半岛彩票现在人工智能(AI)这个词满天飞，从国家和ZF地方对科技创新的扶持政策，到大大小小公司的各种智能XXX、智能XXX产品或解决方案 。好像没有AI就没有技术含量，没有高端 。反正人工智能这个词有点泛滥了 。前几天看到一个“AI烧烤店”，不知道智能在哪里 。
提到“人工智能”(AI)，对于普通人来说，首先想到的可能是高科技，脑袋里装着芯片的机器人，科幻电影里机器人的各种超能力，让人类在脚下蹭来蹭去 。对于普通IT人员来说，可能会想到各种数学算法、模型、高数公式等 。总之，它们很复杂 。
【人工智能到底是什么 ai什么意思】既然是白话解释，这里我就尽量避免一些专业术语，尽量从普通人的角度解释清楚以下三个问题 。在表达上可能没有那么严谨，但一般人都能看懂，文章的目的也就达到了 。
人工智能，其实就是英文“Artificial intelligence”的中文翻译(AI是它的缩写，显然来自外国人)，意思是“一种人工智能”，所以我个人认为翻译成“人工智能”更合适，也更容易理解 。那么什么是人工智能呢？其实这里的人工这个词和人造革、人造卫星是一个意思，指的是人生产的产品，而不是天然的 。唯一不同的是，这里生产的产品不是皮革和卫星，而是人的智力(你可以简单理解成人的大脑) 。就像宅男的最爱——C气娃娃，也可以说是人造女盆友！
理解了人工智能的含义之后，理解它的目的就容易多了 。人工智能的目的是科学家希望通过人工手段产生一种智能，可以代替我们做一些需要人脑，或者人体不太擅长做的工作 。比如机器人客服，就是用机器人代替客服人员，降低企业的客服成本，因为大部分客服问题都是共性的，但是目前的技术还不够先进，经常需要人工客服 。
自从人工智能诞生以来，科学家们想了很多办法试图实现它 。影响最大的是“专家系统”方案和目前使用的“机器学习”方案(注:深度学习是机器学习的一种) 。不要被这两个专业术语吓到 。实际上，它们非常简单易懂 。慢慢听我说 。
是科学家实现人工智能的早期方式(其实普通人也可以这么想) 。这个方法的思路很简单 。既然我们希望机器具有智能，能够代替人处理一些思考和决策问题(比如打乒乓球)，那么我们就找一堆乒乓球专家(也就是专家，比如最近的奥沙利文、丁俊晖、颜炳涛)，把他们每个人在某个球型下的打法和解决方案拼凑起来，写出一个牛逼的电脑程序 。这个电脑程序列出了不同球型下所有专家的解和解法 。
显然，专家系统只是一个写下逻辑步骤和可能性的软件 。不是严格意义上的智力，有很大的两难 。以乒乓球为例，专家系统不可能穷尽所有的球种和风格 。一旦遇到程序里没有的球型，它就不知道怎么打了 。而且演奏技法在进步，专家系统程序一旦写好就定型了，对新技法没有学习能力 。这也是普通的计算机软件程序不能算是人工智能的原因，因为它不智能，只是程序员死了的几个逻辑 。
既然专家系统没有学习能力，科学家们就在想，我们能不能研究出一种具有学习能力的方法？就像一个孩子，刚出生的时候，什么都不知道 。让他读几十年书，最后成为一个聪明的孩子？这种方法被称为“机器学习”，是一种使机器具有学习能力的方法 。
我们以APP上买东西时的智能推荐(APP自动给你推荐产品)为例 。APP怎么知道你可能会喜欢哪些产品？想法很简单 。我们先给他一个完整的数学公式 。这个数学公式有很多因素参与计算(如性别、年龄、颜色偏好、职业、收入等 。，反正有很多种)，然后给每个计算因素固定一个对结果的影响权重(这个权重就像一个孩子竞选班干部 。其他孩子投1票就是1票，老师投1票就是10票) 。最后确定一个计算公式:“0.1*性别0.2*年龄0.3*颜色偏好0.4*职业0.5*收入”，然后根据每个人的情况算出一个结果 。根据结果的不同数值范围，我们向他推荐不同的产品 。
在这里，有的网友可能会问，却看不出“学习”能力体现在哪里？不要慌，在上面的公式中，还有一个没解决的问题，就是那些0.1，0.2，0.3的权重系数是怎么来的？你凭什么说性别的权重是0.1？显然，你不能拍脑袋 。这个权重是让机器通过大量已有的案例数据自动学习，这也是为什么互联网公司APP要偷看我们的隐私数据 。可能在研究了大量的案例数据后，发现性别的权重不应该是0.1，可能0.52更合适，那么就是0.52 。而且随着案例数据的积累，这个权重可能会更准确，最后变成0.523421之类的 。
