什么是人工智能

人工智能的概念：机器模拟人的意识和思维（“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能）

补充：

强人工智能(BOTTOM-UP AI)

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。
强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。

弱人工智能(TOP-DOWN AI)

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

人工智能研究价值：

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。
人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。

2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。

重要人物：

艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）
人物简介：1912 年 6 月 23 日－1954 年 6 月 7 日，英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
相关事件：
（1）1950 年在论文《机器能思考吗？》中提出了图灵测试，一种用于判定机器是否具有智能的试验方法：提问者和回答者隔开，提问者通过一些装置（如键盘）向机器随意提问。多次测试，如果有超过 30%的提问者认为回答问题的是人而不是机器，那么这台机器就通过测试，具有了人工智能。也就是工智能的概念：“用机器模拟人的意识和思维”。（2）图灵在论文中预测：在 2000 年，会出现通过图灵测试具备人工智能的机器。然而直到 2014 年 6 月，英国雷丁大学的聊天程序才成功冒充了 13 岁男孩，通过了图灵测试。这一事件比图灵的预测晚了 14 年。（3）在 2015 年 11 月 science 杂志封面新闻报道，机器人已经可以依据从未见过的文字中的一个字符，写出同样风格的字符，说明机器已经具备了迅速学习陌生文字的创造能力。

消费级人工智能产品：

国外

（1）谷歌 Assistant
（2）微软 Cortana
（3）苹果 Siri
（4）亚马逊 Alexa

国内

（1）阿里的天猫精灵
（2）小米的小爱同学

人工智能先锋：

（1）Geoffrey Hinton：多伦多大学的教授，谷歌大脑多伦多分布负责人，是人工智能领域的鼻祖，他发表了许多让神经网络得以应用的论文，激活了整个人工智能领域。他还培养了许多人工智能的大家。比如 LeCun 就是他的博士后。
（2）Yann LeCun：纽约大学的教授，Facebook 人工智能研究室负责人，他改进了卷积神经网路算法，使卷积神经网络具有了工程应用价值，现在卷积神经网络依旧是计算机视觉领域最有效的模型之一。
（3）Yoshua Bengio：蒙特利尔大学的教授，现任微软公司战略顾问，他推动了循环神经网路算法的发展，使循环神经网络得到工程应用，用循环神经网络解决了自然语言处理中的问题。