人工智能最火热的技术概念详解

人工智能：如果一个系统能做通常与人类相关的“智能”事情，就可以说它是人工智能的。传统的计算机科学包括创建可以明确地、逐步地解决问题的算法，例如对列表进行排序。在 AI 中，任务通常不承认分步解决方案，例如人脸识别、自动驾驶汽车等。

机器学习：这涉及从数据中学习模式的 AI 算法，以对新数据进行推理。例如，给定许多标记为 A 人或非 A 人的照片，机器学习涉及开发算法，当给定一张新照片时，该算法可以识别它是否属于 A 人。并非所有 AI 算法都可能使用机器学习；它们可以是基于规则的。例如，为了识别文本中的名称，基于规则的算法可以使用大写。

自然语言处理：这是人工智能的一个子领域，其中“智能”事物与人类交流有关，例如理解文本、回答问题、总结文本、描述图像/电影等。同样，如果需要，可以使用机器学习从数据中学习，或使用基于规则的方法。

计算机视觉：这是人工智能的一个子领域，其中“智能”事物涉及模仿人类视觉，如图像理解、视频理解等。同样，如果能从数据中学习，或者使用基于规则的方法，则可以使用机器学习。

深度学习/神经网络：机器学习，在高层次上，涉及搜索一类函数找到一个函数并很好地拟合了数据。根据你定义函数类的方式和拟合数据，你会得到不同的机器学习模型。其中一种模型称为神经网络。神经网络的基本单元是神经元或感知器，它接受输入是一个非线性函数。这些神经元水平和垂直堆叠，使一层神经元的输出馈入下一层神经元，从而创建非常复杂的功能类别。