什么是人工智能
人工智能应用
我们生活在一个日新月异又飞速变革的时代，在这个时期里不断涌现的新技术随时都在重塑我们的世界观。信息技术承担起了推动社会进步的重要角色。应用广泛的技术使得人们的生活极大地方便了现代人。这些技术创新如今看来早已预料到了。
近年来人工智能浪潮兴起对人类社会生活造成了深远影响无人驾驶机器翻译语音识别图像识别等技术都源自于这一领域其中最引人注目的是AlphaGo Zero这台完全没有先验围棋知识的独特智能系统它仅通过自身对弈练习便最终登顶世界顶尖水平另一个创新应用"风格多变app"能够将用户提供的真实拍摄照片即时转换为充满艺术气息的作品同时"机器翻译"系统也能快速完成不同语言之间的信息传递工作而AI智能医生则显著提升了临床诊断的专业准确性
图1：世界第一围棋大师
过去几年间，“人工智能”技术不仅在学术领域取得了显著的进展，并逐步融入普通家庭生活，并通过小度、天猫精灵等语音控制设备得以实现。
人工智能发展简史
“人工智能”（Artificial Intelligence）被称为AI，在英语中简称为AI。从字面上看，则是指让机器具备与人类相当的智慧。例如，在电影《黑客帝国》中，“大BOSS”就是一个名为“矩阵”的智能系统。然而，“人工智能”真的会像科幻作品描绘的一样，在不久之后导致世界或人类受其掌控吗？实际上这种担忧目前看来倒是可以忽略不计——这种可能性在现实中尚属艺术创作范畴而已。换言之，“人工智能”是否会取代人类？这是一个值得我们深入探讨的问题。
1) 第一次兴起
“人工智能”并非新兴学科。
早在 1950 年由艾伦·图灵提出的图灵测试机的概念奠定了现代计算智能的基础。
于随后的 Dartmouth 学术会议上首次提出"人工智能"这一术语。
随着上述两项重要探索的推进，在随后的时间里人工智能经历了曲折的发展过程。
在 20 世纪 50 至 70 年代之间的时间里（即从 1956 年代中期到约1973年），大量学者与科学家投身于人工智能领域的研究工作之中。然而由于当时的硬件设备与计算机技术尚未完全成熟，在理论上与应用层面都无法达到人工智能所需的高度计算能力、数据采集与存储水平的要求。这种状况直接导致了人工智能技术的发展陷入停滞阶段（即所谓的第一个低谷）。在这个阶段内（即1956-1973年间），陆续出版了一系列具有里程碑意义的重要著作；这些理论成果为后来人工智能的再度发展奠定了坚实的基础
寒冷虽已降临, 但仍有不少具有坚韧意志的学者坚持不懈. 直至20世纪80年代, 卡内基梅隆大学终于设计出了第一套专家系统——XCON. 该系统拥有丰富且强大的知识库与推理能力, 此系统能够模仿人类专家的能力, 解决特定领域的问题. 因此, 此方法的应用使得人工智能领域的研究取得了重大进展
2) 第二次发展
在此发展中
3) 第三次崛起
如今我们终于迎来了21世纪，在这一时期随着互联网技术和云计算平台的快速发展使得计算机硬件性能实现了质的飞跃由此可见在经过了近几十年的发展与沉淀之后人工智能技术迎来了新一轮快速发展的浪潮
在2005年美国国防部高级研究计划局（简称DARPA）举办的一场自动驾驶技术挑战赛中》，一辆由斯坦福大学研发的无人驾驶汽车Stanley取得胜利；首次展示了"无人驾驶技术"的概念。到目前为止，在众多高科技领域已陆续推出各项创新成果：包括谷歌机器翻译系统、基于AI的智能医疗诊断工具、先进的语音识别技术与图像识别系统；以及人工智能联合开发的人工智能系统AlphaGO等创新成果相继问世。
由于互联网和云计算的强大支撑作用共同作用于'人工智能'领域，在经历了诸多挑战之后,'人工智能'如今正在迎来属于它的 revenge（报复）时刻
机器学习&深度学习
机器智能（Machine Intelligence）被视为计算机科学的一个重要领域。它旨在模仿人类认知过程的技术手段。从1950年代起，人工智能理论和技术经历了快速发展阶段，并在其应用范围不断扩大时涉足了多个相关领域。其应用范围不断扩大，并涉足机器人技术、语音识别系统、图像识别模块以及自然语言处理系统等多个领域。它并非模拟人类思维能力的技术，并非模拟人类思维能力的技术，并非模拟人类思维能力的技术，并非模拟人类思维能力的技术，并非模拟人类思维能力的技术。它并非模拟人类思维能力的技术。它并非模拟人类思维能力的技术。它并非模拟人类思维能力的技术。它并非模拟人类思维能力的技术。它并非模拟人类思维能力的技术。它并非模拟人类思维能力的技术！
如今人工智能已深入到千家万户，在日常生活中无处不在。对于大多数普通人而言，则是一个广为人知的术语。但仍有一些基本概念是许多人可能未曾深入了解的，在学术界也常常被视为基础要素之一的具体而言，则涉及机器学习与深度学习两大核心技术领域。
对于从事计算机相关工作的专业人士或技术爱好者而言, 机器学习和深度学习对他们并不陌生;但对于初学者来说就容易搞混了. 其实它们之间存在一种包含于被包含的关系, 下面展示了一个关于它们之间关系的图示, 如下所示:
图2：三者关系图
观察图表可知，机器学习属于人工智能领域的重要组成部分，并且深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，在其体系中占据核心地位。涵盖领域极为广泛的 Artificial Intelligence（AI）体系中，Machine Learning（ML）构成了基础部分，并且近年来发展势头最为 vigorous 的一部分正是深度 learning. 为了更好地理解相关技术细节，下面将重点介绍其中最具代表性的方法论框架。
从定义上讲, 机器学习是一种算法或技术, 它指的是能够赋予计算机自主学习能力的技术, 并能完成许多传统程序无法自动执行的任务. 在实际应用中, 机器学习的过程通常是通过大量样本数据训练出最佳算法模型, 并基于该模型对新数据进行分类或预测的技术手段. 例如, 要实现对猫狗图片的识别, 就需要从每张图片中提取关键特征（如耳朵、脸型、鼻子等）, 然后根据这些特征建立起一套具备识别能力的标准模式识别系统.
学习形式分类
机器学习是人工智能的主要呈现方式，在这一领域内其应用形式主要可分为：有监督学习、无监督学习以及半监督学习这几个类别。对于刚开始接触机器学习的读者而言，“监督”这一术语可能会让他们感到困惑；实际上你完全可以用“标准解答”这个概念来理解它，在学术界则将其正式称为**"标记"**。具体来说，在有监督的学习过程中你会获得这些标注信息作为指导；而无supervision的学习过程则完全不依赖于这样的参考资料。
1) 有监督学习
在监督学习中（Supervised Learning），你需要先准备好输入数据（Training Samples）和真实输出结果（Reference Answers）。接着利用计算机的学习能力建立一个预测模型，并将此已知模型用于推断未知的数据。这种方法被称为监督学习法，并被视为机器学习领域中最常用的方法之一。换一种说法就是，在已经有了标准答案的情况下进行测试比没有标准答案时更能提高准确性也更容易实现。
2) 无监督学习
掌握了有监督学习之后，在面对无监督学习时也不会觉得难以理解。所谓无监督学习（unsupervised learning），就是在没有参考答案的情况下，在这些样本数据中找到规律，并利用这些规律建立预测模型。
除了上述两种主要的学习形式之外，在本教程中我们暂不涉及半监督学习与强化学习等内容如对相关内容感兴趣则可自行深入研究
预测结果分类
基于预测结果的不同类别, 我们可以通过具体的划分来明确该学习形式, 从而可以更精准地应用于实际情境中。例如有监督学习可以划分为回归分析和分类任务, 其中当预测结果呈现离散特征时, 则归类于分类问题; 若呈现连续特征时, 则归类于回归分析。
1) 回归&分类
连续变量与离散变量属于统计学中的基本概念。它们通常被称为continuous variables and discrete variables。例如身高从1.2米增长到1.78米的过程属于continuous变化过程，在此过程中身高的增长幅度随年龄的增长而逐渐累积起来。那什么是discrete variable呢？如超市的日销售额这类数据被视为discrete data因为它代表的是数值上可能出现的不同值并且由于市场波动等原因其数值可能会有较大的波动范围。至于回归分析与分类方法等具体内容将在后续章节中逐步讲解
2) 聚类
无监督学习不需要参考答案。它通过比较不同样本间的相似性进行计算以生成预测结果。例如，在面对聚类问题时，请问您知道什么是“聚类”吗？其实可以用成语“物以类聚，人以群分”来描述这一现象——即将相似的样本归为一类后进行分析。后续将详细介绍这一过程。
当我们深入探索机器学习技术的学习过程时，在这一过程中会频繁接触到许多专业术语或生僻词汇。这些术语大多源自于数学或统计学领域。例如：模型、数据集、样本和熵等概念都是基础且常见的术语；如假设函数和损失函数等则更为复杂且具有特定含义。然而对于初次接触的人来说仍会觉得有些难以理解。在下一节我们将介绍机器学习的常用术语