提起如今IT圈最火的技术，就不得不提起人工智能了。
人工智能是本世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式转变的风向标，人们在日常生活中其实已经方方面面地运用到了人工智能技术，比如网上购物的个人化推荐系统、人脸识别门禁、人工智能医疗影像、人工智能导航系统、人工智能写作助手、人工智能语音助手等等。
连马首富在人工智能大会现场也讲了未来30年人工技术将深入到社会的方方面面，彻底重塑传统制造业。如果有人跟你大谈特谈人工智能时，你反问他人工智能到底是什么的时候，他肯定也讲不出来人工智能到底是个什么东东，那我们今天就来扒一扒，关于人工智能的江湖事迹，看完以后随便跟别人吹两句，瞬间就能逼格飙升。
01 人工智能定义
人工智能根据不同的维度有多种定义，我们就不一一列举了，我们找个最通俗易懂的人工智能定义，人工智能就是机器从具有特征的大量数据中总结规律，归纳出某些特定的规律，然后将这种规律应用到现实场景中去解决实际问题。我们看看它与传统软件逻辑有什么区别。
传统软件
如上图传统软件是基于规则的，需要人为的设定条件，并且告诉计算机符合这个条件后该做什么。这种逻辑在处理一些简单问题时非常好用，因为规则明确，结果可预期。但现实生活中充满了各种各样的复杂问题，几乎不能通过定制规则来解决。
人工智能
人工智能是从海量的特征数据中，归纳出某些特征与逻辑，然后将这种归纳的特征与规律去解决现实场景的实际问题。人工智能总结出来的知识并不是像传统软件一样，可以直接精确地表达出来。更像人类学习到的知识一样，比较抽象，很难表达。
02 人工智能三要素
如上图，人工智能的三要素为数据、算力和算法。这三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必备条件。
数据
因为人工智能的根基是训练，就如同人类如果要获取一定的技能，那必须经过不断地训练才能获得，只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，应用到新的样本上。
算法
算法可以说是计算的方法，好的算法效率高，准确率高。目前人工智能算法被谈得很多，也显得神秘莫测。
算力
算力是算法和数据的基础设施，所有基于数据的AI训练及算法的推理都是基于算力来支撑的。算力就好比工厂的机器，机器越好越先进，制造的过程就越快。
03 人工智能演进
1950年著名的图灵测试诞生，按照"人工智能之父"艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能，于是人工智能概念被第一次提出。随着人工智能的发展直到1980年，第一届机器学习研讨会在美国卡内基梅隆大学举行，从而机器学习开始兴起，之后随着各种算法的突破，到2010年深度学习获得了大规模的应用。其实从范围上来说人工智能、机器学习及深度学习都是依次包含关系。下面我们来简单了解一下机器学习与深度学习。
04 机器学习
机器学习是一种实现人工智能的方法，使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。深度学习是机器学习的一个分支，是统计类机器学习技术的集合，用于基于深度神经网络的概念来自动学习数据样本的特征层次结。
目前机器学习主要应用于个性化推荐、精准营销、 数据分析等领域。机器学习的主要特点如下所示：
1）机器学习面向低维数据，或者说面向二维结构化的数据样本
2）可以直接选择不同的机器学习算法
3）通过人工进行数据加工和特征提取
4）不需要大规模计算能力，对硬件要求不太高
05 深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，是统计类机器学习技术的集合，用于基于深度神经网络的概念来自动学习数据样本的特征层次结构。
当前深度学习主要应用于计算机视觉（图像分类&物体检测&图像分割）、NLP（自然语言处理）、OCR（光学字符识别）等领域。深度学习主要特点如下：
1）深度学习面向高维数据，或者说面向非结构化的数据样本，如图片、视频、音频、文本
2）算法需要设计来提升效果
3）需要大规模计算能力，对硬件要求非常高
4）由算法自动分析并提取数据特征
06 总结
本文主要介绍了人工智能的基本概念、基本要素及发展历史，同时对机器学习与深度学习进的概念、应用领域及功能特点进行了简单介绍，意在帮助大家能够快速的对人工智能有基础的了解。
