cgf促進人工智慧演算法

『壹』 為什麼說演算法是人工智慧的核心

演算法是人工智慧的核心原因如下：

簡而言之，因為演算法就是人工智慧的規則，人工智慧依據數據得出來的指向結果都是通過演算法的運行計算出來的。所以演算法作為是人工智慧的核心，其下的數據、應用等只是依附於演算法。因此，在人工智慧產業鏈金字塔結構中，塔尖是演算法。

人工智慧的涵蓋范疇：

人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。

可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。

從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。

『貳』 5g和人工智慧有什麼關系嗎

作者 | OdinAsgard

來源 | 虎嗅APP (ID：huxiu_com)

2019 年，曾被大眾視為 5G 元年，而「5G 元年」也曾被視為"2019 年度中國媒體十大新詞"。

盡管如此，由於很多人仍然未能感覺到 5G 的改變，因而覺得它只是個「更快的 4G」而已。

但虎嗅先前就提到，蘋果推出 5G 版本的 iPhone 12，代表宣告全球手機業務全面進入 5G 時代；據天風證券指出，5G 板塊中的主設備板塊已經進入盈利階段，未來這一年將會進入大規模商用階段。從這角度看的話，2021 年，才算是 5G 時代正式開始。

也許，大家仍然感受不到 5G 的存在，但科技界為什麼仍然覺得 5G 非常重要？

這是因為 5G、Wi-Fi 6 以至窄寬物聯網等新一代網路技術，並不是讓一般消費者更快地刷網頁的工具、也不是讓網紅直播時更便捷的工具。5G 骨子裡是一個改變科技產業的架構的新技術，有人將這個改變，稱為：

新 IT 時代。

在接著的部份，筆者會為大家分享以下內容，包括：

• 以 5G 為首的新式網路，為何如此重要？

• 新 IT 時代到底是什麼？

• 海外的科技巨頭，如何在新 IT 時代轉型？

• 中國科技企業又如何迎接新 IT 時代？

01

5G 為何如此重要？

盡管很多人認為 5G 是某些企業自吹自擂、招徠客戶的宣傳攻勢，但在吃瓜群眾領域以外，不少國家、政府以至各大跨國企業，早就把 5G 視為未來的重要發展戰略。畢竟就連當時還是美國總統的特朗普 (Donald Trump)，也曾在 2019 年公開表示：

• 現在，我們必須取得 5G ，而 5G 是一個很重要的事......它將改變我們的工作、學習、交流和出行的方式。它將使美國的農場更有生產力、美國的製造業更具競爭力、美國的醫療保健更完善便捷。基本上，它涵蓋了幾乎所有你能想到的各方面。



為什麼特朗普覺得 5G 很重要，涵蓋我們生活的方方面面？

科技產業近年在實現智慧城市、智能製造、智能農業、智能物流、智能出行等多個改變人類生活的願景時，必須使用人工智慧、大數據、物聯網以及雲計算等全新技術；但要使用上述技術時，往往卻遇上不少困難。這些困難除了來自演算法的不完善，更多來其實來自數據傳輸能力的不足。

眾所周知，人工智慧十分依賴大數據，而大數據除了來自互聯網之外，也需要真實世界的的信息。但我們要搭建物聯網來採集真實世界的信息，卻需要部署成千上萬計的感測器，並要在短時間之內，把這些海量感測器信息，上傳到雲端處理。

可見，人工智慧所必須的海量機器連接數量、以及巨大的數據量，均對網路質量有著巨大的要求；但舊式的 4G 或 Wi-Fi 網路，均無法穩定地連接海量感測器，也無法將如此海量的物聯網信息，實時回傳到雲端（上圖）。網路能力的不足，導致科技產業無法開發出更靠譜的智能技術，智慧城市的願景更是遙遙無期。

想像一下：這就像你在玩帝國時代 (Age of Empires) 和文明 (Civilization) ，當你想從工業時代快速升級到未來時代，但發現科技樹卻被卡在「網路」關鍵技能點之上。但以 5G 為首的各種新式網路技術，正正就是點亮這棵科技樹的關鍵技能。

5G 不但提供更大的帶寬、更快的網速，更重要的是能讓更多設備能同時連上網路，也能實現更可靠、更快速的響應。因此，我們才能採集海量的物聯網數據，通過雲計算來構成實際意義上的大數據，有了真實世界的大數據，才能讓人工智慧演算法更為可靠。

接著，筆者將會以自動駕駛汽車作為例子，具體解釋為什麼 5G 是點亮科技樹的關鍵技能。

02

以車聯網為例

目前，特斯拉在自動駕駛汽車技術上處於領先地位，但強如特斯拉，最近也不得不公開承認，自己未能實現真正的自動駕駛。畢竟，特斯拉和優步早前就數度因為機器視覺系統出現問題，無法正確地察覺路面的危險因素，導致嚴重的自動駕駛意外。可見目前最先進的自動駕駛技術，也遠叫不上成熟。

為什麼自動駕駛技術發展多年，仍然無法成熟？

在長遠而言，業界認為只有車聯網技術 (Vehicle to Everything, V2X)，才能實現真正自動駕駛。所謂的車聯網，其實就是通過物聯網技術，把馬路上的汽車、行人、道路、交通燈、路燈以至路障等各種在馬路上的物件，通通連接到網路之上。

車聯網效果示意，中文字幕為虎嗅所加。圖片來源：V2X Supporters for Transportation Safety。

只要自動駕駛汽車的機器視覺，能與車聯網緊密協作，就能通過雲端接收各種環境信息，掌握更多、更遠、更快、但又更精準的實時路況，並作出更合理地、更精準的路徑規劃。試想想，即使汽車在當時視野不佳、或是遇上機器視覺的盲點；自動駕駛系統仍然能通過車聯網掌握路況，提早知道機器視覺所無法知道的危險信息，並及早迴避（上圖）。

盡管車聯網如此美好，但為什麼一直無法被推廣？原因有二。

首先，目前 Wi-Fi 或 4G 等無線網路的連接能力相當有限，無法穩定地連接馬路上成千上萬的汽車、行人、路牌、交通燈以至各種事物；其次，這些舊式無線網路的響應速度太慢，無法做到無縫的實時傳輸。請再想想：當自動駕駛汽車進入前方盲彎時，突然有汽車超速接近，如果網路信息不夠可靠，避險指示遲了一秒才傳達行車電腦里？就這一秒之差，這輛車子就可能就來不及迴避，造成意外。

因此，要發展智能的車聯網技術，就必須要有 5G 的海量的機器通信、以及超高速的響應速度，因此，5G 才被國際電信聯盟 (ITU)，視為能點亮自動駕駛科技樹的其中一個關鍵技術。

圖片來源：新通信。

換言之，有了以 5G 為首的新式網路技術，就能實現真正的自動駕駛汽車；有了真正的自動駕駛汽車，才能推動智能出行和智能物流的發展。同樣地，有了這些新式網路技術，製造業者才通過人工智慧，實現智能製造；農夫也能取得海量數據，實現智能農業。有了這些智能化的行業願景，我們才能真正感覺到智慧城市的來臨（上圖），進入新 IT 時代。

03

新 IT 到底是什麼？

換言之，所謂的新 IT 時代，就是從舊式的「信息技術」，轉化為新式的「智能技術」 的新時代。

也許大家會覺得智能技術並不希奇，畢竟我們早就被智能手機所寵慣，早就適應各種新式智能功能。但在新 IT 時代里，智技術所影響的並不僅僅只有智能手機，而會進一步深化至出行、工業、農業、物流、教育以至醫療等方方面面，整個社會的面貌，也隨著智能化而出現巨大變化。

舉例說，今天物流業的最大挑戰，是隨著電商興起，訂單也變得越來越碎片化，他們往往要在最短時間之內，從海量的存貨里，找出小量但正確的貨件；然後把最多的訂單並合在一起，用最少的運輸次數，正確無誤送到全國多個地點。但物流公司在為著這成千上萬的小批量訂單分揀貨件時，必須一一計算其下單時間、貨件佔用的空間、以及目的地路況等；其數據量之大，絕非一般人所能處理。

智能物流的自動化分揀。請注意，Amazon、京東和菜鳥已引入更先進的機器小車，分揀貨物。圖片來源：CCTV中文國際。

因此，Amazon、DHL、京東或菜鳥等快遞公司，近年積極智能物流，目的就是要通過物聯網和人工智慧技術，為在海量而零碎的小批量訂單，計算出最快、最正確的分揀和送貨策略，再用機械化的手段，准確無誤地執行這些策略（上圖）。而且，在過程中更必須不斷監察流程、記錄出入庫數據，保證流程正確無誤。

同樣地，傳統 IT 下的製造業，僅僅是為了以降低成本、增加產能，以滿足紅海市場里多數人的基本需求（下圖左）。但在新 IT 下的智能製造，卻已變成要如何降低產能、增加產品種類，以滿足長尾市場里少數人的個性化需求（下圖右）。因此，先前虎嗅曾提到，今天的製造業面對的最大挑戰，是如何把零碎、小批量但多種款式的訂單，以最低成本、但最有效率的排單方式生產。

然而，由於每個生產計劃背後，均涉及采購海量的原料、各種產品的庫存量、以至不同時的工序等，排單時只要稍有錯漏，在流水式生產線下，錯誤會積小成多，做成嚴重的多米諾骨牌效應。因此，智能製造也像智能物流一樣，也十分依賴物聯網和人工智慧，為這些小批量、多款式的訂單，計算出最高效的生產流程，並通過機器化和智能化手段，精確地行這個高度復雜的生產排單。


可見，未來的智能技術下沉至社會的各方面，我們的生活也將會被計算所包圍。因此在新 IT 時代，整個科技產業的架構也將會出現重大的變化，並導致科技產業的重新洗牌。

也許你仍然覺得這個說法太過跨張，但大家可能還記得在 2010 年之前，我們的生活仍然離不開 PC；我們的手機仍然只是用來打電話的設備。

但在 2010 年後，我們卻不再怎樣使用 PC，反而把本來僅僅用來打電話的手機，當成是 PC 來用－－這個就是喬布斯所指的「後 PC 時代」了。

小小一台 iPhone，再搭配 3G 網路技術，已經把整個科技產業翻天覆地；現在我們面對的是性能更強的 5G、以及全方位深入生活各方面的物聯網和人工智慧技術；我們真的還能以為，5G 只是個噱頭嗎？

04

全新的 IT 架構

新 IT 時代又會如何重塑 IT 產業？

由於人工智慧極度依賴大數據，所以我們需要萬物聯網來采大數據，因此，我們身邊的任何事物，也將成為人工智慧「計算」過程里的一部份。與此同時，由於人工智慧需要處理大量數據，一般電腦或手機根本又應付不了，所以我們又必把「計算」的核心部份轉移到雲端，我們手上的手機或電腦，僅僅作為雲計算的出、入口而已。

換言之，新 IT 架構，將是一個由物聯網、大數據、人工智慧和雲計算所組成的全新計算架構。

Verizon 使用 5G 的智能製造案例。圖片來源：Verizon。

舉例說，當我們以為工廠就是一幫低技術的廉價勞工，每天 996 地在生產線上螺絲釘。但實際上，像上圖由美國 Verizon 支持的智能工廠，就在生產線里設置大量的相機感測器，實時將零部件的影像上傳雲端轉；雲端伺服器會通過人工智慧演算法，自動區分影像里的零部件質量是否合格，藉此提高生產線的良率。可見在新 IT 架構下，工廠的每一個小小的零件，也變成「計算」的其中一部分。


日本電信 (NTT) 的智能畜牧業宣傳片，圖片來源：NTTテクノクロス。

更有甚者，當我們以為農業就只是「翻翻泥」、畜牧業就只是「拾牛糞」，與計算八輩子也拉不上什麼關系。但從上圖見到，在新 IT 架構下的智能畜牧業，每一頭牛身上也通過感測器，記錄牛隻的狀態和行為數據；然後這些數據也會傳到雲端變成大數據，再通過人工智慧演算法，為農場主制定各種策略。換言之，智能畜牧業里的牛隻，本身也成為了計算的一部分。

從上述案例可見，不單工廠里的零件、農場里的牛隻、甚至是在電腦面前看著這篇文章的你，也將會被新 IT 架構轉化為大數據，並成為人工智慧「計算」的其中一部分。但盡管如此，零件、牛隻和你，也不是真正的計算機，真正發揮計算機角色的，卻僅僅只有雲端而已。因此，《21世紀商業評論》發行人吳伯凡就如是說：

• 在過去，計算機是非常重要的。而在今天，真正重要的是計算，而且它是無所不在。



由於新 IT 架構的變化如此巨大，它將會完全顛覆國家、城市以至企業的架構。也因為如此，任何國家和企業要進入新 IT 時代，絕不可能一蹴而至，必須需要經過復雜而浩大的流程，才使不少人無法感覺到 5G 時代來臨，並誤以為「5G 僅僅就只是快一點的 4G「而已。

但無論再困難也好，政府和企業仍然不得不為新 IT 做好准備。

畢竟，就連全球最大的諮詢公司 accenture，已認定新 IT 「不再是一個選項，而是必做之事」 (Rotating to New IT: no longer an option — it's a must) ，也由於如此，不少的傳統 IT 業巨頭，早就開始從傳統 IT 架構轉型至新 IT 架構，並借著全球需要重塑 IT 架構的機會，找出全新的商機。

05

美國科技巨頭的經驗

微軟 (Microsoft)、英特爾 (Intel)、英偉達 (Nvidia) 這三家公司，向來都是傳統 IT 產業的龍頭企業。多年來，微軟通過 Windows 作業系統在 PC 產業上的壟斷地位，成為當時全球最賺錢的公司，英特爾也借著在 PC 處理器上的領導地位躺著收錢，而英偉達的顯卡，也是不少 PC 游戲玩家和多媒體用戶必須的設備。

沒想到，由 iPhone 帶來的移動設備革命，卻永久地改變了這三家公司的命運。

最初，由於微軟過於輕視智能手機市場，以為藉助 PC 的領導地位，就能輕松擊敗對手；沒想到就算花大錢買了諾基亞回來，仍然無法讓 Windows Phone 獲得用戶青睞。而英特爾和英偉達也以為重復 PC 的老套路，以強勁性能作為賣點，但由於無法滿足智能手機在續航力上的要求，也無法在移動設備的市場站穩陣腳。

這三家傳統的 IT 公司無法轉型為移動設備公司，使他們錯過了價值萬億美元的巨大市場，更重要的是，他們很可能會被「後 PC 時代」所吞沒。這個昂貴的教訓，逼使他們在 2016 年痛定思痛，提早針對新的網路世界布局、針對新 IT 時代，及早轉型。

基於 5G 物聯網技術的微軟餐飲業雲計算平台。圖片來源：微軟香港。

曾是傳統 IT 產業王者的微軟，在 2016 年決定賤價甩掉手機業務，開始全面轉型。沒想到曾被大眾看衰的他們，卻成功在 5 年後華麗轉身：2019 年，微軟智能雲業務收入已超越Windows，更有分析預測，雲計算平台 Azure 的業務，在 2022 年將會取代 Office，成為微軟的最大收入來源。可見微軟能成功轉型，成為全球第三家突破萬億美元市值的科技巨頭，與新 IT 轉型有著莫大關系。

同樣地，英特爾也在 2016 放棄手機晶元業務，改往新 IT 架構布局。他們開始大量投資物聯網及人工智慧生態，更收購包括 Mobileye、Habana Labs 在內的幾家著名的人工智慧公司。結果在 2020 年，盡管英特爾的 PC 處理器業務面臨嚴竣挑戰，但英特爾早就成功轉型，成為數據中心市場的絕對王者，並在 5G 網路基建市場取得 40% 的巨大份額。

英偉達推出針對 5G 架構而推出的人工智慧加速器。圖片來源：Nvidia。

而英偉達後來也借著自己在圖像處理器 (GPU) 的優勢，加速在人工智慧計算平台上的布局。到了今天，他們不再是 15 年前靠賣顯卡賺錢的英偉達，而是全球最具價值的人工智慧晶元巨頭。他們的晶元不但經常出現在超級電腦、自動駕駛汽車上，也經常用於不少數據中心和 5G 邊緣伺服器之上（上圖）；Forbes 更表示，英偉達業已轉型為一家數據中心公司，並進一步積極挑戰英特爾的地位。

也許在一般人眼中，微軟仍然是那個 Windows、英特爾仍然是在電腦里的處理器晶元、英偉達仍然是游戲玩家的玩意。但這幾個本來屬於傳統 IT 范疇的科技產業巨頭，在 5G 大潮來臨之前，早已搖身一變，成為新 IT 產業的弄潮兒。如果說以 5G 帶動的新 IT 時代真的不重要，那這幾家科技企業又為什麼要轉型？他們又憑什麼華麗轉身？

06

轉型中的中國企業

那中國的情況又如何？畢竟中國把 5G 作核心的新基建項目，使 5G 概念大熱，不少傳統 IT 公司也看到個中的機會所在，一直往新 IT 方向努力轉型。

在中國，首批轉型新 IT 的科技企業，是傳統的伺服器方案供應商。早在 2013 年，新華三就已提出新 IT 概念，推動「三大一雲」戰略，致力於通過大數據、大互聯、大安全，將企業的伺服器「雲化」。至新華三推動新 IT 開始，促使華為、浪潮等伺服器供應商，一起推動企業私有雲的智能化。

不久，中國新 IT 產業的發展再次轉變，但這次的轉變主角，卻換成傳統互聯網企業。

多年來，阿里巴巴被很多人視作為電商巨頭，就連維基網路的資料，也把阿里視作為單純的電子商務線上交易平台而已。但先知先覺的馬雲，在 2016 年就提出了「新零售、新製造、新金融、新技術、新資源」的「五新」戰略，被坊間視為通過強大的數據能力，將雲計算平台的服務能力，向製造、物流、金融等各個領域滲透。

圖片來源：Gartner via 虎嗅。

當大家還以為阿里就只有淘寶和支付寶之時，他們卻在近年成立阿里達摩院，也推出人工智慧晶元含光，深化人工智慧的研究；也推出了菜鳥智能物流、以及智能工廠服務犀牛智造。更重要的是，虎嗅早前就曾報道，現在「阿里雲」平台已經成為全球第三的雲計算平台（上圖），其市佔率比 Google 還要高，僅落後於微軟 Azure 和阿馬遜 AWS 平台。

隨著阿里巴巴的成功，吸引了騰訊、網路等互聯網企業也紛紛加入雲計算戰場，使中國新 IT 架構向前邁進一步。接下來准備加入新 IT 陣營的，就輪到傳統的硬體產業了。

同樣是中國傳統 IT 陣營的企業，聯想在很多人心裡，僅僅是是 PC 市場的領導者，但往往忽略了他們也是新 IT 概念的先行者。早在 2017 年，聯想 CEO 楊元慶曾公開表示，「AI 是信息產業的未來，聯想已經賭上身家性命去押注 AI」。但不同的是，傳統互聯網產業出身的阿里雲，採用的是仍然是傳統的雲計算平台路線，而硬體產業出身的聯想，在新 IT 上更著重於軟硬體結合的全盤方案。

在聯想生產線里使用的 5G 信號發射器。圖片來源：虎嗅。

畢竟作為硬體產業的聯想，更清楚在新 IT 架構下，海量的物聯網數據會為雲端帶來巨大負荷，容易造成過長的時延，偏偏自動駕駛等新式智能，又需要低時延的處理。因此，新 IT 產業在部署時，不可能單靠傳統「雲-管-端」的雲計算來操作，必須同時部署邊緣計算。聯想目前的計劃，是新 IT 架構的幅蓋范圍，下深至「端（終端）、邊（邊緣）、雲（雲端）、網（網路）、智（智能）」等各方面。

可見，隨著各家中國科技產業向新 IT 轉型，而新 IT 架構也日漸下沉到各個方面，估計在不久的將來，中國的科技產業很快也會迎來新一波的洗牌。

07

看不見的革命

3G 和智能手機，為我們的社會帶來重大的變革嗎？估計應該沒有人會反對吧。

今天，大家都在贊美喬布斯開創了移動設備的新時代，但試想想 2012 年還是微軟 CEO 的 Steve Ballmer，當時就曾語帶酸氣地評價 iPhone：

• iPhone 沒有可能在市場上取得什麼份額，一點也不可能。



今天，大家都在贊美馬斯克開創了新能源汽車的新時代，但又試想想在 2013 年，捷豹路虎 CEO Ralf Speth 也是語帶酸氣地評價特斯拉：

• 電動車電池太貴，也只能在市區內駕駛。所以我需要單單為了富有人士造電動車？



5G 真的很重要嗎？對很多人來說可能真的不太重要。

但我們再回想一下智能手機和電動車帶來的變革，大家還真的能淡定地認為：5G 真的只是個噱頭嗎？

春風吹入戶，潤物細無聲。無疑，以 5G 為首的新網路技術，目前仍未能為一般用戶帶來太大的改變。但我們可以從微軟、英特爾、英偉達、聯想、華為、阿里巴巴等科技企業的轉型里，就可以見到 5G 已經對整個科技產業，帶來了巨大的改變－－盡管這些改變，並不是一般人所能察覺得到，也不會這么快能察覺到。

隨著 5G 在 2021 年逐漸商用化，推動著物聯網、雲計算以及人工智慧的發展；這些新 IT 先驅也會比別人更早獲得新 IT 時代的紅利。而那些無法追上新 IT 架構步伐的企業，很可能就會像諾基亞或摩托羅拉一樣，被時代所淹沒。

（完）

『叄』 簡要說明什麼是推動工人智能發展的三大因素

第一：產業結構升級的推動。產業結構持續升級是推動AI行業發展的重要因素之一，網路化、信息化、智能化是傳統行業進行結構化升級的重要內容之一，所以人工智慧產品未來將廣泛走進傳統行業，全面提升傳統行業的生產效率。
第二：5G和物聯網的推動。隨著5G通信的落地應用，物聯網領域將釋放出大量的機會，一系列基於物聯網的行業應用場景將需要人工智慧產品的深度參與，比如自動駕駛、智慧物流、智慧城市、智慧醫療等等。隨著5G的發展，基於5G通信的生態體系將進一步促進物聯網和人工智慧的結合，這也是促進AI發展的重要因素之一。
第三：大數據和雲計算的推動。大數據的發展是推動AI發展的重要因素之一，由於人工智慧需要大量的數據基礎（演算法訓練、演算法驗證），所以在大數據時代背景下，機器學習（包括深度學習）、自然語言處理、計算機視覺等研究方向得到了較大的支撐，相關技術的應用效果也得到了明顯的改善。隨著雲計算，尤其是邊緣計算的發展，未來AI產品的應用將在算力上得到有效的支撐，從而為AI產品的廣泛應用奠定基礎。

『肆』 人工智慧需要什麼基礎

門檻一、數學基礎
我們應該了解過，無論對於大數據還是對於人工智慧而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智慧入門的必修課程!
數學技術知識可以分為三大學科來學習：
1、線性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有演算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對於演算法的設計和改進工作，概統是核心課程，沒有之一。當拿到現成的演算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然後需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統計學相關基礎
回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)
聚類分析(K-Means)
分布(正態分布、t分布、密度函數)
指標(協方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score)
顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源於國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智慧方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。

『伍』 蘇州北大青鳥分享大數據跟人工智慧的關系

現在不少的企業都在往大數據領域發展，而人工智慧也是我們科技領域的一大熱點。
我們在聽到大數據的同時，也總能聽到人工智慧。
於是很多小夥伴就不清楚，大數據跟人工智慧有什麼關系，學哪個好一點?蘇州計算機學院http://www.kmbdqn.cn/會詳細講講，大數據跟人工智慧有什麼關系，學哪個好一點，這個問題，來解答大家心中的疑問。
1：大數據本質上是對海量數據進行歸類分析，就像用篩子一樣在篩選需要的東西，在對數據歸類後，進行數據分析。
而現在主流人工智慧演算法用的都是深度學習，深度學習的作用就是從中把知識提取出來，大數據是人工智慧的開始，大數據加深度演算法，等於人工智慧，要想實現人工智慧，除開大數據技術之外，還需要其他元素的配合。
2：大數據和人工智慧沒有必然聯系，但是基於大數據的各類信息處理技術，為更好的人工智慧的實現提供了極大的可能。
數據越多，其塑造培養出的人工智慧信息處理系統越聰明，這就是大數據之於人工智慧的意義。
大數據是人工智慧的基石，如果說人工智慧是機器之心，那麼大數據就是血液。
3：這二者談不上說學哪個好一點，都是很有前景的行業，也都是薪資待遇十分可觀的行業。
不過，想要進軍人工智慧領域，是首先要掌握大數據知識的哦!大家可以先接觸一下大數據，然後再深入了解人工智慧技術。

『陸』 人工智慧技術是什麼啊

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智慧產業可劃分為基礎層、技術層與應用層三部分。

什麼是人工智慧技術什麼是人工智慧技術

1、基礎層

可以按照演算法、算力與數據進行再次劃分。演算法層麵包括監督學習、非監督學習、強化學習、遷移學習、深度學習等內容；算力層麵包括AI晶元和AI計算架構；數據層麵包括數據處理、數據儲存、數據挖掘等內容。

2、技術層

根據演算法用途可劃分為計算機視覺、語音交互、自然語言處理。計算機視覺包括圖像識別、視覺識別、視頻識別等內容；語音交互包括語音合成、聲音識別、聲紋識別等內容；自然語言處理包括信息理解、文字校對、機器翻譯、自然語言生成等內容。

3、應用層

主要包括AI在各個領域的具體應用場景，比如自動駕駛、智慧安防、新零售等領域。

人工智慧包含了以下7個關鍵技術。

1、機器學習

機器學習（Machine Learning）是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智慧技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據（樣本）出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及演算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

2、知識圖譜

知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。

3、自然語言處理

自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。

4、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及列印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

5、計算機視覺

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。

6、生物特徵識別

生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。

7、VR/AR

虛擬現實（VR）/增強現實（AR）是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶藉助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用晶元等實現。

『柒』 人工智慧演算法的來源源於哪裡

人工智慧用的比較多的語言有：Python、JAVA 和相關語言、C/C++、JavaScript、R語言。
人工智慧是需要人力、腦力、開發、高等技術與不斷的研究和嘗試等等一系列超高難度的作業才能完成的科技產品。當然這種研究是得到國家和人們大力支持的發展。它的發展對國際影響力是非常大的。人工智慧也可以定義為高仿人類，雖然不可能會像人一樣具有靈敏的反應和思考能力，但人工知能是按照人類的思想結構等等的探索而開發的研究。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。
以後可能在很多傳統行業，比如銀行，會有人工智慧幫你得到更好的收益。信用卡或其他的貸款會由人工智慧來決定哪些人士可以安全地放貸，而且會還錢。然後再往下人工智慧可以開始動了，就可以進入工業機器人、商業機器人，終進入家庭機器人。

『捌』 人工智慧的實現方法有哪些

人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式：
一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。
遺傳演算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

『玖』 人工智慧的4種實現途徑

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演繹、推理和解決問題早期的人工智慧研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤游戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。到了1980和1990年代，利用機率和經濟學上的概念，人工智慧研究還發展了非常成功的方法處理不確定或不完整的資訊。

對於困難的問題，有可能需要大量的運算資源，也就是發生了「可能組合爆增」：當問題超過一定的規模時，電腦會需要天文數量級的記憶體或是運算時間。尋找更有效的演算法是優先的人工智慧研究項目。

人
類解決問題的模式通常是用最快捷，直觀的判斷，而不是有意識的，一步一步的推導，早期人工智慧研究通常使用逐步推導的方式。人工智慧研究已經於這種「次表
征性的」解決問題方法取得進展：實體化的代理人研究強調感知運動的重要性。神經網路研究試圖以模擬人類和動物的大腦結構重現這種技能。

[編輯] 知識表示法主要文章：知識表示和常識知識庫

[編
輯]
規劃智能Agent必須能夠制定目標和實現這些目標。他們需要一種方法來建立一個可預測的世界模型(將整個世界狀態用數學模型表現出來，並能預測它們的行
為將如何改變這個世界)，這樣就可以選擇功效最大（或「值」）的行為。
在傳統的規劃問題中，智能Agent被假定它是世界中為一具有影響力的，所以它要做出什麼行為是已經確定的。但是，如果事實並非如此，它必須定期檢查世界
模型的狀態是否和自己的預測相符合。如果不符合，它必須改變它的計劃。因此智能代理必須具有在不確定結果的狀態下推理的能力。
在多Agent中，多Agent規劃採用合作和競爭去完成一定的目標，使用演化演算法和群體智慧可以達成一個整體的突現行為目標。

[編輯] 學習主要文章：機器學習

[編輯] 自然語言處理主要文章：自然語言處理

[編輯] 運動和控制主要文章：機器人學

[編輯] 知覺主要文章：機器感知、計算機視覺和語音識別

機器感知是指能夠使用感測器所輸入的資料(如照相機，麥克風，聲納以及其他的特殊感測器)然後推斷世界的狀態。計算機視覺能夠分析影像輸入。另外還有語音識別、人臉辨識和物體辨識。

[編輯] 社交主要文章：情感計算

情
感和社交技能對於一個智慧代理人是很重要的。 首先，通過了解他們的動機和情感狀態，代理人能夠預測別人的行動(這涉及要素
博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測)。此外，為了良好的人機互動，智慧代理人也需要表現出情緒來。至少它必須出現禮貌地和人類打交
道。至少，它本身應該有正常的情緒。

[編輯] 創造力主要文章：計算機創造力

一個人工智慧的子領域，代表了理論(從哲學和心理學的角度)和實際(通過特定的實現產生的系統的輸出是可以考慮的創意，或系統識別和評估創造力)所定義的創造力。 相關領域研究的包括了人工直覺和人工想像。

[編
輯]
多元智慧大多數研究人員希望他們的研究最終將被納入一個具有多元智能(稱為強人工智慧)，結合以上所有的技能並且超越大部分人類的能力。有些人認為為了達
成以上目標，可能需要擬人化的特性，如人工意識或人工大腦。
上述許多問題被認為是人工智慧完整性：為了解決其中一個問題，你必須解決全部的問題。即使一個簡單和特定的任務，如機器翻譯，要求機器按照作者的論點(推
理)，知道什麼是被人談論(知識)，忠實地再現作者的意圖(情感計算)。因此，機器翻譯被認為是具有人工智慧完整性：它可能需要強人工智慧工，就像是人類
一樣。

[編輯]
強人工智慧和弱人工智慧人工智慧的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由當時麻省理工學院的約翰·麥卡錫在1956年的達特矛斯會議上提出的：
人工智慧就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智慧的可能性（見下）。另一個定義指人工智慧是人造機器
所表現出來的智能。總體來講，目前對人工智慧的定義大多可劃分為四類，即機器「像人一樣思考」、「像人一樣行動」、「理性地思考」和「理性地行動」。這里
「行動」應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。

[編輯] 強人工智慧強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理（Reasoning）和解決問題（Problem_solving）的智能機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智慧可以有兩類：

類人的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。
非類人的人工智慧，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。
[編輯] 弱人工智慧弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是並不真正擁有智能，也不會有自主意識。

強人工智慧的研究目前處於停滯不前的狀態下。人工智慧研究者不一定同意弱人工智慧，也不一定在乎或者了解強人工智慧和弱人工智慧的內容與差別。就現下的人工智慧研究領域來看，研究者已大量造出看起來像是智能的機器，取得相當豐碩的理論上和實質上的成果。

[編輯] 對強人工智慧的哲學爭論「強人工智慧」一詞最初是約翰·羅傑斯·希爾勒針對計算機和其它信息處理機器創造的，其定義為：

「強
人工智慧觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運行適當的程序，計算機本身就是有思維的。」（J Searle in Minds
Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）

關
於強人工智慧的爭論，不同於更廣義的一元論和二元論的爭論。其爭論要點是：如果一台機器的唯一工作原理就是轉換編碼數據，那麼這台機器是不是有思維的？希
爾勒認為這是不可能的。他舉了個中文房間的例子來說明，如果機器僅僅是轉換數據，而數據本身是對某些事情的一種編碼表現，那麼在不理解這一編碼和這實際事
情之間的對應關系的前提下，機器不可能對其處理的數據有任何理解。基於這一論點，希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試，也不一定說明機器就真的像人一樣有
思維和意識。

也有哲學家持不同的觀點。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained

里認為，人也不過是一台有靈魂的機器而已，為什麼我們認為：「人可以有智能，而普通機器就不能」呢？他認為像上述的數據轉換機器是有可能有思維和意識的。

有
的哲學家認為如果弱人工智慧是可實現的，那麼強人工智慧也是可實現的。比如Simon Blackburn在其哲學入門教材 Think
里說道，一個人的看起來是「智能」的行動並不能真正說明這個人就真的是智能的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智能的，還是說她／他僅僅是看
起來是智能的。基於這個論點，既然弱人工智慧認為可以令機器看起來像是智能的，那就不能完全否定這機器是真的有智能的。Blackburn
認為這是一個主觀認定的問題。

需要指出的是，弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立，也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。至少，今日的計算機能做的事，像算術運算等，在百多年前是被認為很需要智能的。