AI是什么样的技术，关于人工智能(AI)这个热门话题的讨论很多，也许太多了，但矛盾的是，许多人仍然不了解它的含义和重要性，基于 AI 的主要概念，在那些机器通常展现出与人类能力相关的功能的领域里，我们来了解AI是什么样的技术。
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AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。
AI技术涉及到的学科非常广泛，包含输血、信息论、不定性轮、神经生理学、认知科学、心理学、甚至还有哲学
说到AI技术就不得不提下深度学习(Deep Learning)。所有AI的研究都离不开深度学习。
深度学习是一种机器学习的方法，是一种试图使用复杂结构的神经网络对数据进行高级抽象的算法。
神经网络是一套模拟人脑构造和涉及的算法，能够通过感知系统对外界的输入信息进行标记和聚类。
神经网络模拟人类的神经结构，有一级级、众多的神经节点。
深度学习就是通过神经网络进行学习，每一个神经网络的'节点在前一层节点的学习基础上再进行学习
随着学习的一步步深入，越深的节点学习到经验就越多。
人工智能：如何定义?
在纯粹的计算意义上，人工智能可以被归类为包含理论和实用技术的学科，用于开发允许机器(尤其是“计算机”)至少在领域和领域中显示智能活动的算法。 .
从对定义的第一次尝试来看，很明显有必要对人类的推理、元推理和学习的综合/抽象功能进行正式分类，以便在它们的基础上建立能够指定此类形式的计算模型。推理和学习是一项艰巨的任务，因为即使在今天，人类大脑的真正功能还没有被完全理解。
另外，当我们谈到推理能力和从观察中自动学习的时候，我们经常会碰到认知计算，它应该被理解为基于人工智能(包括机器学习和深度学习)和信号科学学科的一组技术平台。处理(处理信号的能力)。
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什么是 AI？
“AI”一词经常被人们提起。 人工智能 (AI)、机器学习或深度学习是令许多人混淆不清的常见术语。 那么，这些概念到底是什么？ 在本单元中，我们将阐明这些方法，以便读者能够了解这些技术如何适用于业务问题。
人工智能 (AI) 是指计算机程序或机器模仿人类行为的能力（例如，视觉感知、语音识别、决策、自然语言理解等）。
机器学习是 AI 的一部分。 机器学习是一种技术，是指计算机通过研究大量数据来寻找随时间变化的模式。 机器学习利用算法来训练计算机，学习如何基于数据的不同特征来掌握模式。 训练数据越多，预测则越精确。 下面是一些示例：
垃圾邮件检测。 机器学习可以研究电子邮件中含有“免费”或“保证”等词语的`模式。 电子邮件地址域名位于阻止列表中。 文本中显示的链接与背后的 URL 不匹配。
信用卡欺诈检测。 机器学习可以研究以下模式：在持卡人不经常去的地方出现消费行为；购买高价商品；或者突然地疯狂购物。
深度学习是机器学习的一部分。 深度学习是模仿人类大脑处理信息的方式，作为一个连接的人工神经网络。 与机器学习不同，深度学习自己就能够发现关于数据的复杂模式和不同特征。
它通常适用于非结构化数据，如图像、文本和音频。 正因如此，它需要大量数据才能实现更准确的分析，同时需要强大的算力才能快速运行。 例如：
检测医学影像中的癌细胞。 深度学习扫描图像中的每个像素以作为神经节点的输入。 节点会分析每个像素以过滤出看起来像癌细胞的特征。 每层节点会将发现的潜在癌细胞结果推送到下一层节点以重复筛选过程，最终聚合所有发现结果来对图像分类。 例如，健康图像与有癌症特征的图像。
基于 AI 的主要概念，在那些机器通常展现出与人类能力相关的功能的领域里，你会看到随时间推移学习、解释数据和用数据推理是如何运行的。 为此，我们需要向机器馈送大量数据它才能学习。 此外，机器学习创建的算法各不相同，从简单的线性函数到极其复杂的函数，例如人工神经网络。
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人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的`观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”
而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
