AI，即人工智能(Artificial Intelligence)，是一種計(jì)算機(jī)程序，它可以模擬人類的思維過程，從而實(shí)現(xiàn)某些人類智能的任務(wù)。作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，AI致力于研究、開發(fā)模仿、擴(kuò)展和增強(qiáng)人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。簡而言之，AI的目標(biāo)是理解和構(gòu)建能夠執(zhí)行通常需要人類智能才能完成的任務(wù)的機(jī)器，這些任務(wù)包括但不限于學(xué)習(xí)、推理、問題解決、語言理解、知識表示、規(guī)劃、自然語言處理、模式識別、視覺識別、感知、創(chuàng)造力以及在廣泛任務(wù)中的自主行動(dòng)。AI的概念并非一蹴而就，而是經(jīng)歷了多年的發(fā)展和演變。1956年，在美國達(dá)特茅斯學(xué)院召開的一次會(huì)議上，約翰·麥卡錫等人首次正式提出“人工智能”這一術(shù)語，標(biāo)志著AI作為一門獨(dú)立學(xué)科的誕生。早期的人工智能研究主要集中在基于規(guī)則的系統(tǒng)和邏輯推理，旨在模擬人類智能，解決人類的工作，如復(fù)雜的計(jì)算。然而，這一時(shí)期的人工智能還遠(yuǎn)未達(dá)到今天我們所理解的智能水平，它更多地是基于固定程序和規(guī)則的操作。

AI的發(fā)展可以分為幾個(gè)主要階段：

- **起步發(fā)展期(1956年—20世紀(jì)60年代初)**：在這一階段，AI取得了初步成果，如機(jī)器定理證明和跳棋程序，這些成就引發(fā)了AI發(fā)展的第一個(gè)高潮。然而，隨后的失敗和目標(biāo)落空，如機(jī)器翻譯的笑話，導(dǎo)致AI發(fā)展進(jìn)入低谷。專家系統(tǒng)的出現(xiàn)模擬了人類專家的知識和經(jīng)驗(yàn)，解決了特定領(lǐng)域的問題，實(shí)現(xiàn)了AI從理論研究到實(shí)際應(yīng)用的轉(zhuǎn)變。

- **知識工程時(shí)期**：隨著應(yīng)用規(guī)模的擴(kuò)大，專家系統(tǒng)的問題逐漸暴露，如應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識性知識等。這一時(shí)期的研究開始注重知識表示和推理方法，以更好地模擬人類智能。

人工智能(Artificial Intelligence，縮寫為AI)是對人的意識、思維過程進(jìn)行模擬的一門新學(xué)科。如今，人工智能從虛無縹緲的科學(xué)幻想變成了現(xiàn)實(shí)。計(jì)算機(jī)科學(xué)家們在人工智能的技術(shù)核心--機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)和深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)領(lǐng)域上已經(jīng)取得重大的突破，機(jī)器被賦予強(qiáng)大的認(rèn)知和預(yù)測能力?；仡櫄v史，在1997年，IBM深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫;在2011年，具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的IBM Waston參加綜藝節(jié)目贏得100萬美金;在2016年，利用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的Aplphago成功擊敗人類世界冠軍。種種事件表明機(jī)器也可以像人類一樣思考，甚至比人類做得更好。

目前，人工智能在金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)發(fā)展的主要方向。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

在介紹機(jī)器學(xué)習(xí)之前，先需要對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)三者之間的關(guān)系進(jìn)行梳理。目前業(yè)界最常見的劃分是：

人工智能

是使用與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)完全不同的工作模式，它可以依據(jù)通用的學(xué)習(xí)策略，讀取海量的大數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、聯(lián)系和洞見，因此人工智能能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整，而無需重設(shè)程序。

機(jī)器學(xué)習(xí)

是人工智能研究的核心技術(shù)，在大數(shù)據(jù)的支撐下，通過各種算法讓機(jī)器對數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的統(tǒng)計(jì)分析以進(jìn)行自學(xué);利用機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能系統(tǒng)獲得了歸納推理和決策能力;而深度學(xué)習(xí)更將這一能力推向了更高的層次。

深度學(xué)習(xí)

是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一種，隸屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，現(xiàn)在很多應(yīng)用領(lǐng)域中性能最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)都是基于模仿人類大腦結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)而來的，這些計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠完全自主地學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)并應(yīng)用規(guī)則。相比較其他方法，在解決更復(fù)雜的問題上表現(xiàn)更優(yōu)異，深度學(xué)習(xí)是可以幫助機(jī)器實(shí)現(xiàn)獨(dú)立思考的一種方式。

總而言之，人工智能是社會(huì)發(fā)展的重要推動(dòng)力，而機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)就是人工智能發(fā)展的核心，它們?nèi)咧g是包含與被包含的關(guān)系。如下圖：

二、機(jī)器學(xué)習(xí)：實(shí)現(xiàn)人工智能的高效方法

從廣義上來說，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種能夠賦予機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，以此讓它完成直接編程無法完成的功能的方法。但從實(shí)踐的意義上來說，機(jī)器學(xué)習(xí)是通過經(jīng)驗(yàn)或數(shù)據(jù)來改進(jìn)算法的研究，通過算法讓機(jī)器從大量歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，得到某種模式并利用此模型預(yù)測未來，機(jī)器在學(xué)習(xí)的過程中，處理的數(shù)據(jù)越多，預(yù)測結(jié)果就越精準(zhǔn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能的研究中具有十分重要的地位。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域。從20世紀(jì)50年代人們就開始了對機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，從最初的基于神經(jīng)元模型以及函數(shù)逼近論的方法研究，到以符號演算為基礎(chǔ)的規(guī)則學(xué)習(xí)和決策樹學(xué)習(xí)的產(chǎn)生，以及之后的認(rèn)知心理學(xué)中歸納、解釋、類比等概念的引入，至最新的計(jì)算學(xué)習(xí)理論和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的興起，機(jī)器學(xué)習(xí)一直都在相關(guān)學(xué)科的實(shí)踐應(yīng)用中起著主導(dǎo)作用?，F(xiàn)在已取得了不少成就，并分化出許多研究方向，主要有符號學(xué)習(xí)、連接學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等。

1.機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)模型

機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是算法，算法是用于解決問題的一系列指令。程序員開發(fā)的用于指導(dǎo)計(jì)算機(jī)進(jìn)行新任務(wù)的算法是我們今天看到的先進(jìn)數(shù)字世界的基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)算法根據(jù)某些指令和規(guī)則，將大量數(shù)據(jù)組織到信息和服務(wù)中。機(jī)器學(xué)習(xí)向計(jì)算機(jī)發(fā)出指令，允許計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而不需要程序員做出新的分步指令。

機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過程是給學(xué)習(xí)算法提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。然后，學(xué)習(xí)算法基于數(shù)據(jù)的推論生成一組新的規(guī)則。這本質(zhì)上就是生成一種新的算法，稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通過使用不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，相同的學(xué)習(xí)算法可以生成不同的模型。從數(shù)據(jù)中推理出新的指令是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心優(yōu)勢。它還突出了數(shù)據(jù)的關(guān)鍵作用：用于訓(xùn)練算法的可用數(shù)據(jù)越多，算法學(xué)習(xí)到的就越多。事實(shí)上，AI 的許多最新進(jìn)展并不是由于學(xué)習(xí)算法的激進(jìn)創(chuàng)新，而是現(xiàn)在積累了大量的可用數(shù)據(jù)。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程

Step1選擇數(shù)據(jù)

首先將原始數(shù)據(jù)分成三組：訓(xùn)練數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù);

Step2數(shù)據(jù)建模

再使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建使用相關(guān)特征的模型;

Step3驗(yàn)證模型

使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型中;

Step4測試模型

使用測試數(shù)據(jù)檢查被驗(yàn)證的模型的性能表現(xiàn);

Step5使用模型

使用完全訓(xùn)練好的模型在新數(shù)據(jù)上做預(yù)測;

Step6選擇數(shù)據(jù)

使用更多數(shù)據(jù)、不同的特征或調(diào)整過的參數(shù)來提升算法的性能表現(xiàn)。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的關(guān)鍵基石

海量數(shù)據(jù)

人工智能的能量來源是穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流。機(jī)器學(xué)習(xí)只有通過海量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練自己，才能開發(fā)新規(guī)則來完成日益復(fù)雜的任務(wù)。目前我們時(shí)刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本的降低，使得這些數(shù)據(jù)易于被使用。

超強(qiáng)計(jì)算

強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)和通過互聯(lián)網(wǎng)連接遠(yuǎn)程處理能力使可以處理海量數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成為可能。ALPHGO之所以能在與對李世石的對決中取得歷史性的勝利，這與它硬件配置的1920個(gè)CPU和280個(gè)GPU超強(qiáng)運(yùn)算系統(tǒng)密不可分，可見計(jì)算能力對于機(jī)器學(xué)習(xí)是至關(guān)重要的。

優(yōu)秀算法

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)算法(learning algorithms)創(chuàng)建了規(guī)則，允許計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從而推論出新的指令(算法模型)，這也是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心優(yōu)勢。新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也被稱為深度學(xué)習(xí)，啟發(fā)了新的服務(wù)，刺激了對人工智能這一領(lǐng)域其他方面的投資和研究。

人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)是指讓機(jī)器像人類一樣能夠“思考”和“學(xué)習(xí)”的能力?。它是一種模擬人類智能的技術(shù)，使機(jī)器能夠像人一樣學(xué)習(xí)、思考和做出決策，從而自主地執(zhí)行各種任務(wù)。人工智能涵蓋了多種技術(shù)和算法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等?12。

人工智能的核心技術(shù)

?機(jī)器學(xué)習(xí)?：使機(jī)器能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)性能，無需顯式編程。通過訓(xùn)練模型，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠識別數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，從而對新數(shù)據(jù)做出預(yù)測或決策?1。

?深度學(xué)習(xí)?：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，模仿人腦神經(jīng)元的工作方式，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征并進(jìn)行高級別的抽象表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果?1。

?計(jì)算機(jī)視覺?：使機(jī)器能夠像人一樣“看”和“理解”圖像和視頻內(nèi)容，廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域?1。

?自然語言處理?：使機(jī)器能夠理解和生成人類語言，包括文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯、對話系統(tǒng)等，廣泛應(yīng)用于智能客服、搜索引擎、智能寫作等領(lǐng)域?1。

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

?醫(yī)療健康?：用于疾病診斷、輔助醫(yī)生決策、藥物研發(fā)等。例如，AI可以通過分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)輔助早期癌癥篩查，加速新藥研發(fā)?1。

?金融服務(wù)?：應(yīng)用于欺詐檢測、信用評估、客戶服務(wù)、智能投資咨詢和風(fēng)險(xiǎn)管理等?1。

?其他領(lǐng)域?：包括智慧醫(yī)療、智慧交通等“人工智能+X”的應(yīng)用場景?3。