1 概述

人工智能英文缩写为AI，是一种由人制造出来的机器，该机器可以模仿人的思想和行为，从而体现出一种智能的反应。

人工智能的产业链分为基础层、技术层、应用层三个层次。

• 基础层包括：芯片、大数据、算法系统、网络等多项基础设施，为人工智能产业奠定网络、算法、硬件铺设、数据获取等；

• 技术层包括：计算机视觉、语音语义识别、机器学习、知识图谱等；

• 应用层包括：金融、安防、智能家居、医疗、机器人、智能驾驶、新零售等。

近年来，由于大数据的积累、理论算法的革新、计算能力的不断提高以及网络设备的不断完善，使得人工智能的研究与应用已经进入了一个崭新的发展阶段。

2 人工智能发展的三大基石

2.1 摩尔定律

当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。

摩尔定律以Intel共同创办人Gordon Moore命名。数年以前，先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现，因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子，现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。

2.2 数据处理

得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据价值的不断认识，用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。

3.3 互联网和云计算

和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因，第一，它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为人们提供了一种可行的合作方式来帮助人工智能系统进行训练。雇佣成千上万的人来描绘数字图像，这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。

3 人工智能三大要素

3.1 算法

这个要素应该是三个核心要素中最重要的，没有算法的突破，AI是不可能发展到今天的，这个算法的突破主要是归根于深度学习相关的算法突破，这个算法是借鉴了人类的思考方式，通过多层次的神经网络算法来实现。现在几乎所有的AI算法都是基于深度学习算法或者变种实现的。

3.2 算力

算力是指计算机的处理的能力，由于深度学习的算法，涉及非常多的参数（不同功能的AI算法参数的个数是不同的），有的AI算法的参数达到几百亿。由于需要通过训练去调整AI的各个参数，因此计算量是很大的，需要高性能的计算机去实现。同时神经网络的算法是可以并行计算的，采用支持并行计算的处理器来实现AI的训练是有优势的。算力成为推动人工智能技术进步的重要因素。

3.3 数据

数据是用于训练AI的，也就是AI算法通过大量的数据去学习AI中算法的参数与配置，使得AI的预测结果与实际的情况越吻合。用于AI的数据越多，AI的算法能力越强。这里说的数据是指经过标注的数据，不是杂乱的数据。所谓经过标注的数据是指有准确答案的数据。比如要训练AI的识别手写数字的能力，必须要有很多写了数字的图片，同时每张图片上的数字是有准确标准答案的。AI训练的过程就是让计算机去去识别图中的数字并与标准答案去比较，经过反复的调整，AI就可以非常准确地识别出其中的数字。数据在人工智能中是不可或缺的，是培养和训练机器学习和深度学习模型的关键资源。

4 人工智能应用

4.1 感知能力（Perception）

指的是人类通过感官所收到环境的刺激，察觉消息的能力，简单的说就是人类五官的看、听、说、读、写等能力，学习人类的感知能力是AI目前主要的焦点之一，包括：

• “看”：电脑视觉（Computer Vision）、图像识别（Image Recognition）、人脸识别（Face Recognition）、对象侦测（Object Detection）。

• “听”：语音识别（Sound Recognition）。

• “说”：语音生成（Sound Generation）、文本转换语音（Text-to-Speech）。

• “读”：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、语音转换文本（Speech-to-Text）。

• “写”：机器翻译（Machine Translation）。

4.2 认知能力（Cognition）

指的是人类通过学习、判断、分析等等心理活动来了解消息、获取知识的过程与能力，对人类认知的模仿与学习也是目前AI第二个焦点领域，主要包括：

• 分析识别能力：例如医学图像分析、产品推荐、垃圾邮件识别、法律案件分析、犯罪侦测、信用风险分析、消费行为分析等。

• 预测能力：例如AI执行的预防性维修（Predictive Maintenance）、智能天然灾害预测与防治。

• 判断能力：例如AI下围棋、自动驾驶车、健保诈欺判断、癌症判断等。

• 学习能力：例如机器学习、深度学习、增强式学习等等各种学习方法。

4.3 创造力（Creativity）

指的是人类产生新思想，新发现，新方法，新理论，新设计，创造新事物的能力，它是结合知识、智力、能力、个性及潜意识等各种因素优化而成，这个领域目前人类仍遥遥领先AI，但AI也试着急起直追，主要领域包括：AI作曲、AI作诗、AI小说、AI绘画、AI设计等。

5 机器学习、深度学习、人工智能三者之间

5.1 机器学习（Machine Learning）

机器学习是一种人工智能的方法和技术，旨在使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需明确编程。机器学习算法通过训练模型来发现数据中的模式和规律，并利用这些模式和规律进行预测、分类、决策等任务。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。

5.2 深度学习（Deep Learning）

深度学习是人工智能技术的一个分支，它基于人工神经网络模拟人脑神经元之间的连接和信号传递。深度学习通过多层神经网络进行特征提取和学习，并通过反向传播算法调整网络参数，以实现对复杂数据的建模和分析。深度学习在处理大规模数据和复杂任务上表现出色，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

5.3 三者之间的关系

机器学习、深度学习和人工智能是三个相关但不同的概念，它们在人工智能领域中相互关联和相互支持。机器学习和深度学习是实现人工智能的关键技术和方法之一，它们提供了从数据中学习和自动化决策的能力。人工智能是一个更宽泛的概念，涵盖了包括机器学习和深度学习在内的各种技术，旨在实现智能系统的开发和应用。深度学习是机器学习的一个分支，利用多层神经网络进行高级特征学习和复杂模式识别。