网友提问：
人工智能到底是什么？
优质回答：
让我们试着来给人工智能下个定义！
人工智能（Artificial Intelligence，一般也简称AI）是指用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务，它本质上是基于学习能力和推理能力的不断进步，去模仿人类思考、认知、决策和行动的过程。人工智能的发展以算法、计算和数据为驱动力，其中，算法是核心，计算和数据是基础。近些年，随着三大因素的共同进步，人工智能已经在机器视觉、语音识别、语义识别、图像识别、动作控制等众多领域实现重大突破，并开始广泛渗透到金融、客服、安防、医疗、无人驾驶、教育和家居等行业，为经济社会的转型升级发挥重要作用。Horizon Insights认为，2025年，机器人和人工智能对传统经济带来的冲击将达到14-33万亿美元/年。埃森哲的一项新研究也表明，随着人工智能的繁荣发展，到2035年，全球企业利润将实现38%左右的增长，共为16个行业增加大约14万亿美元。一些行业的年度增长数据将会翻一番，部分传统行业，例如制造业和食品服务业等，会增加一倍甚至更多。也因此，人工智能被认为将是引领新一轮产业革命的核心科技力量之一，业界普遍看好该产业未来将实现爆发式增长，并对其进行巨额投入。
人工智能是信息技术发展的必然结果。数据、算力和算法是信息技术的三大基石。近年大数据从海量数据处理方面、云计算从海量IT资源组织方面取得突破，从而释放了深度学习等传统机器学习算法的潜力，掀起了人工智能的浪潮。从云计算到大数据再到深度学习本质上是从算力到数据再到算法的迭代创新波浪。
人工智能将带来新一轮的产业革命。无人驾驶、服务机器人、智能家居对乘用车、家电产业产生巨大的变革。无人工厂、无人物流正成为企业重要的生产手段。智能客服、智能投资顾问、智慧医疗、智慧教育正塑造现代服务业的新形态。人工智能在生产生活中发挥的作用日渐显现。从农业社会到工业社会再到信息社会，生产生活的决策从依赖经验，到依赖信息，最终进化到依赖算法。基于大规模数据和算力，人工智能将主导人类生活和生产。人类的生活将从逐渐重视算法的建议到直接接受算法的指令。以餐饮为例，从一开始的在家自己做，到通过信息平台寻找美食，到最终由算法定制食谱自动下单。同时，人类的贸易、制造和投资也正从逐渐重视算法的决策支持到接受算法的自动驱动，比如从早期ERP系统提供定期的库存分析到目前大型电商平台的实时自动分布式库存管理。
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终究还是人工的智能。人类生理学、生物学的智慧在冰冷机器上的仿生、模拟和延伸。
机器的优势的海量数据存储，快速运算，模式识别，关系挖掘。人类的优势(大部分时候)有温度，有情感，有理性的决策。但并不是是机器就一定有优势。
放学了你去接你的孩子，你可以在校门口100个学生中快速的识别你的闺女——扎了两个辫子，穿着红上衣，蓝色裤子，背着个粉色的书包，还有两个小酒窝。这是计算机所不擅长的。机器智能任重道远。
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人工智能是什么？这是一个非常宽泛的问题，笔者想从以下几个方面来解释。
一、人工智能并不高不可攀，生活中已经存在
人工智能并不想想象中的那么高大上，最普通的就是在我们的手机使用中。这其中有苹果的Siri、百度度秘、微软小冰等工作类软件，以及美图秀秀自动美化等功能类软件。
二、人工智能有三种——弱人工智能、强人工智能、超人工智能
简单来说弱人工智能就是我们现在已经出现的人工智能，它的特点是可以根据人类的需要进行相应的人工智能计算，例如Alpha Go就是典型的弱人工智能，他通过人们给它的棋谱并通过人们给它的程序计算得出最优的方案。
强人工智能是我们正在研制的人工智能，也是所谓的可以深度学习的人工智能。如果还拿Alpha Go来举例的话，强人工智能的Alpha Go应该是只提供围棋的规则，然后它通过自己学习来战胜人类，这就是强人工智能。
超人工智能的定义界限就更加模糊，它是指超越人类最高水平的智慧，这种智慧没有人知道是什么。通俗的讲，这就好比人们幻想的超能力。
三、人工智能的主要应用
人工智能在未来将会充斥着生活的每个角落，大体有这三个方面：自动驾驶、智慧生活、智慧医疗。这三个方向正是人工智能最有潜力超越人类的三个方面。人工智能的大数据计算分析，自主学习判断能力将会为它在这些方面提供巨大的优势。
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人工智能（AI）是计算机科学的一个分支。人工智能，又称为机器智能，指使机器展示出与人或其他高等动物相类似的智能行为。人工智能有很多不同的定义。例如，AI的先驱Kaplan将AI定义为“一个系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用学习的结果来灵活适应环境，以实现特定目标和任务的能力”。通俗的讲，人工智能指利用机器模仿人类的“认知”功能（例如“学习”、“创作”和“解决问题”等功能）。
人工智能所包含的实际理论和技术范畴是不断随时间变化的。因此，对什么技术属于AI技术是有很大争议的。由于计算机的能力在不断的增强，以前被认为属于AI的技术，可能会在工程实现之后被剔除出AI的范畴。著名的认知科学家Douglas Richard Hofstadter曾开玩笑说：“人工智能就是我们还没实现的技术。”比如，由于手写数字识别的准确率非常高，因此就逐渐不再被认为属于AI的研究范围了。目前，学术界比较关注的AI问题包括人类语音和文字的识别与理解，机器参与复杂的博弈（比如围棋），自动驾驶，创作艺术作品如小说和绘画等等。
Kaplan提出AI可以分为三类：分析型（аnalytical），人类行为启发型（human inspired）和人性化型（humanized）。分析型AI对应人类的认知行为，指理解世界和外部环境，并通过学习过去的经验来为未来的决策提供信息。人类启发型AI指除了认知行为之外，还能考虑人类的情感，并在决策时考虑情感因素。人性化型AI指能够模仿一切人类的智能，具有自我意识的AI。
AI中的常见的研究问题包括推理、知识表示、机器学习、自然语言处理、感知、移动及操纵物体等等。通用人工智能（general AI）是人工智能研究的长期目标。人工智能是一个交叉研究学科，里面涉及到各种不同的理论与方法，包括概率论与统计学、搜索与优化、神经网络、符号逻辑、信息论、心理学、语言学、认知科学、经济学、哲学等等。
AI研究的哲学基础是“人类智能可以精确的描述并用机器模拟”。这实际上涉及到“人的思想和心灵到底是什么”这样本质性的哲学问题。有大量的科幻小说和哲学著作在尝试探讨这个问题。另外，AI对于人类社会的影响也存在巨大的争议。很多人认为随着AI技术的不断发展，AI可能会失去控制，反过来威胁人类。另外，也有人担忧AI可能造成规模巨大的失业浪潮。
在历史上，由于过度的宣传和对AI过高的预期， AI曾几次经历所谓的“AI的冬天”，即大众对于AI的发展丧失信心。但由于新技术的不断出现，AI又几次从低谷中重新崛起。最近的一次是由于深度学习的提出特别是AlghaGo战胜人类围棋冠军，这又再次点燃了X、产业界和公众对于AI的热情。在这一波浪潮中，AI技术开始大规模的得到工程实用，这是在前几次的AI浪潮中没有见过的。
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谢邀！
首先简答：人工智能（英语：artificial intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能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，通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，常态预测则认为人类的很多职业也逐渐被其取代。
人手一部的手机中，APP核心驱动力就是AI技术：图片处理系统利用AI识别图像、进行分类、一键美化；新闻软件X的个性化新闻稿件由AI程序自动撰写的；各类出行软件里AI算法为司机选择路线、规划调度方案；未来自动驾驶技术还将重新定义我们的城市和交通。而网络购物，客户从首页通过语音、图片的方式检索商品后，会获得个性化商品推荐；客户咨询客服时，回答问题的是机器人；然后平台数据库根据这一消费轨迹设计特定的营销，比如买米几次后，AI预估下次X时间，并及时推荐X、优惠券之类吸引再次消费。
如今的人工智能就是用人类制造的机械和电子装置来模拟人类智能。这一人造智能，总有一天达到甚至超越人类智能。此篇，从“眼耳口身意”维度，对AI基础应用进行梳理。
人类观察世界依赖于眼睛，计算机视觉就是一门让机器“看见”的科学，最终目标是通过视觉观察，让机器更容易理解世界。机器看的文字、图像或者视频，通过观看最终输出对画面的理解，进而了解所“看见”的世界。像手机相册自动照片分类，可以识别银行卡号或者快递地址。乘坐高铁时的人脸验证识别等都属于计算机视觉范畴的实际应用。
机器没有耳朵，又是如何听到声音的呢？对于一个普通人而言，“听到”就代表着知道谁在说？说了什么？而对于机器而言，完成 “听到”的动作，首先需要借助麦克风阵列来收音。麦克风阵列可以理解成多个麦克风结合相关前端算法的系统，它的收音单元比较多。在收音的基础上运用语音技术中的一项语音识别技术（简称ASR）把听到的声音转换成文字即可，这样机器就听到“说了什么”。至于到底是“谁在说”？那就需要用到声纹识别技术来进行分辨，识别出说话者是谁。
发声是为了传达信息，如果想要通过机器主动发声怎么办？虽然机器没有嘴巴，但是可以用到语音技术中的另一项核心技术——语音合成技术（简称TTS），利用它将文字信息转换为人类听得懂的语言，来达到说话的功能。常言道能听会说，听与说是紧密相连的，ASR和TTS作为语音技术的2项核心技术在实际应用中也是密不可分的，将它们与不同载体或者场景结合，就会出现智能音箱、智能电视、智能车载等丰富多样的产品。
AI在“身”的延伸技术，主要以实体机器人表现为主。大致上可以将实体机器人分为两类：工业机器人、服务与仿人机器人（也可细分为家庭服务机器人、商用服务机器人）。
感知、运动、和认知是实体机器人的三要素。其感知能力主要依赖于硬件系统中丰富的传感器，能够检测或感知世界温度，光线，声音，图像，距离，触觉，力觉，射线等并做出反应。有些实体机器人生产者还会为仿人机器人定制仿生皮肤，比如 “女性”机器人索菲亚就拥有柔软的橡胶皮肤。
而工业机器人主要是模仿并发挥人体的运动能力，如四肢、骨骼和肌肉的发力，将动力学研究融入其中，其目的是在工业生产中代替人做一些危险、单调重复的作业。其中机械臂作为一种固定或移动式的机器，是工业机器人领域中使用最广的一种机械装置。
几十万年间，人类祖先将进化的方向指向大脑，随着脑容量增加人类拥有了明显区别于其他动物的智慧，并且自然形成了语言。语言也是人类最明显的特征。为了实现人机交互，就必须要让机器学会处理和运用自然语言，这就是自然语言处理技术。想要处理，必先理解，简单说就是“能理解会思考”，这包含了两个过程，即自然语言理解（NLU）和自然语言生成(NLG)。AI底层技术中最后的“意”，就是思考。
语言是人类进行交流的工具，而交流的是信息，是脑海中概念的映射，是意义的阐述和理解。完成自然语言处理，既要求机器能理解自然语言的意义，又能用自然语言表达意图和思想。
理解了自然语言，是否就能对人类思维的秘密一探究竟？目前还无法回答，但毫无疑问自然语言处理技术是AI皇冠上一颗极为耀眼的明珠。这项技术在各个领域也得到了广泛的应用，比如各种语言间随意转换的机器翻译，智能助手的问答系统，对海量文本数据进行结构化的信息抽取等，都是以自然语言处理为核心技术。
那在这些应用产品中，即便机器能够迅速给出翻译结果、回复问题、抽取信息，又可以认为它们已经理解语言了吗？自然语言处理仍然面临着许多瓶颈，亟待突破。最尖端的科技，依然是酷炫、规整、深邃……
带有抽象的疏离感。在AI技术快速发展，全方位落地并渗透生活衣食住行各个方面的现在，AI的鼎盛时代又会怎样？它会在何时到来？将在回复《人工智能具有思维和自我意识吗？（ https://www.wukong.com/answer/6955096139872092424/ ）》中接着详谈。
最后，再顺便打个小广告，“陈思进财经漫画”系列第一部《漫画生活中的财经》新鲜出炉，谢谢关注！
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