AI小百科 | 人工智能最重要的关键词第一话

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“人工智能”已成为近几年的热词

随着在各行各业的深入应用

我们在媒体上常常能看到它的身影

与之一起出现的还有

“算法”、“模型”、“深度学习”

“强 AI”、“弱 AI”、“语音识别”等各个名词

虽然人工智能如此熟悉

但我们还是会常常一头雾水——

人工智能究竟是什么意思？

那些专业术语到底说的是什么？

与我们的日常生活是否有关系？

从今天起，小钛将为大家带来

“人工智能小百科”系列

详细解读人工智能领域【最重要的关键词】

帮助大家 更好地认识 AI，掌握科学密码！

（拿好笔记本，我们开始吧！）

【概念篇】

01 /人工智能

Artificial Intelligence（AI）

想弄清楚“人工智能”的概念，可以先把这个词分为 “人工” 和“智能”两部分。“人工”比较好理解，就是由人设计，为人创造、制造。而关于“智能”，则有比较多的说法，涉及到意识、自我、心灵等抽象问题。但其实，人类对自身智能的理解还非常有限。

因此，目前我们所说的“人工智能”，一般是指 在计算机领域内的研究，属于计算机学科的一个分支。

在这样的语境下，人工智能就是 研究 使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为 （如学习、推理、思考、规划等） 的学科 ，简单来说就是“用计算机模拟人脑”。随着技术与应用的发展， 人工智能 出现在了我们日常生活的方方面面，例如无人驾驶、智能家电、医学筛查等等，几乎与自然科学和社会科学的所有学科都相关。

02 /机器学习

Machine Learning（ML）

机器学习是人工智能的一个重要分支。概括起来，就是“通过让机器会学习，从而实现人工智能”。

想要更好地理解机器是怎样学习的，我们首先需要弄清楚人类是怎样学习的。人类学习按逻辑可分为三个阶段：首先，通过外界的 “输入” 知道了知识点 → 然后通过 “整合” 知识点总结出规律 → 最后运用掌握的规律灵活地“输出”。

机器学习的过程其实正是对人类学习的模仿，但区别在于，机器学习可以“输入”海量的信息，并通过“算法”建立模型，利用模型对新情境进行判断。因此，机器学习可以简单理解由三大核心要素组成：数据 + 算法 = 模型。而机器学习模型就是对现实世界规律和本质的数字化抽象。

03 /算法

Algorithm

“算法”一词最早出现在中国古代数学专业书《周髀算经》中，对应的英文单词是“algorism”，由 9 世纪的波斯数学家阿尔·霍瓦里兹米提出，代指阿拉伯数字的运算规则。然而随着计算机的快速发展，“算法”被赋予了新的含义，指 解决问题的方法。

算法规定了解决某一问题的具体步骤，先做什么，再做什么，最后做什么，计算机只需要依照步骤运行，就可以解决问题。通常情况下，一个问题的解决方案可能有很多种，也就是说，一个问题可能对应有多种算法，每种算法都可以使用多种编程语言实现。

04 /弱 AI

Weak AI

弱人工智能也称为限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是 专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，不需要具有人类完整的认知能力。

我们日常生活中的大多数智能工具都属于此，例如：人工智能围棋软件 AlphaGo、苹果 iOS 系统中的人工智能助理软件 Siri、苹果人脸识别 FaceID 等 ……

05 /强 AI

Strong AI

强人工智能也被称为通用人工智能（Artificial General Intelligence），指 具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。

“强人工智能”的机器不再仅仅是一种工具，它本身拥有思维、推理和解决问题的能力，可以被认为是有知觉，有自我意识的，因此在科学界和哲学界，目前针对强 AI 仍有许多不同的争论与观点。

很显然，现在的人工智能其实还停留在弱人工智能的阶段，并且距离实现强人工智能的目标还十分遥远。最近有个清华 AI 学生“华智冰”火了，她是人工智能原创出来的虚拟学生。她的脸部的样子和声音都是利用人工智能的模型生成出来的，不仅具有丰富的知识，能作诗、写短文章、做音乐、绘画和跳舞，同时还拥有与人类的良好交互能力。看到她的视频，简直就不敢相信她是虚拟人物。