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人工智能应该怎么学习呢？学习路线是什么？
人工智能,算法,基础人工智能应该怎么学习呢？学习路线是什么？
发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：
当作者开发出有智慧的将棋程序之后，就开始与真人进行比赛，结果机器果然大获全胜，在连续战胜了业余棋手、退役棋手之后，在第1次与现役棋手中，电脑也胜出了。但是当时的氛围让作者山本一成始料未及。人们并不欢呼，这虽然是信息科学界的胜利，而是大家都觉得人类的绝对的优势被打破了，反而变得非常的郁闷。这大概也就是说人工智能发展到一定程度，人类所必须要承担的一个情绪后果吧。
作者在这一部分中，详细解释了各种人工智能的算法和原理，例如深度学习，大象算法，优雅算法等等，太复杂就不一一解释了。
这一段中，我觉得有意思的是，在人工智能的发展过程中，常常会出现某种成功的例子，但是人们却并不知道它的成功原理。作者将其归结为一种“黑魔法”。类似于基础物理学的双缝实验一样，人类总以为万物总有解释，但实际上很多实验的结果却往往让人无法解释。当然和双缝实验封杀了基础物理学100多年不同。人工智能的这种“黑魔法”，虽然人们不明白其的原理，但是她毕竟是成功了，让人工智能向前迈进了一大步。
在防止人工智能过度学习，程序员会让其中的某一部分神经元脱离，类似于给程序的自我学习设置一种障碍。然后人们发现，人工智能居然自动转向，记忆某种局部特征。这种现象也是人类研究人工智能到现在为止，所不能解释的“黑魔法”之一。给强大的人工智能深度学习设置障碍，反而促使他发挥出了更大的潜力，不禁感慨，大自然有时候会给我们一些惊喜。但我们自己所创造出来的，自以为非常了解的机器，有时候也会做出人类无法所解释的事情。这是不是意味着不仅人类含有智慧呢？
在人工智能的声音图像和语言这个三个部分，这三个部分之中，我想起了我们家的这个智能音箱，智能音箱的快速普及跟人工智能的进步应该是有很大关系的。
现在的智能音箱会收集你的声音，然后翻译成他自己所能听懂的指令，然后快速的在网络上进行寻找，寻找到了之后就会播放你所需要的内容。智能音箱的识别，准确率已经非常的高，甚至可以和人做的对话。
到后来，所有研究人工智能的程序员或者科学家，并不是说在创造人工智能，而是正在帮助人工智能学习，这两个还是有本质区别的。对自己的员工能学习到什么样的程度，其实所有人都不知道，但是所有人都觉得人工智能学习的速度非常的快，每个人所要做的就是在人工智能学习的路上，不停的纠正它偏离的这些道路，把它引到正确的轨道上来。
至于人工智能为什么学习的这么快？答案就是不知道。给人的感觉就是人工智能像一个还没有长大的孩子一样，需要人的教导，只要有人教导他，人工智能会飞速的发展。
图片中是人工智能翻译的一个例子，翻译完美的翻译出了原文没有的包的所属人，这就是人工智能的一大进步啊！
三，人工智能程序的成功和未来。
山本一成在谈到震惊世界的“阿尔法狗”的时候，就谈到了一种新型的算法。之前我在看《写给所有人的编程思维》一书种都谈到了，所谓的编程思维就是说，把一个大目标分解成若干个小目标，然后解决，从解决每一个小目标，从而解决大目标。在这本《你一定爱读的人工智能简史》里边，则更能看到，当一个方法没有办法解决的时候，可以换算成另外一种方法。有的时候解决的办法看上去怎么都很荒诞，但就是荒诞的想法却成功了。
比如说有一篇《智能的骰子》，骰子也有智慧吗？在“阿尔法狗”的程序里边就是让骰子赋予的智慧。举个例子，当没有办法评估下哪一步棋正确的时候，就随便下一个棋子，然后再评估结果，对比结果之后，然后再决定下哪一步棋子。这个是由结果推向于行为的，这个过程也是让我大开眼界。这个世界上不是只有人类拥有智能。
书的最后，附录了一篇“阿尔法狗”战胜围棋名将李世石的作者采访。基本上就是把之前的内容精炼了，非常的通俗易懂。我非常喜欢这种科普的普及书籍。让我这个理科渣也能明白，世界前沿科学，人工智能的前世今生。
回答于 2019-09-11 08:43:50
大二的话还是建议先学习Python基础的，把基础学扎实再学人工智能会好很多的。
人工智能可以做很多工作的，比如:人工智能工程师，算法工程师，数据分析，搜索引擎，互联网信息安全，自动化测试，算法工程师等等，而且薪资待遇很诱人。
学习路线:Python-线性回归-数据分析可视化-算法-数据挖掘。先把这些基本的学会。推荐你学Python400集，百战程序员官网就能搞到，你还小，时间有的是，先把Python搞定再说
回答于 2019-09-11 08:43:50
一、善于总结规矩
二、给规矩赋予逻辑
回答于 2019-09-11 08:43:50
所有的人工智能，都是根据人类的经验，通过算法实现的。
因为是西方模式，所以，需要把人类的经验分解成 算法可以描述的内容。
比如财税领域，我们称为财税机器人，就是这个道理
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