Python培训之如何走向真正的人工智能？

    “人工智能”这个被一时间带火的“热词”，已成为当下最火热的产业之一，从苹果Siri到谷歌的AlphaGo等，AI的大规模运用，将给当下的社会生产力带来爆炸式的增长，我们曾经憧憬的未来世界，都在人工智能的撬动下，已悄然掀开了序幕。

　　人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，也是当前各路资本关注的焦点领域。以特色产业和新兴产业集聚为主要特征的特色小镇，是我国城镇化进程中的全新尝试和探索，也蕴藏着巨大的市场机遇。

　　为了充分利用并推广人工智能，实现与人工智能的沟通，首先我们需要抓住人工智能的本质。

　　什么叫人工智能?迄今有许多定义。智能这个词已经变得很大众化随处可见，那什么是真正的人工智能?这个问题比较大，但还是可以说清楚。

　　人工智能也就是人造的智能。意识不是人造的，其中的自我意识可感知整体的自我，并与自我之外的环境清晰分隔，是“生命存在”的主要体感。意识的物质基础仍然是生物神经元及其脉冲编码，是遍历整合大脑中各功能模块、皮层各通道之巨量神经回路集体投射的结果。

　　人工智能使得推荐引擎人性化，提高物流引擎的准确性，并增强聊天机器人引擎的亲切程度。学习新语言(Duolingo)，制定新的晚餐计划(Replika)，让摄影再度流行(Prisma)，这些都是我们的商业伙伴引入人工智能后所迸发的潜力。

　　我们对人工智能的计划

　　在半监督、无监督深度学习方法突破之后，很多行业应用包括人工智能场景研发都会快速推进。实际应用时我们一般都通过数据迭代、算法迭代向前推进。

　　如果我问你怎么建房子，你会想到一系列的步骤。当问及如何验证一个公司的技术安全范围时，你脑海中就会立即涌现出各种行动步骤。当你去巴西度假的时候，你就会迅速而清晰想到在沙滩上前行的方法。

　　当然我们谈论的主题并非建造房屋、创建安全范围，或是安排假期。我们讨论的重点是如何把强大的人工智能介绍给商业领域的佼佼者、科学家以及医学专家。我们从哪里开始着手呢?我们第一步应该做什么呢?

　　迈向人工智能的三个步骤

　　人工智能可以分为两类：(1)思维过程和推理(2)行为。无论你是更倾向于数学和工程学方面(理性主义者)还是更接近以人为本的方法(行为)，人工智能的核心是试着理解人类的思维方式。

　　第一步：企业决定探索何种人工智能。

　　(1)人性化思维：能像人类一样思考的系统

　　(2)人性化行为：能像人类一样行动的系统

　　(3)理性思维：理性思考的系统

　　(4)理性行为：理性行动的系统

　　第二步：确定人工智能计划的意图。

　　人性化思维(认知建模)将人工智能与模型相结合——就像神经生理学实验那样。在认知科学领域的实际实验依赖于对人类或动物的观察和调查。人性化行为(图灵测试)试图在零智力和令人满意的智力之间建立一条界限。理性思维能抓住计算机语言中的“正确思维”。编程逻辑难度很大，是因为非正式的知识不能很好地转化为正式的符号。理性行为是有关于行动的行为。代理执行行为，“理性代理”可以自主操作，适应变化和进化(学习型智能)。

　　第三步：确定所需能力。

　　人性化思维能力：

　　(1)观察

　　(2)匹配人类行为

　　(3)解决问题的推理方法

　　(4)解决问题

　　(5)模拟人类思维的计算机模型

　　人性化行为能力：

　　(1)自然语言处理

　　(2)自动推理

　　(3)机器学习

　　(4)知识呈现

　　(5)计算机视觉和机器人技术

　　理性思维能力：

　　(1)编纂思维

　　(2)模式论证结构

　　(3)编纂事实和逻辑(知识)

　　(4)在实践(而非原理)中解决问题

　　(5)用逻辑符号解决问题

　　理性行为：

　　(1)思维推断

　　(2)适应变化(代理，聊天机器人)

　　(3)分析多个正确结果

　　(4)自主操作

　　(5)创造和实现目标

       超越

　　自20世纪40年代中期以来，人工智能已经从哲学层面跨越到控制理论。逻辑和理性哲学奠定了学习、语言和推理的基础。数学在形式上代表计算和概率。心理学阐明了运动和精神物理学(实验技术)的现象。语言学研究了形态学、句法、语音学和语义学。神经科学研究了神经系统和大脑的功能。控制理论将动态系统的复杂性以及反馈改变行为的方法结合起来。

　　导航、神经网络、基因表达、气候模型和生产理论都来自于控制系统工程。

　　为避免搞混人工智能的各种可能性，首先，我们必须决定探索哪一种人工智能。其次，我们必须确定人工智能计划的意图。第三，我们必须确定所需能力。总而言之：先制定计划，再执行这三个步骤，才能激发人工智能的潜力。

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作者：黑马程序员Python培训学院

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