在聊之前，我想聊聊我很喜欢的一个系列电影—《异形》，因为胆子小，一直到大学也没真正看过它们，零零碎碎看了都是些怪物啊，也没兴趣完整去看了，偶然一次心血来潮，想好好把他们看一遍，那就从前传看起吧（毕竟时间线很重要嘛，嘿嘿），使我入迷的便是《普罗米修斯》了，自那便一发不可收拾，把整个系列统统看了个遍，还去电影院刷了《异形—契约》（哈哈，直呼过瘾！！），从此便是一位异形迷，喜欢这系列电影不是因为它的特效多么牛逼（当然也不差），剧情多么引人入胜，而是因为它宏大的世界观和对人类本身的思考，其中生化人大卫（由法鲨扮演）更是影片的点睛之笔也是当下火热的人工智能和机器学习的终极形态，引发当下社会对未来人工智能发展的深思。
扯得有些远了，老雷也并没有给我广告费（雷德利斯科特）,我们正式来聊聊人工智能。
首先我得声明一下，我并不是什么人工智能专家，也没有深入学习过关于人工智能领域的专业知识，工作中遇到过两个有关机器学习的案例（有幸参与，并不是主力研发，观摩为主，惭愧），也看过一些关于机器学习的资料，所以只算是个AI领域的小白，从事的也不是人工智能行业，只是对人工智能比较感兴趣，所以我的观点可能有些偏差或错误，欢迎对人工智能感兴趣的小伙伴们批评指正。
当谷歌DeepMind开发的AlphaGo打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol，媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI、机器学习、深度学习等术语，那像我这种门外汉就容易搞晕，一张图搞清楚它们的关系，上图！
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可以看到它们的包含关系，最先出现的是人工智能理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就出现了深度学习，今天的AI大爆发是由深度学习驱动的。
人工智能又分为强人工智能和弱人工智能，像《异形》中的大卫或《终结者》中的天网又或是《生化危机》中的红皇后（一不小心暴露了不好好学习的本性）它们就是强人工智能的代表，现代社会的所说的人工智能基本都是弱人工智能，比如Siri、Facebook用AI识别脸部、阿里的人工智能绘图—鲁班，正因为智能程度不高甚至做出些啼笑皆非的事，因此也经常被网友笑称人工智障，虽然它们远没有电影中AI那么强大，但也确实帮助现代人类提高了生产效率。
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现阶段的人工智能基本都是基于机器学习或深度学习的，那它们具体又指的什么呢？
机器学习：按我这个小白视角简单来说就是训练模型，就是用大量的数据去教计算机，告诉它们什么对的，什么是错的，让机器在之后遇到的类似问题中知道如何用训练好的”经验“去执行任务。举个栗子，高考前我们可能会疯狂刷题，去解答各种各样的试题形成解题经验保留在自己的脑海中，高考时再遇到同种类型的题目自然也就会做了，如何恰巧遇到原题，正确率是不是就百分之百了（哈哈），机器学习也是同样的道理，输入的经验越多表现的越好，这就叫“学习”嘛。
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深度学习：这个就感觉比较高大上了，据了解一代AlphaGo采用是机器学习也就是通过输入并学习大量围棋的棋局和棋谱去获得如何学习围棋的下法，然而光是机器学习就足够击败了世界排名第二的高手—李世石，而第二代AlphaGo采用的深度学习更是击败了世界排名第一的中国围棋选手—柯洁，足以证明深度学习的强大之处。
那么深度学习到底是什么呢？（敲黑板）
看下定义：深度学习是一种特殊的机器学习，它可以获得高性能也十分灵活。它可以用概念组成的网状层级结构来表示这个世界，每一个概念更简单的概念相连，抽象的概念通过没那么抽象的概念计算。
有点懵圈，举个栗子
还是之前的例子，之前你可能需要做100张卷子才能考上大学，但现在你会举一反三甚至举一反一百了，你可能只需要做一张卷子就能考上大学，因为你知道如何把问题分割成一段段的小问题，一步一步将小问题的结果传递下去，整合起来就得到了整个大问题的结果，难题也就解答出来了，感觉是不是很牛逼呢！（仿佛看见了我与学霸的区别），甚至到最后连卷子也不需要了，在脑海中生成题目，自己给自己出难题并自我解答，不断自我训练（脑海中浮现打坐运气修炼内功走上成佛之路，哈哈）也能考上大学，二代AlphaGo就是这个道理！
深度学习自动地找出这个分类问题所需要的重要特征！而传统机器学习则需要我们人工地给出特征！
那为什么人工智能到现在才火呢？
首先要知道任何一门技术的兴盛都是基于时代需求和时代硬性指标的，过去可能也有人工智能的需求并且很强烈，但当时的计算机性能不强或者采集的数据量不大，因此无法商用。得益于时代发展，过去的几年计算机CPU和GPU性能大幅提升，算法在不断的被创新，训练数据不断在被收集，加上一直以来大量的人工智能需求，AI的火热浪潮自然也就席卷而来了。
所以人工智能火起来的三个关键就是，数据，算力，算法。
可能它现在或许只是个人工智障，但我相信它的学习速度会让人类望尘莫及，我希望有更多的人去了解它，认识它，参与它，因为掌握人工智能核心科技便是掌握未来的核心生产力，人工智能是中国的一个弯道超车的机会！
人们时常感慨科技发展太快，有了AI赋能，我却总觉得还可以更快！
未完待续.....
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