大家好，今天来为大家解答人类如何掌握人工智能这个问题的一些问题点，包括人类如何掌握人工智能技术也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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人工智能系统是怎么运行的？
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！
如何学习人工智能？
人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如：
非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：
回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。
大专学历想学人工智能到底怎么学？怎么入门？
大专学历，想要学习人工智能，我主要推荐的方式有:
1.线上学习
有很多机构都有线上教育的方式，教一些人工智能需要的软件，如python的使用方法以及应用。
优点就是可以随时随地的学习，你可以在边工作的时候业余时间学，也可以全天候的学习。
缺点就是没有老师在面对面的指导，这样需要自己有更高的理解能力和更多的实践。
2.培训机构线下学习
我的同学就有去这种机构学习的，而且现在有很多这样的机构，他们的学费基本上是三万左右，学习半年。学习的时间会特别的紧张，由机构统一安排作息时间，每天都有相应的学习任务，也会定期组织活动。
优点就是可以老师面对面的指导和同学进行交流，互相指正，帮助，学习的质量更高一点。
缺点就是要去外地求学，并且有足够的时间来学习。
你可以根据个人的情况来选择学习的方式，毕竟现在人工智能是比较火的，很多人都想要学这方面的内容，而且薪资比较高，就是面对着电脑，可能工作时间比较长，比较累。
当你选择好了，去努力，去坚持，就一定会有收获，加油！
人工智能的原理是什么？
谢邀！
在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。
数据是AI算法的“饲料”
在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后“推手”
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。
目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。
近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。
未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
最后，再顺便打个小广告，“陈思进财经漫画”系列第一部《漫画生活中的财经》新鲜出炉，谢谢关注！
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