10分钟了解人工智能（最通俗的语言）

最通俗的语言：15分钟了解人工智能；唯一优点，受众完全听懂

无人驾驶、智能家居、远程医疗……如今，人工智能(AI)技术已被广泛应用于金融、交通、医疗、安防、教育等领域，成为经济增长新动能

一什么是人工智能

人工智能，英文缩写为AI，指由人类制造出来的机器所展现出来的智能，试图通过计算机来模拟人的思维过程和行为。

人工智能的本质是让机器能像人一样思考和行动。它主要通过模拟、延伸和扩展人的智能，从而形成一定的理论、方法、技术及应用的新技术科学。

二人工智能应用

目前，人工智能领域主要包括计算机视觉、自然语言处理、跨媒体分析推理、智适应学习、群体智能、自主无人系统、智能芯片和脑机接口等关键技术。

其一：图像分类，它能认识一个图像是什么。比如，认识下面这个图是猫。

其二：目标检测。相比于分类，它又更进了一步，它可以找出哪个位置有什么物体。

其三：语义分割。它可以判断出，哪一个像素属于什么物体

这有什么用呢？炫技吗？自动驾驶用它呀。路上的落叶、石头、塑料袋，甚至是一个图钉，都是需要识别出来，以便于分析能不能通过。

我们生活中最为常见的还是目标检测。

比如下面这张图，检测是否佩戴安全帽；OCR识别；

它可以用于旧图修复，能让模糊的图变清晰

2.2 自然语言领域
除了图像领域，在自然语言领域，人工智能的应用也比较广泛。

自然语言处理(Natural Language Processing 简称NLP)，翻译成通俗的词语就是：人话。它想让机器可以听懂人话，看懂人话，而且还能任意表达人话，不限于哪国话。总之，就是让机器人看书、写字、闲聊天，还能有所总结和感悟，就和我们人类一样

示例Demo：
找来一篇文章，比如上面的例子，原文是：
TensorFlow是一个免费的开源软件库，用于跨一系列任务的数据流和可微分编程。它是一个符号数学库，也用于机器学习应用程序，如神经网络。谷歌将其用于研究和生产。TensorFlow由谷歌大脑团队开发，供谷歌内部使用。它于2015年11月9日在Apache License 2.0下发布。

那么，当机器学完了这段话之后。你就可以向他提问了。

你问它：TensorFlow是什么、什么是TensorFlow？

因为它学过。它就会回答：TensorFlow是一个免费的开源软件库……

除此之外，你问它谁发明的TensorFlow？这个它也学过，原文中有。它会回答说，是谷歌大脑开发的。

如果你问它，ITF男孩长得帅不帅？它就智障了。因为没学过。

你遇到的很多客服系统，不是AI技术不行，主要是没有那么多对话数据去学习。

2.3 其他领域（ai绘画等等）

人工智能的应用领域很多。

AI绘画技术：你说我画

我说：一个骑自行车的土狗，一个游泳的泰迪熊。然后，人工智能就能画出对应的图。

但是，不管怎么结合，万变不离其宗，人工智能是由一些基础技术支撑的。

机器学习：人工智能的核心，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。
知识图谱：用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。这是先决条件，只有建立了行业知识图谱，才能给出行业AI方案。现在各家都在搞知识图谱，但是很少有真正实用的。
自然语言：能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类等。
人机交互：为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程。例如：眼睛虹膜、眼动、掌纹、笔迹、步态、语音、唇读、人脸、DNA等。
语音识别：是利用机器将语音信号转换成文本信息。
图像视觉：用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理。

三人工智能发展阶段

人工智能有三个发展阶段：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。

当前的话，人工智能还处于弱人工智能阶段。并且，这一阶段将维持较长的时间。

3.1 弱人工智能

这是我们目前所处的阶段，你看到的人工智能，都是弱人工智能。

它只会计算和推断，只能解决某个具体问题。比如智能推荐购物、机器人客服、识别哈士奇与狼、自动作画、甚至战胜柯洁的AlphaGo等。

3.2 强人工智能

当走向强人工智能时，机器人就拥有了意识，拥有和人类一样的智能水平。换句话说，你和它一起生活，你发觉不出它是个机器人。

3.3 超人工智能

到了超人工智能，它就会像人类一样自己去学习。而且学习速度极快，几秒钟运算上亿次，几分钟可以超过人类几百年的积累，智能水平会远超过我们人类。

到时候，就不是我在这里编文章了。我比它差多了。我脑子里只有100本书，AI脑子里有全人类的知识。

四人工智能自我理解

4.1 人工智能的机会
前景可观；有兴趣的朋友可以去boss等招聘网站上看一看；毕竟企业招收人才情况最能说明问题

4.2 人工智能的门槛

人工智能很难吗？-研究很难但应用的话相对比较容易但需要一定知识广度，python ，c++编程是需要掌握的；

4.3 人工智能的瓶颈

弱人工智能还要持续很长时间，限制人工智能发展的因素是什么？

业内普遍认为主要有3项：算力、算法和数据。

算力主要指计算机硬件设备。算法主要指人工智能的软件支持。

数据指提供人工智能分析和学习的素材。目前在信息化很发达的今天，数据依然不足以支撑人工智能实现质的飞越。主要原因是数据碎片化严重，各场景下的采集和归纳成本极高。

小数据仅仅能支撑小场景。比如自动驾驶，你搞一个你房间里的自动驾驶其实很简单，路线和物品基本都是固定的。你训练好了模型，在你屋里它可以自由走动，可以去次卧拿了物品放到主卧去。但是，你放到你们小区里，就不行了。放到全国、全球，就更智障了。虽然说，人工智能不是穷举所有场景，但是代表性的样本都来几条不过分吧。仅仅这个数量级，现在也是无法收集到的。

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