半岛彩票首先当然要说的是“人工智能”，他现在是2017十大流行语我们怎么不支持流行语？
人工智能(Artificial Intelligence)这个词组，可以上溯到1956年达特茅斯会议，其实也就六十来年历史。在那前后，有叫“机器智能”(Machine Intelligence)的，有叫“人工思维”(Artificial Thinking)的，只不过达特茅斯这批学阀更牛逼，大家也就接受了AI这个说法，就像有些词你可能从来没在网上说过，但它就是十大流行语。
而“人工智能”这个事，其实不像机器学习、神经网络这些科技术语，更多地是表达人类一种朴素的欲望。
什么欲望呢？ 这欲望不是某位大师总结提炼出来的，它就是埋藏在每一位人民群众的心里，通过问题不经意地流露了出来：
那就是你经过不泄的努力，终于过上了有美女帮你做饭洗衣服，还既不要劳务费也不要车房彩礼的生活。
所以“人工智能”就是一张蓝图绘到底，而其他的像机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、模式识别这些词，都是更加紧密团结在人工智能周围的。
什么是学习？学习就是提高智能水平，有道是“三天不学习，赶不上小猪佩奇”。“机器”当然也不是挖掘机或者电动棒，其实说的就是电脑。很多年前，民间管“电脑”叫“微机”，“网吧”叫“机房”，现在computer终于又成machine，可以说是抱朴守拙了。
相比于“传统”编程，机器学习的“程序”不是手动“编”出来的，而是从数据当中拟合，或者说猜出来的。如果机器能猜对人说话的意思，能猜对应该执行的动作，那就接近智能了。
“传统”这个词在AI领域特别有意思，机器学习刚火的时候，以前的CS就变成“传统”编程了；深度学习火起来之后，支持向量机决策树K平均就成“传统机器学习”了。“传统”就像一顶原谅帽，戴在每一个小甜甜头上，把他变成牛夫人。
机器学习拿到训练数据作为输入/输出，捣鼓出一个程序，这个程序八成是有偏差的。也就是实际上的输出，和数据集里的预期输出不一样。
比如我要画条线，把红蓝点分开，虽然差不多一画就能区分个差不多，但总有几个点是不对的。所谓优化也就是逐步调整画线方式，减小误差以使其looking right，提高智能水平，所以其实优化也就是学习。
现实中的信息当然远比二维坐标系要复杂得多，比如人要学会识字，就是根据笔画特征来判断所属的类别（一个汉字就是一个类）。茴字有四种写法，也就是四种不同的特征组合，但孔乙己都能识别出它们是茴；同样一个写法，还有宋体黑体手写体，识字的也能认出来。这说明同一个字，存在着某种视觉上的“模式”，只要掌握了这个“模式”，就能正确分类。
开普勒根据第谷记录的数据拟合出火星轨道是椭圆，其实就是个数据挖掘案例，那时候还没有机器学习。
刚才说到分类任务，分类的依据是“特征”。那么这个特征从哪来？大部分情况下，还是人工提取的。比如一副图片上写着“茴”，把每个像素点展开成一列，有字的地方是黑点(1)，没字的地方是白点(0)，这一列0101就是一幅图的特征。
当然这样其实破坏了图片原有的空间结构，而卷积神经网络可以保留高维特征映射。
我做了一个叫“瑟曦”的机器人，可是她动不动就想让格雷果爵士弄死我。 - 集智专栏
