說到人工智能，大家就會覺得陌生又熟悉。陌生是因爲很多人不太明白現在這麼火的人工智能是怎麼實現的？其工作的原理是什麼？似乎涉及這方面的知識是遙不可及的，或是很難去理解的。熟悉就是這些年來人工智能的概念慢慢走進了我們的視野和生活。這兩年很出名的美劇《西部世界》，百度的無人駕駛汽車，阿里的無人超市......等等這些“人工智能”正在進入我們的日常生活並且改變着我們的生活方式和觀念。於是抱着好奇的心態，我也試着去了解人工智能到底是個什麼東西，甚至試着去了解其核心的思想，以及這種技術可能帶來的改變。
開始瞭解人工智能之後，我首先明白的一個概念就是“AI”和“IA”，下面我會通過一個我畫的圖來解釋這兩個概念。
其實我們平常聽到或見到的一些與人工智能相關的技術或者產物都屬於“IA”也就是增強智能，而傳統人工智能“AI”則是指通用人工智能，也就是“類人”或者是具有和人不同的知覺和意識的人工智能。也就是說“IA”是一些弱人工智能，這類人工智能只不過看起來是智能的，但並不是真正擁有智慧，也不會有自主意識。 而“AI”則是指通用人工智能（不特別編碼知識與應用區域的情況下，應對多種甚至泛化問題的人工智能技術）和強人工智能（不僅要具備人類的某些技能，還要有知覺，有自我意識，可以獨立思考並解決問題）。
現如今，我們大多數時討論和進步比較大的都是IA的部分，真正在AI方面的進展其實微乎其微，所以我們在電影電視劇中看到的那些具有和人一樣能力的人工智能的場景還有很長的路要走，當然那些人工智能威脅論基本上也是不存在的。
在瞭解到這樣的人工智能現狀後，咱們也要進入真正認識人工智能的環節了。人工智能的核心思想和算法是什麼呢？它究竟是怎麼實現的呢？下面我們就來一起分析一下。人工智能的出發點其實就是想要計算機和機器人模仿人類學習和思考的方式來學習。所以其核心就是“學習”。大家一起來看一下我總結的思維導圖。
機器學習是人工智能的核心運行功能模式，可以看到機器學習可以分爲淺層學習和深度學習。淺層學習是人工智能早期使用的模型，這些模型的算法理論分析簡單，訓練（其實學習的工程就是訓練的過程，是用數據進行訓練，並不斷調整參數的過程）方法也容易。但是太過耗費人力，機器識別的精度還不理想。而深度學習則區別於傳統的淺層學習，利用大數據來進行無監督學習更容易表述特徵和豐富內在信息。深度學習很重要的子集就是增強學習和對抗網絡學習。增強學習是機器在訓練的過程中根據正負反饋的形式使得機器行爲越來越接近目標。而對抗學習包含一個生成模型和一個判別模型，機器訓練時固定一方，更新另一個模型的參數，交替迭代，使得對方的錯誤最大化，最終生成模型能估測出樣本數據的分佈。遷移學習幾乎就是人類的學習方法，也就是用學到的知識有效地解決不同但相關領域的問題。
如果現在還對機器學習的概念比較陌生的話，那就想一個簡單的例子，那就是我們作爲學生在學習的時候，期末考試的題我們是沒做過的，但是平時我們做過很多題，懂得一定的解題方法，通過這些我們就可能將期末考試的陌生題目算出來。機器學習也是一樣的思路，通過很多的數據進行訓練，最終使得機器能對陌生數據進行分類處理。
可以看出，訓練是機器學習中最重要的部分。訓練是使用不同類別的數據進行訓練，不同類型的數據具有不同的特徵和標籤。標籤是人工或利用工具標出的。在訓練機器的過程中，所有訓練數據中，都有標籤的稱爲監督學習，沒有標籤的成爲無監督學習，有一些有標籤，但大多數沒標籤的稱爲半監督學習。但是這些訓練和學習方法和真正的人類學習還是存在無法逾越的鴻溝，那就是“感知”。想要更加深入的瞭解人工智能，大家可以自己在此基礎上去學習，也歡迎大家隨時來交流。