人工智能算法有哪些「人工智能三大核心技术」

人工智能三大核心技术

关于人工智能是如何下棋的，很多人都会觉得只要懂得穷举法就可以了。实际上穷举法并不是深蓝和阿尔法狗战胜人类的秘籍，穷举法太落后了。那么人工智能是如何学习并分析问题的呢？接下来，就让我们看看人工智能的三大核心技术。

首先，让我们来看什么是机器学习。在上学的时候，我们都听过老师这样一句话：“你要是自己不学，神仙都教不了。”老师们这句话强调的是学生对于学习是否具有主观能动性，只有学生想学，老师才能教的进去。

对于电脑来说，机器学习就是赋予它“主观能动性”。在机器学习技术普及之前，电脑学什么以及能学到什么程度完全取决于设计者教它什么以及教到什么程度。比方说棋类游戏，只有程序员把棋谱变成数据，输入电脑之后，电脑才能学会棋谱。

所以机器学习技术对于人工智能来说就非常重要了，机器学习技术的重要意义在于让电脑由原来的“要我学”变成现在的“我要学”。在之前的人工智能领域，电脑的学习速度受限于程序员的输入速度，在引入机器学习技术之后，人工智能的学习速度提升到了指数级。

第二个核心技术是深度学习。前面提到的机器学习只是赋予电脑对于学习的主观能动性，但是在抽象思维上，计算机还是无法与人类相比。人工智能的目标是实现电脑完全模拟人脑，如果只会学习而不会抽象思考，那么并不能称之为人工智能。

在2006年之前，图灵测试对于人工智能来说可望而不可即。而在深度学习算法普及之后，人工智能领域获得了突破性的进展。

我们在接收到外部信息之后，会对信息进行解读，这个过程看似简单，其实是一个抽象的理解过程。比方说我们在看见一只猫之后，大脑会产生猫的概念。但是却从来没有想过猫为什么是猫。

许多人会说出猫有哪些特征，比如会抓老鼠，有毛发、有尾巴等等。但是电脑却不能理解，如果我们把这些特征作为数据输入到电脑中，一旦出现数据不符的情况，电脑就不能够判断眼前的生物是否是猫了。

比方告诉人工智能猫有毛发，那么当一只加拿大无毛猫出现在它面前时，它就无法判定这只猫是不是猫。

如果说机器学习让电脑学会像人类那样主动学习，那么深度学习就是教会电脑像人类那样抽象思考。

第三个核心技术是强化学习。在人工智能领域，最难的棋类软件是围棋。这是因为围棋无法像国际象棋与日本将棋那样，通过子力判定场上局势以及移子的优先级。为了解决这个问题，科学家们为电脑引入了强化学习系统。

智能生物通过强化学习，可以知道自己在什么状态下，应该采取什么样的动作使得自身获得最大奖励。举个简单的例子，一个顽皮的孩子不想写作业。如果家长会告诉他如果写完作业，就可以看动画片。这时孩子会去乖乖的写作业，久而久之，他就会把写作业与获得奖励联系起来。

一个受过长期训练的职业围棋选手知道如何通过布局来赢得胜利，但是电脑却不懂这个博弈过程。电脑在对弈过程中，会根据强化学习算法来对棋局做预测，之后会做出对自己最有利的移子策略。

人工智能的应用场景

人工智能的三大核心技术就介绍完了，总结起来这三大技术的作用分别是：机器学习赋予人工智能主动学习的能力、深度学习赋予人工智能抽象思考能力、强化学习赋予人工智能做预测和判断的能力。

在搞清楚这三大核心技术是什么之后，发展人工智能有什么用呢？

人工智能让我们的生活更智能。我们现在所有的电子设备的特点就是越来越智能化，比如前几年的苹果眼镜和物联网。人工智能的出现，让我们可以从很多日常生活琐事中解放出来。扫地机器人、智能家居等等，都可以为我们提供非常便捷的服务。

人工智能可以用来进行实时传译。在以前翻译还只能依靠人工来实现，但是几年前微软的实时翻译系统已经可以让电脑的翻译水平，达到人类的翻译水平。也许在不久的将来，我们就可以像电影里那样，只需要一个小小的耳机就可以跟外国人毫无障碍的沟通。

人工智能可以用来打造智慧城市。现在的城市规模越来越大，而作为人类发明的最复杂的行政制度之一。想保证一座城市运行顺畅，需要许多人的共同协作。人工智能的出现，可以大大缩减政府部门的人员冗余。

以上只是人工智能在应用领域的几个方面，实际上人工智能能做的远不止这些。对于我们普通人来说，要想不被机器淘汰，就要时刻保持进步。在前几天的文章中，我们提到了科技的进步导致工作岗位的减少。从另一个角度来看，科技的进步也在逼迫我们不断进步。