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生活在信息大爆炸的今天，不管你从事的是何种工作，都或多或少地听说过“人工智能”这个词语。确实，人工智能现在实在是太火了，对于一个技术人来说，如果你不知道一些人工智能的知识，真可谓是新时代的“文盲”了。

本人主要从事的是嵌入式软件的相关开发工作，在设计一款产品的时候，会涉及到芯片的选型，会有很多芯片原厂向我们推荐他们的产品。在他们的芯片的宣传资料中，几乎都会出现AI(人工智能)的身影，也就是支持一些智能化的功能，像语音识别、人脸识别和智能控制等。

那么，什么是人工智能？人工智能的发展历程是怎样的？如何学习人工智能？人工智能有哪些应用？带着这些问题，我在“极客时间”App上订阅并学习了人工智能相关课程，并在“异步社区”阅读了人工智能相关的电子文档，算是对人工智能有了一定的了解。让我们从人工智能的诞生和2019年的一个大奖出发，一步步揭开人工智能那神秘的面纱吧。

从达特茅斯会议到图灵奖

1956年的达特茅斯会议标志着“人工智能”概念的诞生，下图是当时参会的科学家的旧照。

2019年3月27日，ACM(美国计算机学会)宣布，深度学习的三位创造者Geoffrey Hinton、Yann LeCun以及Yoshua Bengio共同获得了2019年的图灵奖。

深度学习是什么呢？深度学习是人工智能中最重要的技术之一，在最近的几年中，计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人领域所取得的爆炸性进展都离不开深度学习。图灵奖是什么？图灵奖由ACM于1966年设立，其设立目的之一是纪念著名的计算机科学先驱艾伦·图灵，该奖项是计算机科学领域的最高奖，有“计算机领域的诺贝尔奖”之称，获奖者必须在计算机领域具有持久重大的先进性技术贡献。

说回到获奖者本身，71岁的Geoffrey Hinton现任Google副总裁兼工程研究员，58岁的Yann LeCun是纽约大学的教授，也是Facebook的副总裁兼首席人工智能科学家，55岁的Yoshua Bengio是蒙特利尔大学教授。可以看出，本次获奖者横跨了学术界和工业界，说明人工智能不管是在学术研究上，还是在实际应用中，都有着十分广阔的发展空间。

我个人认为，ACM将图灵奖授予人工智能领域的科学家，说明整个IT行业已经认可了人工智能对科技发展所做出的贡献，这必将吸引更多的人才加入人工智能从业者的行列，使得该领域获得进一步的发展。

人工智能简单模型

从前面的介绍中，大家可能已经看出人工智能现在是非常的厉害了，也得到了学术界和工业界的认可，那么什么是人工智能呢？我们来看如下的一个简单的模型对比。 

从上图中可以看出，我们人脑的思维模型是这样的：我们会从以往的经验中总结出规律，这样当遇到新问题的时候，我们会利用已有的规律来预测接下来会发生什么事，也就是预测未来。机器的思维模型与人脑非常的相似，它们是从历史数据中总结出一个比较通用的模型，这样当遇到新的数据时，它们会利用已有的模型来挖掘出一些过去未曾发现的东西，也就是预测未知属性。

机器的这个思维模型其实就是一个典型的人工智能的模型，不管一个AI算法有多么的复杂，它们都需要大量的历史数据来训练出一个模型，然后用该模型去分析新的数据，得出新的结论。

人工智能发展历程

一个事物从出现到发展，总会经历各种各样的事情，所谓“不经历风雨，怎么见彩虹”。总结起来，人工智能从20世纪50年出现，发展至今，经过了6个阶段，具体如下：

第一阶段：起步发展期(1956年-20世纪60年代初)。1956年，在美国达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机科学家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，标志着人工智能这门学科的诞生。麦卡锡也因此被誉为是“人工智能之父”。

第二阶段：反思发展期(20世纪60年代-70年代初)。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，很多人因此将人工智能神话，认为它能够解决已有科技无法解决的许多问题，但接二连三的失败和预期目标的落空使人工智能的发展走入低谷。

第三阶段：应用发展期(20世纪70年代初-80年代中)。经过一代人的努力之后，20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，成效显著，推动人工智能走入应用发展的新高潮。

第四阶段：低迷发展期(20世纪80年代中-90年代中)。经过实践应用，人们发现专家系统存在应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能和难以与现有数据库兼容等问题，因此一度将人工智能打入冷宫，相关科研经费大幅度缩减，人工智能相关研究也步入了长达10年的低迷期。

第五阶段：稳步发展期(20世纪90年代中-2010年)。互联网技术的发展和高性能计算机的出现，加速了人工智能的创新研究，人们渐渐使用人工智能算法来解决数据采集和处理中的很多问题，促使人工智能技术进一步走向实用化。

第六阶段：蓬勃发展期(2011年至今)。大数据、云计算、互联网和物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，使得人工智能出现在越来越多的场景中，成为了与人们日常生活生活息息相关的一项技术。

从人工智能的发展阶段可以看出，它的发展不是一帆风顺的，可以说是经过了多次挫折，险些被抛弃，但它又都挺过来了，最终成为了被大众接受并深受追捧的一项技术。

如下一张图将人工智能的发展历程总结为三个阶段，可供大家参考。 

人工智能知识要点

在学习一门新知识的时候，大家需要首先了解它涉及到的知识要点都有哪些，这样才能够有一个明确的学习目的，也才能够针对性地制定出一个学习计划。通过对“极客时间”App上专栏《人工智能基础课》的学习，我梳理了人工智能相关的知识要点，如下图所示。

从上图可以看出，学习人工智能，首先需要具备相关的数学基础，包括：线性代数、概率论、数理统计、最优化方法、信息论和形式逻辑等；在数学基本功打牢之后，就可以开始学习机器学习和人工神经网络相关的算法和模型，这些知识是人工智能技术的核心；深度学习实际上是机器学习算法中的一种，也是需要投入大量的时间和精力学习的；在学习完人工智能核心的理论和算法之后，可以学习深度学习框架下的神经网络和深度学习之外的一些模型算法。

万层大楼平地起，学习人工智能，也需要首先打好基础，这些基础包括数学知识和算法理论，在此之上才能够构建起人工智能的整栋大厦，进而体会到人工智能技术的精妙之处。

机器学习

从某种程度上说，人工智能算法其实就是机器学习算法，如果在网上搜索人工智能相关的技术书籍，大部分都是介绍机器学习的，因此机器学习可以说是人工智能技术的核心。机器学习的一个典型模型如下图所示。 

下面来详细说明机器学习的各个步骤：

场景解析：就是先把整个业务逻辑想清楚，把自己的业务场景进行一个抽象；这里的场景抽象就是把业务逻辑和算法进行匹配；

数据预处理：主要进行数据的清洗工作，该阶段的主要目标是减少量纲和噪音数据对于训练数据集的影响；

特征工程：是机器学习中最重要的一个步骤，算法质量并不一定是决定结果的最关键因素，特征工程的效果从某种意义上决定了最终模型的优劣；

模型训练：训练数据经过了数据预处理和特征工程之后进入算法训练模块，并且生成模型；

模型评估：机器学习算法的计算结果一般是一个模型，模型的质量直接影响接下来的数据业务；对于模型的成熟度的评估，其实就是对整套机器学习流程的评估；

离线/在线服务：在实际的业务运用过程中，机器学习通常需要配合调度系统来使用。

从上面的介绍之中可以看出，机器学习与前面介绍的人脑的思维模型是匹配的，因此被当下的互联网公司普遍采用。接下来，我们来看看机器学习的主要知识点，如下图所示。

可以看出，机器学习算法分为常规算法和深度学习算法两种，其中常规算法包括：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四种。具体的机器学习算法流程及代码实现可以参考相关的书籍文章，这类资料现在很容易找到。

人工智能应用实例

在前面介绍人工智能的发展历程中提到，大数据和物联网等促进了人工智能的蓬勃发展，也就是说，大量的数据就像是汽油一样，可以使得人工智能这辆汽车飞奔在公路上。下面就来看看利用大数据和人工智能解决实际问题的两个例子。

喜欢看NBA的人都知道，金州勇士队现在非常的厉害，它是2015年、2017年和2018年NBA的总冠军，是当前NBA中炙手可热的一支球队。但在2009年，它还是NBA里最烂的球队之一，成绩排名倒数第二。那么，它是如何在短短的几年之间实现从最差到最好的逆袭的呢？这就要归功于科技的力量了。由于勇士队靠近科技之都硅谷，而硅谷从来都不缺少创新，因此就有人想到用科技的手段来改变这支球队。首先，硅谷的工程师利用大数据和人工智能算法制定球队的发展战略和比赛战术；接着，经过数据分析，发现最有效的进攻是准确的传球和投篮，而不是个人的突破和扣篮；然后，利用实时数据及时调整比赛中的战术。就这样，金州勇士队一跃成为了NBA最牛的球队之一，这也是大数据和人工智能改变体育行业的一个典型例子。

很多人在工作之余都喜欢去酒吧，那么，大家对酒吧行业是否了解呢？传统的酒吧很难管理，美国酒吧的平均寿命不超过五年，除了经营不善之外，就要归因于酒水不好管理。据统计，一家酒吧大约23%的酒被酒保偷喝了，那么，有不有方法可以让难管理的酒吧变得容易管理呢？这时，大数据和人工智能又要显身手了。在成功的案例中，改造酒吧行业的方法为：首先，改造酒吧的酒架，装上可以测量重量的传感器以及无源的RFID芯片读写器，然后再在每个酒瓶上贴上一个RFID的芯片；接着，分析每一家酒吧过去经营情况的统计数据，以帮助酒吧的主人全面了解经营情况；然后，为每一家酒吧的异常情况提供预警；最后，综合各家酒吧数据的收集和分析，利用人工智能算法为酒吧老板提供该行业宏观的数据作为参考。

从上面的两个事例中可以看出，人工智能在很多貌似不相关的领域都有非常重要的应用，因此，人工智能的应用场景确实是相当的广阔。

人工智能学习路径

根据前面描述的人工智能的知识要点，结合本人学习人工智能的经验，一个简单的人工智能学习路径图如下所示。 

首先，我们要打好数学基础，并学习一门编程语言(根据当前的热度，人工智能的第一语言非Python莫属)；接着，就要认真学习人工智能算法，包括：人工神经网络、机器学习和深度学习等，在学习算法理论的同时，要用代码来实现算法，这样可以加深对算法的理解；然后，我们学习理论和算法，是为了解决实际的业务问题，只有解决了具体的业务问题，才表示自己的学习效果真正地落地，通过实践，也可以加深对理论知识的理解。

要想更加详细了解人工智能的学习路径，推荐大家阅读这篇文章：http://www.cnblogs.com/NiceCui/p/7976595.html。另外，现在移动端的学习类App也非常的多，这里推荐两个给大家：

极客时间App：这是由极客邦科技推出的一款知识付费软件，这里面的专栏虽然大都需要付费，但文章质量高，专栏知识具备系统性；缺点是App推出时间还不长，技术内容涵盖尚不全面。

CSDN：这是全球最大中文IT社区的移动端，这里面的内容几乎免费，由于该社区已经成立20年了，因此技术内容涵盖非常全面；缺点是由于免费，技术内容较为零散，文章质量参差不齐。

如何看待人工智能？

作为这篇文章的结尾，来聊聊如何看待人工智能。当前，大家对人工智能的认识大致分为两类，一类是将它作为一种工具，我们让它干什么，它就干什么；一类是将它神话，也就是认为它无所不能。那么，我们应该如何正确地看待人工智能呢？

古人按照“水平境界”由低到高将一个人分为奴、徒、工、匠、师、家、圣：

奴：没有目标，不愿付出，被迫工作；

徒：技能不足以独立解决问题，但正在学习中进步；

工：按照规范流程，可以独立解决某些问题；

匠：技术精湛，独挡一面，知识技能形成体系，往往还有自己的创新；

师：精通某一领域的运行规律和原则，可以教授和启发他人；

家：有自创的知识体系，影响众人成长；

圣：谙熟事物运行规律，受世人学习崇拜又不可企及。

古人的认识套用到人工智能上，也是可以的。首先，我们不应该将人工智能看作是奴，这样的话，它只是完成人类交代的任务，而不会为我们带来一些意想不到的收获，这显然是将它贬低了；其次，我们也不应该将人工智能看作是圣，认为它可以完成任何困难的任务，这样一旦遇到挫折，就会带来极大的挫败感。我认为，我们对待人工智能的正确态度是将它看作我们的小帮手和好伙伴，辅助我们完成一些单靠人类无法完成或者是要完成会十分困难的任务。

大家在学习人工智能方面有什么样的心得体会，欢迎分享出来，大家一起学习，一起进步。