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人工智能的工作方法是怎样的原理？
人工智能,能力,机器人工智能的工作方法是怎样的原理？
发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：
人工智能的工作方法是怎样的原理？
回答于 2019-09-11 08:43:50
回答于 2019-09-11 08:43:50
作为一名计算机行业的从业者，我来回答一下这个问题。
一、人工智能的定义
想要知道人工智能是什么，我觉咱们首先得知道它是怎么一回事。
人工智能简单的定义是让机器作出人一样的智能，可以通过著名的图灵测试进行测试，就是说让机器和人同时做一些事情，让人判断是机器做的，还是人做的，如果机器能欺骗过人，说明通过了图灵测试。
研究者为了实现人工智能，提出了很多方法，一种方法是逻辑推理，就是定义一些逻辑符号，然后让计算机自动推理，这种形式的智能可以做到自动证明数学公式。
但是让它识别一张照片是人是狗却很难。这难道是我们想要的人工智能吗？所以经历了人工智能寒冬。
为了解决这个问题，计算机学家、脑科学家、生物学家一起合作，提出了模拟人脑的算法。也就是现在深度学习的原型，这种方法被证明可以很好的进行手体数字的识别。到2012年，这种方法经过发展变成了现在的人工智能。
二、工作原理
目前实现人工智能的方法为深度学习，它的工作原理为：
首先如果将它分为三个部分，一个部分是网络、一部分是损失函数、一部分是学习算法。
这三部分好比我们学生时代的学习，网络是学生、损失函数是考试分数，学习算法是老师。学生通过考试得出分数（网络计算损失函数），然后老师通过看学生的错题，纠正学生的学习（学习算法优化网络参数）。从而学生可以考高分（更小的损失函数）
这只是基本的原理，现在学术界研究的方向也是这几个方面，提出更好的网络，更好的损失函数，更好的学习算法！
三、实现方法
上面介绍的三个部件，理论上可以用任何编程语言实现。那为什么用python呢？python是动态脚本语言，主要优点是简单、易用，有丰富的库，可以使用几行代码完成C++/java几十行代码的功能。凡事没有免费的午餐，python也有个缺点是速度比较慢。所以现在的深度学习框架都是使用python作为前端，C++作为编程的后端。这样既方面使用也可以在速度上保持不错的选择。
我从事算法工程师多年，目前主要研究和兴趣点在机器学习、深度学习、自然语言处理。我会持续分享人工智能算法工程师必备的相关技术，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有计算机学习、自然语言处理相关的问题或者考研、学习方法等方面的问题，可以在评论区留言，或者私信我，谢谢大家！
回答于 2019-09-11 08:43:50
人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。用计算机应用大数据信息去执行或代替人去做一些简单与繁琐的任务!
回答于 2019-09-11 08:43:50
IT猎头白话讲解人工智能，争取让所看的人都看得懂。记得两年前在公交上，偶然听见两个大概五六十岁的中老年人提到了大数据，其中一个正在看某app，另一人说“你天天关注这些，这个软件就会通过大数据统计再天天给你推荐同样的内容......”，至今记忆犹新，当时很震撼，他们不是知识分子，就是商场里面的一般员工，他们都多少懂得大数据，确认让我感到时代的变化和进步太快了。
而两年后的今天，另一个词“人工智能”更是热门话题，已经影响到我们每个人的衣食住行，知识我们很多人没有发现，没有去了解这个“人工智能”是如何运作的。上面提到的两个老太太的话题，其实就是大数据和人工智能技术的运用。这次疫情期间，也有很多省市就是用人工智能机器人代替纯人工电话呼叫做疫情访问和调查的，很多人听起来还以为是真人电话。下面就讲一讲它的大概原理。
人工智能，通俗字面理解大概就是让计算机、让机器像人一样有人的智能和思考能力，能够像人一样可以自主应答说话，像人一样能够识别各种物体，这就是人工智能（实际比这个还高级的多）。要理解人工智能首先要知道一个词：机器学习。
机器学习顾名思义就是让机器学会学习，在普通老百姓看来，只有人儿和大猩猩、猴儿之类的聪明动物才有学习能力，才会学习，怎么一堆电子设备可以像人一样学习呢？是吧，太神奇啦。
至于机器内部是怎么学习的我们不去研究这么深，我们就搞清楚机器学习这个概念就好了。理解机器学习，举一个最好的例子：婴儿出生后的自我学习。
一个刚出生不久的婴儿看待身边物体，更够感知立体的物体，但是不知道各物体之间的“边界”，也就是说他看到桌上有个苹果，但是他不懂得哪是苹果，哪是桌子，他们之间的界限是什么界限在哪儿。随着婴儿的长大，我们就会教他，指着苹果，甚至把苹果拿过来告诉他，宝贝儿，这是苹果，这样的训练次数多了，婴儿也就慢慢学会了，知道了哪是苹果，哪是桌子，知道如何区分他们了，相当于在他大脑里面建立了一个桌子的模型和一个苹果的模型。机器学习也是这个道理，首先，IT工作者和算法工程师写了一堆“像数学公式一样的算法公式”，然后给电脑一堆苹果的图片儿，让它根据人们写的公式去认识，去计算，直到后面，你给计算机任何一张苹果的图片他都认得出来为止，那么这就实现了机器学习。否则，就要重新修改调整算法公式，重新给图片训练它，直到它以后“在不犯错误”为止，这就是机器学习。
机器有了这个机器学习的能力，再结合其他的一些深层次技术和应用技术，就构成了人工智能技术。比如，机器学习+图像处理技术就构成了计算机视觉、机器视觉人工智能技术，就是让机器自己学会了认得图片，有朝一日，你家门口安装一个摄像头，你女儿回来了，门铃就会自动说，你的闺女回来了。
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