人工智慧技術近些年飛速發展。咱普通老百姓確實感覺不錯。比如人臉識別。語音翻譯等等。但咱對此有不同的看法！咱認為這些技術從根本上說不算是人工智慧。只能算計算機技術。

首先人臉識別技術，語音翻譯技術包括那個人工智慧淘汰圍棋高手的那些技術。原理上都是一樣的。通過採集海量的資料，計算機在分析這些資料，通過演算模擬找出最佳方案！自始至終都是由資料提供支援。總之就是在海量的資料中找出一個可用的資料。離開資料庫一切免談。

而咱理解的真正的人工智慧是由計算機主動規劃，制定出方案。而不是找出方案。二者有本質上的區別。舉個例子:咱們小學學過的烏鴉喝水。烏鴉就比作人工智慧，它銜石子填到瓶內以抬高水面這個動作是烏鴉（人工智慧）主導規劃制定的方案。沒有大資料支援。

我認為，人類對於知識的認知還停留在自身的看法和角度。而人類造出的器械工具都是模仿人類的構造進行了延伸，對事物的思考是基於本身對宇宙的瞭解進行的思考。將這些東西傳承下來，我們稱之為知識。

AI是人類模仿大腦的思維方式進行的一系列處理，他們已經有了自己的一個思維邏輯，也就是程式語言。日常生活中，我們也會看到這個邏輯和人類本身的思維邏輯有很大的不同。我認為在模仿之後，深度學習是對於已經瞭解到的客觀事實進行經驗的積累。從而用更短的時間對不同的事情進行一個最快速的判斷和選擇。

這條路還有很長要走，現在大部分的知識還停留在最基礎的思維方式，也就是類似於人類腦幹所做的事情，人們在平時不會了解到的他們，但是人的呼吸，體溫調，激素調節等等都受腦幹控制。這些事情人們不會察覺，但是一旦出了問題會影響生命。只有將這一步做好了，人類才會進行下一步的探索，AI才會繼續發展。

簡單來講，人工智慧包括機器學習、心理學、哲學、認知科學、生物學、資訊學等各大學科；而機器學習則包括深度學習。

事實上，人工智慧並不是在模仿大腦工作；這是目前人工智慧與人類大腦最大的差別。也決定了目前的人工智慧無論怎麼發展，都無法形成自我意識。

深度學習只是一種實現人工智慧的方法。二者都離不開核心演算法。

個人覺得，是計算機技術的不斷髮展推動了人工智慧的廣泛應用；但又是計算機領域命名的原因，讓我們對它們多了很多錯誤的認識和期待。

人工智慧分為強人工智慧和弱人工智慧

弱人工智慧比如下圍棋的阿爾法狗，只能下圍棋，其他的啥也幹不了

強人工智慧才是真正追求的通用智慧。目前這方面沒什麼大進展

深度學習只是人工智慧領域中的很小分支，應該歸屬於人工智慧下面的機器學習下面的神經網路下面的深度學習………