人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）是目前非常流行，并且出現(xiàn)頻率很高的詞匯。

雖然人們常把它們混淆，但是它們卻有不同的含義。當(dāng)前是大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的黃金時代，人工智能和機器學(xué)習(xí)，是大數(shù)據(jù)時代的核心和靈魂。

總的來說人工智能是一種具體的結(jié)果，而機器學(xué)習(xí)是我們達到人工智能的一個途徑。人工智能可以主導(dǎo)機器學(xué)習(xí)的過程，但是機器學(xué)習(xí)的結(jié)果并不一定能夠?qū)е氯斯ぶ悄堋Ｈ斯ぶ悄苁且粋€更廣泛的概念，即讓機器能夠以我們認(rèn)為“智能”的方式執(zhí)行任務(wù)。

》具體說，機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個應(yīng)用，它的目的是讓計算機能夠更好的訪問和利用數(shù)據(jù)，并且在沒有人工干預(yù)的情況下從中檢索出事件發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律。

其實人工智能已經(jīng)存在了很長一段時間，早期古代人制造的木牛流馬以及所謂的指南車、地動儀，都是為了來模仿人類進行工作，這些都是最原始的人工智能。

上世紀(jì)五六十年代，伴隨著集成電路的大規(guī)模應(yīng)用。計算機技術(shù)開始崛起，早期的計算機技術(shù)只是一種單純的“邏輯機器”，就只能按照人類的指令執(zhí)行具體的結(jié)果。

隨著技術(shù)的進步，更重要的是，我們對大腦工作方式的理解也在進步，我們對什么構(gòu)成人工智能的概念也在改變。

講重點：人工智能領(lǐng)域的工作不是越來越復(fù)雜的計算，而是專注于模仿人類的決策過程，以更加人性化的方式執(zhí)行任務(wù)。

隨著我們對人類大腦工作方式的認(rèn)識，我們對所謂的“智能”有了更深刻地認(rèn)識。

》其實人類大腦的幾百億個腦細胞，它們的工作方式都是以一種觸發(fā)式的短鏈接工作。

大腦的工作方式是可以模擬的，我們有一個形象比喻叫做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工智能可以劃分成兩個組，應(yīng)用智能組和通用智能組。應(yīng)用智能組主導(dǎo)具體的操作過程，比如說人工智能駕駛。通用智能組指導(dǎo)人工智能的形成。

把廣義的人工智能定義為一個大的集合，那么機器學(xué)習(xí)就是這個大的集合下面的一個子集。

》人類越來越懶惰是趨勢，這個世界就是懶人創(chuàng)造的世界。所以我們想讓計算機自己指導(dǎo)自己如何工作，那么機器學(xué)習(xí)就誕生了。

人類的手之所以非常的靈活，就是因為我們的10個指頭能夠按照組合的方式工作。而貓的爪子只能伸出縮進。

即使是幾個有限的單獨信息節(jié)點，排列組合也是按照天文數(shù)字般的擴大。

互聯(lián)網(wǎng)的存在就是打通了單獨的信息節(jié)點，于是就誕生了排列組合般的海量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)已經(jīng)多到人工無法處理的時候，就需要機器去處理。

但是本質(zhì)上講，機器是個傻子，只要拔掉插頭，斷開電源，機器就掛了。

》為了讓機器自己能夠識別這些數(shù)據(jù)，我們模擬人腦的工作方式，建造了一個所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展就是教會計算機以人類的方式思考和理解這個世界，同時保留計算機的速度和準(zhǔn)確性。

雖然有這么高大上的名字，卻有一個簡單本質(zhì)！從數(shù)學(xué)上講，它是一個工作在概率系統(tǒng)上的決策系統(tǒng)。這個決策系統(tǒng)通過不斷的預(yù)測與回饋，來決定什么是錯的，什么是對的，并且改善自己的工作方式。

機器學(xué)習(xí)的結(jié)果反饋給人工智能程序，可以判斷一本小說寫的是悲劇還是喜劇，一篇文章是譴責(zé)還是表揚。并且機器學(xué)習(xí)所獲得的數(shù)據(jù)越多，這種判斷越準(zhǔn)確。

但是目前的人工智能距離科幻小說中所能夠達到的高度還有相當(dāng)大的距離。我們暫時還不必擔(dān)心被人工智能所統(tǒng)治，人類還有時間練習(xí)拔插頭的速度。