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。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智慧是一門學科，不是單一的某個機器或者裝置，這裡說它的原理是不恰當的。不過我們可以以非常簡單容易理解的表達，說一下人工智慧是怎麼樣是實現智慧化的。

由於人工智慧系統龐雜分支較多，我們主要說一下它的核心組成部分機器學習是怎麼實現的。就字面意思去理解，機器學習難道就是機器自己學習某個技能嗎？確實如此！機器是可以和人類一樣自己去學習的，然後具備一些功能在服務人類。那麼我們就看一下它是如何學習的。

人工智慧中機器學習的通俗解釋

自從計算機問世以來我們要和計算機進行交流，幫助我們做事就必須用程式語言告訴它該怎麼做。主要的步驟就是我們給電腦輸入規則和需要按規則處理的資料，這些資料再透過程式(規則)設計處理，系統最後得到想要的答案這就是一個完成的處理過程。

我們可以看出來這樣是個死板的，當遇到下一個問題的時候電腦就不會自己處理了。而機器學習就完全不一樣，人類輸入的是規則和從這規則中預期得到的答案，透過機器學習系統就能自己知道規則。如下圖：

比如我們給機器一張貓的圖片，並告訴電腦這樣的是貓，這樣經過無數次無數張圖片的輸入電腦就知道這樣子的是貓，這個過程也叫做機器學習模型的訓練，訓練的次數越多，這個機器識別能力就越強。

我們可以透過理解人類的學習去知道機器是如何學習的

人類的學習是透過遇到新的問題和對這個問題的處理得到經驗，並且對這些經驗進行歸納總結。這樣不但可以解決以後遇到的問題而且可以預測未來，並且你經歷的越多遇到的問題越多你就成長的越快，能力也就越強。

所以機器的學習也是一樣的，我們透過不斷的資料輸入來給它新的問題，透過對這些問題的處理就會得到所謂的經驗作為歷史資料進行儲存，再透過海量資料對模型的訓練。透過大量訓練以後不但能夠解決越到的問題，而且還可以預測人類的要求根據需求提供服務。

根據下圖去理解

所以人工智慧是透過學習變得越來越聰明的，而不是由程式一步一步的設定出來的。它的智慧程度代表你的模型訓練程度，目前人工智慧還有還存在很多的不足，還得完善，期待出現新的理論！

人工智慧化開發研究包括：

機器人：會話對話古語文言英語句子等等，模擬古代人性思維想法裡面的『靈感』。

文字識別：主要用於評估結算系統，如判斷所有小賬本所產生出來的文字數量統計+質量評估，從而得出每一個結論性的『崗位績效』。

語言識別：能夠英語會話對話的機器人，與能夠自動識別英語句子字音意的機器人之間，識別出原始卜佬語的字音意。從而得出古典英語會話對話能夠還原出染滴顏卜佬話來。

影象識別：最好是能夠機器人『看影片』，從而達到某種高度的機器人『寫創』影片裡面的，各種各樣場景片段的畫面質感文字來。那麼人工寫創合成漫畫書寫法就輕鬆自如得多了。

自然語言處理：機器人識別白話英語，在自然語言之中收集資料，許多的語言表達能力是在自然人腦裡面，不經意被機器人識別和收集起來。

專家系統：識別彙總編輯審閱批改和策劃出計提議建議等等，寫創團隊意識裡面的靈魂核心機構。

人工智慧的工作原理是計算機透過感測器（或手動輸入）收集有關情況的事實。計算機將該資訊與儲存的資訊進行比較以確定其含義。計算機根據收集的資訊計算各種可能的動作，然後預測哪種動作效果最好。計算機只能解決程式允許的問題，並且一般意義上沒有分析能力。

介紹：

人工智慧，簡稱AI，是一門新的技術科學，研究和開發用於模擬，擴充套件和擴充套件人類智慧的理論，方法，技術和應用。人工智慧是計算機科學的一個分支，它試圖理解智慧的本質，併產生一種以類似於人類智慧的方式響應的新智慧機器。該領域的研究包括機器人技術，語音識別，影象識別，自然語言處理和專家系統。人工智慧是一門新的技術科學，研究和開發用於模擬，擴充套件和擴充套件人類智慧的理論，方法，技術和應用系統。自人工智慧誕生以來，理論和技術已經越來越成熟，應用領域不斷擴大，但沒有統一的定義。人工智慧是人類意識和思維資訊過程的模擬。人工智慧不是人類智慧，但它可以像人類思維一樣，可能超過人類的智慧。但是，這種思考自身的先進人工智慧需要科學理論和工程上的突破。

科學介紹：

1，實際應用

機器視覺：機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智慧搜尋，定理證明，遊戲，自動程式設計，智慧控制，機器人，語言和影象理解，遺傳程式設計等

2.學科領域

人工智慧是一門邊緣學科，屬於自然科學和社會科學的交匯點。

3.涉及的主題

哲學與認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不確定性。

4.研究領域

自然語言處理，知識表示，智慧搜尋，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合排程問題，感知問題，模式識別，邏輯程式設計軟計算，不準確和不確定管理，人工生命，神經網路，複雜系統，遺傳演算法。

5.意識和人工智慧

人工智慧本質上是對人類思維資訊過程的模擬。

多數人認為人工智慧就是機器人，機器人就是人工智慧，其實這個想法只對了一半，機器人的確就是人工智慧，而人工智慧不只是機器人，機器人只是一種最直觀的體現而已，只是人工智慧的一個分類，不能說是全部。大家可以將人工智慧當作是一種具備人類思考模式的機器，但是這個機器在運算方面比人類更快更精準，能夠快速處理複雜的資料。

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，但沒有一個統一的定義。 人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。但是這種會自我思考的高階人工智慧還需要科學理論和工程上的突破。

其原理是：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。

生活中常用的人工智慧應用，請觀看如下影片進行了解：

1.什麼是人工智慧

人工智慧（Artificial Intelligence）：它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。1956年由約翰.麥卡錫首次提出，當時的定義為“製造智慧機器的科學與工程”。人工智慧目的就是讓機器能夠像人一樣思考，讓機器擁有智慧。時至今日，人工智慧的內涵已經大大擴充套件，是一門交叉學科。

2.人工智慧的層次結構

基礎設施層：回顧人工智慧發展史，每次基礎設施的發展都顯著地推動了演算法層和技術層的演進。從20世紀70年代的計算機的興起，80年代計算機的普及，90年代計算機運算速度和儲存量的增加，網際網路興起帶來的電子化，均產生了較大的推動作用。到21世紀，大規模叢集的出現，大資料的積累，GPU與異構/低功耗晶片興起帶來的運算力的提升，促成了深度學習的誕生，點燃了人工智慧的爆**潮，其中海量的訓練資料是人工智慧發展的重要燃料。

演算法層：機器學習是指利用演算法使計算機能夠像人一樣從資料中挖掘出資訊，而深度學習作為機器學習的一個子集，相比於其他學習方法，使用了更多的引數、模型也更復雜，從而使得模型對資料的理解更加深入也更加智慧。

計算機視覺：計算機視覺的歷史可以追溯到1966年，人工智慧學家Minsky在給學生布置的作業中，要求學生透過編寫一個程式讓計算機告訴我們它透過攝像頭看到了什麼，這也被認為是計算機視覺最早的任務描述。計算機視覺借鑑了人類看東西的方法，即“三維重構”與“先驗知識庫”。計算機視覺除了在比較成熟的安防領域外，也應用於金融領域的人臉識別身份驗證、電商領域的商品拍照搜尋、醫療領域的智慧影像診斷、機器人/無人車上作為視覺輸入系統等。

語音處理：讓機器學會“聽”和“說”，實現與人類的無障礙交流一直是人工智慧、人機互動領域的一大夢想。1920年生產的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的語音識別器，第一個真正基於語音識別系統出現在1952年，AT&T貝爾實驗室開發的Audrey的語音識別系統，能夠識別10個英文數字，正確率高達98%。比如Apple Siri，Echo等。

自然語言處理：人類的日常社會活動中，語言交流是不同個體間資訊交換和溝通的重要途徑。對機器而言，能否自然的與人類進行交流、理解人類表達的意思並作出合適的迴應，被認為是衡量其智慧程度的一個重要參照。

規劃決策系統：人工智慧規劃決策系統的發展，一度是以棋類遊戲為載體的。比如，AlphaGo戰勝李世石，Master對頂級選手取得60連勝，機器人，無人車。

3. 人工智慧應用場景

3.1. 語音處理

• 語音處理主要是自動且準確的轉錄人類的語音。一個完整的語音處理系統，包括前端的訊號處理、中間的語音語義識別和對話管理以及後期的語音合成。

– 前端處理：說話人聲檢測，回聲消除，喚醒詞識別，麥克風陣列處理，語音增強等。

– 語音識別：特徵提取，模型自適應，聲學模型，語言模型，動態解碼等。

– 語義識別和對話管理：更多屬於自然語言處理的範疇。

– 語音合成：文字分析、語言學分析、音長估算、發音引數估計等。

• 應用：包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

• 未來：真正做到像正常人類一樣，與他人流暢溝通，自由交流，還有待時日。

3.2. 計算機視覺

• 計算機視覺指計算機從影象中識別出物體、場景和活動的能力，包含影象處理、識別檢測、分析理解等技術。

– 影象處理：去噪聲、去模糊、超解析度處理、濾鏡處理等。

– 影象識別：過程包括影象預處理、影象分割、特徵提取、判斷匹配，可以用來處理分類、定位、檢測、分割問題等。

– 影象理解：本質是影象與文字間的互動，可用來執行基於文字的影象搜尋、影象描述生成、影象問答等。

• 應用：

– 醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療。

– 在安防及監控領域被用來指認嫌疑人。

– 在購物方面，消費者現在可以用智慧手機拍攝下產品以獲得更多資訊。

• 未來：計算機視覺有望進入自主理解、分析決策的高階階段，真正賦予機器“看”的能力，在無人車、智慧家居等場景發揮更大的價值。

3.3. 自然語言處理

• 自然語言處理的幾個核心環節：知識的獲取與表達、自然語言理解、自然語言生成等，也相應出現了知識圖譜、對話管理、機器翻譯等研究方向。

– 知識圖譜：基於語義層面對知識進行組織後得到的結構化結果。

– 對話管理：包含閒聊、問答、任務驅動型對話。

– 機器翻譯：由傳統的PBMT方法到Google的GNMT，流暢度與正確率大幅提升。

• 應用：搜尋引擎、對話機器人、機器翻譯、甚至高考機器人、辦公智慧秘書。

4. AI、機器學習、深度學習的關係

4.1. 人工智慧四要素

1） 資料

如今這個時代，無時無刻不在產生大資料。移動裝置、廉價的照相機、無處不在的感測器等等積累的資料。這些資料形式多樣化，大部分都是非結構化資料。如果需要為人工智慧演算法所用，就需要進行大量的預處理過程。

2） 演算法

主流的演算法主要分為傳統的機器學習演算法和神經網路演算法。神經網路演算法快速發展，近年來因為深度學習的發展到了高潮。

3） 算力

人工智慧的發展對算力提出了更高的要求。以下是各種晶片的計算能力對比。其中GPU領先其他晶片在人工智慧領域中用的最廣泛。GPU和CPU都擅長浮點計算，一般來說，GPU做浮點計算的能力是CPU的10倍左右。

另外深度學習加速框架透過在GPU之上進行最佳化，再次提升了GPU的計算效能，有利於加速神經網路的計算。如：cuDNN具有可定製的資料佈局，支援四維張量的靈活維度排序，跨步和子區域，用作所有例程的輸入和輸出。在卷積神經網路的卷積運算中實現了矩陣運算，同時減少了記憶體，大大提升了神經網路的效能。

4） 場景

人工智慧經典的應用場景包括：

使用者畫像分析基於信用評分的風險控制欺詐檢測智慧投顧智慧稽核智慧客服機器人機器翻譯人臉識別

4.2. 三者關係簡述

人工智慧：是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法及應用系統的一門新的技術科學。

機器學習：專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。是人工智慧的核心研究領域之一，任何一個沒有學習能力的系統都很難被認為是一個真正的智慧系統。

深度學習：源於人工神經網路的研究，含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。

首先，要認識“人腦智慧"的工作原理和規律是什麼？

我從事人腦智慧研究探索創新了近五十年了，攻破了這個人類科學最複雜的科研專案:“看、聽、嗅、說"為基礎的，這“人腦的高智慧、高智商、高認知"的萬能工具，人類時時刻刻都在用的工具，怎麼用？你會用嗎？巧用嗎？

人類的所有“物質和事物"是有什麼構成的？目的目標是什麼？跟蹤糾錯、評估評價做到了嗎？

這博士、那導師？是否有自己的“智慧財產權生產流水線？去發現問題，解決了問題嗎？

這才是“人工智慧″的“標本"，精通了，人工智慧還難嗎