【人工智能AI】是什么？
1、什么是AI
人工智能（Artificial Intelligence），its abbreviation is AI. It is a new technical science that studies, develops, and applies theories, methods, technologies, and systems for simulating, extending, and enhancing human intelligence.
2、AI技术是如何实现的
（1）知识图谱：
知识图谱就像是人的海马体，能够储存分析所接收到的数据。
知识图谱包含多种多样图形的知识发展进程与结构关系。
通过可视化技术展示其承载的内容。
系统性地进行挖掘分析以构建完整的知识框架，并通过绘图和展示揭示各要素间的关联。
该技术整合认知计算等多领域成果作为研究重点。
问答系统类似于人的语言中枢功能,主要负责解读人类的语言信息,并进行交流互动。
问答系统主要包括开放领域对话系统以及专门的领域问答系统。
该技术旨在使计算机能够模仿人类使用自然语言进行交流。
人们可以通过该系统向其提交用自然语言表达的问题，并将获得相关性较高的回答。
（3）AI芯片：
AI芯片等同于人类的大脑，在这一核心位置上承担着数据处理的关键职责。
AI芯片主要包括传统芯片与智能芯片两大类，在受到生物脑的启发下还发展出类脑仿生芯片等新型类型。传统芯片虽然能在底层运算功能上能够满足基础需求，在架构设计和性能优化方面仍显不足，在推动人工智能技术与应用快速发展的需求面前显得力不从心。智能芯片则是专为人工智能领域定制的设计方案，在具体应用中又可分为通用型与专用型两大类。
3、人工智能不能做什么？
科学家们对AI未来的发展畅想了三个阶段：
弱人工智能：亦称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），即为专为解决特定领域问题而设计的人工智能系统。
例如：AlphaGo、Siri、FaceID……
强人工智能：高级别的人工智能即为通用人工智能（AGI）或完全人工智能（FAI），即为具备模拟人类在各类复杂环境下的综合认知与行动能力的人工智能系统。
强人工智能具备以下能力：
- 在不确定条件下进行推理分析，并采用系统性策略来解决复杂问题并制定科学决策的能力
- 运用知识表示技术处理常识性知识的能力
- 具备规划与执行能力
- 持续学习与自我提升能力
- 语言表达与人际沟通能力
- 综合协调与目标导向能力
（3）超人工智能:：
假设计算机程序随着发展能够超过世界上最聪明的人类，则相应的智能化系统就可以被定义为超人工智能
我们当前所处的阶段属于弱人工智能领域，而强人工智能的发展仍面临巨大挑战（且二者之间尚存在显著差距）。超人工智能的概念则显得更加模糊且难以捉摸。因此，在现有条件下，AI在某些特定领域仍面临无法跨越的技术瓶颈。
4、机器学习的方法
（1）机器人简单学习：
发展人工智能的技术我们统称为"机器学习"。同样于1956年的美国达特茅斯会议上,IBM工程师Arthur Samuel首次提出"Machine Learning"这一概念,而1956年确实是个重要的一年。
机器学习既可以被视为实现人工智能的核心技术之一，并且也是一门系统性研究人工智能基础原理的学科。它类似于数学和物理等基础学科的研究方向。简单来说，在分析历史数据中的模式和趋势的基础上构建模型，并通过模型对未知数据进行预测或决策的过程就是机器学习的本质。这一领域的权威教材《西瓜书》由南京大学周志华教授团队编写，在书中对机器学习的基本概念和方法进行了系统阐述。
简单点讲 ，大家从小到大都学习过数学，刷过大量的题库。老师和我们强调什么？要学会去总结，从之前做过的题目中，总结经验和方法。总结的经验和方法，可以理解为就是机器学习产出的模型，然后我们再做数学题利用之前总结的经验和方法就可以考更高的分。有些人总结完可以考很高的分，说明他总结的经验和方法是对的，他产出的的模型是一个好模型。
既然有了机器学习这一方法论，科学家们基于这一方法论，慢慢开始提出了各类各样的算法和去解决各种“智能”问题。就像在物理学领域，物理学家们提出了各种各样的定理和公式，不断地推动着物理学的进步。牛顿的三大定律奠定了经典力学的基础。而传统机器学习的决策树、贝叶斯、聚类算法等奠定了传统机器学习的基础。
（2）机器人深度学习：
随着研究的深入发展，在许多具有“智能”特性的领域中传统机器学习算法仍显不足，在实现真正“智能”方面效果欠佳。类似于牛顿提出的三大定律，在某些天文现象上也难以给出合理的解释。1905年时，爱因斯坦提出了相对论理论以解释之前无法被牛顿定律解释的现象。同样地，在2006年加拿大多伦多大学的Geoffrey Hinton教授对传统神经网络算法进行了优化创新，并在此基础上提出了深度神经网络（Deep Neural Network）的概念体系，并于当年发表于《Science》期刊上的一篇论文报道中引起学术界对深度学习研究热潮的关注与讨论。2012年时Hinton教授领导的研究团队在参加国际知名图像识别大赛ImageNet比赛中所构建基于卷积神经网络（CNN）的AlexNet模型首次问鼎冠军位置，并且远远领先于第二名（基于支持向量机方法SVM）的结果表现。这也正因如此促使深度学习概念迅速走进工业界并被广泛应用于实际应用领域当中。深度学习技术实质上解决了许多传统机器学习算法难以奏效的关键性问题特别是图片识别语音识别以及语义理解等方面的问题可以说深度学习就是机器学习领域的‘相对论’。”
将AI与机器学习结合起来推动了新的进展的技术就是：Deep Learning。深度学习属于机器学习领域中的一种核心技术。
同时耳闻目睹了众多的"学习"相关术语：如机器学习、深度学习、强化学习等。在这些概念中，机器 learning 可被视为父节点的核心领域；其他诸多概念则可视为其下的子节点。人工智能（AI）、machine learning 和 deep learning 之间的关系可通过下图展示。
实现人工智能的目标被视为人类的美好愿景之一。而机器学习被视为实现人工智能的主要途径之一，在这一方法论中衍生出一种新兴的技术——深度学习。这种技术不仅在图像识别领域展现出显著的性能，在自然语言处理以及语音识别等多个领域均展现了显著的性能。
5、AI在不同领域的发展趋势
（1）硅光芯片：
电子芯片的技术发展已接近摩尔定律的极限状态，在面对高性能计算日益增长的数据处理需求时倍感压力。采用硅光芯片技术替代传统电子架构进行信息传输的解决方案，在提升承载数据量的同时实现了更长距离的信息传递能力，并凭借其卓越的计算密度与低能耗优势赢得了广泛的关注。随着云计算与人工智能技术的快速发展，在这一领域正迎来技术革新加速与产业快速扩张的时代机遇。
（2）个性化推荐：
越来越多的媒体开始采纳以“今日头条”为代表的“个性化推荐”模式，即基于用户的阅读倾向和偏好，通过算法来为他们推送其所感兴趣的新闻内容，代表性应用如“一点资讯”、“天天快报”等。“抖音”等短视频平台也采用了算法推荐。
这种算法推荐机制提高了信息分发效率，更好地将内容与用户需求相匹配，有助于发挥内容价值、延长用户使用时长和提高用户留存率。但其负面影响也日益突出，尤其是“信息茧房”和算法的价值观问题，引发了社会关注和广泛讨论。
6、总结
人工智能的基本原理：机器基于海量数据提炼模式，并形成系统化的知识体系；随后将其转化为具体的应用技术以解决实际问题。
在这个基本原理的基础上，有3个特征：
1、人工智能的核心是一种工具
2、其专业能力仅限于解决特定类型的问题
3、作为归纳逻辑的一种，在提供现象识别方面具有显著作用
到目前为止，人工智能经历了3次浪潮：
在20世纪50至60年代期间开发的无智能对话系统即为非智能对话机器人；
而语音识别技术则是在20世纪80至90年代期间被广泛应用的技术；
随着计算机技术和算法的进步，
深度学习算法与大数据分析技术结合使用的模式已在21世纪初期得到广泛应用。
人工智能分为3个级别：
1、弱人工智能
2、强人工智能
3、超人工智能
参考文献：人工智能的概念与探讨 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/20229908
本文 contributors: KJCZAK