和人神侃人工智能，你得知道几个基本概念

人工智能已经是现在非常热门的概念了，如果你圈子里有IT圈的人，有互联网圈的人，他们一旦出现，嘴里很难不提到一点。如果你本身不是理工专业，也没有什么这方面的涉猎，可是不要慌了神，了解几个基本概念就可以了。

你可能会听到一些高大上的说法，比如人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，统统不用怕，我来给你们用“人话”说道说道。

人工智能，这是最大的一个概念，涵盖的范围非常广泛。以上所有的概念里面，范围最大的概念就是人工智能。李开复博士曾经有一个演讲《AI是什么？将带我们去哪里？》里面提到，这个大概念，大体上可以分三个方面。

第一个是感知，就是计算机或者机器，能够了解这个外部的世界，比如，机器视觉或者计算机视觉算是一种，除了视觉，还有听觉，触觉，还有很多传感器，比如GPS，陀螺仪等等。都属于感知的部分。感知然后形成初步的印象，构成后续的数据输入，这是人工智能能够成立的前提。

第二个是决策，我们都知道，人工智能很多情况下可以自动做出判断，我们管这个叫做预测，属于决策的一种。根据输入的数据，比如，来自感知得到的数据，做出预测和判断。比如，叱咤风云的阿法狗，最震撼到人的是其下棋的决策能力，绝对不是移动棋子的那个动作，那个都可以由他人来代劳。

第三个是控制，要让感知和决策贯穿起来，能够一体化的发生作用，还是需要控制。比如机器人，比如下棋时候的移动棋子，都属于控制。三者齐备了，那就形成了完整的人工智能了。

在这三个方面，可以衍生出非常非常多的学科来。

机器学习，不难想象，人工智能里，最难的可能就是决策了，这几乎完全是一个计算机科学家和数学家的领域。机器学习就是对形成决策的能力的一种方法的统称。你可以这么理解，机器学习是一种实现了人工智能的方法。

机器学习也有很宽的范围，有各种各样的方法，比如我们常说的统计学习，因为机器学习的很多方法论，来自统计学的应用。当然还有一些别的东西，比如模式识别什么的。

深度学习，对，这就要谈到深度学习，刚才说了机器学习，有很多的方法论，深度学习就是其中一种。提到深度学习，就不得不说到神奇的神经网络，估计这也是很多人常常听说的概念了。

很早，认知和生理学家就发现了人类大脑由神经元组成，神经元由树突和轴突构成，然后连接而成网络，神经元构成网络以后来回传递信号，形成了人类的思考，记忆等等等。那么模仿了这个过程是不是就可以制造出像人一样的智能呢，这就是神经网络这个称呼的来源。

计算机科学家用计算机程序和算法模拟了神经元和连接在一起的神经网络，就构成了一种机器学习的算法。又有大神在这个基础上，增加了神经网络的层次深度，提出了深度学习的概念。

深度学习在很大程度上拓展了机器学习的适用范围，扩展了机器学习的应用领域，对机器学习技术的推广来说功不可没。

了解了上面这些概念，遇到随便哪个人工智能的“大佬”，都可以理直气壮地神侃几句了～