万字长文科普：人工智能是什么？它又是如何工作的呢？

全文目录

1. 人工智能是什么？
2. 人工智能的历史
3. 人工智能是否具有和人类一样的能力呢？如何进行评判？

• 图灵测试
• 认知建模
• 演绎规则
• 理性 Agent

1. 人工智能是如何工作的？
2. 人工智能的分类

• 弱人工智能 (ANI, Artificial Narrow Intelligence)
• 强人工智能 (AGI, Artificial General Intelligence)
• 超人工智能 (ASI, Artificial Super Intelligence)

1. 打造人工智能的目的
2. 人工智能的应用场景
3. 人工智能的优势
4. 人工智能的劣势
5. 人工智能的必备条件
6. 人工智能在商业中的应用
7. 人工智能在生活中的应用
8. 人工智能职业
9. 人工智能行业的职业发展趋势
10. 机器学习
11. 人工智能 VS 机器学习
12. 机器学习的分类
13. 深度学习
14. 人工智能、机器学习、深度学习？三者之间的关系
15. 自然语言处理
16. Python
17. 计算机视觉
18. 神经网络
19. 人工智能与电影
20. 人工智能的未来

人工智能 (AI) 是什么？

关于 “AI 的定义” 这一问题，不同的人有不同的答案。
普通人可能会把 AI 和机器人联系起来，认为 AI 是能够独立行动和思考的人类终结者。但是对于 AI 研究人员来说，AI 就是一套无需明确指令就能够自动得出结果的算法。
虽然这两种回答完全不同，但并不冲突，它们都是正确的。关于 AI，本文的定义如下：

• 一个由人类创造的带有智能的实体。
• 无需明确指令就能够自动完成任务。
• 能够理性甚至感性地思考和行动。

人工智能的历史

智慧生物这一概念由来已久。确切地说，早在中国和埃及开始建造机械的时候，古希腊就已经有关于机器人的神话传说了。而现代人工智能的起源则可以追溯到古典哲学家对于人类思维符号系统的描述。再到上世纪 40 年代和 50 年代，大量来自于不同领域的科学家发起了关于构建类脑的可能性的讨论，掀起了有关人工智能的研究热潮，并且于 1956 年在新罕布尔州汉诺威市达特茅斯学院的一次学术会议上，明确成立了人工智能这一学科。“Artificial Intelligence” 就是由 McCarthy 创造的， McCarthy 现在是公认的 AI 之父。
尽管在过去的几十年里，科学家们得到了良好的基金资助，并且付出了持续努力，但是仍旧没能够使得机器具备智能。因此，70 年代到 90 年代，科学家们不得不面临基金资助的缩减，这一时期也被成为“人工智能的冬天”。幸运的是，1990 年底，美国公司又再次对 AI 提起兴趣。同时，日本政府也提出开发第五代计算机助力推进 AI 发展的政府计划。直至 1997 年，IBM 开发的深蓝里程碑式地打败国际象棋冠军 Garry Kasparov。
得益于计算机硬件的进步，AI 不断发展。政府、公司、企业都开始在某些领域成功地应用 AI 技术。过去 15 年间，Amazon, Google, Baidu 等公司都通过 AI 技术撬动了巨大的商业利益。今天的 AI，已经被嵌入进我们日常使用的网络服务。并且 AI 在各个行业发挥作用的同时，也极大地带动了股票市场。

AI 发展历程图示

人工智能是否具有和人类一样的能力呢？如何进行评判？

假设 AI 已经发展到了一定程度，那么我们该如何评价它与人类智能的差距呢？以下几个角度可以帮助我们衡量 AI 实体和人类智能的相似性：

• 图灵测试 (Turing Test)
• 认知建模 (The Cognitive Modelling Approach)
• 演绎规则 (The Law of Thought Approach)
• 理性 Agent (The Rational Agent Approach)

1. 图灵测试 图灵测试的基础在于 AI 实体能够和人类进行对话。当人类和 AI 对话时，没能够判断谈话对象是 AI，那么就可以说 AI 已经达到了人类智能的水平。当然，图灵测首先需要 AI 具有以下能力：

• 自然语言处理。
• 自然地表达。
• 基于存储信息进行推理并得出新的结论和回答问题。
• 模式检测并适应新的环境

1. 认知建模 这个方法试图基于人类认知建立人工智能模型。而要想要获得人类认知的本质，有三种途径：

• 内省：观察我们的思想，并以此建立模型。
• 心理实验：对人类进行实验并观察行为特征。
• 脑成像：使用核磁共振成像来观察大脑在不同场景下的功能，并通过代码复制。

1. 思维规则思维的规则本质上就是一系列指导我们思想运作和实体行动的逻辑。同样的规则理论上也可以被编码并应用到 AI 算法当中。这个方法存在一定的问题，因为原则意义上 (完全严格按照思维规则)的解决问题的方式，和实际解决问题的方式是有很大差异的，往往需要依赖于语义的细微差别。此外，现实当中人类可能在不具备 100% 可行性条件的时候仍然采取某些行为，这些状态下的思维规则可能是不可复制的。
2. 理性 Agent一个理性人的行为总是为了力求在当前环境下达到或取得最好的或者最优的结果。根据思维规则我们知道，一个个体或实体的行为是依赖于思维逻辑的。但是有些情况下，并没有合乎逻辑的做法或决策，可能会有很多种的结果可以选择，但是需要做出相应的妥协。理性 Agent 就是试图在类似情境下做出最优或者最好的选择，这就意味着它是具有动态适应能力的。

人工智能的基础

打造 AI 系统是一项细节众多的过程，既要对人脑进行逆向工程，又要充分结合计算机的算力，以求超越人类自身的能力。AI 是一门典型的交叉科学，AI 系统需要结合：

• 哲学
• 数学
• 经济学
• 神经科学
• 心理学
• 计算机工程
• 控制论
• 语言学

哲学 哲学可以帮助我们理解我们的行为，以及行为带来的后果，并且有助于做出更好的决策。现代智能体系的构建通过遵循不同的哲学方法，可以使这些系统能够做出正确的决定，像理想人类一样思考和行动。引入哲学的作用就是帮助机器思考和理解知识的本质，建立知识和行为的联系，并通过基于目标的分析来达到想要的结果。

数学

数学是宇宙的语言，任何用于解决问题的系统都离不开数学。就机器而言，离不开逻辑、运算和概率。
最早的算法只是简化计算的方法，然后就发展为定理、假设等，它们都遵循预先定义的逻辑来获得计算结果。而概率用于预测未来，AI 就是基于概率进行决策。

经济学

经济学是研究人们如何根据偏好做出选择的科学。它不仅仅涉及金钱的问题(钱也是人们的偏好在现实世界中表现出来的媒介)，还包含有其他重要概念：设计理论、运筹学、马尔科夫决策过程。理解这些概念，有助于我们理解“理性人”和思维规则，进而构建 AI 系统。

神经科学

神经科学研究大脑功能，而 AI 试图复现相同的东西，显然两者的关系密切。它们之间的最大区别在于，计算机的计算速度是人脑的数百万倍，而人脑则在存储容量和连接性方面具有优势。随着计算机硬件和软件的发展，人脑的优势领域正在逐渐被计算机所追赶，但始终存在的一个问题在于，人们至今还不知道如何利用计算机的资源使其达到人类智能。

心理学

心理学可以被认为是神经科学和哲学的中间领域。它试图理解我们神奇的大脑如何对刺激做出反应并且适应环境，而这对于打造智能系统正是很重要的一点。认知心理学将大脑看作是基于目标和信念进行操作的信息处理设备，这一看法与构建 AI 的思想一致。
目前已有许多认知科学理论被编撰成代码，用于构建聊天机器人算法。

计算机工程

计算机工程显而易见地被应用于 AI，但本文将它放在众多学科之后，目的是让读者了解计算机工程基于什么理论或学科来开展应用。计算机工程将把所有的上述理论和概念翻译为机器可读的语言，以便于机器可以进行计算，并且产生人类可以理解的输出。计算机工程的每一次进步都为建立更强大的 AI 开辟了更多的可能性，这些强大的 AI 无不基于先进的操作系统、编程语言、信息管理系统、以及最先进的硬件设施。

控制论

为了实现真正的智能化，系统需要能够控制和修正自身行为，以期达到理想的结果。理想结果需要被定义为一个目标函数，系统将通过数学计算和逻辑修正来优化行为，不断尝试朝着这个目标函数前进。

语言学

所有的思想都需要依靠语言表达出来，并被他人所理解。语言学促使了自然语言处理的形成，以帮助机器理解人类的语言，使机器以几乎任何人都能够理解的方式产生输出。而语言的理解不仅仅是学习句子的结构，还需要了解主题和语境，这也涉及到语言学当中知识表示这一分支。

人工智能的分类

存在不同的 AI 系统，以满足不同的需求。对于 AI 的分类，有两种思想，分别被称作 Type 1 和 Type 2。Type 1 基于 AI 的发展程度进行分类，认为 AI 可分为三种：

• 狭义人工智能 (ANI, Artificial Narrow Intelligence)目前常见的 AI 都属于弱人工智能，它们被设计来解决指定的某一个问题或完成某一项指定的任务。望文生义，这种 AI 只具备较为单一的能力，比如为网络购物者推荐产品或预测天气。它们可以在某一个特定场景下达到和人类几乎一致的能力，但是这些场景都是相对稳定受控的，只受少数因素的影响。
• 通用人工智能 (AGI, Artificial General Intelligence)强人工智能目前仍旧只是一个理论上的概念。它描述的是具有人类水平认知能力的 AI，此类 AI 在较为宽泛的领域(语言处理、图像处理、计算和推理等)都能够表现良好。我们现在和强人工智能还存在很大的距离，建立强人工智能需要集合众多的弱人工智能系统，并且实现弱人工智能系统之间的通信，在这个基础之上，才有可能具有类似人类推理的能力。而现在，即使强如 IBM 的 Watson 系统，他们拥有世界上最先进的计算机系统，也需要花费长达 40 分钟的时间来模拟神经元 1 秒的活动。Watson 系统的例子，充分说明了人类大脑的巨大复杂性和相互关联性，也说明了利用现有资源构建 AGI 所面临的巨大挑战。
• 超级人工智能 (ASI, Artificial Super Intelligence)超人工智能更像是科幻电影里面的存在，是强人工智能经过逻辑演化而产生。无论在制定决策、还是绘画，甚至于社交能力等各个方面，强人工智能系统都能够超越人类，具有更强的能力。一旦我们实现了强人工智能，AI 将能够迅速提高自己的能力，并进入我们甚至做梦都想不到的领域。虽然AGI和ASI之间的差距相对较小（有人说只有一纳秒，因为这是人工智能学习的速度），但我们通往AGI本身的漫长旅程使这似乎是一个面向未来的概念。

当然，基于同样的思想，AI 也被分为强人工智能(Strong Artificial Intelligence)和弱人工智能(Weak Artificial Intelligence)。这一概念最早被 John Searle 提出。两者的核心区别如下：
弱人工智能强人工智能目标较为单一，应用较为局限目标更多元，应用更广泛用于单一任务具有人类水平的智能通过监督或非监督学习方式处理数据使用聚类和关联来处理数据示例：Siri, Alexa示例：先进机器人
而 Type 2 则是基于具体的功能对 AI 进行分类。

• Reactive Machines是 AI 最基础的形式之一。它不具备先前的记忆，不能够利用历史信息指导行为。虽然它是存在历史最悠久的 AI 之一，但是功能十分有限，只能够针对有限的一系列输入做出反应。最典型的例子就是在 1997 打败国际象棋冠军 Garry Kasparov 的 IBM 深蓝计算机。
• Limited Memory能够利用经验影响未来决策的人工智能系统被称为 Limited Memory。几乎所有的人工智能应用程序都属于这一类。人工智能系统的训练借助于大量的数据，这些数据存储在它们的存储器中，作为未来问题的参考。以图像识别为例，人工智能是在成千上万张图片和标签的帮助下训练出来的。现在，当图像被扫描时，它将利用训练图像作为参考，并基于“学习经验”理解呈现给它的图像的内容。它的精确度随着时间的推移而增加。
• Theory of mind这种类型的人工智能只是一个概念，需要进一步的发展。它目前被研究用于更好地理解人们的情绪、需求、信念和思想，通过将人类视为思维受多种因素影响的个体，以真正理解人类的需求。人类情绪分析是一个新兴的产业和一个令人充满兴趣的领域，但要达到相当的理解水平需要时间和努力。
• Self-awareness一种具有自己的意识、智能的 AI 系统。这种人工智能还不存在，但如果实现了，将是人工智能领域中最伟大的里程碑之一。它类似于人脑，可以被认为是发展的最后阶段。创造一个先进到这个水平的人工智能是非常危险的，因为它可以拥有自己的思想，并且可以轻易地超越人类的智力。

打造人工智能的目的

从技术角度来说，打造人工智能的目的是提高人类的能力，帮助我们做出具有深远影响的先进决策。从哲学的角度来看，人工智能有可能帮助人类过上没有艰苦劳动的更有意义的生活，并帮助管理由相互关联的个人、公司、国家组成的复杂网络。
现阶段的人工智能，其作用和过去千百年中所发明的所有工具和技术一样，都是为了简化人类的工作，帮助我们做出更好的决定。但是，人工智能也被吹捧为我们的最后一项发明，这项发明将带来突破性的工具和服务，能够消除纷争、不平等和人类痛苦，彻底改变我们的生活方式。
不过，我们和上述理想还有很远的距离。目前，人工智能主要被企业用来提高流程效率、自动化资源繁重的任务，以及基于数据而非直觉进行业务预测。

人工智能的应用场景

AI 在不同的领域被用来分析用户行为，并根据数据给出建议。例如，Google 的预测搜索算法使用用户历史数据来预测用户在搜索栏中下一步要输入什么。Netflix 使用用户历史数据来推荐用户下一部可能要看的电影，让用户沉迷于平台并提高观看时间。Facebook 根据用户历史数据，分析图片中的面部特征，自动给出给朋友加标签的建议。类似的科技公司普遍使用人工智能，以优化消费者的使用体验。上述人工智能的应用本质上都是数据处理，其中包括：

• 检索分析历史数据，并进行优化，然后给出最佳结果。
• 基于逻辑链进行 if-then 推理，然后基于给定参数执行一系列命令。
• 模式识别，用于识别数据集中的关键特征。
• 建立概率模型，用于预测未来。

人工智能的优势

毫无疑问，科技使我们的生活变得更好。从音乐推荐、地图指引、手机银行到防欺诈，人工智能技术在这些领域都有应用。但是，一枚硬币总有两面，人工智能也是如此。首先，让我们看看人工智能的一些优点。

• 减少人为失误在人工智能模型中，所有的决策都是在先前收集的信息基础上，应用特定的算法得出的。设置的精度越高，误差越小。而人类执行任务，总有出错的可能。因此，人工智能可以用来避免这种人为失误。
• 真正意义上 的997人类没有长时间工作的能力，我们的身体需要休息，每个人平均每天只有6-8小时的工作时间，而人工智能可以不间断工作。
• 适合重复性劳动人工智能可以有效地自动化完成日常任务，比如发送感谢邮件、验证文档、回答问题。一项重复性的工作，例如在餐馆或工厂里制作食物，可能会因为人类长期感到疲倦或不感兴趣而被搞得一团糟。在人工智能的帮助下，这些任务则可以很容易高效地完成。
• 数字助理许多先进的组织使用数字助理与用户互动，以节省人力资源。这些数字助理也用于许多网站，以回答用户的查询。聊天机器人也是一个很好的例子。
• 更快地决策人工智能与其他技术一起，可以使机器比普通人更快地做出决策，更快地执行行动。这是因为在做决定的时候，人类倾向于从情感和实际两方面分析许多因素，而人工智能驱动的机器，它们能快速地提供程序化的结果。
• 理性地决策人类虽然进化程度很高，但在决策方面，我们仍然受我们的情感影响。而在某些情况下，不让情绪控制我们的思考，快速、高效、合乎逻辑地做出决定十分重要。人工智能驱动的决策完全受算法控制，因此，没有情感决策的余地，这确保了效率不会受到影响，并提高了生产率。
• 应用于医学人工智能的优势已经在医疗行业的应用当中有所体现。医生现在可以借助人工智能来评估患者的健康风险。放射外科通过人工智能的辅助对肿瘤进行手术，不会损害周围组织，也不会造成任何进一步的损害。它们还可以帮助有效地检测和监测各种神经系统疾病。
• 应用于提高安全性人工智能有助于保护我们的生命和财产。我们已经可以看到，人工智能正在网络安全领域发挥作用。人工智能彻底改变了我们抵御网络威胁的方式。
• 应用于高效沟通几年前，语言不通的两个人进行沟通交流还离不开人类翻译的帮助。而人工智能彻底改变了这一局面。自然语言处理（NLP）允许系统将单词从一种语言翻译到另一种语言。Google translate在这一方面取得了很大进步，并且做出了很大贡献。

人工智能的劣势

• 高昂的成本 人工智能与普通软件开发的显著区别在于它们的操作规模。由于规模的增大，所需的计算资源将成倍增加，从而推高了操作成本。
• 人才匮乏由于它还是一个相当新的领域，缺乏经验丰富的专业人员，最好的专业人员很快被公司和研究机构抢购一空。这增加了人才成本，进一步推高了实现人工智能的价格。
• 缺乏现实应用尽管显著有大量围绕着人工智能的炒作，但它似乎并没有太多可供展示的东西。尽管诸如聊天机器人和推荐引擎之类的应用程序确实存在，但这些应用程序显然远远不够。这使得很难有理由投入更多资金来推动人工智能。
• 缺乏统一的软件开发标准当不同的人工智能系统联合起来形成一个更大、更有价值的应用时，人工智能才能显现真正价值。但人工智能软件开发缺乏标准，意味着不同系统之间很难“对话”。这也导致人工智能软件开发本身是一个缓慢而昂贵的过程，这进一步阻碍了人工智能的发展。
• 被滥用的可能人工智能的力量是巨大的，它有潜力实现伟大的事情。不幸的是，它也有可能被滥用。人工智能本身是一种中立的工具，可以用来做任何事情，但如果落入坏人之手，就会产生严重的后果。在人工智能发展的影响尚未完全被理解的这一新生阶段，滥用的可能性更高。
• 高度依赖 AI现在，大多数人已经高度依赖Siri和Alexa等应用程序。通过不断接受机器和应用程序的帮助，我们正在丧失创造性思维的能力。完全依赖机器，我们就失去了学习简单生活技能的机会，变得更加懒惰。
• 需要监督AI 算法运行良好，效率高，能按程序执行任务。然而，缺点是我们仍然需要不断地监督 AI 程序运作。因为虽然这项任务是由机器完成的，但我们需要确保不会犯错误。一个需要监督的例子是微软的人工智能聊天机器人Tay。聊天机器人通过在线对话学习，模仿少女说话。聊天机器人从学习基本的会话技巧，发展到由于网络恶搞而在推特上发布高度政治不正确的信息。

研究学习人工智能的必备条件

作为一个初学者，如果想要研究或学习人工智能，这里有一些基本的条件需要满足。

1. 对数学具有一定基础，包括微积分、统计学和概率论。
2. 在Java或Python等编程语言方面有丰富的经验。
3. 在理解和编写算法方面有一定基础。
4. 有很强的数据分析能力。
5. 大量的离散数学知识。
6. 学习机器学习的意愿。

人工智能在商业中的应用

人工智能确实有潜力改变许多行业，并且已经有许多应用实例。所有这些不同的行业和应用实例的共同点是，它们都是数据驱动的。同时，人工智能的核心就是一个高效的数据处理系统，所以很多行业都可以进行应用。比如：
医疗保健

• 管理：人工智能系统帮助完成日常的管理任务，以最大限度地减少人为错误和提高效率。通过NLP转录医学笔记，帮助构建患者信息，优化医生的阅读体验。
• 远程医疗：对于非紧急情况，患者可以联系医院的人工智能系统，分析他们的症状，输入他们的生命体征，并评估是否需要医疗护理。这就减少了医务人员的工作量，他们只需要处理关键的病例。
• 辅助诊断：通过计算机视觉和卷积神经网络，人工智能现在能够读取核磁共振扫描，以检查肿瘤和其他恶性细胞，速度比放射科医生更快，并且错误率大大降低。
• 机器人辅助手术：机器人有非常小的误差范围，可以连续24小时进行手术而不会筋疲力尽。由于它们的操作精度很高，所以它们的侵入性比传统方法要小，这可以减少患者在医院康复所需的时间。
• 生命体征监测：人体的健康状况是一个持续的过程，可以通过生命体征的水平体现出来，人工智能甚至在患者意识到之前就有可能预测健康波动。现在，随着可穿戴设备在大众市场上的普及，人体生命体征数据可以随时获取，因此现在已经开发出了很多生命体征检测的应用程序。

电子商务

• 产品推荐：当被问及人工智能的商业应用时，这通常是人们给出的第一个例子，这是因为人工智能已经在这个领域取得了巨大的成果。大多数大型电子商务公司都将人工智能技术应用到了产品推荐中，这使得他们的销售大幅提高。
• 聊天机器人：另一个著名的例子，就是人工智能聊天机器人在各个行业和各个网站的使用。这些聊天机器人可以在任何时段为客户提供服务。
• 过滤垃圾邮件和虚假评论：由于像亚马逊这样的网站收到的评论量很大，人类的眼睛不可能通过扫描这些评论来过滤掉恶意内容。通过NLP的强大功能，人工智能可以扫描这些评论中的可疑语句并将其过滤掉，从而获得更好的买家体验。
• 优化搜索：所有的电子商务都依赖于搜索引擎，用户通过搜索引擎搜索他们想要的，并且能够找到它。人工智能基于数千个参数优化搜索结果，以确保用户找到他们的目标产品。
• 供应链：人工智能被用来预测不同时间段不同产品的需求，以便他们能够管理库存以满足消费者需求。

人力资源

• 建立团队文化：人工智能被用来分析员工数据，并将他们安排在合适的团队中，根据他们的能力分配项目，收集关于工作场所的反馈，甚至试图预测他们是否即将离开公司。
• 招聘：通过NLP，人工智能可以在几秒钟内浏览数千份简历，并确定是否适合。这显然是有益的，因为它将没有任何人为错误或偏见，并将大大缩短招聘周期的长度。

人工智能在生活中的应用

1. 谷歌的人工智能预测（例如：谷歌地图）
2. 打车应用程序（例如：Uber、Lyft）
3. 飞机自动驾驶仪
4. 电子邮件垃圾邮件过滤器
5. 自动填单
6. 面部识别
7. 搜索推荐
8. 语音转文本
9. 个人助理（例如：Siri、Alexa）
10. 防诈骗

人工智能相关职业

事实上，在过去三年中，人工智能技术的需求翻了一番多。相关招聘职位增加了119%。今天，训练一个图像处理算法可以在几分钟内完成，而早些时候，同样的任务需要几个小时。企业都已经意识到人工智能技术的重要性和意义。但是与现有职位数量相比，缺乏具备必要技能的专业人员。因为在深入到人工智能领域之前，必须学习的一些技能包括贝叶斯网络和神经网络、计算机科学（编程经验）、物理学、机器人科学以及各种数学知识(如微积分和统计学)。
如果你有兴趣在人工智能领域发展，你应该了解在这个领域中各种各样的相关职业。

• 机器学习工程师机器学习工程师的角色适合具有数据科学或相关应用研究背景的人。他/她还必须能够对多种编程语言有一定的理解。他/她应该能够在处理大量数据集时应用预测模型和利用NLP。熟悉Eclipse和IntelliJ等软件开发工具。机器学习工程师主要负责为各种ML项目构建和管理平台。一名ML工程师的年薪中位数据说是114856美元。公司通常雇佣具有硕士学位并且对Java、Python和Scala有深入了解的专业人员。技能要求可能因公司而异。
• 数据科学家 利用ML和预测分析技术分析和解释大型数据集是数据科学家的主要任务之一。数据科学家还需要开发算法，以收集和清理数据进行分析。数据科学家的年薪中位数为120931美元，所需技能如下：虽然所需的技能可能因公司而异，但大多数公司都需要具有计算机科学硕士或博士学位的专业人员。要想成为人工智能开发人员的数据科学家，计算机科学学位将是必须的。此外，还需要理解非结构化数据的能力，以及强大的分析和沟通技能，以方便与业务领导沟通发现的问题。- Hive- Hadoop- MapReduce- Pig- Spark- Python- Scala- SQL
• 商业智能开发人员人工智能的职业生涯还包括商业智能（BI）开发人员的职位。这个角色的主要目标之一是分析复杂的数据集，帮助识别业务和市场趋势。一个商业智能开发人员的年薪中位数为92278美元。BI开发人员的一些职责包括在云数据平台中设计、搭建和维护复杂的数据库。如果你对这个职位感兴趣，你必须有很强的技术和分析能力。你应该能够向不具备技术知识和解决技术问题能力的同事传达解决方案。BI开发人员必须拥有相关领域的学士学位。所需专业技能包括数据挖掘、SQL使用、BI技术和数据仓库设计。
• 研究员/科学家研究员/科学家是人工智能领域的领军人物之一。他应该是应用数学、深度学习、机器学习和计算统计学等多学科的专家。应聘者必须具备计算机感知、图像模型、强化学习和NLP方面的广泛知识。大多数公司都在寻找对并行计算、分布式计算、基准测试和机器学习有深入了解的人。与数据科学家类似，研究员/科学家也应该拥有计算机科学的硕士或博士学位。据说年薪中位数为99809美元。
• 大数据工程师/架构师在人工智能领域的各种工作中，大数据工程师/架构师的年薪中位数为151307美元，是薪酬最高的工作。它们在开发一个使业务系统能够相互通信和数据处理的生态系统中起着至关重要的作用。与数据科学家相比，大数据架构师或工程师通常被赋予在Spark和Hadoop上的大数据环境进行规划、设计和开发相关的任务。大多公司希望雇佣那些在C++、java、Python和Scala等方面有相关经验的人。往往要求具备数据挖掘、数据可视化和数据迁移技能。

人工智能行业的职业发展趋势

过去几年，人工智能领域的工作岗位一直在稳步增加，在未来也将继续加速增长。57%的印度公司都在招聘相关的人才，以适应市场发展。平均来说，那些成功转型为人工智能行业从业者的人，薪水提高了60-70%。根据研究，对人工智能工作的需求增加了，但高效的劳动力却跟不上。根据世界经济论坛，到2020年，人工智能将创造1.33亿个就业岗位。

机器学习是什么？

机器学习是的一个子集，它定义了人工智能的核心特征之一——从经验中学习。
机器学习算法通过从输出中学习来自动修正和改进。它们不需要显式指令来生成所需的输出。它们对数据集进行计算得出输出，并将输出和真实结果进行比较，检查输出的可靠性，然后进行不断优化。

人工智能 VS 机器学习

人们经常认为人工智能和机器学习是等价的，但实际上机器学习是人工智能的一个子集，两者之间有一些区别。以下列出了一些不同之处：
人工智能机器学习AI 期望制造一个像人类一样的智能计算机系统来解决复杂的问题ML 通过从数据中学习进而输出预测结果AI 可以处理结构化、半结构化和非结构的数据ML只能处理结构化和半结构化的数据AI 可被分为弱人工智能、通用人工智能、强人工智能ML 可分为有监督学习、无监督学习和强化学习AI 关注最大化成功机会ML 关注准确性和模式AI 的应用包括Siri、catboat用户支持、专家系统、在线游戏、智能仿人机器人等ML 的应用包括在线推荐系统、谷歌搜索算法、Facebook自动好友标签建议等

机器学习的分类

ML 可分为三类：有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。

• 有监督学习有监督学习的 ML 算法根据历史数据学习知识。通常使用特定的数据集进行训练，根据该数据集，算法将生成一个预测函数。使用这个预测函数来预测最终输出。被称为有监督学习，是因为需要使用特定的数据集来训练算法，以帮助它形成预测函数。并且数据集被明确地标注，以帮助算法更好地“理解”数据。该算法可以将预测输出与标注的输出进行比较，从而修正模型，使模型更加精确。
• 无监督学习在无监督学习的情况下，仍然提供训练数据，但不会标记。在该模型中，算法根据训练数据的属性进行推理，通过对数据的挖掘找到可能的模式或推理方式。它自动形成描述这些模式的逻辑，并以此为基础产生输出。
• 半监督学习与上述两种方法类似，唯一的区别是半监督学习同时使用标记数据和未标记数据。这解决了必须标记大型数据集的问题——程序员只需标记一小部分数据，然后让机器根据这些数据计算出其余的数据。当缺少大量的技术资源来标记数据集时，通常使用此方法.
• 强化学习强化学习依赖于算法环境。该算法在反复试验的过程中不断达到程序员设置的“奖励”和“惩罚”的条件，尝试将“奖励”和“惩罚”的综合回报最大化，从而提供所需的输出。它之所以被称为强化学习，是因为该算法根据它所遇到的奖励，在正确的路径上接受强化。

深度学习是什么？

深度学习是机器学习的一个分支，它涉及到由大脑的结构和功能所启发的算法——人工神经网络。深度学习被用来让机器学习人类的各种能力。通过深入学习，可以让计算机对图像、文本或声音等输入进行分类。
随着模型精度的提高，深度学习变得越来越流行。现在已经有许多大型标记数据集可以被用来训练神经网络模型。
简单地说，深度学习是模拟大脑的运行方式，希望使算法的效率更高，使用更简单。深度学习和机器学习之间的区别如图所示。

深度学习的应用

深度学习的应用已经开始浮出水面，但对未来有更大的空间。下面列出了一些将主宰未来的深度学习应用程序。

• 添加图像和视频元素——为黑白图像添加颜色；自动添加声音到电影和视频剪辑中。
• 机器翻译——自动将文本翻译成其他语言或将图像翻译成文本。虽然机器翻译已经存在了一段时间，但是深度学习正在取得最好的效果。
• 目标分类和检测——如学校考勤系统的人脸检测，或通过监控摄像头发现罪犯。目标分类和检测是通过使用非常大的卷积神经网络来实现的，在许多行业都有应用实例。
• 自动文本生成——通过机器学习算法学习大量文本，并使用该文本编写新文本。该模型在生成有意义的文本方面具有很高的效率。
• 自动驾驶汽车——很多人都听说过自动驾驶汽车，这可能是深度学习最流行的应用。模型需要从大量的数据中学习，以理解驾驶的所有关键部分，因此，随着输入数据的不断增多，深度学习算法被用来提高性能。
• 在医疗保健领域的应用——深度学习在检测乳腺癌和皮肤癌等慢性疾病方面显示出很有价值的结果。它在移动监控应用程序、预测和个性化医疗方面也有很大的应用。

深度学习为什么很重要？

今天，我们可以通过将足够的数据输入到学习模型中，让这些机器以人类的方式做出反应，甚至更好，比如教会机器如何阅读、写作。

智能手机和互联网的存在，使得深度学习可以广泛应用到现实生活中。

现在深度学习处于快速发展的阶段，像谷歌这样的科技领袖已经在任何可能的领域应用它。

与机器学习模型相比，深度学习模型的性能随着输入数据量的增加而提高，而机器学习模型的性能往往随着输入数据量的增加而下降。

这也是深度学习现阶段比较热的原因。

人工智能、机器学习、深度学习？三者之间的关系

如上图所示，三个椭圆将DL描述为ML的一个子集，ML则是AI的一个子集。

可以说，人工智能是最初的包罗万象的概念。

接着是后来蓬勃发展的ML，继续发展为DL，而DL有望将AI提升到另一个层次。

自然语言处理(NLP)

自然语言处理是人工智能的一个组成部分，指的是机器理解人类语言的能力。

** NLP应用的主要步骤**

• 设计程序收集所需的数据，如数据库文件、电子表格、电子邮件、电话录音、笔记文本和其他相关数据。
• 采用算法从这些数据中删除所有停止词，并对某些具有相同含义的词进行规范化处理。
• 剩余的文本被分成称为若干标记组。
• NLP程序分析数据以学习推理推断模式、掌握频率等关键统计信息，以了解标记词句的使用范围及其适用性。

** NLP应用领域**

• 语言翻译
• 检查文本语法准确性
• 呼叫中心使用交互式语音响应来响应用户请求
• Siri和Cortana等个人虚拟助理

Python

Python是一种现在非常流行的面向对象编程语言，由Guido Van Rossum创建，并于1991年发布。它适用于web开发、软件开发、系统脚本和开发其他应用程序。

Python为何如此流行？

• 语法易于学习，可读性较高，从而降低了程序维护的成本
• 支持模块和包，方便调用
• 由于没有编译步骤，使得测试调试周期更快，因此它可以提高生产率

** Python的应用场景**

• 网页开发
• GUI开发
• 科学计算
• 软件开发
• 商业领域应用
• 教育领域应用
• 数据库开发
• 游戏开发
• 网络编程

如何入门Python?

网上有很多相关视频、博客和电子书，你可以通过这些在线材料进行学习。但是，如果你想以授课的形式学习更多的实用性操作，你可以报名参加许多培训公司提供的Python课程。

计算机视觉

计算机视觉主要研究如何使计算机能够“看到”和理解数字图像和视频。计算机视觉的目标是从图像源数据中得出规律，并将其应用于解决现实世界的问题。

计算机视觉的应用领域

计算机视觉在当今有着广泛的应用，其发展前景广阔，比如：

• 用于监控和安全系统的面部识别
• 零售店使用计算机视觉跟踪库存和客户
• 自动驾驶汽车
• 疾病诊断
• 金融防诈骗

通过深度学习实现计算机视觉

• 目标分类和定位：识别图像或视频中的目标，以及它们的位置，通常在它们周围用一个方形框突出显示。
• 语义分割：涉及到神经网络来分类和定位图像或视频中的所有像素。
• 彩色化：将灰度图像转换成全彩图像。
• 重建图像：重建损坏或被篡改的图像。

神经网络

神经网络是一系列模拟人脑功能的算法，用来确定一组数据中潜在的关系和模式。

神经网络的应用场景

神经网络的概念已经在金融部门交易系统中得到了应用。它们还帮助实现诸如时间序列预测、安全分类和信用风险建模等过程。

神经网络的分类

• 前馈神经网络：数据只沿一个方向移动，从输入节点进入，在输出节点退出。
• 径向基函数神经网络：考虑一个点到中心的距离。
• Kohonen自组织神经网络：将任意维数的向量输入到由神经元组成的离散映射中。
• 递归神经网络(RNN)：递归神经网络保存层的输出，并将其反馈给输入，以帮助预测层的输出。
• 卷积神经网络(CNN)：类似于具有可学习偏差和权值的神经元的前馈神经网络。它被应用于信号和图像处理。
• 模块化神经网络：是许多不同神经网络的集合，每个处理一个子任务。

神经网络的优势

• 学习和建立非线性复杂关系模型的能力
• ANN可以泛化模型，推断原始数据以外数据的未知关系
• ANN对输入变量没有任何限制。

人工智能与电影

多年来，人们基于人工智能的概念制作出了许多电影，这些电影让我们看到了未来的世界。通常，这些电影中的人工智能角色和元素都是受现实生活事件所启发的。也有一些元素是想象的，而这些美好想象正是激励人们将这些元素复制到现实生活中。因此，人工智能概念电影不仅仅是虚构的科幻作品，对于人工智能研究领域而已，其重要意义远大于娱乐。对于人工智能爱好者来说，它们是动力、灵感的源泉，有时也是知识的源泉。它们拓宽了人工智能的范围，并在将人工智能应用于现实世界问题时，推动了人类能力和想象力的边界。

人工智能的未来

作为人类，我们一直追求科技变革和进步，而现在，我们正生活在历史上最伟大的进步之中。人工智能有望成为技术领域的下一个里程碑。世界各地的组织都在人工智能和机器学习领域提出突破性的创新。人工智能作为大数据、机器人和物联网等新兴技术的主要驱动力,影响着每一个行业和每一个人的未来。考虑到它的增长速度，在可预见的未来，它将持续作为相关技术领域的研究热点。随着这些技术的不断发展，它们将对社会环境和生活质量产生越来越大的影响。而经过专业培训和认证的技术人才有巨大的机会获得高额回报。
面部识别、医疗领域人工智能、聊天机器人等技术不断进步。虚拟助理已经进入日常生活，帮助我们节省时间和精力。特斯拉等科技巨头的自动驾驶汽车已经向我们展示了迈向未来的第一步。人工智能可以帮助减少和预测气候变化带来的风险。所有这些进步都只是开始，还有很多事情要做。据说到2022年，人工智能将创造1.33亿个新的人工智能工作岗位。如果你正在进行职业选择，那么现在是时候考虑拥抱人工智能了。