本文摘要：最近，人工智能沦为了又一个大的风口，完全街前巷尾所有的人都在辩论人工智能，但有的时候，小智君知道听得不下去，连一些基本的常识，也总是有人不晓得。

最近，人工智能沦为了又一个大的风口，完全街前巷尾所有的人都在辩论人工智能，但有的时候，小智君知道听得不下去，连一些基本的常识，也总是有人不晓得。所以2020-03-30 小智君来替大家辨别，那些年你误会的人工智能。人工智能究竟是什么？人工智能是对让计算机展现智慧的方法的研究。计算机在取得正确方向后可以高效工作，在这里，准确的方向意味著最有可能实现目标的方向，用术语来说就是最大化效果预期。

人工智能必须处置的任务还包括自学、推理小说、规划、感官、语言识别和机器人掌控等。少见误会“人工智能只是算法”。严格说来远比是误会，人工智能的确包括算法（也可粗略定义为程序），它也包括计算机中其他的应用于。当然，人工智能系统必须处置的任务比起传统算法任务（比如排序、算数平方根）简单得多。

“它是一个特定技术”人们常常不会看见新闻报道中人工智能与基于规则的专家系统被混为一谈。现在，人工智能常常不会与多层卷积神经网络误解。这类似于把物理和蒸汽机的概念混淆了。

人工智能探究如何在机器中建构智能意识，它不是在研究中产生的任何一个特定的技术。机器学习和深度自学是一码事么？机器学习它是人工智能的一个分支，探寻如何让计算机通过经验自学提升性能。

深度自学是一种特定形式的机器学习，训练多层神经网络。深度自学近年来十分风行，引导了图像识别和语音辨识等领域的突破性进展。它们的关系如下图：少见误会“机器无法自学，它们不能做到程序员告诉他它的事情”。

这似乎是错的，程序员需要告诉他机器如何自学。Samuel是一个杰出的象棋玩家，但他的程序迅速就通过自学多达了他。近年来，机器学习的很多应用于都必须大量数据来展开训练。“深度自学是一个新领域，早已替换了机器学习的地位”。

事实上，深度自学在神经网络研究者中间早已被辩论了多达二十年。最近深度自学的发展是由比较较小的算法改良以及大数据集模型和计算机硬件发展驱动的。

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