說起人工智能，也稱作“AI”不少人眼前都會立即浮現(xiàn)出科幻大片中的機器人形象。隨著科技不斷發(fā)展，人工智能在開始影響工作和生活方方面面的同時，也在逐步刷新著人們對這個概念的認知。但是它究竟包括哪些領(lǐng)域，又是如何工作的，可能大家并不是特別熟悉，今天小編就來和大家說說，到底什么是人工智能？

我們每天都在和人工智能打交道：手機刷臉支付；使用語音設(shè)置GPS導航；公司考勤采用人像識別、指紋識別；在某寶某東“剁手”時的搜索大數(shù)據(jù)等等。

如果用一句話通俗總結(jié)人工智能是什么，那就是先讓計算機以人類的方式進行學習，然后讓計算機采用人類的推理模式，從以前的經(jīng)驗和互動中學習。并將經(jīng)驗驅(qū)動的知識和分析應用于實踐。

那么人工智能是如何自我學習和工作的呢？

我們舉個例子，在圖像識別領(lǐng)域中，人類可以輕松分辨圖片中的動物是貓或者狗，但是讓你具體說出是究竟根據(jù)什么來分辨出貓與狗的，你是不是突然發(fā)現(xiàn)這個問題很難回答？

有人可能會說貓的體毛為灰色并且耳朵豎立，但我們可以找到很多體毛為灰、耳朵豎立的狗。而且我們應該怎么給計算機量化描述體毛為灰色、耳朵是立起來的這種特征？這個規(guī)則很難編寫，但是計算機學習到的這種關(guān)系確實可以幫我們判別出一張圖片是貓還是狗。

拿我們?nèi)祟悂碚f，從嬰兒根本不知道貓狗到現(xiàn)在我們可以一眼分辨出貓狗，是一個經(jīng)驗學習過程：首先需要一定的樣本資料，可能在電視中、圖書中或父母告訴我們，然后大腦將接受的信息進行學習、歸納、整理、總結(jié)，最后形成我們的知識與經(jīng)驗。之后，我們就可以馬上根據(jù)以往的經(jīng)驗做出判斷。生活中，我們大多數(shù)的學習過程都是這樣。

而計算機學習的過程和我們?nèi)祟悓W習的過程是極為相似的，我們給計算機輸入大量資料數(shù)據(jù)，讓計算機學習算法，然后得到學習后的模型，之后再輸入相似樣本，就可以識別結(jié)果。

唯一的區(qū)別是人腦可以通過很少的資料數(shù)據(jù)就可以總結(jié)出適應性很強的經(jīng)驗，雖然不能準確地闡述出區(qū)別是什么，但是我們在面對一個新樣本時，我們都可以以較高的準確率來對樣本進行分辨。對于計算機，它的優(yōu)勢是計算能力非常強，可以處理海量數(shù)據(jù)。我們需要給它提供成千上萬的資料數(shù)據(jù)讓它進行學習，然后計算機再面對新樣本時才能以較高的準確率進行分辨。上例所提到的圖像識別中一個成熟的應用就是我們最常用的人臉識別功能。

目前，人工智能現(xiàn)階段主要通過機器學習，機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)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(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，讓機器歸納、綜合的功能現(xiàn)在都是可以實現(xiàn)的，如自動駕駛、下棋、生物識別、醫(yī)學分析等擁有大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的應用場景。

現(xiàn)如今計算機的計算能力已非常強大，再加上信息管理越來越數(shù)據(jù)化，我們所積累的資料也越來越多，使我們有足夠多的資料可以喂給計算機進行學習。正是這兩個因素的成熟，才使得當下是人工智能爆發(fā)的時代。