我感到時代的變化和進步太快了。

而兩年後的今天，另一個詞“人工智慧”更是熱門話題，已經影響到我們每個人的衣食住行，知識我們很多人沒有發現，沒有去了解這個“人工智慧”是如何運作的。上面提到的兩個老太太的話題，其實就是大資料和人工智慧技術的運用。這次疫情期間，也有很多省市就是用人工智慧機器人代替純人工電話呼叫做疫情訪問和調查的，很多人聽起來還以為是真人電話。下面就講一講它的大概原理。

人工智慧，通俗字面理解大概就是讓計算機、讓機器像人一樣有人的智慧和思考能力，能夠像人一樣可以自主應答說話，像人一樣能夠識別各種物體，這就是人工智慧（實際比這個還高階的多）。要理解人工智慧首先要知道一個詞：機器學習。

機器學習顧名思義就是讓機器學會學習，在普通老百姓看來，只有人兒和大猩猩、猴兒之類的聰明動物才有學習能力，才會學習，怎麼一堆電子裝置可以像人一樣學習呢？是吧，太神奇啦。

至於機器內部是怎麼學習的我們不去研究這麼深，我們就搞清楚機器學習這個概念就好了。理解機器學習，舉一個最好的例子：嬰兒出生後的自我學習。

一個剛出生不久的嬰兒看待身邊物體，更夠感知立體的物體，但是不知道各物體之間的“邊界”，也就是說他看到桌上有個蘋果，但是他不懂得哪是蘋果，哪是桌子，他們之間的界限是什麼界限在哪兒。隨著嬰兒的長大，我們就會教他，指著蘋果，甚至把蘋果拿過來告訴他，寶貝兒，這是蘋果，這樣的訓練次數多了，嬰兒也就慢慢學會了，知道了哪是蘋果，哪是桌子，知道如何區分他們了，相當於在他大腦裡面建立了一個桌子的模型和一個蘋果的模型。機器學習也是這個道理，首先，IT工作者和演算法工程師寫了一堆“像數學公式一樣的演算法公式”，然後給電腦一堆蘋果的圖片兒，讓它根據人們寫的公式去認識，去計算，直到後面，你給計算機任何一張蘋果的圖片他都認得出來為止，那麼這就實現了機器學習。否則，就要重新修改調整演算法公式，重新給圖片訓練它，直到它以後“在不犯錯誤”為止，這就是機器學習。

機器有了這個機器學習的能力，再結合其他的一些深層次技術和應用技術，就構成了人工智慧技術。比如，機器學習+影象處理技術就構成了計算機視覺、機器視覺人工智慧技術，就是讓機器自己學會了認得圖片，有朝一日，你家門口安裝一個攝像頭，你女兒回來了，門鈴就會自動說，你的閨女回來了。

不知這麼說，大家理解麼？

人工智慧的工作原理是：計算機會透過感測器（或人工輸入的方式）來收集關於某個情景的事實。計算機將此資訊與已儲存的資訊進行比較，以確定它的含義。計算機會根據收集來的資訊計算各種可能的動作，然後預測哪種動作的效果最好。計算機只能解決程式允許解決的問題，不具備一般意義上的分析能力。

人工智慧是一門研究用計算機來模仿和執行人腦的某些智力功能的交叉學科，所以人工智慧問題的求解也是以知識為基礎的。用計算機應用大資料資訊去執行或代替人去做一些簡單與繁瑣的任務!