是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能的目的是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。 AI是计算机科学的一个分支。时至今日，AI已经扩展为一门交叉学科。

  人工智能系统是集成了人工智能技术的系统，做到了信息智能处理，提高了企业的销售和管理能力。

  因此，人工智能从实际应用上大致可分为两个主要的方向，即理论研究（算法、模型）和工程实践（编程实现、MLOps）。

  • 人工智能的四要素是数据、算法、算力、场景。要满足这四要素，我们应该将AI与云计算、大数据和物联网结合以智能整个社会。

  Al技术是多层面的，贯穿了应用、算法、工具链、器件、芯片、工艺和材料等技术层级。

  自然语言处理，它是利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科。自然语言处理研究的主题最重要的包含机器翻译、文本挖掘和情感分析等。自然语言处理的技术难度高，技术成熟度较低。因为语义的复杂度高，仅靠目前基于大数据、并行计算的深度学习很难达到人类的理解层次。

  计算机视觉，它是研究怎么样让计算机“看”的科学。计算机视觉是三个AI应用技术中最成熟的技术。计算机视觉研究的主题最重要的包含图像分类，目标检测、图像分割、目标跟踪、文字识别等。

  语音处理，它是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的统称。语音处理研究的主题最重要的包含语音识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别、音频事件检测等。其中最成熟的技术是语音识别，在安静室内、近场识别的前提下能达到96%的识别准确度。

  人工智能，正在一步步的改变世界，它拥有广泛的应用场景，如私人助理、监控检测、机器翻译、医疗诊断、游戏、艺术、图像识别、语音识别、自然语言处理、生成模型、强化学习、无人驾驶等，AI将会改变所有行业。

  人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。

  机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一。

  深度学习：源于人工神经网络的研究，多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

  最近十年才取得成功主要是由于高效的编程语言、算法优化、计算机体系结构改进、并行计算以及分布式系统的发展。

  对于图像分类问题来说，从最初的MNIST数据集到ImageNet，再到网站图像，数据规模越来越大。

  从硬件层面来看，从早起的线性代数库(CPU/GPU)，到之后的密集矩阵引擎(GPU)，再到后来专门的AI加速器（TPU），解决能力得到了很大的提升。

  同时，从早期计算框架需要自定义想要的机器学习算法（Theano/DisBelif/Caffe），到后面的深度学习框架(MxNet/TensorFlow/CNTK/Pytorch)提供更简单的方法来利用各种库，计算框架也得到了十足的进步。

  从第一台通用计算机的诞生（eniac），到英特尔 Xeon(至强) X5，再到后面的GPU/TPU，计算能力不断攀升。

  隐私问题：现有的AI算法都是数据驱动，我们应该大量的数据来训练模型。我们每天在享受人工智能带来的便捷的同时，例如Facebook，谷歌,亚马逊，阿里巴巴等科技公司在获取大量的用户数据。

  安全问题：例如，黑客利用人工智能技术、非法窃取私人信息或者模拟用户的行为并试图改变方法。

  可信度问题：随着计算机视觉的发展，图像及视频的可信度也慢慢变得低。现在我们大家可以通过PS，GAN(生成对抗网络）等技术制作假图像，让人难分真伪。

  总之，人工智能、深度学习近年来的十足进步来源于算法、数据、系统等多方面的突破。与此同时，系统面临得新问题也与新的应用问题和挑战相伴而生。

  你好，我叫果冻，创作不易，如果觉得我的博文可以帮助到你，期待你的点赞，祝好~~~