什么是人工智能？人工智能的核心是什么？

1 什么是人工智能

人工智能的提出源于1955年，作為一門新興的計算機技術,人工智能收獲了眾多關注。不過，因其具有較高的技術門檻,對人工智能概念的深入理解仍有一定的難度。通常意義上，人工智能是指用于模擬、延伸和擴展人類智能的技術及應用系統，人工智能的范疇相對比較寬泛，模式識別、自然語言處理、機器學習、深度學習都屬于人工智能(AI)的范疇，但大數據技術并不完全屬于AI，也可能是普通的計算機算法運用。人工智能的范疇相對比較寬泛，模式識別、自然語言處理、機器學習、深度學習都屬于人工智能(AI)的范疇，但大數據技術并不完全屬于AI，也可能是普通的計算機算法運用。

2 人工智能與大數據、物聯網和云計算技術

大數據對各行各業的影響越來越廣泛和深刻，創造了巨大的商業價值。物聯網是大數據的源泉，云計算是大數據的底層架構，大數據以云計算來處理大數據，人工智能則是大數據的場景應用。

云計算已不僅僅是對于存儲能力和計算能力的需求。隨著人工智能與物聯網技術普及，接入網絡的設備越來越多，數據計算量也越來越大，云服務已經慢慢變成智能時代的基礎設施，成為人工智能的強載體。人工智能的實現，需要大數據作為人工智能對行為智能判斷的依據，云計算運用大數據運行出運算的結果并保存在云上，為人工智能提供強大的支撐。

人工智能的新突破，主要是緣于深度學習，由此使人工智能有了實用價值，而深度學習正是在大數據和云計算日趨成熟的背景下才取得實質性進展的，深度學習好比是火箭，大數據就是燃料，而云計算則是引擎。

因此，物聯網、大數據、云計算是輔佐人工智能超常發展的三個最重要的角色。而人工智能的突飛猛進、海量數據的積累，也為云計算帶來了新挑戰和新的發展空間。未來的云計算將向人工智能全面進化，進入全新的智能領域。

3 人工智能的分類

人工智能通常劃分為計算智能、感知智能和認知智能三個層面。在計算能力方面，計算機和AI遠勝于人類。感知智能則通過模擬人類的視覺、聽覺、觸覺等感官和生物特征捕捉,達到文字識別、語音識別、指紋識別、人臉識別、虹膜識別等特定模式識別功能;而認知智能模擬人類的"大腦”，具備語言理解、邏輯思考與表達等更復雜的認知能力。

越是確定性強的事物，機器學習成本越低;反之則機器學習難度大、成本高，現階段還遠遠達不到人類智能的水平。目前技術及落地應用.上發展較為成熟的是在視、聽兩大方面,對應機器視覺、語音識別領域，其涉及的技術有語音識別、圖像識別、人臉識別、OCR (光標識別符)以及AR/VR。不過，即便是發展成熟的AI技術，也依然無法實現100%的準確率，誤差是合理的存在。

4 人工智能內涵的核心

人工智能內涵的核心將機器學習、模式識別、統計學習以及深度學習里面的算法歸納為人工智能的核心本質，機器學習川是人工智能的核心技術之一，機器學習目前作為人工智能的主要研究方向，主要包含了大規模機器學習、深度學習和強化學習三個部分的內容。為了應對越來越龐大的數據采集、傳輸、存儲、處理量，如何將現有算法擴展到更龐大的數據集上成為亟待解決的問題。與傳統方法不同的是，通過應用非線性方法、只關注部分核心數據的方法來實現一次數據集處理是目前大規模機器學習著力的突破方向。