cgf促进人工智能算法

‘壹’ 为什么说算法是人工智能的核心

算法是人工智能的核心原因如下：

简而言之，因为算法就是人工智能的规则，人工智能依据数据得出来的指向结果都是通过算法的运行计算出来的。所以算法作为是人工智能的核心，其下的数据、应用等只是依附于算法。因此，在人工智能产业链金字塔结构中，塔尖是算法。

人工智能的涵盖范畴：

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。

从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

‘贰’ 5g和人工智能有什么关系吗

作者 | OdinAsgard

来源 | 虎嗅APP (ID：huxiu_com)

2019 年，曾被大众视为 5G 元年，而“5G 元年”也曾被视为"2019 年度中国媒体十大新词"。

尽管如此，由于很多人仍然未能感觉到 5G 的改变，因而觉得它只是个“更快的 4G”而已。

但虎嗅先前就提到，苹果推出 5G 版本的 iPhone 12，代表宣告全球手机业务全面进入 5G 时代；据天风证券指出，5G 板块中的主设备板块已经进入盈利阶段，未来这一年将会进入大规模商用阶段。从这角度看的话，2021 年，才算是 5G 时代正式开始。

也许，大家仍然感受不到 5G 的存在，但科技界为什么仍然觉得 5G 非常重要？

这是因为 5G、Wi-Fi 6 以至窄宽物联网等新一代网络技术，并不是让一般消费者更快地刷网页的工具、也不是让网红直播时更便捷的工具。5G 骨子里是一个改变科技产业的架构的新技术，有人将这个改变，称为：

新 IT 时代。

在接着的部份，笔者会为大家分享以下内容，包括：

• 以 5G 为首的新式网络，为何如此重要？

• 新 IT 时代到底是什么？

• 海外的科技巨头，如何在新 IT 时代转型？

• 中国科技企业又如何迎接新 IT 时代？

01

5G 为何如此重要？

尽管很多人认为 5G 是某些企业自吹自擂、招徕客户的宣传攻势，但在吃瓜群众领域以外，不少国家、政府以至各大跨国企业，早就把 5G 视为未来的重要发展战略。毕竟就连当时还是美国总统的特朗普 (Donald Trump)，也曾在 2019 年公开表示：

• 现在，我们必须取得 5G ，而 5G 是一个很重要的事......它将改变我们的工作、学习、交流和出行的方式。它将使美国的农场更有生产力、美国的制造业更具竞争力、美国的医疗保健更完善便捷。基本上，它涵盖了几乎所有你能想到的各方面。



为什么特朗普觉得 5G 很重要，涵盖我们生活的方方面面？

科技产业近年在实现智慧城市、智能制造、智能农业、智能物流、智能出行等多个改变人类生活的愿景时，必须使用人工智能、大数据、物联网以及云计算等全新技术；但要使用上述技术时，往往却遇上不少困难。这些困难除了来自算法的不完善，更多来其实来自数据传输能力的不足。

众所周知，人工智能十分依赖大数据，而大数据除了来自互联网之外，也需要真实世界的的信息。但我们要搭建物联网来采集真实世界的信息，却需要部署成千上万计的传感器，并要在短时间之内，把这些海量传感器信息，上传到云端处理。

可见，人工智能所必须的海量机器连接数量、以及巨大的数据量，均对网络质量有着巨大的要求；但旧式的 4G 或 Wi-Fi 网络，均无法稳定地连接海量传感器，也无法将如此海量的物联网信息，实时回传到云端（上图）。网络能力的不足，导致科技产业无法开发出更靠谱的智能技术，智慧城市的愿景更是遥遥无期。

想象一下：这就像你在玩帝国时代 (Age of Empires) 和文明 (Civilization) ，当你想从工业时代快速升级到未来时代，但发现科技树却被卡在“网络”关键技能点之上。但以 5G 为首的各种新式网络技术，正正就是点亮这棵科技树的关键技能。

5G 不但提供更大的带宽、更快的网速，更重要的是能让更多设备能同时连上网络，也能实现更可靠、更快速的响应。因此，我们才能采集海量的物联网数据，通过云计算来构成实际意义上的大数据，有了真实世界的大数据，才能让人工智能算法更为可靠。

接着，笔者将会以自动驾驶汽车作为例子，具体解释为什么 5G 是点亮科技树的关键技能。

02

以车联网为例

目前，特斯拉在自动驾驶汽车技术上处于领先地位，但强如特斯拉，最近也不得不公开承认，自己未能实现真正的自动驾驶。毕竟，特斯拉和优步早前就数度因为机器视觉系统出现问题，无法正确地察觉路面的危险因素，导致严重的自动驾驶意外。可见目前最先进的自动驾驶技术，也远叫不上成熟。

为什么自动驾驶技术发展多年，仍然无法成熟？

在长远而言，业界认为只有车联网技术 (Vehicle to Everything, V2X)，才能实现真正自动驾驶。所谓的车联网，其实就是通过物联网技术，把马路上的汽车、行人、道路、交通灯、路灯以至路障等各种在马路上的物件，通通连接到网络之上。

车联网效果示意，中文字幕为虎嗅所加。图片来源：V2X Supporters for Transportation Safety。

只要自动驾驶汽车的机器视觉，能与车联网紧密协作，就能通过云端接收各种环境信息，掌握更多、更远、更快、但又更精准的实时路况，并作出更合理地、更精准的路径规划。试想想，即使汽车在当时视野不佳、或是遇上机器视觉的盲点；自动驾驶系统仍然能通过车联网掌握路况，提早知道机器视觉所无法知道的危险信息，并及早回避（上图）。

尽管车联网如此美好，但为什么一直无法被推广？原因有二。

首先，目前 Wi-Fi 或 4G 等无线网络的连接能力相当有限，无法稳定地连接马路上成千上万的汽车、行人、路牌、交通灯以至各种事物；其次，这些旧式无线网络的响应速度太慢，无法做到无缝的实时传输。请再想想：当自动驾驶汽车进入前方盲弯时，突然有汽车超速接近，如果网络信息不够可靠，避险指示迟了一秒才传达行车电脑里？就这一秒之差，这辆车子就可能就来不及回避，造成意外。

因此，要发展智能的车联网技术，就必须要有 5G 的海量的机器通信、以及超高速的响应速度，因此，5G 才被国际电信联盟 (ITU)，视为能点亮自动驾驶科技树的其中一个关键技术。

图片来源：新通信。

换言之，有了以 5G 为首的新式网络技术，就能实现真正的自动驾驶汽车；有了真正的自动驾驶汽车，才能推动智能出行和智能物流的发展。同样地，有了这些新式网络技术，制造业者才通过人工智能，实现智能制造；农夫也能取得海量数据，实现智能农业。有了这些智能化的行业愿景，我们才能真正感觉到智慧城市的来临（上图），进入新 IT 时代。

03

新 IT 到底是什么？

换言之，所谓的新 IT 时代，就是从旧式的“信息技术”，转化为新式的“智能技术” 的新时代。

也许大家会觉得智能技术并不希奇，毕竟我们早就被智能手机所宠惯，早就适应各种新式智能功能。但在新 IT 时代里，智技术所影响的并不仅仅只有智能手机，而会进一步深化至出行、工业、农业、物流、教育以至医疗等方方面面，整个社会的面貌，也随着智能化而出现巨大变化。

举例说，今天物流业的最大挑战，是随着电商兴起，订单也变得越来越碎片化，他们往往要在最短时间之内，从海量的存货里，找出小量但正确的货件；然后把最多的订单并合在一起，用最少的运输次数，正确无误送到全国多个地点。但物流公司在为着这成千上万的小批量订单分拣货件时，必须一一计算其下单时间、货件占用的空间、以及目的地路况等；其数据量之大，绝非一般人所能处理。

智能物流的自动化分拣。请注意，Amazon、京东和菜鸟已引入更先进的机器小车，分拣货物。图片来源：CCTV中文国际。

因此，Amazon、DHL、京东或菜鸟等快递公司，近年积极智能物流，目的就是要通过物联网和人工智能技术，为在海量而零碎的小批量订单，计算出最快、最正确的分拣和送货策略，再用机械化的手段，准确无误地执行这些策略（上图）。而且，在过程中更必须不断监察流程、记录出入库数据，保证流程正确无误。

同样地，传统 IT 下的制造业，仅仅是为了以降低成本、增加产能，以满足红海市场里多数人的基本需求（下图左）。但在新 IT 下的智能制造，却已变成要如何降低产能、增加产品种类，以满足长尾市场里少数人的个性化需求（下图右）。因此，先前虎嗅曾提到，今天的制造业面对的最大挑战，是如何把零碎、小批量但多种款式的订单，以最低成本、但最有效率的排单方式生产。

然而，由于每个生产计划背后，均涉及采购海量的原料、各种产品的库存量、以至不同时的工序等，排单时只要稍有错漏，在流水式生产线下，错误会积小成多，做成严重的多米诺骨牌效应。因此，智能制造也像智能物流一样，也十分依赖物联网和人工智能，为这些小批量、多款式的订单，计算出最高效的生产流程，并通过机器化和智能化手段，精确地行这个高度复杂的生产排单。


可见，未来的智能技术下沉至社会的各方面，我们的生活也将会被计算所包围。因此在新 IT 时代，整个科技产业的架构也将会出现重大的变化，并导致科技产业的重新洗牌。

也许你仍然觉得这个说法太过跨张，但大家可能还记得在 2010 年之前，我们的生活仍然离不开 PC；我们的手机仍然只是用来打电话的设备。

但在 2010 年后，我们却不再怎样使用 PC，反而把本来仅仅用来打电话的手机，当成是 PC 来用－－这个就是乔布斯所指的“后 PC 时代”了。

小小一台 iPhone，再搭配 3G 网络技术，已经把整个科技产业翻天覆地；现在我们面对的是性能更强的 5G、以及全方位深入生活各方面的物联网和人工智能技术；我们真的还能以为，5G 只是个噱头吗？

04

全新的 IT 架构

新 IT 时代又会如何重塑 IT 产业？

由于人工智能极度依赖大数据，所以我们需要万物联网来采大数据，因此，我们身边的任何事物，也将成为人工智能“计算”过程里的一部份。与此同时，由于人工智能需要处理大量数据，一般电脑或手机根本又应付不了，所以我们又必把“计算”的核心部份转移到云端，我们手上的手机或电脑，仅仅作为云计算的出、入口而已。

换言之，新 IT 架构，将是一个由物联网、大数据、人工智能和云计算所组成的全新计算架构。

Verizon 使用 5G 的智能制造案例。图片来源：Verizon。

举例说，当我们以为工厂就是一帮低技术的廉价劳工，每天 996 地在生产线上螺丝钉。但实际上，像上图由美国 Verizon 支持的智能工厂，就在生产线里设置大量的相机传感器，实时将零部件的影像上传云端转；云端服务器会通过人工智能算法，自动区分影像里的零部件质量是否合格，借此提高生产线的良率。可见在新 IT 架构下，工厂的每一个小小的零件，也变成“计算”的其中一部分。


日本电信 (NTT) 的智能畜牧业宣传片，图片来源：NTTテクノクロス。

更有甚者，当我们以为农业就只是“翻翻泥”、畜牧业就只是“拾牛粪”，与计算八辈子也拉不上什么关系。但从上图见到，在新 IT 架构下的智能畜牧业，每一头牛身上也通过传感器，记录牛只的状态和行为数据；然后这些数据也会传到云端变成大数据，再通过人工智能算法，为农场主制定各种策略。换言之，智能畜牧业里的牛只，本身也成为了计算的一部分。

从上述案例可见，不单工厂里的零件、农场里的牛只、甚至是在电脑面前看着这篇文章的你，也将会被新 IT 架构转化为大数据，并成为人工智能“计算”的其中一部分。但尽管如此，零件、牛只和你，也不是真正的计算机，真正发挥计算机角色的，却仅仅只有云端而已。因此，《21世纪商业评论》发行人吴伯凡就如是说：

• 在过去，计算机是非常重要的。而在今天，真正重要的是计算，而且它是无所不在。



由于新 IT 架构的变化如此巨大，它将会完全颠覆国家、城市以至企业的架构。也因为如此，任何国家和企业要进入新 IT 时代，绝不可能一蹴而至，必须需要经过复杂而浩大的流程，才使不少人无法感觉到 5G 时代来临，并误以为“5G 仅仅就只是快一点的 4G“而已。

但无论再困难也好，政府和企业仍然不得不为新 IT 做好准备。

毕竟，就连全球最大的谘询公司 accenture，已认定新 IT “不再是一个选项，而是必做之事” (Rotating to New IT: no longer an option — it's a must) ，也由于如此，不少的传统 IT 业巨头，早就开始从传统 IT 架构转型至新 IT 架构，并借着全球需要重塑 IT 架构的机会，找出全新的商机。

05

美国科技巨头的经验

微软 (Microsoft)、英特尔 (Intel)、英伟达 (Nvidia) 这三家公司，向来都是传统 IT 产业的龙头企业。多年来，微软通过 Windows 作业系统在 PC 产业上的垄断地位，成为当时全球最赚钱的公司，英特尔也借着在 PC 处理器上的领导地位躺着收钱，而英伟达的显卡，也是不少 PC 游戏玩家和多媒体用户必须的设备。

没想到，由 iPhone 带来的移动设备革命，却永久地改变了这三家公司的命运。

最初，由于微软过于轻视智能手机市场，以为借助 PC 的领导地位，就能轻松击败对手；没想到就算花大钱买了诺基亚回来，仍然无法让 Windows Phone 获得用户青睐。而英特尔和英伟达也以为重复 PC 的老套路，以强劲性能作为卖点，但由于无法满足智能手机在续航力上的要求，也无法在移动设备的市场站稳阵脚。

这三家传统的 IT 公司无法转型为移动设备公司，使他们错过了价值万亿美元的巨大市场，更重要的是，他们很可能会被“后 PC 时代”所吞没。这个昂贵的教训，逼使他们在 2016 年痛定思痛，提早针对新的网络世界布局、针对新 IT 时代，及早转型。

基于 5G 物联网技术的微软餐饮业云计算平台。图片来源：微软香港。

曾是传统 IT 产业王者的微软，在 2016 年决定贱价甩掉手机业务，开始全面转型。没想到曾被大众看衰的他们，却成功在 5 年后华丽转身：2019 年，微软智能云业务收入已超越Windows，更有分析预测，云计算平台 Azure 的业务，在 2022 年将会取代 Office，成为微软的最大收入来源。可见微软能成功转型，成为全球第三家突破万亿美元市值的科技巨头，与新 IT 转型有着莫大关系。

同样地，英特尔也在 2016 放弃手机芯片业务，改往新 IT 架构布局。他们开始大量投资物联网及人工智能生态，更收购包括 Mobileye、Habana Labs 在内的几家着名的人工智能公司。结果在 2020 年，尽管英特尔的 PC 处理器业务面临严竣挑战，但英特尔早就成功转型，成为数据中心市场的绝对王者，并在 5G 网络基建市场取得 40% 的巨大份额。

英伟达推出针对 5G 架构而推出的人工智能加速器。图片来源：Nvidia。

而英伟达后来也借着自己在图像处理器 (GPU) 的优势，加速在人工智能计算平台上的布局。到了今天，他们不再是 15 年前靠卖显卡赚钱的英伟达，而是全球最具价值的人工智能芯片巨头。他们的芯片不但经常出现在超级电脑、自动驾驶汽车上，也经常用于不少数据中心和 5G 边缘服务器之上（上图）；Forbes 更表示，英伟达业已转型为一家数据中心公司，并进一步积极挑战英特尔的地位。

也许在一般人眼中，微软仍然是那个 Windows、英特尔仍然是在电脑里的处理器芯片、英伟达仍然是游戏玩家的玩意。但这几个本来属于传统 IT 范畴的科技产业巨头，在 5G 大潮来临之前，早已摇身一变，成为新 IT 产业的弄潮儿。如果说以 5G 带动的新 IT 时代真的不重要，那这几家科技企业又为什么要转型？他们又凭什么华丽转身？

06

转型中的中国企业

那中国的情况又如何？毕竟中国把 5G 作核心的新基建项目，使 5G 概念大热，不少传统 IT 公司也看到个中的机会所在，一直往新 IT 方向努力转型。

在中国，首批转型新 IT 的科技企业，是传统的服务器方案供应商。早在 2013 年，新华三就已提出新 IT 概念，推动“三大一云”战略，致力于通过大数据、大互联、大安全，将企业的服务器“云化”。至新华三推动新 IT 开始，促使华为、浪潮等服务器供应商，一起推动企业私有云的智能化。

不久，中国新 IT 产业的发展再次转变，但这次的转变主角，却换成传统互联网企业。

多年来，阿里巴巴被很多人视作为电商巨头，就连维基网络的资料，也把阿里视作为单纯的电子商务线上交易平台而已。但先知先觉的马云，在 2016 年就提出了“新零售、新制造、新金融、新技术、新资源”的“五新”战略，被坊间视为通过强大的数据能力，将云计算平台的服务能力，向制造、物流、金融等各个领域渗透。

图片来源：Gartner via 虎嗅。

当大家还以为阿里就只有淘宝和支付宝之时，他们却在近年成立阿里达摩院，也推出人工智能芯片含光，深化人工智能的研究；也推出了菜鸟智能物流、以及智能工厂服务犀牛智造。更重要的是，虎嗅早前就曾报道，现在“阿里云”平台已经成为全球第三的云计算平台（上图），其市占率比 Google 还要高，仅落后于微软 Azure 和阿马逊 AWS 平台。

随着阿里巴巴的成功，吸引了腾讯、网络等互联网企业也纷纷加入云计算战场，使中国新 IT 架构向前迈进一步。接下来准备加入新 IT 阵营的，就轮到传统的硬件产业了。

同样是中国传统 IT 阵营的企业，联想在很多人心里，仅仅是是 PC 市场的领导者，但往往忽略了他们也是新 IT 概念的先行者。早在 2017 年，联想 CEO 杨元庆曾公开表示，“AI 是信息产业的未来，联想已经赌上身家性命去押注 AI”。但不同的是，传统互联网产业出身的阿里云，采用的是仍然是传统的云计算平台路线，而硬件产业出身的联想，在新 IT 上更着重于软硬件结合的全盘方案。

在联想生产线里使用的 5G 信号发射器。图片来源：虎嗅。

毕竟作为硬件产业的联想，更清楚在新 IT 架构下，海量的物联网数据会为云端带来巨大负荷，容易造成过长的时延，偏偏自动驾驶等新式智能，又需要低时延的处理。因此，新 IT 产业在部署时，不可能单靠传统“云-管-端”的云计算来操作，必须同时部署边缘计算。联想目前的计划，是新 IT 架构的幅盖范围，下深至“端（终端）、边（边缘）、云（云端）、网（网络）、智（智能）”等各方面。

可见，随着各家中国科技产业向新 IT 转型，而新 IT 架构也日渐下沉到各个方面，估计在不久的将来，中国的科技产业很快也会迎来新一波的洗牌。

07

看不见的革命

3G 和智能手机，为我们的社会带来重大的变革吗？估计应该没有人会反对吧。

今天，大家都在赞美乔布斯开创了移动设备的新时代，但试想想 2012 年还是微软 CEO 的 Steve Ballmer，当时就曾语带酸气地评价 iPhone：

• iPhone 没有可能在市场上取得什么份额，一点也不可能。



今天，大家都在赞美马斯克开创了新能源汽车的新时代，但又试想想在 2013 年，積架路虎 CEO Ralf Speth 也是语带酸气地评价特斯拉：

• 电动车电池太贵，也只能在市区内驾驶。所以我需要单单为了富有人士造电动车？



5G 真的很重要吗？对很多人来说可能真的不太重要。

但我们再回想一下智能手机和电动车带来的变革，大家还真的能淡定地认为：5G 真的只是个噱头吗？

春风吹入户，润物细无声。无疑，以 5G 为首的新网络技术，目前仍未能为一般用户带来太大的改变。但我们可以从微软、英特尔、英伟达、联想、华为、阿里巴巴等科技企业的转型里，就可以见到 5G 已经对整个科技产业，带来了巨大的改变－－尽管这些改变，并不是一般人所能察觉得到，也不会这么快能察觉到。

随着 5G 在 2021 年逐渐商用化，推动着物联网、云计算以及人工智能的发展；这些新 IT 先驱也会比别人更早获得新 IT 时代的红利。而那些无法追上新 IT 架构步伐的企业，很可能就会像诺基亚或摩托罗拉一样，被时代所淹没。

（完）

‘叁’ 简要说明什么是推动工人智能发展的三大因素

第一：产业结构升级的推动。产业结构持续升级是推动AI行业发展的重要因素之一，网络化、信息化、智能化是传统行业进行结构化升级的重要内容之一，所以人工智能产品未来将广泛走进传统行业，全面提升传统行业的生产效率。
第二：5G和物联网的推动。随着5G通信的落地应用，物联网领域将释放出大量的机会，一系列基于物联网的行业应用场景将需要人工智能产品的深度参与，比如自动驾驶、智慧物流、智慧城市、智慧医疗等等。随着5G的发展，基于5G通信的生态体系将进一步促进物联网和人工智能的结合，这也是促进AI发展的重要因素之一。
第三：大数据和云计算的推动。大数据的发展是推动AI发展的重要因素之一，由于人工智能需要大量的数据基础（算法训练、算法验证），所以在大数据时代背景下，机器学习（包括深度学习）、自然语言处理、计算机视觉等研究方向得到了较大的支撑，相关技术的应用效果也得到了明显的改善。随着云计算，尤其是边缘计算的发展，未来AI产品的应用将在算力上得到有效的支撑，从而为AI产品的广泛应用奠定基础。

‘肆’ 人工智能需要什么基础

门槛一、数学基础
我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程!
数学技术知识可以分为三大学科来学习：
1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多;
2、高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。
提到概率与数理统计的重要性，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。
3、统计学相关基础
回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)
聚类分析(K-Means)
分布(正态分布、t分布、密度函数)
指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)
显着性检验(t检验、z检验、卡方检验)
A/B测试
门槛二、英语水平
我这里说的英语，不是说的是英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。
门槛三、编程技术
首先作为一个普通程序员，C++ / Java / Python 这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。

‘伍’ 苏州北大青鸟分享大数据跟人工智能的关系

现在不少的企业都在往大数据领域发展，而人工智能也是我们科技领域的一大热点。
我们在听到大数据的同时，也总能听到人工智能。
于是很多小伙伴就不清楚，大数据跟人工智能有什么关系，学哪个好一点?苏州计算机学院http://www.kmbdqn.cn/会详细讲讲，大数据跟人工智能有什么关系，学哪个好一点，这个问题，来解答大家心中的疑问。
1：大数据本质上是对海量数据进行归类分析，就像用筛子一样在筛选需要的东西，在对数据归类后，进行数据分析。
而现在主流人工智能算法用的都是深度学习，深度学习的作用就是从中把知识提取出来，大数据是人工智能的开始，大数据加深度算法，等于人工智能，要想实现人工智能，除开大数据技术之外，还需要其他元素的配合。
2：大数据和人工智能没有必然联系，但是基于大数据的各类信息处理技术，为更好的人工智能的实现提供了极大的可能。
数据越多，其塑造培养出的人工智能信息处理系统越聪明，这就是大数据之于人工智能的意义。
大数据是人工智能的基石，如果说人工智能是机器之心，那么大数据就是血液。
3：这二者谈不上说学哪个好一点，都是很有前景的行业，也都是薪资待遇十分可观的行业。
不过，想要进军人工智能领域，是首先要掌握大数据知识的哦!大家可以先接触一下大数据，然后再深入了解人工智能技术。

‘陆’ 人工智能技术是什么啊

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能产业可划分为基础层、技术层与应用层三部分。

什么是人工智能技术什么是人工智能技术

1、基础层

可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容；算力层面包括AI芯片和AI计算架构；数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。

2、技术层

根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容；语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容；自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。

3、应用层

主要包括AI在各个领域的具体应用场景，比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。

人工智能包含了以下7个关键技术。

1、机器学习

机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

2、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

3、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

4、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

5、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

6、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

7、VR/AR

虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

‘柒’ 人工智能算法的来源源于哪里

人工智能用的比较多的语言有：Python、JAVA 和相关语言、C/C++、JavaScript、R语言。
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工知能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。

‘捌’ 人工智能的实现方法有哪些

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式：
一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。
另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。
遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

‘玖’ 人工智能的4种实现途径

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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。

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。

人
类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表
征性的”解决问题方法取得进展：实体化的代理人研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。

[编辑] 知识表示法主要文章：知识表示和常识知识库

[编
辑]
规划智能Agent必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行
为将如何改变这个世界)，这样就可以选择功效最大（或“值”）的行为。
在传统的规划问题中，智能Agent被假定它是世界中为一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界
模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。
在多Agent中，多Agent规划采用合作和竞争去完成一定的目标，使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。

[编辑] 学习主要文章：机器学习

[编辑] 自然语言处理主要文章：自然语言处理

[编辑] 运动和控制主要文章：机器人学

[编辑] 知觉主要文章：机器感知、计算机视觉和语音识别

机器感知是指能够使用传感器所输入的资料(如照相机，麦克风，声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别、人脸辨识和物体辨识。

[编辑] 社交主要文章：情感计算

情
感和社交技能对于一个智慧代理人是很重要的。 首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动(这涉及要素
博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。此外，为了良好的人机互动，智慧代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交
道。至少，它本身应该有正常的情绪。

[编辑] 创造力主要文章：计算机创造力

一个人工智能的子领域，代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。 相关领域研究的包括了人工直觉和人工想象。

[编
辑]
多元智慧大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为为了达
成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。
上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推
理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能工，就像是人类
一样。

[编辑]
强人工智能和弱人工智能人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：
人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器
所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里
“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。

[编辑] 强人工智能强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：

类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
[编辑] 弱人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，取得相当丰硕的理论上和实质上的成果。

[编辑] 对强人工智能的哲学争论“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：

“强
人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds
Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）

关
于强人工智能的争论，不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是转换编码数据，那么这台机器是不是有思维的？希
尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是转换数据，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事
情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有
思维和意识。

也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其着作 Consciousness Explained

里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为：“人可以有智能，而普通机器就不能”呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。

有
的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think
里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看
起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn
认为这是一个主观认定的问题。

需要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。