撞上天敌二次方漫画人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS...

　　1、AI ML DL关系 为了赋予计算机以人类的理解能力与逻辑思维，诞生了

　　（Artificial Intelligence，Al）这一学科。在实现

　　的众多算法中，机器学习是发展较为快速的一支。机器学习的思想是让机器自动地从大量的数据中学习出规律，并利用该规律对未知的数据做出预测。在机器学习的算法中,深度学习是特指利用深度神经网络的结构完成训练和预测的算法。 机器学习是实现

　　第一部分 总论1第二部分 发展阶段2主要内容第三部分 发展成果34第四部分 发展争议ONE第一部分 总论1 第一部分 总论简史

　　的传说可以追溯到古埃及但随着1941年以来电子计算机的发展技术已最终可以创造出机器智能

　　，顾名思义即人造的智能，是认知学科、逻辑学、计算机 科学等学科交叉形成的一种新型的科学技术，

　　（英语：artificial intelligence，缩写为）亦称、，指由人制造出来的机器所表现出来的。通常

　　是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。同时，通过、、及等的进步，常态预测则认为人类的很多职业也逐渐被其取代。

　　领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。于1955年的

　　是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支。 研究如何通过计算过程来理解和学习人智能行为的一种学科，他近期的主要目标就是应用机器人来模仿人的部分智能，并开发相关的理论和技术。

　　的应用：图像识别，语音识别，自然语言处理，指纹识别，智能机器人，智能汽车，智能搜索，专家系统，视网膜识别。 机器人领域：

　　(AI) 是一种机器智能，它模仿人类思维的解决问题和决策能力来执行各种任务。。

　　使用机器学习和深度学习等算法和技术来学习、发展并在分配的任务中逐渐做得更好。根据

　　(ANI)，也称为弱 AI 或狭义 AI，是特定于应用程序或任务的 AI。它被编程为执行单一任务，例如面部识别、语音助手中的语音识别或驾驶汽车。狭义 AI 基于一组有限的参数、约束和上下文来模拟人

　　。计算机程序是根据人类来学习，思考和行动的。所以我们可以说我们正在使机器变得智能。最好的例子是语音识别和图像识别。不同类型的AI包括反应机器，有限的记忆，思维理论和自我意识。约翰麦卡锡（John McCarthy）被称为

　　”。该系统可以分析和解释数据，从数据中学习，并从由于AI的数据中得出结论。根据

　　之父约翰麦卡锡（John McCarthy）的说法，“制造智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序”，是人工智

　　在昨天人工神经网络课程之后，有一位同学课下问我，她这学期也在学习“机器学习”课程，感觉“人工神经网络”课程的内容与机器学习课程的内容大同小异。究竟这些课程之间有何区别呢？弄不清楚这些自己这学期的课程很是担心。 之所以产生这样的疑问，原因来自于这两门课程之间的相似之处，而且随着学科的发展它们重合度也在增加。但它们之间的差异在哪儿呢？ 除了它们各自发展的理论和技术历史和路径不同、为了研究热点和实现途径差异之外。 DJ Patil在他的一个短片中 Whats the difference between ML.

　　的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。

　　是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支；

　　科学的主旨是研究和开发出智能实体，在这一点上它属于工程学。工程的一

　　( Arti ticial Intelligence ) ，也称为机器智能，是指白人工制造出来的系统所表现的智能，所谓的智能，即指可以观察周围环境井据此做出行动以达到目的. 在

　　的早期，那些对人类智力来说非常困难、 且对计算机来说相对简单的问题迅速得到解决，比如，那些可以通过系列形式化的数学规则来描述的问题 AI的真正挑战在于解决那些对人来说很容易执行、但很难形式化描述的任...

　　是一种新的编程范式， 传统编程范式如图 1-2 所示 机器学习的编程范式 机器学习的

　　好的可能性空间中，利用反馈信号的指引来寻找输入数据的有用表示。 这个简单的想法可以解决相当多的智能任务，从语音识别到自动驾驶。 一个程序可以从.

　　的兴起引起了AI的许多新关注。从热情高涨的爱好者开始学习有关AI的更多信息，到渴望探索该领域的有抱负的人，在本文中，我将解释一下什么是

　　是指开发的软件或特定模型可以自己执行复杂的任务而无需任何人的帮助。AI的更正式

　　可以描述如下：“能够执行通常需要人类智力的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知，语音识别，决策和语言之间的翻译。”

　　是一个庞大的研究领域，由多个子领域组成，包括机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉，自然语言

　　众所周知，刷脸认证、自动驾驶、大数据推送、智能音箱、手术机器人

　　被广泛应用于各个领域，由此引起的数据伪造、算法瓶颈、隐私安全、伦理困境等问题也日益凸显。“AI基础设施建设亟需从自身底层能力增强出发，以内生驱动力突破算法关、数据关、应用关三大关卡，向算法可靠、数据安全和应用可控的第三代

　　技术的整合，帮助企业 IT 实现了前所未有的智能化。在本篇文章中，TechTarget 技术顾问 Robert Sheldon 指出

　　的基础设施的一种方式，两者可以协同工作以简化 IT 并减少管理开销。 以下内容，对文章原文进行了翻译和整理：

　　技术的系统越多，IT 团队就能更有效地计划，部署，维护和保护其运维环境。引入

　　我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大 Vernor Vinge 如果你站在这里，你会是什么感觉？ 看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的： 稀松平常。 遥远的未来就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球，那个时代没有电，畅通通讯基本靠吼，交通主