一、人工智能系统是利用什么来学习
人工智能系统可以利用7个阶段着手学习：
人工智能的基础，其中高等数学是必需必会的。而高等数学则包括数据分析、概率论、线性代数及矩阵、凸优化等。良好的数学基础有利于在后续的课程中更好的理解机器学习和深度学习的内容。
python语言在人工智能上有着不可或缺的地位。机器学习则是非常的复杂庞大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流。而python则能更好地对其中的数据管道进行处理，使得我们能在学习机器学习的时候更加轻松。
机器学习中涉及到很多复杂的算法，通过算法对数据进行分析和进行学习，然后对现实的情况作出判断并对其进行回应。
通过算法对数据进行收集然后分析，模拟人的原始学习形态，数据挖掘涉及到了很多的知识，比如数据库技术、机器学习、统计学、数据仓库技术等。
深度学习是机器学习的一个分支，是实现机器学习的技术，同时深度学习也给机器学习带来了很多实际的应用。从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法。
自然语言的处理一直是计算机科学和人工智能领域一个重要的方向。自然语言就是如汉语、英语这样的语言，这类语言一直是我们人类的独有的特权，而这阶段的自然语言处理就是让机器能听懂并能处理自然语言。
图片处理就是计算机通过获取图像并对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
二、人工智能的四个研究途径
1、演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
2、对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。
三、人工智能最显著的特点
1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。
2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。
3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。
4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。
5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。
国际普遍认为人工智能有三类“弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能”。弱人工智能就是利用现有智能化技术，来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能。强人工智能阶段非常接近于人的智能，这需要脑科学的突破，国际上普遍认为这个阶段要到2050年前后才能实现。超级人工智能是脑科学和类脑智能有极大发展后，人工智能就成为一个超强的智能系统。从技术发展看，从脑科学突破角度发展人工智能，现在还有局限性。《规划》中的新一代人工智能，是建立在大数据基础上的，受脑科学启发的类脑智能机理综合起来的理论、技术、方法形成的智能系统。
四、青年人怎么正确利用人工智能
1、人工智能技术与其他技术最大的不同是，它不仅仅可以取代一些人类的脑力劳动，它甚至在一些领域可以超越人类大脑思维的极限，人工智能围棋是一个非常典型的例子，人工智能围棋程序利用大数据和深度学习的方法，从现有的实战战绩来看，人类棋手与之对弈已无胜机，有围棋棋手利用人工智能作弊取得胜利不是人工智能的错。
2、青少年人工智能教育核心是建立正确价值观
3、世界各国都在关注青少年人工智能教育，制定青少年人工智能教育规划，不过这些教育规划更多的关注是数据、算法、算力等相关学科知识的传授，期待学生通过学习可以学会一些算法，编写一些程序。
4、人工智能的算法和程序都是非常重要的信息学科知识，不过这些内容通常是大学计算机专业的专业课或专业基础课的一部分，需要不少先修的数学知识和计算机知识做基础，青少年人工智能教育不宜盲目的把大学讲授的知识下放到中小学。按照青少年教育规律开展青少年人工智能教育，充分考虑青少年的认知水平和基础知识能力，是保证青少年人工智能教育健康推进的基础。
5、青少年人工智能教育首先应该关注青少年在应用人工智能时，建立正确价值观、养成必备品格。人工智能技术本身暂时还没有自己的情感、态度、价值观，青少年在开发和应用人工智能时的情感、态度、价值观就是决定性的要素，决定了一个技术的善恶。青少年处在世界观形成的关键时期，面对人工智能普及的真实冲击，急需学校、家长、社会各教育环节的正确引导
五、人工智能利用什么进行学习
1、此学习非彼学习。我们学习认字，学习理解推理，学习计算。这些很高级。
2、人工智能的学习简单的说就是统计数据中的规律。得到一系列最佳参数。用函数最大化拟合已有的数据规律。
3、举例说明。一段数据中经常出现“中华人民共和国”这几个字。那么机器就可以学到一点：“中华”后面一定跟“人民共和国”。又比如，A说完“你好”后，B会说“我很好”。如果有很多这样的对话，那么机器就能学到：用“我很好”可以回答“你好”这句话。但是如果只出现了一次这样的对话，机器不敢肯定这是偶然还是必然，就没法学习。所以数据量越大越准确。
4、所以，人工智能的学习可以简单理解为把大量数据里面重复出现的当成规律，作为后面预测新数据的依据。