人工智能
一、智能来源的观点及定义
1.观点
来自思维：知识来源于思维，智能的本质可以从对思维规律和思维方法的研究值得到。
来自知识：智能取决于所拥有的知识，知识越多，智能越高。
来自进化：智能取决于感知和行动，取决于对复杂环境的适应。
2.定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。
二、人类智能的主要表现
1.感知能力
接受并理解文字、图片、语音、语言等外界信息，认知和理解外界环境的能力。
2.推理与决策的能力
将感性知识转化为理性知识，并能对事物运行的规律进行分析、判断和推理，采取相应决策的能力。
3.学习能力
通过教育、训练和学习，更新和丰富相关知识和能力。
4.适应能力
对变化的外界环境，能灵活的做出正确反应的能力。
三、人工智能的发展历程
1.孕育期（1956年以前）
1700s，莱布尼兹-形式逻辑符号化
1936，图灵-图灵机理论
1943，McCulloch和Pitts-MP模型
1946，莫克利-第一台通用电子计算机ENIAC
1948，维纳-创立控制论
2.成熟期（1956-1970）
1956， 麦卡锡、明斯基、罗切斯特、香农-达特莫斯大会。人工智能一词产生。
1960，麦卡锡-人工智能语言Lisp
1956，鲁滨逊提出归结原理
1965，费根鲍姆-化学专家系统DENDRAL
3.知识应用期（1971-80年代末）
1972，费根鲍姆-MYCIN医学专家系统
1976，杜达-地质勘探专家系统PROSPECTOR
四、人工智能的应用场景
1.计算机视觉
2000年左右，人们开始用机器学习，用人工特征来做比较好的计算机视觉系统。如车牌识别、安防、人脸等技术。而深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征，扩大了其应用场景，如无人车、电商等领域。
2.语音技术
2010 年后，深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升，像 Siri、Voice Search 和 Echo 等，可以实现不同语言间的交流，从语音中说一段话，随之将其翻译为另一种文字；再如智能助手，你可以对手机说一段话，它能帮助你完成一些任务。与图像相比，自然语言更难、更复杂，不仅需要认知，还需要理解。
3. 自然语言处理
目前一个比较重大的突破是机器翻译，这大大提高了原来的机器翻译水平，举个例子，Google 的 Translation 系统，是人工智能的一个标杆性的事件。2010 年左右， IBM 的"Watson"系统在一档综艺节目上，和人类冠军进行自然语言的问答并获胜，代表了计算机能力的显著提高。
4. 决策系统
决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升，从 80 年代西洋跳棋开始，到 90 年代的国际象棋对弈，机器的胜利都标志了科技的进步，决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。
5.大数据应用
分析各个股票的行情，进行量化交易；分析所有的像客户的一些喜好而进行精准的营销等。机器通过一系列的数据进行判别，找出最适合的一些策略而反馈给我们。
